|
Titulación:
|
Ingeniería Informática
|
|
Plan de Estudios:
|
1992 (modificado 1998)
|
|
Web de la asignatura:
|
http://www.uam-virtual.es/course/view.php?id=530
|
|
Ciclo/Curso/Semestre:
|
Segundo Ciclo / Tercer Curso / Segundo Semestre
|
|
Tipo de materia:
|
Optativa
|
|
Créditos:
|
7,0
|
|
Código de asignatura:
|
13507
|
|
Objetivos:
|
El principal objetivo de la asignatura es el desarrollo de algoritmos para aprender a clasificar objetos (correo electronico, imagenes, pacientes, ...) a partir de ejemplos.
Para ello partiremos del teorema de Bayes, que es el fundamento de esta disciplina.
Construiremos sistemas de clasificacion maximizando la verosimilitud y tambien la probabilidad a posteriori. Al final del curso se estudiaran algunos algoritmos de clustering.
|
|
Recomendaciones:
|
Buenos conocimientos de programacion en un lenguaje estructurado como C.
|
|
Metodología Docente:
|
Todos los conceptos se introducen a traves de ejemplos practicos escogidos con cuidado. Primero se plantea el problema para luego desarrollar poco a poco las herramientas necesarias para su solucion. Las practicas de la asignatura estan muy ajustadas a las clases de teoria.
|
|
Programa:
|
- Introduccion a la clasificacion de patrones
- Clasificacion multidimensional
- Clasificacion lineal
- Clasificacion evolutiva
- Clasificacion neuronal
- Clasificacion no supervisada
|
|
Bibliografía orientativa:
|
- Pattern Recognition and Machine Learning. C. M. Bishop. Springer, 2006.
- Pattern Classification (second edition). R. O. Duda, P. E. Hart & D. G. Stork. Wiley-Interscience, 2000.
- Pattern Recognition (fourth edition). S. Theodoridis and K. Koutroumbas. Academic Press, 2009.
Catálogo Biblioteca - Bibliografía Recomendada
|
| Coordinador/a teoría: |
Gonzalo Martínez
|
| Coordinador/a prácticas: |
David Domínguez
|
| Profesorado: |
Teoría:
Prácticas:
|
| Evaluación: |
|