EAI732 Sistemas Inteligentes

Semestre: Primero (sólo)

Grupo de investigación: Sistemas Inteligentes

NOTA: El módulo EAI732 sólo está disponible para los estudiantes del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica e Informática de la UP, o para los estudiantes que tengan un miembro del personal del ISG como supervisor o co-supervisor de posgrado. Antes de inscribirse en CUALQUIER estudio de postgrado como parte del ISG, los estudiantes DEBEN discutir los posibles temas de investigación con uno de los líderes de estudio del ISG y/o el líder del grupo. Además, no se aceptarán inscripciones más tarde de 2 semanas después del inicio del semestre.

Presentación

El módulo EAI732 forma parte del plan de estudios fijo de honores del ISG. El objetivo de este módulo es proporcionar a los estudiantes de ingeniería de postgrado antecedentes relacionados con los sistemas inteligentes. El alcance oficial del módulo se define como:

Este módulo proporciona la base teórica necesaria para entender, investigar y desarrollar sistemas de software y hardware del mundo real que incorporan y muestran un comportamiento inteligente. El módulo incorpora teoría avanzada de campos como la Inteligencia Artificial, la Inteligencia Computacional, el Aprendizaje Automático, el Reconocimiento de Patrones y el Procesamiento de Señales. Los temas centrales del módulo incluyen: Teoría Bayesiana, Redes Neuronales, Métodos Kernel, Modelos Gráficos y Métodos Numéricos Bayesianos.

Requisitos previos

Aunque no hay requisitos previos oficiales para EAI732, hay una serie de requisitos previos implícitos. Consulte la guía de estudio para obtener más detalles. Véase también el módulo complementario EAI733 Advanced Topics in Intelligent Systems.

Tenga en cuenta que el módulo EAI732 sólo está disponible para los estudiantes del Departamento de Ingeniería Eléctrica, Electrónica e Informática de la UP, o los estudiantes con un miembro del personal del ISG como supervisor o co-supervisor de postgrado.

Información de contacto

El medio de contacto preferido es el correo electrónico.

Texto prescrito

Reconocimiento de patrones y aprendizaje automático
por Christopher M. Bishop

Tapa dura: 738 páginas

Editorial: Springer

ISBN: 978-0387310732

Página principal del libro: http://research.microsoft.com/en-us/um/people/cmbishop/prml/

Se recomienda encarecidamente que los estudiantes obtengan el libro de texto lo antes posible y comiencen a trabajar con los primeros capítulos.

Guía de estudio

  • Guía de estudio (9 de abril de 2020)

El contenido del módulo se divide en una serie de temas que se corresponden con los contenidos del texto prescrito. Los temas y el calendario de estudio figuran en la guía de estudio. Los detalles de los materiales de estudio y las tareas sólo se ponen a disposición de los estudiantes inscritos en el módulo. Por lo tanto, es fundamental que los estudiantes que deseen cursar el módulo se aseguren de realizar su inscripción lo antes posible (antes del inicio del semestre).

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