Difference between revisions of "MM&S:Principios: PBL: Redes Neuronales"
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* Académicos : “Neural Networks”. (VEL. Sección 2.5), Artificial neural networks for beginners | * Académicos : “Neural Networks”. (VEL. Sección 2.5), Artificial neural networks for beginners | ||
[http://arxiv.org/pdf/cs/0308031.pdf]. | [http://arxiv.org/pdf/cs/0308031.pdf]. | ||
| − | * Software: | + | * Software: Stuttgart Neural Network Simulator [http://www.ra.cs.uni-tuebingen.de/SNNS/], Netlogo Neural Network Simulator [http://web.eecs.utk.edu/~mclennan/Classes/420-594-F08/NetLogo/Artificial-Neural-Net.html] |
Revision as of 15:36, 25 July 2014
Ejercicio 1:Aplicaciones de los modelos fenomenológicos, el estudio de grandes conjuntos de datos (“Big data”), el aprendizaje de máquina y las redes neuronales.
Titulos de los artículos:
- Divulgativos: “How Companies Learn Your Secrets?” [1]
- Académicos : “Neural Networks”. (VEL. Sección 2.5), Artificial neural networks for beginners
[2].
Vocabulario:
Regresión Lineal, Pesos, Redes Naturales, Mercadotecnia, Investigación en Comportamiento Humano, Hábitos, Grandes Conjuntos de Datos, Redes Artificiales, Fenomenología, Redes neuronales en tejidos biológicos, Redes neuronales artificiales, Aprendizaje de Máquina, Clasificación y reconocimiento de patrones por los seres humanos, clasificación y reconocimiento de patrones por las máquinas, proyecto DARPA.
Introducción al PBL: Media: Introduccion_al_pbl.pdf
