Encabezado Facultad de Ciencias
Presentación

Ciencias de la Computación (plan 2013) 2021-1

Optativas, Reconocimiento de Patrones y Aprendizaje Automatizado

Grupo 7093, 60 lugares. 6 alumnos.
Profesor Sergio Hernández López lu mi vi 10 a 11
Ayudante Rafael López Martínez ma ju 10 a 11
Ayud. Lab. Silvia Piña Romero ju 12 a 14

 
Usaremos Telegram y Google Classroom al que serán agregados usando los correos institucionales. Daremos una plática informativa de la estructura del curso el lunes 21 a las 10, así que si desean asistir por favor manden un mensaje a
@sergiohzlz en Telegram

o un correo a sergiohzlz en ciencias.unam.mx.

El sitio para anuncios es: https://sites.google.com/site/aprendizajemaquina

El reconocimiento de patrones y el aprendizaje automatizado son una serie de técnicas matemáticas y computacionales que han ganado mucha atención en las últimas décadas gracias al desarrollo tecnológico por un lado, y a la madurez matemática por otro. El propósito de estas técnicas es la de extraer información utilizable de forma automatizada a través de la generalización de objetos presentados a los diferentes algoritmos, mismos que intentan representar un concepto subyacente a los ejemplos presentados.

En este curso se revisará la base teórica de varios algoritmos fundamentales en el aprendizaje de máquina así como su uso en ejemplos prácticos, también revisaremos su implementación y artículos de revistas especializadas. Como lenguajes de programación se usarán principalmente Python y R.

La calificación se dividirá entre tareas-examen así como un proyecto final.

Tareas-examen (3) 70%
Proyecto final 30%

Temario

1. Introducción y bases para el aprendizaje de máquina
2. Regresión logística
3. Agrupamientos: K-Means
4. Árboles de decisión y Algoritmos basados en reglas.
5. Máquinas de soporte vectorial
6. Redes Neuronales"

 


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