Recientemente tuvimos la oportunidad de asistir en el Congreso Internacional Sobre Desarrollo E Innovación Tecnológica 2017, DInTEC 2017, el cual tuvo lugar los días 18 y 19 de mayo en la ciudad de Atlacomulco de Fabela y es organizado por la Universidad Autónoma del Estado de México.

Se abordaron temas relacionados a la creación de nuevas tecnologías y las aplicaciones computacionales, impartidos por invitados de Colombia, Francia y nacionales, entre ellos el Ing. Emmanuel Olivar – Ingeniero de Aplicación de MultiON Consulting.

El tema desarrollado por Emmanuel fue “Principios básicos de redes neuronales con MATLAB” y a continuación te compartimos un resumen de este tópico:

Las redes neuronales artificiales son una parte fundamental del desarrollo en el aprendizaje profundo (Deep learning), además de ser utilizadas en diversas partes del conocimiento debido a su capacidad de adaptación gradual con el tiempo.Esta capacidad de aprendizaje se encuentra inspirada en el funcionamiento del cerebro humado. Utilizando la estructura fundamental para el procesamiento de información (la neurona artificial), se pueden crear redes neuronales tan grandes como se pueda imaginar.

MATLAB cuenta con Neural Netwotk Toolbox, una herramienta que permite el prototipado rápido de redes neuronales, así como aplicaciones más complejas. En este seminario vimos una pequeña introducción a Redes neuronales utilizando Neural Network Toolbox, utilizamos las aplicaciones con las que cuenta para realizar un prototipo rápido de una red neuronal con la cual analizamos 13 parámetros realizando con ellos el entrenamiento de la red y verificando su comportamiento, también realizamos un ejercicio reconociendo un par de imágenes (utilizando un poco de ruido para distorsionarlas). Finalmente vimos un ejemplo en donde se reconocieron un grupo de imágenes utilizando los diversas opciones de las funciones de Neural Network Toolbox con las cuales es posible, realizar el entrenamiento de la red neuronal paraque se comporte de la manera indicada.

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