1. Elabore un cuadro en el cual manifieste diferencias y semejanzas entre una red neuronal, un sistema experto y un programa de computadora.
2. Establezca mediante un gráfico comparativo, las diferencias y semejanzas entre una neurona biológica y una neurona artificial.
3. Explique en pocas palabras el fenómeno de conducción eléctrica a nivel de las neuronas
La red neuronal compuesta por neuronas de entrada (sensores), reciben un impulso o conducción eléctrica tanto en las neuronas biologías como en las artificiales se dispara el proceso de reacción de la neurona, componente a componente de cada neurona y a su vez neurona con neurona de esta se comunica entre si de modo que da como resultado una reacción o respuesta.
4. ¿A que se le denomina proceso de aprendizaje neuronal? Explique de manera coherente.
Es el proceso por el cual se le ingresa conocimiento a las neuronas de forma repetitiva para que esta adquiera información, y como tal se entrena y actualiza su conocimiento .
5. ¿Que son y cuales son las características de los algoritmos de entrenamiento?
DEFINICIÓN: Un algoritmo de entrenamiento es un conjunto finito de pasos definidos, estructurados en el tiempo y formulados con base a un conjunto finito de reglas no ambiguas, que proveen un procedimiento para dar la solución o indicar la falta de esta a un problema en un tiempo determinado. [Rodolfo Quispe-Otazu, 2004], lo cual permite entrenar a las neuronas.
CARACTERÍSTICAS:
1. Se alteran los pesos de las conexiones de la red para corregir el error de salida durante la presentación de cada pareja de entrenamiento "entrada "-"salida"
2. Modifican los pesos de las conexiones de la red durante la presentación de cada pareja entrada/salida minimizando el error cuadrático medio sobre patrones.
3. Se entrenan.
