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Redes de Neuronas Artificiales, 2011

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Autores: Inés M. Galván, José Mª Valls
Las Redes de Neuronas Artificiales son modelos de computación inspirados en la neurona biológica que permiten la resolución de problemas a partir de un conjunto de ejemplos representativos del problema. Durante el curso se estudian los diferentes tipos de redes de neuronas y los distintos mecanismos de aprendizaje (supervisado, no-supervisado). El curso también se centra en enseñar aspectos prácticos para saber aplicar los modelos neuronales a la resolución de problemas reales de clasificación, predicción, regresión y agrupamiento

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Inés M. Galván

José Mª Valls 

Departamento de Informática
Universidad Carlos III de Madrid

Área: Inteligencia Artificial

Tercer Curso
Grado Ingeniería Informática

Octubre de  2011

 

21 horas de teoría y 21 horas de laboratorio.
Tiempo total previsto de aprendizaje: 42 horas.

 

PRERREQUISITOS Y CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS

Es conveniente, aunque no imprescindible, tener conocimientos de Programación, Álgebra Lineal, Estadística e Inteligencia Artificial.

 

DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ASIGNATURA

Las Redes de Neuronas Artificiales son modelos de computación inspirados en la neurona biológica que permiten la resolución de problemas a partir de un conjunto de ejemplos representativos del problema.  Durante el curso se estudian los diferentes tipos de redes de neuronas y los distintos mecanismos de aprendizaje (supervisado, no-supervisado).  El curso también se centra en enseñar aspectos prácticos para saber aplicar los modelos neuronales a la resolución de problemas reales de clasificación, predicción, regresión y agrupamiento.

 

OBJETIVOS: CONOCIMIENTOS Y CAPACIDADES

  • De Conocimiento:
  • Conocer el fundamento matemático/biológico de las neuronas artificiales.
  • Adquirir el concepto de red neuronal y proceso de aprendizaje.
  • Conocer las diferentes arquitecturas de redes neuronales.
  • Conocer los diferentes paradigmas de aprendizaje de las redes neuronales, así como su fundamento teórico. 
  • Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas artificiales, adaptando cada técnica a las características específicas del problema.
  • Conocer las diferentes áreas de aplicabilidad de las redes neuronas artificiales.
  • De Aplicación:
  • Aplicar los conocimientos sobre redes neuronales en la resolución de problemas reales, haciendo énfasis en la exactitud y la complejidad de los mismos.
  • Plantear correctamente las distintas fases para la resolución de un problema mediante redes neuronales.
  • Desarrollar una aplicación que resuelva un problema de aproximación, predicción o clasificación mediante redes neuronales.
  • Capacidad para diseñar un conjunto de experimentos que lleven a la resolución del problema.
  • Documentar correctamente la resolución de un problema mediante redes neuronales.
  • De Análisis y Sintésis:
  • Capacidad para analizar e interpretar resultados.
  • Reconocer y clasificar los distintos tipos de problemas a los que resultan aplicables las diferentes arquitecturas de redes neuronales.
  • Combinar y extrapolar los conocimientos adquiridos para la construcción de una red neuronal, decidiendo la arquitectura y los parámetros de la misma.
  • Capacidad de valorar la eficacia de una red neuronal dada para la resolución de un problema concreto.
  • Considerar la relación entre coste computacional y mejora marginal de diferentes soluciones, eligiendo soluciones razonables según las características de un determinado problema.

 

MATERIAL DOCENTE

Se aportan transparencias sobre los diferentes temas que se abordan durante el curso. Se incluyen también enlaces a simuladores que permiten usar de forma cómoda y rápida los diferentes modelos de redes de neuronas. Dichos simuladores se acompañan de breves manueles de uso. Se aporta también enunciados de problemas prácticos a resolver.

 

ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN O TAREAS PRÁCTICAS

Se aportan enuciados de casos prácticos para el uso de los modelos estudiados a lo largo del curso. Se incluye también ejemplos de exámenes.

 

 

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