Inteligencia artificial, redes neuronales y robótica móvil
| dc.contributor.author | Gil Areiza, Leonardo | |
| dc.contributor.author | Muñoz Obregan, Carlos A. | |
| dc.coverage.campus | UNAB Campus Bucaramanga | spa |
| dc.coverage.spatial | Bucaramanga (Santander, Colombia) | spa |
| dc.date.accessioned | 2024-09-06T14:06:43Z | |
| dc.date.available | 2024-09-06T14:06:43Z | |
| dc.date.issued | 2000 | |
| dc.degree.name | Ingeniero Mecatrónico | spa |
| dc.description.abstract | Conseguir diseñar y construir máquinas capaces de realizar procesos con cierta inteligencia ha sido uno de los principales objetivos y preocupaciones de los científicos a lo largo de la historia. De los intentos realizados en este sentido se han llegado a definir las lineas fundamentales para la obtención de máquinas inteligentes: En un principio los esfuerzos estuvieron dirigidos a la obtención de autómatas, en el sentido de máquinas que realizaran, con más o menos éxito, alguna función típica de los seres humanos. Pero estos no era mas que el resultado del desarrollo técnico de la habilidad mecánica de los constructores de tales artefactos. Sin embargo, en esta misma linea se sigue investigando hoy en día con herramientas enormemente sofisticadas y con resultados realmente sorprendentes: la habilidad mecánica ha pasado a convertirse en disponibilidad microinformática ( lenguajes Lisp y Prolog, sistemas expertos, etc. ), de forma que actualmente existen diversas maneras de realizar procesos similares a los inteligentes y que podemos encuadrar dentro de la denominada Inteligencia Artificial (IA). | spa |
| dc.description.abstractenglish | Designing and building machines capable of carrying out processes with a certain intelligence has been one of the main objectives and concerns of scientists throughout history. The attempts made in this regard have led to the definition of the fundamental lines for obtaining intelligent machines: Initially, efforts were directed towards obtaining automata, in the sense of machines that would carry out, with more or less success, some typical function of human beings. But these were nothing more than the result of the technical development of the mechanical ability of the builders of such devices. However, research continues along these same lines today with enormously sophisticated tools and with truly surprising results: mechanical ability has become microcomputer availability (Lisp and Prolog languages, expert systems, etc.), so that there are currently various ways of carrying out processes similar to intelligent ones and that we can classify within the so-called Artificial Intelligence (AI). | spa |
| dc.description.degreelevel | Pregrado | spa |
| dc.description.learningmodality | Modalidad Presencial | spa |
| dc.description.tableofcontents | Objetivos............................................................................................................................................................................................ Introducción............................................................................................................................................................................ 1 Justificación ............................................................................................................................................................................3 Neurona: modelos y entrenamiento................................................................................................................................. 4 La neurona biológica............................................................................................................................................................................ 6 Aprendizaje en la neurona biológica................................................................................................................................. 9 Neurona artificial............................................................................................................................................................................ 11 Filtro adaptativo............................................................................................................................................................................ 16 Red neuronal............................................................................................................................................................................ 22 Ventajas de las redes neuronales .................................................................................................................................24 Aprendizaje adaptativo............................................................................................................................................................................ 26 Autoorganización............................................................................................................................................................................ 27 Tolerancia a fallos............................................................................................................................................................................ 27 Operación en tiempo real.................................................................................................................................................................. 28 Fácil inserción dentro de la tecnología existente................................................................................................................................. 29 Redes neuronales y computadores digitales .................................................................................................................................29 Redes neuronales e inteligencia artificial .................................................................................................................................31 Representación del conocimiento........................................................................................................................................................ 33 Mecanismos de inferencia....................................................................................................................................................................... 34 Aprendizaje............................................................................................................................................................................ 34 Paralelismo ............................................................................................................................................................................34 Tipos de redes neuronales mas importantes................................................................................................................................. 35 Implementación de las redes neuronales................................................................................................................................. 38 Realización de redes neuronales....................................................................................................................................................... 40 Herramientas software de desarrollo................................................................................................................................. 43 Red neuronal de una capa................................................................................................................................................................. 45 Algoritmos de entrenamiento para una neurona.............................................................................................................................. 52 Algoritmos de corrección de error......................................................................................................................................................54 .a-lms............................................................................................................................................................................ 54 Regla del perceptrón............................................................................................................................................................................ 57 Regla del perceptrón modificada........................................................................................................................................................ 59 Algoritmos basados en el gradiente .................................................................................................................................66 a-lms............................................................................................................................................................................ 66 Propagación inversa ............................................................................................................................................................................68 Red tipo perceptrón............................................................................................................................................................................ 72 Red multicapa......................................................................................................................................................................................... 74 Entrenamiento con el algoritmo de propagación inversa ...........................................................................................................76 Generalización en redes neuronales ...........................................................................................................................................78 Identificación de sistemas dinámicos discretos .................................................................................................................................79 Reconocimiento de patrones ..........................................................................................................................................................80 Reconocimiento de caracteres escritos.................................................................................................................................82 Estudio de créditos............................................................................................................................................................................ 84 Clasificación de electromiogramas.................................................................................................................................................... 86 Identificación de fallas en sistemas de potencia .................................................................................................................................87 Detección de explosivos en aeropuertos................................................................................................................................. 89 Modelo de un sistema químico....................................................................................................................................................90 Predicciones financieras......................................................................................................................................................... 91 Procesamiento de imágenes.................................................................................................................................................. 91 Verificación de firma............................................................................................................................................................................ 92 Análisis de gases ............................................................................................................................................................................92 Ibm aplica el computo neuronal........................................................................................................................................................... 93 Análisis de sonido............................................................................................................................................................................ 94 Diagnóstico del cáncer de seno.......................................................................................................................................................... 94 Ciclos límite en mini robots neuro controlados................................................................................................................................. 95 El Mini robot y su mundo como lazo cerrado................................................................................................................................. 97 Conclusiones............................................................................................................................................................................ 107 Bibliografía ............................................................................................................................................................................108 Planos de la aplicación........................................................................................................................................................................ 109 | spa |
| dc.format.mimetype | application/pdf | spa |
| dc.identifier.instname | instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB | spa |
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| dc.publisher.faculty | Facultad Ingeniería | spa |
| dc.publisher.grantor | Universidad Autónoma de Bucaramanga UNAB | spa |
| dc.publisher.program | Pregrado Ingeniería Mecatrónica | spa |
| dc.relation.references | HILERA y MARTINEZ, Redes Neuronales Artificiales, Fundamentos, modelos y Aplicaciones, Alfaomega, Santa Fé de Bogotá, 2000. | spa |
| dc.relation.references | DELGADO Alberto. Inteligencia Artificial y Minirobots, Ecoe Ediciones, 2a Edición, Santa Fé de Bogotá, D.C., Colombia, 1998. | spa |
| dc.relation.references | Referencias Internet: • www.robotronica.com | spa |
| dc.relation.references | www.webconn.com | spa |
| dc.relation.references | www.fuzzgun.demon.co.uk | spa |
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| dc.subject.keywords | Mechatronic | spa |
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| dc.title | Inteligencia artificial, redes neuronales y robótica móvil | spa |
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