Última actualización: 04/06/2021


Curso Académico: 2023/2024

Redes de neuronas artificiales
(13898)
Doble Grado en Ingeniería Informática y Administración de Empresas (Plan: 437 - Estudio: 233)


Coordinador/a: GALVAN LEON, INES MARIA

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso: XXº
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Programación Álgebra Lineal Estadística
Objetivos
El objetivo de este curso es que el estudiante conozca y desarrolle técnicas de aprendizaje computacional en el marco de las Redes de Neuronas Artificiales, además de diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de datos. De manera más detallada, las competencias que adquiere el estudiante son las siguientes: - De Conocimiento (PO: a, e, k) -Conocer el fundamento matemático/biológico de las neuronas artificiales. -Adquirir el concepto de red neuronal y proceso de aprendizaje. -Conocer las diferentes arquitecturas de redes neuronales. -Conocer los diferentes paradigmas de aprendizaje de las redes neuronales, así como su fundamento teórico. -Comprender el funcionamiento de las redes de neuronas artificiales, adaptando cada técnica a las características específicas del problema. -Conocer las diferentes áreas de aplicabilidad de las redes neuronas artificiales. - De Aplicación (PO: b, d, e, g, k) -Aplicar los conocimientos sobre redes neuronales en la resolución de problemas reales, haciendo énfasis en la exactitud y la complejidad de los mismos. -Plantear correctamente las distintas fases para la resolución de un problema mediante redes neuronales. -Desarrollar una aplicación que resuelva un problema de aproximación, predicción o clasificación mediante redes neuronales. -Capacidad para diseñar un conjunto de experimentos que lleven a la resolución del problema. -Documentar correctamente la resolución de un problema mediante redes neuronales. - De análisis, síntesis y valoración (PO: b, e) -Capacidad para analizar e interpretar resultados. -Reconocer y clasificar los distintos tipos de problemas a los que resultan aplicables las diferentes arquitecturas de redes neuronales. -Combinar y extrapolar los conocimientos adquiridos para la construcción de una red neuronal, decidiendo la arquitectura y los parámetros de la misma. -Capacidad de valorar la eficacia de una red neuronal dada para la resolución de un problema concreto. -Considerar la relación entre coste computacional y mejora marginal de diferentes soluciones, eligiendo soluciones razonables según las características de un determinado problema.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción a las Redes de Neuronas 1.1. Fundamentos biológicos 1.2. Modelo computacional 1.3. Aprendizaje y Generalización 1.4. Historia de las Redes Neuronales 2. Primeros modelos computacionales 2.1. Perceptron simple 2.2. Adaline 2.3. Clasificación y Regresión lineal 3. Perceptron multicapa 3.1. Introducción 3.2. Arquitectura 3.3. Algoritmo de aprendizaje 3.4. Proceso de aprendizaje 3.6. Clasificación y Regresión no Lineal 4. Aprendizaje no supervisado 4.1. Características básicas 4.2. Mapas autoorganizados de Kohonen 4.3. Agrupación o clustering. Otros algoritmos 5. Redes de Neuronas de Base Radial 5.1. Introducción 5.2. Arquitectura 5.3. Métodos de aprendizaje 5.4. Redes de base radial frente a perceptron multicapa 6. Introducción a Deep Learning 6.1 Problema del desvanecimiento del gradiente. Algunas soluciones 6.2 Redes Convolucionales (CNN) 6.3 Hiperparámetros de las CNN 6.4 Ejemplos de aplicación de las CNN 7. Introducción a redes de neuronas recurrentes 7.1 Conceptos básicos 7.2 Algunas arquitecturas de redes de neuronas recurrentes 7.3 Predicción de series temporales
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Las clases magistrales estarán enfocadas a enseñar todos los conceptos relativos a redes de neuronas, de modo que el alumno adquiera los conocimientos sobre redes de neuronas artificiales necesarios para su desarrollo profesional (PO: a, e, k) y se realizarán en modo on-line síncrono. Las clases prácticas (grupos reducidos) se desarrollarán para que, de un modo tutorado, el alumno aprenda a resolver problemas reales con redes de neuronas artificiales. Las prácticas se realizarán en grupos de 2 personas, fomentado el trabajo en equipo (PO: b, d, e, g, k) (Soft-skill: trabajo en grupo). Se realizarán en modo on-line síncrono, salvo 5 sesiones que serán presenciales. Estas sesiones se dedicarán a evaluación, a la presentación de las prácticas y a la discusión y puesta en común sobre los avances de las prácticas. En el cronograma puede verse la distribución exacta correspondiente a cada actividad.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 40
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 60

Bibliografía básica
  • Fernando Berzal. Redes Neuronales & Deep Learning. Edición independiente. 2018. https://deep-learning.ikor.org
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio & Aaron Courville. Deep Learning . MIT Press. 2016. http://www.deeplearningbook.org
  • Pedro Isasi e Inés M. Galván. Redes de Neuronas Artificiales: Un enfoque práctico. Pearson. Prentice Hall. Madrid 2004.
  • Simon O. Haykin. Neural Networks and Learning Machines. Prentice Hall, 3rd edition. 2008
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Charu C. Aggarwal. Neural Networks and Deep Learning: A Textbook. Springer. 2018. http://link.springer.com/978-3-319-94463-0
  • Mohamad H. Hassoun: . Fundamentals of Artificial Neural Networks . MIT Press. 2003
  • T.M. Mitchell. Machine Learning. McGraw Hill. 1997
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.