Título: ¿Qué hay detrás de las redes neuronales artificiales?
Conferencista: Víctor Mijangos
Depto. Matemáticas - Facultad de Ciencias
13 de marzo de 2025, 10:00 horas
Auditorio Nápoles Gándara del Instituto de Matemáticas de la UNAM. Ciudad Universitaria, CDMX.
Transmisión por Facebook@Hablando De Matemáticas
Resumen:
La inteligencia artificial (IA) tiene una historia fuertemente ligada a las ciencias de la computación, pero ha sido hasta recientemente que la IA ha tenido un auge sin precedentes. Este auge se ha dado gracias a las llamadas redes neuronales artificiales y el aprendizaje profundo. En esta plática se presentarán los fundamentos matemáticos que radican detrás de estas herramientas de IA. Las redes neuronales artificiales son funciones que tienen la capacidad de aproximar, tanto como se quiera, a cualquier función continua. Su gran ventaja es que se basan en un principio de "aprendizaje" que ajusta las interacciones de las neuronas de la red para poder resolver los problemas a partir de observar un conjunto pequeño de ejemplos. Este proceso de aprendizaje se basa en principios de optimización. Por tanto, entender el funcionamiento de estos modelos de IA conlleva manejar los conceptos matemáticos que las hacen posibles, puesto que la IA actual es un área que intersecta otras áreas matemáticas como el cálculo multivariable, el álgebra lineal y el análisis funcional.
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