human
Solve the following python programming problem given the following code:
# Neurona con TensorFlow
# Defino las entradas
entradas = tf.placeholder("float", name='Entradas')
datos = np.array([[0, 0]
                 ,[1, 0]
                 ,[0, 1]
                 ,[1, 1]])

# Defino las salidas
uno = lambda: tf.constant(1.0)
cero = lambda: tf.constant(0.0)

with tf.name_scope('Pesos'):
    # Definiendo pesos y sesgo
    pesos = tf.placeholder("float", name='Pesos')
    sesgo = tf.placeholder("float", name='Sesgo')

with tf.name_scope('Activacion'):
    # Función de activación
    activacion = tf.reduce_sum(tf.add(tf.matmul(entradas, pesos), sesgo))

with tf.name_scope('Neurona'):
    # Defino la neurona
    def neurona():
        return tf.case([(tf.less(activacion, 0.0), cero)], default=uno)
    
    # Salida
    a = neurona()

# path de logs
logs_path = '/tmp/tensorflow_logs/neurona'

# Lanzar la Sesion
with tf.Session() as sess:
    # para armar el grafo
    summary_writer = tf.train.SummaryWriter(logs_path, 
                                             graph=sess.graph)
    # para armar tabla de verdad
    x_1 = []
    x_2 = []
    out = []
    act = []
    for i in range(len(datos)):
        t = datos[i].reshape(1, 2)
        salida, activ = sess.run([a, activacion], feed_dict={entradas: t,
                                        pesos:np.array([[1.],[1.]]),
                                        sesgo: -1.5})
        # armar tabla de verdad en DataFrame
        x_1.append(t[0][0])
        x_2.append(t[0][1])
        out.append(salida)
        act.append(activ)
    tabla_info = np.array([x_1, x_2, act, out]).transpose()
    tabla = pd.DataFrame(tabla_info, 
                         columns=['x1', 'x2', 'f(x)', 'x1 AND x2'])
tabla
Given the above code, generate some markdown instructions for it.
assistant
#Here is the Python program you requested.

Ahora ya conocemos en líneas generales como es la mecánica detrás del funcionamiento de TensorFlow y como deberíamos proceder para crear las operaciones dentro de los grafos. Veamos si podemos implementar modelos de neuronas simples con la ayuda de esta librería.
Ejemplo de neuronas simples
Una neurona simple, va a tener una forma similar al siguiente diagrama:
<img src="https://relopezbriega.github.io/images/neurona.png">
En donde sus componentes son:

$x_1, x_2, \dots, x_n$: son los datos de entrada en la neurona, los cuales también puede ser que sean producto de la salida de otra neurona de la red.

$x_0$: Es la unidad de sesgo; un valor constante que se le suma a la entrada de la función de activación de la neurona. Generalmente tiene el valor 1. Este valor va a permitir cambiar la función de activación hacia la derecha o izquierda, otorgándole más flexibilidad para aprender a la neurona.

$w_0, w_1, w_2, \dots, w_n$: Los pesos relativos de cada entrada. Tener en cuenta que incluso la unidad de sesgo tiene un peso.

a: La salida de la neurona. Que va a ser calculada de la siguiente forma:

$$a = f\left(\sum_{i=0}^n w_i \cdot x_i \right)$$
Aquí $f$ es la función de activación de la neurona. Esta función es la que le otorga tanta flexibilidad a las redes neuronales y le permite estimar complejas relaciones no lineales en los datos. Puede ser tanto una función lineal, una función logística, hiperbólica, etc.
Ahora que ya conocemos como se construye una neurona tratemos de implementar con este modelo las funciones lógicas AND, OR y XNOR. Podemos pensar a estas funciones como un problema de clasificación en el que la salida va a ser 0 o 1, de acuerdo a la combinación de las diferentes entradas.
Las podemos modelar linealmente con la siguiente función de activación:
$$f(x) = \left{
    \begin{array}{ll}
        0  & \mbox{si } x < 0 \
        1 & \mbox{si } x \ge 0
    \end{array}
\right.$$
Neurona AND
La neurona AND puede ser modelada con el siguiente esquema:
<img...