Las redes neuronales artificiales día con día incrementan el número de tareas y problemas que pueden resolver. Sin embargo, también su tamaño, tanto como el poder de cómputo necesario, incrementa, lo cual podría tener consecuencias a futuro en el clima de nuestro planeta. Actualmente, existen muchas técnicas de Inteligencia Artificial que son usadas para buscar las mejores arquitecturas de redes neuronales. Dichas técnicas son las que se incluyen dentro del Cómputo Evolutivo.

Aunque mejorar no significa necesariamente reducir el tamaño de las arquitecturas, en varios experimentos los algoritmos evolutivos tienden a reducir el número de parámetros de las redes. Esto último tiende a generar mejores resultados y minimiza el tiempo de cómputo empleado para su entrenamiento. Esta plática se centra en una breve revisión de las técnicas relacionadas con la Neuroevolución, que es básicamente el proceso de búsqueda realizado mediante algoritmos evolutivos para generar automáticamente arquitecturas de redes neuronales artificiales.

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El pasado mes de marzo se realizó la firma del convenio marco de colaboración entre la Corporación Ecuatoriana para el Desarrollo de la Investigación y la Academia CEDIA y la Corporación Universitaria para el Desarrollo de Internet, CUDI, con la finalidad de aunar esfuerzos para generar trabajo colaborativo de intercambio de conocimiento académico, tecnológico y de investigación entre CEDIA y CUDI.

Estas actividades se potencian mediante la colaboración internacional, por lo que CEDIA y CUDI desean avanzar en la promoción de sus respectivos objetivos compartidos, proporcionando una estrecha colaboración y apropiada interconexión entre las instituciones a las que sirven.

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