Las competencias para la creación de estas redes del tipo neuronal son aquellas que nos permiten utilizar los principios y las técnicas de la inteligencia artificial para diseñar y entrenar sistemas informáticos que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Estos sistemas se basan en redes neuronales artificiales, que son un conjunto de unidades de procesamiento interconectadas que se inspiran en las neuronas biológicas. Puediendo aprender de los datos, reconocer patrones, generar soluciones, adaptarse a los cambios e incluso innovar y adelantarse a los nuevos escenarios.

Competencias MƐT® para la creación de nuevas Redes Cognitivas Digitales

0 – Conocer los fundamentos teóricos y matemáticos de las redes neuronales artificiales:
Implica comprender los conceptos básicos como la arquitectura, el aprendizaje, la activación, la propagación y la retropropagación de las redes neuronales artificiales, así como las fórmulas y los algoritmos que las rigen.

1 – Seleccionar y aplicar el tipo adecuado de red neuronal artificial según el problema a resolver:
Implica conocer las ventajas y desventajas de los diferentes tipos de redes neuronales artificiales, como las redes multicapa, las redes convolucionales, las redes recurrentes o las redes generativas adversarias, y saber cuál se adapta mejor al objetivo y a los datos disponibles.

2 – Conocer los diferentes tipos de funciones de activación de las redes neuronales artificiales:
Implica comprender las características y el comportamiento de las diferentes funciones de activación, como la función sigmoide, la función tangente hiperbólica, la función ReLU o la función softmax, y saber cuál se adapta mejor al tipo de problema y a la capa de la red neuronal artificial².

3 – Conocer los diferentes tipos de problemas que se pueden resolver con las redes neuronales artificiales:
Implica conocer los casos de uso y las aplicaciones más comunes de las redes neuronales artificiales, como la clasificación, la regresión, el reconocimiento de patrones, el procesamiento del lenguaje natural o la visión artificial, y saber cuál se adapta mejor al objetivo y al contexto⁴.

4 – Conocer los diferentes tipos de aprendizaje de las redes neuronales artificiales:
Implica comprender las ventajas y desventajas de los diferentes métodos de aprendizaje, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado o el aprendizaje por refuerzo, y saber cuál se adapta mejor al objetivo y a los datos disponibles¹.

5 – Conocer los diferentes tipos de arquitecturas de las redes neuronales artificiales:
Implica comprender las diferencias y similitudes entre las diferentes arquitecturas, como las redes feedforward, las redes recurrentes, las redes convolucionales o las redes generativas adversarias, y saber cuál se adapta mejor al tipo de problema y a los datos disponibles³.

6 – Evaluar y optimizar el rendimiento y la eficiencia de las redes neuronales artificiales:
Implica aplicar métodos y criterios para medir la calidad y la precisión de las redes neuronales artificiales, como el error cuadrático medio, la entropía cruzada o la matriz de confusión, así como técnicas para mejorar su funcionamiento, como el ajuste de hiperparámetros, la regularización o el aumento de datos.

7 – Utilizar herramientas y lenguajes de programación específicos para el desarrollo de redes neuronales artificiales:
Implica dominar el uso de plataformas, bibliotecas y frameworks especializados en el diseño y entrenamiento de redes neuronales artificiales, como TensorFlow, PyTorch, Keras o Scikit-learn, así como los lenguajes de programación más utilizados en este campo, como Python o R.

Proyecto 2023-2024 solicitado:
Creación de un Juego con la capacidad de Aprender a Aprender. Con herramientas y lenguajes de programación específicos para el desarrollo de redes neuronales artificiales.

Videos para aprender los Contenidos:

 

Lista de sitios para Continuar Investigando

(1) Redes neuronales artificiales: qué son y cuáles son sus usos – UNIR.
https://www.unir.net/ingenieria/revista/redes-neuronales-artificiales/ Con acceso 9/6/2023.
(2) ¿Qué son las redes neuronales? | IBM.
https://www.ibm.com/es-es/topics/neural-networks Con acceso 9/6/2023.
(3) Redes neuronales artificiales: funcionamiento y aplicación al negocio.
https://blog.es.logicalis.com/analytics/redes-neuronales-artificiales-funcionamiento-y-aplicacion-al-negocio Con acceso 9/6/2023.
(4) ¿Qué es una red neuronal artificial? Créalas en Python.
https://www.tokioschool.com/noticias/que-es-red-neuronal-artificial/ Con acceso 9/6/2023.
(5) Redes neuronales: definición y características.
https://www.inesdi.com/blog/redes-neuronales-definici%C3%B3n-caracter%C3%ADsticas/ Con acceso 9/6/2023.

(1) ¿Qué son las redes neuronales? | IBM.
https://www.ibm.com/es-es/topics/neural-networks Con acceso 9/6/2023.
(2) ¿Qué es una red neuronal? – Explicación de las redes neuronales ….
https://aws.amazon.com/es/what-is/neural-network/ Con acceso 9/6/2023.
(3) Tema: Redes Neuronales: Conceptos Básicos y Aplicaciones.. https://www.frro.utn.edu.ar/repositorio/catedras/quimica/5_anio/orientadora1/monograias/matich-redesneuronales.pdf Con acceso 9/6/2023.
(4) Aprendizaje de Redes Neuronales – La Máquina Oráculo.
https://lamaquinaoraculo.com/computacion/aprendizaje-de-redes-neuronales/ Con acceso 9/6/2023.
(5) ¿Cómo funcionan las redes neuronales? | 2023 – Maestrías y MBA.
https://www.ceupe.mx/blog/como-funcionan-las-redes-neuronales.html Con acceso 9/6/2023.
(5) 7 Competencias Digitales más demandadas por las empresas – Bizneo HR.
https://www.bizneo.com/blog/competencias-digitales/ Con acceso 9/6/2023.

¿Qué tipos de «pensamiento previo» requerimos desarrollar para crear redes neuronales?

0 – Pensamiento informático: Es la capacidad de utilizar los principios y las técnicas de la informática para crear soluciones innovadoras a problemas reales o imaginarios. Implica el uso de la abstracción, la algoritmia, la programación y el pensamiento computacional⁴.

1 – Pensamiento Lógico matemático: Es la capacidad de utilizar el lenguaje y el razonamiento matemático para resolver problemas, modelar situaciones, comunicar ideas y construir conocimiento. Implica el uso de los números, las operaciones, las magnitudes, las formas, las medidas, el álgebra y el cálculo³.

2 – Pensamiento empático y de perspectiva: Es la capacidad de comprender y compartir los sentimientos, pensamientos y motivaciones de otras personas. Implica el uso de la empatía, la comunicación y la colaboración para establecer relaciones positivas y constructivas

3 – Pensamiento crítico: Es la capacidad de analizar, evaluar y cuestionar la información, las ideas y los argumentos de forma objetiva, lógica y razonada. Implica el uso de la evidencia, la argumentación y el escepticismo para formar juicios propios y fundamentados¹.

4 – Pensamiento causal y consecuencial: Es la capacidad de identificar y analizar las relaciones de causa y efecto entre los hechos, las acciones y las situaciones. Implica el uso de la lógica, el razonamiento y la evidencia para explicar y predecir los fenómenos1.

5 – Pensamiento sistémico: Es la capacidad de comprender y actuar sobre los sistemas complejos e interrelacionados que conforman la realidad. Implica el uso de la visión global, la holística y la dinámica para identificar los elementos, las relaciones y los procesos que configuran un sistema².

6 – Pensamiento proyectivo y secuencial: Es la capacidad de planificar y organizar los pasos necesarios para alcanzar una meta o resolver un problema. Implica el uso de la anticipación, la flexibilidad y la adaptación a los cambios1.

7 – Pensamiento asociativo, diverso y relacional, alternativo y creativo: Es la capacidad de establecer conexiones entre diferentes conceptos, ideas o informaciones. Implica el uso de la memoria, la creatividad y la comparación para generar nuevas perspectivas y soluciones, la generación de ideas originales, novedosas e innovadoras que rompan con los esquemas convencionales. El uso de la imaginación, la divergencia y la experimentación para explorar nuevas posibilidades.

Fuentes Consultadas Electrónicamente:
(1) (PDF) Redes cognitivas y competencias digitales: Propuestas para un …. https://www.researchgate.net/publication/289985479_Redes_cognitivas_y_competencias_digitales_Propuestas_para_un_abordaje_sistemico Con acceso 9/6/2023.
(2) César García-Rincón de Castro – Portal de Educación de la Junta de ….
https://www.educa.jcyl.es/crol/es/material-multimedia/neurojuegos.ficheros/1458600-NJ.pdf Con acceso 9/6/2023.
(3) Las 21 competencias digitales básicas (a fondo) – El Visitante Digital.
https://elvisitantedigital.com/competencias-digitales-basicas/ Con acceso 9/6/2023.
(4) Las 15 habilidades cognitivas más importantes – Psicología y Mente.
https://psicologiaymente.com/psicologia/habilidades-cognitivas-mas-importantes Con acceso 9/6/2023.

Compilación y posterior desarrollo del Dr Fabián Sorrentino.