Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Ciencias de la Computación (plan 2013) 2020-2

Optativas, Reconocimiento de Patrones y Aprendizaje Automatizado

Grupo 7083, 20 lugares. 5 alumnos.
Profesor Gustavo De la Cruz Martínez ma ju 17 a 18:30 P204
Ayudante Estefanía Prieto Larios lu mi 16 a 17 P204
Ayud. Lab. Rafael Robles Ríos vi 16 a 18 Taller de Ingeniería de Software

 

Información General

Modalidad: Presencial con actividades en una plataforma de educación a distancia

http://esie.icat.unam.mx/moodle/

Descripción

En el curso de “Reconocimiento de Patrones y Aprendizaje Automatizado”, se revisarán las bases teóricas de algunos de los algoritmos que permiten aprender, sintetizar y actuar a partir de datos que provienen de diferentes fuentes de información, como redes sociales, bitácoras de servicios y uso de dispositivos, sensores, entre muchos otros.

En el curso se describirán cómo funcionan diferentes métodos de aprendizaje automático y cómo se implementan estas técnicas para resolver problemas reales.

Se utilizarán diferentes lenguajes de programación para la resolución de los problemas: Java, Python, y R. Esto nos permitirá analizar las ventajas de cada entorno de trabajo en el contexto del aprendizaje automático.

Contenido

  1. Qué es aprendizaje automático y tipos de aprendizaje

  2. Proceso para realizar aprendizaje automatizado

  3. Árboles de decisión

  4. Redes bayesianas

  5. Redes neuronales

  6. Reglas de asociación

  7. Máquinas de soporte vectorial

  8. Clustering

Bibliografía básica

  • Jason Bell (2015). Machine Learning: Hands-On for Developers and Technical Professionals. John Wiley & Sons, Inc.c

  • Mohammed, M., Khan, M., Bashier, E. (2016). Machine Learning. Boca Raton: CRC Press.

Evaluación

  • 80% Proyectos - 4 proyectos y 4 artículos

  • 20% Actividades y tareas en las ayudantías.

 


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