Tópicos Especiales

DATOS GENERALES

Código MCSO334
Pénsum 2020B
Horas semanales 9
Tipo Obligatoria
Asignaturas pre-requisitos MCS214 Teoría de la Computación
Asignaturas co-requisitos Ninguna
Unidad de organización curricular Unidad de Formación Disciplinar Avanzada

RESULTADOS DE APRENDIZAJE

De conocimiento
Integrar conocimientos referentes a nuevas tendencias en el campo de los sistemas inteligentes para la representación de sistemas y sus comportamientos.
De destrezas Desarrollar aplicaciones de sistemas inteligentes usando nuevas tendencias en el campo.
De valores y actitudes Considerar la ética investigativa, responsabilidad social y rigurosidad científica al tratar temas de sistemas inteligentes demostrando honestidad, responsabilidad, dedicación y colaboración.

CONTENIDO

Capítulo 1 Aprendizaje de máquina
  1. Preliminaress de aprendizaje automático, y
  2. Tareas de aprendizaje automático.
Capítulo 2 Aprendizaje supervisado
  1. Regresión: máxima verosimilitud, mínimos cuadrados;
  2. Métodos bayesianos: regla de Bayes, otros, y
  3. Algoritmos clásicos de clasificación: perceptrón, regresión logística.
Capítulo 3

Aprendizaje no supervisado

  1. Métodos de agrupamiento: K-Means, E-M;
  2. Sistemas de recomendación: Modelado de tópicos, PCA;
  3. Mapas auto-organizativos, y
  4. Modelos de datos secuenciales: modelos de Markov y modelos ocultos de Markov.

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