Enginyeria en Informàtica (3371)

Taller de Modelització i Simulació II(12485) 

Descripció

En aquest curs es tractaran tècniques estadístiques no lineals per la modelització de dades empíriques per mitjans de xarxes neurals, tècniques no supervisades i tècniques d'aprenentatge en teoria de la informació. També es tractaran models de xarxes neurals de Hopfield i el seu us en el disseny de memòries associatives.

Objectius

Brindar a l'alumne la base teòrica i pràctica (implementació a l'ordinador) requerides per utilitzar tècniques de modelització paramètric no supervisades (xarxes neurals) i tècniques de aprenentatge en teoria de la informació.

Temari

Models d'aprenentatge no supervisat: Principal Component Analysis (PCA) Aprenentatge no supervisat (formulació estadística) Introducció a la teoria de la informació ICA (Independent Component Analysis): Lineal i no lineal Modelos de Hopfield i neurodinàmica

Pràctiques

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

Mètode d'avaluació

Examen final (40%) i pràctiques (60%)

Observacions

Les bases matemàtiques requerides seran repassades durant el curs. Es recomanable optar també pel primer curs "Taller de Modelització i Simulació I".

Bibliografia

G. Deco: An Information-Theoretic Approaxh to Neural Computing. Springer Verlag
S. Haykin: Neural Networks: A Comprehensive Foundation. Prentice Hall, Second Edition