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dc.rights.licenceLos usuarios del Repositorio de la UTB estarán autorizados para adaptar, transformar y crear a partir del contenido de esta publicación incluso para fines comerciales, sin embargo toda obra derivada de la publicación original deberá ser distribuida bajo la misma licencia CC-BY-SA. El autor o autores, sin excepción deberán ser claramente identificados como titulares de los derechos de autor de la publicación original.
dc.coverage.spatialCartagena de Indias
dc.creatorCaicedo Torres, William
dc.date.accessioned2019-10-18T18:39:25Z
dc.date.available2019-10-18T18:39:25Z
dc.date.created2010
dc.date.issued2010
dc.identifier.other(ALEPH)000033828UTB01
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12585/866
dc.description.abstractLas redes neuronales constituyen un modelo de computación inspirado en la estructura del sistema nervioso de los animales superiores, y presentan grandes cualidades para resolver problemas difíciles de atacar usando metodologías convencionales. Por lo anterior las redes neuronales se utilizan para el desarrollo de sistemas inteligentes, con naturaleza adaptativa, y capaces de aprender de su entorno; sistemas resistentes al ruido y con un desempeño claramente superior a las técnicas usuales utilizadas en diversos campos. La investigación sobre redes neuronales data de por lo menos 70 años atrás, pero en los últimos 20 años se ha observado una verdadera revolución en la aplicación de redes neuronales en problemas de control, reconocimiento biométrico, bioinformática, detección de fraude bancario, entre otros. Lo anterior se debe a la aparición de nuevos algoritmos de entrenamiento y de hardware cada vez más potente, que sumados han permitido este gran avance en el campo de la inteligencia artificial. Por esto, para el profesional en informática y áreas afines, el entrenamiento en inteligencia artificial – específicamente en redes neuronales –, representa una herramienta cada vez más valiosa y fundamental, puesto que los problemas que enfrentamos en el campo se hacen cada vez más complejos. El reconocimiento de patrones arbitrariamente complejos en grandes sets de datos se ha vuelto una tarea de todos los días y la interacción hombre-máquina es cada vez más común.spa
dc.format.extent88 páginas
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isospa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.source.urihttp://biblioteca.utb.edu.co/notas/tesis/0062638.pdf
dc.subject.otherRedes neurales (computadores)
dc.subject.otherInteligencia artificial
dc.subject.otherJava (lenguaje de programación de computadores)
dc.titleDiseño e implementación de una librería neuronal y de una suit didáctica para la enseñanza sobre redes neuronales
datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
oaire.resourceTypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
oaire.versionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemas y Computación
thesis.degree.levelTesis pregrado
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemas
dc.publisher.universityUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
thesis.degree.grantorUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.contributor.directorQuintana Álvarez, Moisés Ramón
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.ccAtribución-NoComercial 4.0 Internacional
dc.identifier.instnameUniversidad Tecnológica de Bolívar
dc.identifier.reponameRepositorio UTB
dc.date.other2010
dc.description.notesIncluye bibliografía
dc.identifier.ddc006.32 C133


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