Introducción

Las redes neuronales son una poderosa herramienta en el campo de la inteligencia artificial que se inspira en el funcionamiento del cerebro humano. Estas redes están compuestas por un gran número de unidades de procesamiento interconectadas, llamadas neuronas artificiales o nodos, que trabajan en conjunto para resolver problemas complejos de aprendizaje y reconocimiento de patrones.

A través del entrenamiento con datos, las redes neuronales pueden aprender y generalizar información, permitiendo realizar tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, predicción y mucho más.

Las redes neuronales han demostrado su eficacia en una amplia gama de aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta la conducción autónoma de vehículos. Su capacidad para aprender y adaptarse a partir de datos las convierte en una herramienta versátil y poderosa en la era de la inteligencia artificial.

En esta introducción, exploraremos los principios básicos de las redes neuronales, cómo funcionan y cómo se pueden utilizar para resolver problemas del mundo real. Además, examinaremos diferentes arquitecturas de redes neuronales y los algoritmos de entrenamiento asociados que les permiten aprender y mejorar su desempeño con el tiempo.