Curso: Redes Neuronales: Introducción y Resolución de Problemas

UNIDAD I. Fundamentos biológicos de las Redes Neuronales
Aspectos básicos de la inteligencia artificial. ¿Qué es Inteligencia Artificial? Aprendizaje automático. Ejemplos y aplicaciones de su uso.
Modelo biológico de una Neurona. Estructura del modelo biológico. Células del sistema nervioso. Neurona. Cómo aprende una neurona biológica.

UNIDAD II. Redes neuronales fundamentos
Modelo de Neurona Artificial. Mecanismos de aprendizaje. Algoritmos de entrenamiento para una neurona: Supervisados y no Supervisados. Arquitecturas de Redes Neuronales.

UNIDAD III Perceptrón multicapa
Diseño de un perceptrón multicapa. Presentación de conjuntos de datos. Resolución de problemas de clasificación, predicción y optimización a través de perceptrones multicapa

UNIDAD IV Redes Neuronales Recurrentes
Problemas abordados con Redes Recurrentes. Cálculo de pesos y evolución de una red de Hopfield. Representación en tiempo en una red neuronal recurrente dinámica. Resolución de problemas

UNIDAD V Redes Competitivas
Problemas de clasificación. Diseño y validación de redes competitivas con aprendizaje supervisado. Resolución de problemas.