2001-2002

Enginyeria en Informątica (3371)


Taller de Modelització i Simulació II(12485) 


Descripció

En aquest curs es tractarą tčcniques estadķstiques no lineals per la modelització de dades empķriques per mitjans de xarxes neurals, funcions de bases radials i support vector machines amb tčcniques de optimització ( "Learning") supervisades i no supervisades.

Objectius

Brindar a l'alumne les bases teņriques i prąctica (implementació a l'ordinador) requerides per utilitzar tčcniques de modelització paramčtrica

Temari

Models d'aprenentatge supervisats:
- Perceptors simples
- Perceptors de varies capes
- Funcions de bases radials
- Support Vector Machines

Models d'aprenentatge no supervisats:
- Components principals
- Models basats en Teoria de la Informació: ICA
- Models estocąstics

Prąctiques

Implementació a l'ordinador de models de xarxes neurals y no lineals en general

Mčtode d'avaluació

Examen final (70%) i prąctiques (30%)

Observacions

Les bases matemątiques necessaries seran repassades durant el curs. Es recomanable cursar Taller de Modelització i Simulació I

Bibliografia

Bibliografia bąsica
S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation, Prentice Hall, Second Edition

Bibliografia complementaria
Deco, G., An Information-Theoretic Approaxh to Neural Computing, Springer Verlag

Darrera actualització 24-11-2010
© Universitat Pompeu Fabra, Barcelona