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BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA FACULTAD CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

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Academic year: 2021

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(1)

BENEMÉRITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA

FACULTAD CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

PROGRAMA DE LA MATERIA CORRESPONDIENTE A LA

INGENIERÍA EN CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN

Coordinación:

Área de Interfaz Hombre- Computadora

NOMBRE DE LA MATERIA:

Aprendizaje Mecánico

Clave: LIC 594

Nivel de Ubicación: Formativo

Créditos: 10

Tipo de Materia: Optativa

Modalidad: Escolarizada

PRE-REQUISITOS:

LIC 593 Visualización de la Información

MATERIA CONSECUENTE:

Ninguna

TIEMPO TOTAL ASIGNADO:

80 Hrs.

PRIMAVERA – OTOÑO

HRS. TEÓRICAS/SEM: 5

HRS. PRÁCTICAS/SEM: 0

VERANO

HRS. TEÓRICAS/SEM: 10

HRS. PRÁCTICAS/SEM: 0

AUTOR(ES) DEL PROGRAMA:

Manuel Martín Ortíz

Héctor Jiménez Salazar

Ivo Pineda Torres

REVISADO POR:

APROBADO POR:

AUTORIZADO POR:

FECHA DE ELABORACIÓN/REVISIÓN: Octubre

2006

VIGENCIA:

(2)

JUSTIFICACIÓN:

La abundancia, hoy en día, de grandes colecciones de datos y las regularidades en éstas, conlleva a la atención de problemáticas relacionadas con la predicción. Es necesario el tratamiento de dicha información mediante herramientas que sistematicen las características inherentes a colecciones de datos.

OBJETIVOS GENERALES DE LA MATERIA:

Conocer varios métodos de aprendizaje automático (AA) y hacer prácticas con ellos

CONTRIBUCIÓN DE LA ASIGNATURA AL PERFIL DE EGRESO:

Este curso está orientado a reforzar las habilidades de modelación de problemas en el egresado.

______________________________________________________________________________________

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación. Licenciatura en Ciencias de la Computación . Pág. 2

(3)

CONTENIDO TEMÁTICO

UNIDAD: 1

TÍTULO: CONTRIBUCIÓN DEL CURSO

OBJETIVO ESPECÍFICO:

Ubicar el curso en el programa de estudio.

CONTENIDO DE LA UNIDAD

Tiempo de impartición (hrs.). HT HP

Actividades de Aprendizaje Técnicas Recursos Necesarios

1.1

Generalidades del AA (qué es, para qué sirve, cómo se usa).

4 Interrelación de conceptos, concreción (ejemplificar),

resumen.

Presentación de conceptos y su relación con elementos conocidos (análisis-síntesis), ejemplos. . . HORAS TOTALES: 4 Cañón fijo y acceso a Internet

(4)

UNIDAD: 2

TÍTULO: ELEMENTOS DE AA

OBJETIVO ESPECÍFICO:

Introducir los conceptos básicos del AA.

CONTENIDO DE LA UNIDAD

Tiempo de impartición (hrs.). HT HP

Actividades de Aprendizaje Técnicas Recursos Necesarios

2.1 Datos, regularidades, solución de problemas.

Exposición de conceptos, ejemplos

2.2 Atributos, clases, inducción

2.3 Ejemplo de un problema de aprendizaje

2.4 Tratamiento del conocimiento

______________________________________________________________________________________

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación. Licenciatura en Ciencias de la Computación . Pág. 4

2.5 Resumen, Lectura Cañón fijo y acceso a Internet 2.5 Resumen, Lectura Exposición de conceptos, ejemplos

2.5 Resumen, Lectura

Exposición de conceptos, ejemplos

2.5 Resumen, Lectura Exposición de conceptos, ejemplos

2.5 Representación del conocimiento (tablas, árboles, reglas, tries, grupos).

5 Ejercicios Ejemplos

(5)

UNIDAD: 3

TÍTULO: METODOS

OBJETIVO ESPECÍFICO:

Presentar y fundamentar algunos métodos del AA.

Tiempo de impartición

(hrs.).

HT HP Actividades de Aprendizaje Técnicas NecesariosRecursos

3.1

Selección de atributos

(supervisados: chi Selección de atributos (supervisados: chi cuadrada, ganancia de información; no supervisados, frecuentistas, y apoyados en la entropía). 4 Ejercicios, programas CONTENIDO DE LA UNIDAD

Exposición de conceptos, ejemplos Cañón fijo y acceso a Internet

3.2 Inducción en series de datos. 4 Ejercicios Exposición de conceptos,ejemplos. 3.3 Pruebas de hipótesis e

independencia de atributos. 4 Ejercicios Exposición de conceptos,ejemplos.

3.4 Árboles de decisión. 4 Ejercicios, programas Exposición de conceptos,ejemplos.

(6)

UNIDAD: 4

TÍTULO: EJECUCIÓN DE EXPERIMENTOS

OBJETIVO ESPECÍFICO:

Practicar con diversos métodos usando colecciones estándar y analizar los resultados

CONTENIDO DE LA UNIDAD Tiempo deimpartición (hrs.). HT HP

Actividades de Aprendizaje Técnicas Recursos Necesarios

4.1 Uso de weka. 4 Uso del sistema. Ejemplos. Cañón fijo y acceso a internet. 4.2 Colecciones de entrenamiento,

desarrollo y prueba. 2 Uso del sistema. Exposición de conceptos., ejemplos. 4.3 Validación cruzada. 4 Uso del sistema. Análisis de

resultados. Exposición de conceptos. 4.4 Curvas de precisión-evocación e

índice F_1. 4 Uso del sistema. Análisis de

resultados. Exposición de conceptos., ejemplos. 4.5 Productividad del conocimiento. 4 Uso del sistema. Rediseño de

experimento. Exposición de conceptos., ejemplos. 4.6 Otros sistemas (MBL). 2 Uso del sistema. Ejemplos.

HORAS TOTALES: 16

______________________________________________________________________________________

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación. Licenciatura en Ciencias de la Computación . Pág. 6

(7)

PRACTICAS

UNIDAD

NOMBRE DE LA PRACTICA

OBJETIVO

HORAS

CRITERIOS DE EVALUACIÓN

EXÁMENES PARCIALES DEPARTAMENTALES

Parcial

Contenido a evaluar

Periodos

I

Unidad 1 y mitad de la unidad 2

6ª Semana del Curso

II

Unidad 3 y mitad de la unidad 2

11ª Semana del Curso

III

Unidad 4

16ª Semana del Curso

Exámenes Parciales

A criterio del profesor

Asistencias:

A criterio del profesor

Proyecto Final:

A criterio del profesor

Tareas:

A criterio del profesor

Trabajos de Investigación:

A criterio del profesor

Prácticas de Laboratorio:

A criterio del profesor

UNIDAD: 5

TÍTULO:

APLICACIONES

OBJETIVO ESPECÍFICO: El alumno interiorizará la búsqueda de soluciones integrales mediante la ingeniería de proyectos y su aplicación.

Tiempo de

imparti-ción (hrs).

CONTENIDO DE LA UNIDAD

HT HP

Actividades de Aprendizaje

Técnicas

Recursos

Necesarios

5.1

Caso de aplicación al PLN:

Aplicar aprendizaje

basado en ejemplos y

algoritmos genéticos al

problema de etiquetamiento de

partes de la

oración. Puede usarse el juego

de datos de

CONLL-2002.

5

Aplicación de técnicas

(tratamiento de datos, elección

de atributos), análisis de

resultados, evaluación,

organización de presentación, y

exposición de resultados.

Asesoría, seguimiento de

proyecto.

Cañón fijo y

acceso a

internet.

5.2

Usar weka para agrupar

colecciones de texto y

dilucidar el tema de cada grupo.

Usar la colección

TREC-5-

5

Aplicación de técnicas

(tratamiento de datos, elección

de atributos), análisis de

resultados, evaluación,

organización de presentación, y

exposición de resultados.

Asesoría, seguimiento de

proyecto.

HORAS TOTALES:

10

(8)

PRACTICAS

UNIDAD

NOMBRE DE LA PRACTICA

OBJETIVO

HORAS

CRITERIOS DE EVALUACIÓN: (1) autoevaluación permanente (evaluación por participación en clase: resolver un

problema en clase): 10% adicional, (2) evaluación con programas y resultados (evaluación al programar un

método y el uso de los sistemas presentados): 2 x 40%, (3) reporte de proyecto: 20%.

EXÁMENES PARCIALES DEPARTAMENTALES

Parcial Contenido a evaluar Periodos

1 I, II, y III al finalizar la unidad III (programa)

2 IV al finalizar la unidad IV (proyecto)

4 V al finalizar la unidad V (reporte)

(9)

%

Exámenes Parciales

-

Asistencias:

10 (opcional)

Prácticas de Laboratorio

80

Tareas:

10 (opcional)

Trabajos de Investigación:

20

Exposición alumno

10

TOTAL:

100

REQUISITOS DE ACREDITACIÓN:

Calificación por máximo ascendente

(10)

FOMENTO DE VALORES:

Responsabilidad y Honestidad

BIBLIOGRAFÍA:

Ian, H. Witten & Eibe Frank: Data mining, practical machine learning tools and techniques, Elsevier, 2005.

Tom Mitchell: Machine learning, Mc Graw Hill, 1997.

Memory-based learning, http://www.cnts.ua.ac.be/~walter/GSLT05

Language independent name entity recognition: http://www. cnts.ua.ac.be/conll2002/ner/ TREC: http://trec.nist.gov/

______________________________________________________________________________________

Benemérita Universidad Autónoma de Puebla. Facultad de Ciencias de la Computación. Licenciatura en Ciencias de la Computación . Pág. 8

Referencias

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