Elaboración de un manual de prácticas de laboratorio de cómputo para la asignatura “Redes neuronales” (artificiales), de la Licenciatura en Tecnologías para la Información en Ciencias, de la Escuela Nacional de Estudios Superiores Unidad Morelia

Abstract

Las redes neuronales son una de las principales técnicas del aprendizaje automático, desde su época de oro finalizada en los 80s, cuando otras técnicas las superaron en relevancia, hasta su resurgimiento a mediados de los 2000 (hecho reforzado en 2011 con la introducción de las GPUs para cómputo numérico a gran escala). Después vino el aprendizaje profundo y los autos de conducción autónoma, la visión por computadora súperhumana, el programa que derrotó a los campeones humanos del Go (juego cuya dificultad supera a la del ajedrez exponencialmente y para el cual la intuición, "exclusivamente humana", se considera esencial), los teléfonos inteligentes que escuchan y obedecen, los traductores automáticos mejorados a un nivel nunca antes visto, la generación y reproducción automática de voces y sonidos instrumentales de forma realista, la transferencia de estilo (obras nuevas a partir de las ya existentes; en pintura o literatura, por ejemplo)... A pesar de lo descrito, la enseñanza de la teoría y práctica de las redes neuronales resulta todo un reto. La base matemática de este conocimiento presupone una barrera infranqueable para los estudiantes: cálculo diferencial, álgebra, álgebra lineal, probabilidad y estadística. Más aún, la dificultad crece exponencialmente al tener que sintetizar y combinar los conceptos abstractos de todas estas áreas, a fin de conseguir los resultados que una herramienta como las redes neuronales puede proporcionar. En este sentido, proponemos el desarrollo de un manual de prácticas de laboratorio de cómputo para la asignatura Redes neuronales, el cual sirva como guía autodidacta o como apoyo para que el profesor guíe a sus estudiantes a través de, al menos, 10 planteamientos prácticos o casos de uso que los motiven a introducirse y adueñarse del conocimiento que les permita comprender las redes neuronales y dominar una de las herramientas más útiles y versátiles, que permiten transformar meros datos en información valiosa