GUÍA DOCENTE. Curso Académico 2015/16. Técnicas de Análisis Estadístico basado en Inteligencia

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1 GUÍA DOCENTE Curso Académico 2015/16 1. Técnicas de Análisis Estadístico basado en Inteligencia Artificial 1.1. Datos de la asignatura Tipo de estudios Titulación Nombre de la asignatura Carácter de la asignatura Máster Máster Universitario en Métodos de Investigación en Ciencias Económicas y Empresariales Técnicas de Análisis Estadístico basado en Inteligencia Artificial Optativa Curso 1º Idioma de impartición Coordinador/a de la asignatura Semestre Español Hervás Martínez, César 1º Semestre Número de créditos 4.0 Course data Study type Degree Course name Course caracter Master Master's Degree in Research Methods in Business Statistical Analysis Techniques Based on Artificial Intelligence Elective Course 1º Language Spanish Página 1 de 8

2 Responsible Semester Hervás Martínez, César 1º Semester ECTS Credits Datos del equipo de profesores Escuela de Doctorado Página web: Departamento de Matemáticas e Ingeniería Apellidos, Nombre Hervás Martínez, César Torres Jiménez, Mercedes Becerra Alonso, David Correo electrónico Requisitos previos Para cursar esta asignatura se requieren conocimientos básicos de álgebra lineal y de cálculo diferencial en una y varias variables, así como conocimientos básicos de estadística. 1.4 Objetivos del curso La materia es una introducción a las principales técnicas estadísticas basadas en inteligencia computacional utilizadas en la actualidad para el análisis de datos en el ámbito de las Ciencias Sociales. La Computación Inteligente es una disciplina relativamente moderna que trata de modelizar procesos y sistemas complejos imitando a la inteligencia humana y representando el conocimiento disponible del experto humano, utilizando mecanismos de razonamiento simbólico para resolver problemas dentro de un dominio específico. El curso se centrará especialmente en la Computación Inteligente y en los algoritmos bioinspirados. Esta disciplina tiene en la actualidad numerosas aplicaciones por su capacidad para abordar problemas difícilmente resolubles mediante metodologías clásicas y por incorporar el conocimiento experto en modelos y técnicas convencionales. Entre las técnicas de inteligencia artificial, la asignatura hará especial hincapié en las redes neuronales artificiales y en los algoritmos evolutivos. Por último, los estudiantes de la asignatura aprenderán el manejo de la plataforma WEKA que contiene el software de referencia en métodos de clasificación en Computación Inteligente. Se pretende fomentar las siguientes competencias: Competencia Básica del Máster (CB2): Que los y las estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio. Competencia general 1 (CG1): Ser capaz de utilizar de forma avanzada las Tecnologías de la Información para su manejo en el ámbito de estudio. Página 2 de 8

3 Conductas a desarrollar. El desarrollo de esta competencia implica, entre otros aspectos, tener la capacidad de: Manejar a nivel avanzado de los programas informáticos básicos asociados a las diferentes materias. Manejar a nivel avanzado de los sistemas informáticos (infraestructura) necesarios para la resolución de los modelos. Manejar a nivel avanzado de los sistemas informáticos (infraestructura) necesarios para el mantenimiento y gestión de grupos de trabajo. Introduce las competencias de Doctorado: Que los estudiantes hayan demostrado una comprensión sistemática de un campo de estudio y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo Que los estudiantes sepan comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de sus áreas de conocimiento Que se les suponga capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento Competencia específica 1 (CE1): Ser capaz de desarrollar estrategias de optimización de modelos y sistemas, comprobando y, en su caso, mejorando de su eficiencia. Niveles de dominio: 1. Identificar las herramientas que permiten la optimización de modelos y sistemas complejos. 2. Analizar y comprender los resultados ofrecidas por las mismas. Introduce las competencias de Doctorado: Que los estudiantes hayan demostrado una comprensión sistemática de un campo de estudio y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo Que los estudiantes hayan realizado una contribución a través de una investigación original que amplíe las fronteras del conocimiento desarrollando un corpus sustancial, del que parte merezca la publicación referenciada a nivel nacional o internacional Que los estudiantes sean capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas Que se les suponga capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento Competencia específica 2 (CE2): Ser capaz de aplicar los conocimientos adquiridos a la resolución de situaciones de decisión reales en el ámbito de las Ciencias Económicas y Empresariales. Niveles de dominio: 1. Identificar las soluciones eficientes más adecuadas para cada tipo de decisión. 2. Reconocer las consecuencias de la aplicación práctica de dichas soluciones. Introduce las competencias de Doctorado: Que los estudiantes hayan demostrado una comprensión sistemática de un campo de estudio y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicho campo Que los estudiantes hayan demostrado la capacidad de concebir, diseñar, poner en práctica y adoptar un proceso sustancial de investigación con seriedad académica Página 3 de 8

4 Que los estudiantes hayan realizado una contribución a través de una investigación original que amplíe las fronteras del conocimiento desarrollando un corpus sustancial, del que parte merezca la publicación referenciada a nivel nacional o internacional Que los estudiantes sean capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas Que se les suponga capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento 1.5. Asistencia a clase La asistencia a clase es un elemento esencial dentro del proceso de aprendizaje de la asignatura, junto con la participación activa del alumno y el trabajo continuo. La configuración de la asignatura necesita la asistencia y la participación en clase para que se puedan alcanzar los objetivos y competencias de la asignatura, por ello, la asistencia será obligatoria, al menos, al 80% de las sesiones. De especial importancia es la asistencia a los seminarios que se desarrollarán durante el curso para el manejo de la plataforma WEKA.. Los alumnos que por concurrir causas objetivas (p. ej. enfermedad, trabajo y otras equiparables) no puedan asistir a clase, lo deberán de comunicar al profesor al comienzo del curso, justificando las circunstancias objetivas indicadas Contenidos del programa Tema 1: Redes neuronales artificiales 1.1. Las redes neuronales artificiales. Tipos de redes neuronales. El Perceptrón. Multilayer feed-forward neural networks (MLP), Funciones de base radial (RBF networks), Redes de Unidades Producto (PUNN) Superficie de error. Funciones de error: error cuadrático, entropía cruzada Entrenamiento de redes neuronales. Métodos basados en el gradiente. Método de retropropagación Aprendizaje y generalización. Introducción a la regularización. Tema 2: Computación Evolutiva Introducción a la Computación Evolutiva. Conceptos Básicos. Técnicas Heurísticas Principales paradigmas de la Computación Evolutiva Codificación con números reales de los individuos de la población Óptimos locales y globales. Página 4 de 8

5 2.5. Operadores de selección y operadores de mutación. El cruce en redes neuronales Determinación de parámetros en los algoritmos evolutivos. Condiciones de parada. Tema 3: Redes Neuronales Evolutivas Introducción a las Redes Neuronales evolutivas. Mutaciones estructurales y paramétricas. El sobre-entrenamiento en redes neuronales. Ejemplo de algoritmo de evolución de redes neuronales. Tema 4: Aplicaciones de las redes neuronales a las Ciencias Sociales (Economía y Empresa) Revisión de trabajos de investigación que aplican las redes neuronales a problemas del ámbito de la Economía y la Empresa Revisión bibliográfica. Tema 5: Aplicaciones a otros campos de la ciencia Aplicaciones en Microbiología Predictiva. Determinación del crecimiento microbiano en patógenos Aplicaciones en Biomedicina. Determinación de pares de Donantes/ Receptores más apropiados en trasplantes Aplicaciones en Agricultura de precisión: Clasificación de fincas en función de su eficiencia. Determinación de firmas espectrales en olivar. Determinación de malas hiervas en campos de maíz. Tema 6: Introducción a WEKA. Introducción a software propio de Redes Neuronales Evolutivas. Ejemplos de aplicación. Tema 7: Extreme Learning Machine (ELM) 7.1 ELM como algoritmo de entrenamiento de redes neuronales. 7.2 Regresión y análisis de resultados utilizando ELM 7.3 Clasificación y análisis de datos utilizando ELM 7.4 Análisis de Sensibilidad Contents Página 5 de 8

6 1.7. Referencias de consulta Bibliografía básica: C. M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning Springer (2008). C. M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition Oxford University Press (1995). K. Smith, J. Gupta, Neural networks in Business, Techniques and Applications, Idea Group Publishing, (2002). Bibliografía complementaria: S. Chen, L. Jain and C. Tai, Computational Economics, A perspective from Computational Intelligence, Idea Group Publishing (2006). J. Kamruzzaman, R. Begg and R. Sarker, Artificial Neural Networks in Finance and Manufacturing, Idea Group Publishing (2006). S. Haykin, Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition) T. Hastie, T., R.J. Tibshirani, and J. Friedman, The Elements of Statistical Learning. Data mining, Inference and Prediction, in Springer. (2001). P. D. McNelis, Neural Networks in Finance, Elsevier, 2005 V. Cherkassky, J. H. Friedman and H. Wechsler, From Statistics to Neural Networks Theory and Pattern Recognition Applications. Edited by V. Cherkassky, J. H. Friedman and H. Wechsler. NATO ASI series. Springer-Verlag C. Coello Coello. Introducción a la Computación Evolutiva (Notas de Curso). Departamento de Ingeniería Eléctrica Z. Michalewicz. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer. Third Edition Métodos Docentes Los instrumentos didácticos-docentes que utilizaremos en el desarrollo de la asignatura serán fundamentalmente los siguientes: La lección magistral será utilizada para la exposición de los conceptos de cada tema. Seminario de introducción al manejo de la plataforma WEKA y NNEP. Clases prácticas dedicadas a la resolución de problemas en el aula usando las plataformas WEKA y NNEP. Lecturas comentadas de artículos de investigación. Resolución de un problema real usando los conocimientos adquiridos y aplicando las técnicas aprendidas en la asignatura. Tutorías individuales en el despacho del profesor para aquellos alumnos que lo requieran. Las horas de consulta semanales establecidas por el profesor servirán de complemento al trabajo realizado en las clases y permitirá una atención más personalizada a aquellos alumnos que lo necesiten. Se pondrá a disposición de los alumnos el siguiente material básico: - Guía Docente de la asignatura. - Artículos de investigación relacionados con el tema de estudio. - Guía básica de la plataforma WEKA. 3. Tiempo estimado de trabajo del estudiante Nº horas % Página 6 de 8

7 Actividades presenciales 40 40% Clases teóricas: 20 Clases prácticas: 10 Seminarios: 7 Tutorías programadas en todo el cuatrimestre: 1 Presentación y defensa del trabajo de investigación 2 Actividades no presenciales (trabajo autónomo del estudiante) 60 60% Preparación de actividades prácticas: ejercicios con las plataformas WEKA y NNEP. 10 Realización del trabajo de investigación 35 Lectura de artículos y material bibliográfico 15 Carga total de horas de trabajo % 4. Métodos de evaluación y porcentaje en la calificación final La evaluación del aprendizaje debe comprender tanto el proceso realizado como el resultado obtenido. El examen tradicional sólo permite evaluar el resultado obtenido, dejando al margen el proceso de aprendizaje. Por este motivo, en el sistema de evaluación se valorarán las actividades programadas durante el curso. Los alumnos tendrán que realizar un trabajo de investigación relacionado con el contenido de la asignatura. Concretamente, tendrán que resolver un problema de clasificación de una base de datos reales aplicando alguna de las técnicas de inteligencia artificial desarrolladas durante el curso. Los resultados de la investigación serán presentados en el formato de un artículo para congreso científico y habrá de ser presentado y defendido al finalizar el curso. En la calificación final del trabajo se tendrá en cuenta el proceso de elaboración del mismo, su contenido y la exposición realizada. Métodos de evaluación Página 7 de 8

8 Trabajo Final 75% Evaluación Continua (ejercicios de clase y participación) 25% Página 8 de 8

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