Técnicas Avanzadas de Aprendizaje Automático

Contenidos:

1. Introducción a visión por computador: Formación de la imagen, espacios de color, manipulación de imágenes, convolución y transformaciones geométricas.
2. Redes Neuronales artificiales y deep learning: Regresión, redes neuronales multicapa, redes convolucionales, series de tiempo.
3. Redes Bayesianas: Probabilidades, probabilidad condicional, modelos gráficos, inferencia, clasificación y regresión.

Evaluación:

• 6 Pruebas cortas on-line (PCOR)
• 6 Laboratorios (LABO)
• 1 Proyecto evaluado en tres etapas (PROY). Cada entrega considera: Reporte técnico tipo paper, código y un video de 15 minutos con la presentación del proyecto y sus avances.

NOTA FINAL = PCOR * 40% + LABO * 20 % + PROY * 40%

La notas PCOR, LABO y PROY se deben aprobar de forma independiente, igual o superior a 4.0. En caso de que una o varias notas no cumplan con ese requisito se evaluará la asignatura con la nota más baja.