Técnicas Avanzadas de Procesado de Información

CARÁCTER: Obligatoria
MODALIDAD: A distancia
ENFOQUE: Práctico a nivel de conocimiento, comprensión y aplicación

DESCRIPCIÓN

Esta asignatura es una introducción a las técnicas de inteligencia computacional, y dentro de estas, a las de aprendizaje automático. Este tipo de técnicas son cada vez más utilizadas en entornos donde hay que procesar gran cantidad de información para resolver problemas que no pueden ser resueltos usando técnicas clásicas debido a que, o bien no se conoce su solución matemática, o el coste computacional de dicha solución no es asumible.

El término inteligencia computacional se considera sinónimo de inteligencia artificial, y de forma genérica se refiere a la inteligencia que exhibe una máquina. Esta inteligencia de la máquina consiste en que dicha máquina es capaz de procesar la información del entorno usando sensores y usa esta información para actuar sobre el entorno para maximizar sus opciones de realizar una tarea o de resolver un problema de forma correcta. Dentro de este tipo técnicas está el denominado el aprendizaje automático (también denominado aprendizaje automatizado), que proviene del término inglés machine learning, que es un área de la inteligencia computacional cuyo objetivo es permitir que las máquinas aprendan. En este contexto aprender se refiere a que la máquina sea capaz de generalizar comportamientos a partir de una información de entrada que se le proporciona en forma de ejemplos. El aprendizaje automático implica autoaprendizaje, es decir, de alguna forma el sistema aprende por sí mismo. Este tipo de problema es típico en un entorno inteligente: multitud de datos de entrada procedentes de variados sensores que deben ser procesados para proporcionar los servicios y capacidades que hagan el entorno inteligente.

Para realizar las tareas y entregables de la asignatura el estudiante necesita disponer de un ordenador personal y el software Matlab, con los toolboxes de redes neuronales y de lógica difusa. Para los estudiantes de nuestra Universidad esta herramienta está disponible en www.uma.es/sci. Más información en https://es.mathworks.com/.

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