En 1943 McCulloch & Pitts, propusieron un modelo matemático para algoritmos podrían aprender. Este modelo estaba inspirado en el cerebro. Ese modelo con algunas variantes es lo hoy se conoce como red neuronal. Una RN es entonces un modelo computacional (creado para funcionar en computadoras) trata de imitar como funcionaría una red de neuronas. Sus usos son múltiples desde una simulación de funcionamiento del cerebro, hasta sistemas sencillos aprenden y reconocen patrones.
En este intructable, muestro como programar un red neuronal simple en un Intel Edison. La roja es muy sencilla y se concentra en solamente un perceptrón, lo cual explico más adelante. Me concentro en aspectos de programación más en detalles del armado del robot, lo cual es bastante simple. El código lo implementa es un perceptrón y se entrena el perceptrón mediante aprendizaje reforzado, es decir, se deja el robot haga algo, y luego se premia o castiga basado en la levante. En este caso se trata de entrenar al robot para siga la luz, y pueda coordinar el funcionamiento de los motores dependiendo de la información recibida por sensores de luz. El robot hace un movimiento, luego mide en el ambiente la luz, y basado en eso corrige los pesos del perceptrón.
La programación de este intructable, es con fines didácticos y está abierto a sea modificado para mejorar o cambiarla. Considero que este intructable es para usuarios intermedios o avanzados.
