1. Terminar el ejercicio AND
2. Investigas sobre aplicaciones de la redes neuronales
Las redes neuronales se inspiran son estructuras que se asemejan a la estructura neuronal del ser humano y tienen como objetivo resolver problemas complejos usando técnicas algorítmicas, por esta razón las redes neuronales se utilizan en diferentes campos como:
- Economía: en el ámbito de la inteligencia de negocios las redes neuronales efectúan diversos análisis predictivos por medio de información y estadísticas. El método de predicción se logra a partir de diferentes técnicas para predecir el trafico a través de series estacionarias no deterministas, entre ellas están: modelo AR, modelo ARI, modelo BOX -jenkins o ARIMA. El siguiente es un ejemplo tomado de una pagina web, utiliza la predicción con redes neuronales para probar la autenticidad de los vinos de una fabrica: http://www.inv.gov.ar/inv_contenidos/pdf/investigacion/DNAE/APLICACION%20DE%20REDES%20NEURONALES%20EN%20LA%20PREDICCION%20DE%20GENUINIDAD%20DE%20VINOS%20BLANCOS.pdf. Viabilidad en la concecion de creditos monetarios, una red neuronal analiza a traves de la historia crediticia del cliente si es no viable hacerle un préstamo; posibilidad de quiebra, este sistema es usado comúnmente en bancos; prediccion en los estados de stock, las redes neuronales con también comúnmente usadas en el diagnostico del cambio de moneda.
- Medicina: Detección de tumores cancerígenos, a través de una red neuronal entrenada la cual clasifica imágenes y las clasifica como posibles tumores;predicción en el riesgo de intoxicación y enfermedades cardíacas por medio de una red neuronal que aprende.
- Telecomunicaciones: En el campo de las telecomunicaciones las redes neuronales han encontrado una gra acogida debido a la magnitud de este campo, de tal modo que en la actualidad existe un grupo internacional dedicada a la aplicación de las redes neuronales en el procesado de señal. Algunas aplicaciones de las redes neuronales en las telecomunicaciones serian: sonar y radar, se clasifican imágenes y sonidos por medio de redes neuronales que le permiten diferenciar entre diferentes objetos; las redes neuronales han sido un camino de desarrollo para las tecnologías que utilizan reconocimiento de voz, reconocimiento de patrones e imágenes; en el proceso de recuperar una señal, tema muy importante en las llamadas móviles las redes neuronales han mostrado mas eficiencia y resistencia al implementarlas en la ecualización de los canales de comunicación.
3. Que son agentes inteligentes
Un agente inteligente es un asistente que realiza ciertas operaciones por medio del conocimiento que tiene programado o es capaz de aprender por experiencias. Los agentes inteligentes están dedicados a satisfacer necesidades de los usuarios o de un programa. Tienen como característica la operación propia sin necesidad de la intervención de un usuario, sabe razonar y aprende a partir de la experiencia, el agente interactivo con su entorno y otros agentes si es necesario para cumplir con su tarea, pueden tomar decisiones de manera autónoma.
