Asignaturas antecedentes y subsecuentes

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1 PROGRAMA DE ESTUDIOS Reconocimiento de Patrones Área a la que pertenece: Área de Formación Integral Profesional Horas teóricas: 3 Horas prácticas: 1 Créditos: 7 Clave: F0182 Asignaturas antecedentes y subsecuentes PRESENTACIÓN Reconocer patrones es una actividad intrínseca del ser humano. Esta actividad la realizamos utilizando nuestros sentidos, a cada instante percibimos sonidos, imágenes, calor, etc. de esta manera recibimos la información de nuestro entorno. Dado que el reconocimiento de patrones como ciencia es uno de los temas principales de la inteligencia artificial, su objetivo es hacer que los sistemas inteligentes interpreten la información que reciben de su entorno tal y como lo hacen los seres humanos. Esta tarea dista mucho de lo que realmente hacen los humanos; sin embargo, existen muchos avances que son motivo de estudio en un curso de reconocimiento de patrones, tales avances están relacionados con temas como: procesamiento de imágenes, reconocimiento de voz, reconocimiento de caracteres, redes neuronales, entre otros. OBJETIVO GENERAL Dar al Alumno un panorama de los distintos enfoques utilizados para el Reconocimiento de Patrones, el material propuesto permitirá al alumno plantear y dar soluciones a problemas prácticos en la materia, así mismo para continuar estudios de posgrado en especialidades relacionadas. F0182_Reconocimiento de Patrones 1 / 5

2 CONTENIDO 1 INTRODUCCIÓN AL RECONOCIMIENTO DE Conocer los antecedentes y el desarrollo de la materia, así como los principios y técnicas mediante las cuales se implementan los SRAP (Sistema de Reconocimiento Automático de Patrones) Patrones y Clases de patrones 1.2. Antecedentes: Historia y Motivación 1.3. Principios de funcionamiento 1.4. Etapas del diseño de un SRAP 1.5. Elementos de un SRAP 1.6. Un ejemplo de un SRAP Deberá será capaz de explicar el campo de estudio del Reconocimiento de Patrones y de identificar las áreas de aplicación actuales y potenciales. 2 ENFOQUE ESTADÍSTICO PARA EL RECONOCIMIENTO DE Conocer los métodos estadísticos, que permitan al alumno implementar un SRAP y que le permitan definir en que situaciones se pueden aplicar Transformaciones 2.2. Reconocimiento con aprendizaje supervisado en condiciones deterministas 2.3. Reconocimiento estadístico a priori. El clasificador Bayesiano 2.4. Reconocimiento con aprendizaje en condiciones estadísticas 2.5. Selección de las características y procesado previo de datos 2.6. Algoritmos de agrupación de clases (Clustering) Deberá será capaz de implementar algunas técnicas de Reconocimiento de Patrones basado en métodos estadísticos y determinar las áreas de aplicación para estos. F0182_Reconocimiento de Patrones 2 / 5

3 3 ENFOQUE SINTÁCTICO PARA EL RECONOCIMIENTO DE Conocer los conceptos y enfoques sintácticos, que permitan al alumno implementar un SRAP y que le permitan definir en qué situaciones se pueden aplicar Introducción 3.2. Conceptos de la Teoría de Lenguajes Formales 3.3. Reconocimiento sintáctico vía parsing y otras gramáticas 3.4. Enfoque gráficos para el reconocimiento sintáctico de patrones 3.5. Aprendizaje vía inferencia gramatical. Deberá será capaz de implementar algunas técnicas de Reconocimiento de Patrones basado en el enfoque sintáctico y determinar las áreas de aplicación para estos. 4 ENFOQUE NEURONAL PARA EL RECONOCIMIENTO DE Conocer la estructura y el funcionamiento de una Red Neuronal, y que le permitan definir en que situaciones puede ayudar al Reconocimiento de Patrones Historia y evolución de las Redes Neuronales 4.2. Introducción a las Redes Neuronales 4.3. El Perceptrón Técnicas de gradiente Algoritmos del Perceptrón Algoritmo del error cuadratico 4.4. Algoritmos para el Reconocimiento de Patrones 4.5. El algoritmo de Backpropagation Deberá será capaz de reconocer el funcionamiento de una red neuronal, así como determinar las áreas de aplicación para éstas dentro del ámbito de Reconocimiento de Patrones. F0182_Reconocimiento de Patrones 3 / 5

4 5 APLICACIÓN DEL RECONOCIMIENTO DE Aplicar alguna técnica de Reconocimiento de Patrones a la solución de un caso práctico Definición del Problema 5.2. Estrategias de Solución 5.3. Implementación de la Solución Deberá será capaz de aplicar las técnicas de Reconocimiento de Patrones, en la resolución de un problema práctico. Sugerencias didácticas UNIDAD 1 Investigar la Historia y Evolución del Reconocimiento de Patrones. Analizar un Sistema implantado UNIDAD 2 Análisis de métodos estadísticos UNIDAD 3 Análisis del enfoque sintáctico UNIDAD 4 UNIDAD 5 Proyectos propuestos por parte del maestro Investigación, exposición e implementación por parte del alumno Estrategias de evaluación del aprendizaje Trabajo de Investigación Desarrollo de un proyecto Bibliografía Básica Enfoque Estadístico: 1. D.M. Gómez Allende, "Reconocimiento de formas y visión artificial", Addison-Wesley Iberoamericana, Enfoque Sintáctico 2. K.S. Fu, "Digital Pattern Recognition", Springer Verlag, 1980 Enfoque Neuronal 3. Y. Han Pao, "Adaptative Pattern Recognition and Neural F0182_Reconocimiento de Patrones 4 / 5

5 Bibliografía Complementaria Networks", Addison-Wesley, 1989 Enfoque Estadístico: 4. R.O. Duda and P.E. Hart, "Pattern Classification and Scene Analysis", John Willey & Sons K. Fukunaga, "Introduction to Statistical Pattern Recognition", Academic Press. Enfoque Sintáctico: 6. K.S. Fu, "Syntactic Pattern Recognition and Applications", Prentice Hall, R.C. Gonzalez and M.G. Thomason, "Syntactic Pattern Recognition", Addison-Wesley 1978 Enfoque Neuronal: 8. J.M. Mendel and K.S. Fu, "Adaptative, Learning, and Pattern Recognition Systems", Academic Press. F0182_Reconocimiento de Patrones 5 / 5