Enginyeria en Informàtica (3371)

Taller de Modelització i Simulació I(12482) 

Descripció

En aquest curs es tractaran tècniques estadístiques lineals i no lineals per la modelització de dades empíriques per mitjans de xarxes neurals, funcions de bases radials i support vector machines amb tècniques d'optimització ( Learning) supervisades.

Objectius

Brindar a l'alumne la base teòrica i pràctica (implementació a l'ordinador) requerides per utilitzar tècniques de regressió neural lineal i no lineal.

Temari

Models de aprenentatge supervisat

Perceptrons simples:
Aproximació de funcions lineals (Xarxes neurals lineals: ADALINE)
Classificació lineal (Perceptró clàssic)

Perceptrons no lineals:

Aproximació de funcions no lineals ( Perceptrons de varies capes, sigmoidals i polinomials)

Funcions de base radials

Aproximació de funcions de densitat

Support Vector Machines

Pràctiques

Implementació a l'ordinador de models de xarxes neurals Mètodes d'avaluació Examen final (40%) i pràctiques (60%)  

Bibliografia

Bibliografia bàsica
S. Haykin: Neural Networks. A Comprehensive Foundations. Prentice Hall, Second Edition.

Bibliografia complementaria
W. Krzanowski: An Introduction to Statistical Modellin. Arnold Press