ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE. ASIGNATURA Redes neuronales. CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Primer semestre

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1 ANX-PR/CL/ GUÍA DE APRENDIZAJE ASIGNATURA Redes neuronales CURSO ACADÉMICO - SEMESTRE Primer semestre GA_06AG_ _1S_

2 Datos Descriptivos Nombre de la Asignatura Titulación Centro responsable de la titulación Semestre/s de impartición Carácter Redes neuronales 06AG - Master Universitario en Mineria Sostenible Primer semestre Optativa Código UPM Nombre en inglés Neural networks Datos Generales Créditos 1.5 Curso 1 Curso Académico Período de impartición Septiembre-Enero Idioma de impartición Castellano Otros idiomas de impartición Requisitos Previos Obligatorios Asignaturas Previas Requeridas El plan de estudios Master Universitario en Mineria Sostenible no tiene definidas asignaturas previas superadas para esta asignatura. Otros Requisitos El plan de estudios Master Universitario en Mineria Sostenible no tiene definidos otros requisitos para esta asignatura. Conocimientos Previos Asignaturas Previas Recomendadas El coordinador de la asignatura no ha definido asignaturas previas recomendadas. Otros Conocimientos Previos Recomendados Matemáticas básicas GA_06AG_ _1S_

3 Competencias CG1 - Aplicar conocimientos de ciencias y tecnologías avanzadas a la práctica profesional o investigadora de la Ingeniería Minera. CG6 - Creatividad. Resultados de Aprendizaje RA22 - Aplicar las redes neuronales para tratamiento de datos de las explotaciones mineras. GA_06AG_ _1S_

4 Profesorado Profesorado Nombre Despacho Tutorías Gavete Corvinos, Luis Antonio (Coordinador/a) 302 Nota.- Las horas de tutoría son orientativas y pueden sufrir modificaciones. Se deberá confirmar los horarios de tutorías con el profesorado. GA_06AG_ _1S_

5 Descripción de la Asignatura - Modelos clásicos de predicción. - Mecanismos de aprendizaje. - Fundamentos de optimización de funciones multivariables. Optimización numérica. -- Algoritmo de retropropagación. - Prácticas de ajuste de modelos de redes neuronales. Temario 1. Bases de las redes neuronales 2. Tipos de redes 3. Aplicaciones GA_06AG_ _1S_

6 Cronograma Horas totales: 14 horas Horas presenciales: 14 horas (35.9%) Peso total de actividades de evaluación continua: 100% Peso total de actividades de evaluación sólo prueba final: 100% Semana Actividad Prensencial en Aula Actividad Prensencial en Laboratorio Otra Actividad Presencial Actividades Evaluación Semana 1 Introdución a las redes neuronales Duración: 03:00 LM: Actividad del tipo Lección Magistral Semana 2 Introducción a las redes neuronales Duración: 01:00 TI: Técnica del tipo Trabajo Individual Evaluación continua y sólo prueba final Actividad presencial Semana 3 Diseño de redes sencillas Duración: 03:00 PR: Actividad del tipo Clase de Problemas Semana 4 Diseño de una red sencilla Duración: 01:00 TI: Técnica del tipo Trabajo Individual Evaluación continua y sólo prueba final Actividad presencial Semana 5 Diseño y ajuste por ordenador Duración: 04:00 PL: Actividad del tipo Prácticas de Laboratorio Semana 6 Diseño y ajuste por ordenador Duración: 02:00 TG: Técnica del tipo Trabajo en Grupo Evaluación continua y sólo prueba final Actividad presencial Semana 7 Semana 8 Semana 9 Semana 10 Semana 11 Semana 12 Semana 13 Semana 14 Semana 15 Semana 16 Semana 17 Nota.- El cronograma sigue una planificación teórica de la asignatura que puede sufrir modificaciones durante el curso. Nota 2.- Para poder calcular correctamente la dedicación de un alumno, la duración de las actividades que se repiten en el tiempo (por ejemplo, subgrupos de prácticas") únicamente se indican la primera vez que se definen. GA_06AG_ _1S_

7 Actividades de Evaluación Semana Descripción Duración Tipo evaluación Técnica evaluativa Presencial Peso Nota mínima Competencias evaluadas 2 Introducción a las redes neuronales 01:00 Evaluación continua y sólo prueba final TI: Técnica del tipo Trabajo Individual Sí 30% 4 / 10 CG1 4 Diseño de una red sencilla 01:00 Evaluación continua y sólo prueba final 6 Diseño y ajuste por ordenador 02:00 Evaluación continua y sólo prueba final TI: Técnica del tipo Trabajo Individual TG: Técnica del tipo Trabajo en Grupo Sí 30% 4 / 10 CG1, CG6 Sí 40% 6 / 10 CG1, CG6 Criterios de Evaluación Criterios para la evaluación extraordinaria son los mismos que los de la ordinaria GA_06AG_ _1S_

8 Recursos Didácticos Descripción Tipo Observaciones Apuntes y libros Bibliografía Libros de consulta programa de ordenador Otros programa redes neuronales Otra Información Bibliografía:? Demuth, H. & Beale, M., Neural Network Toolbox User?s Guide, by The MathWorks, Inc.? Hagan, M. T., H. B. Demuth, and M. H. Beale, Neural Network Design, Boston, MA: PWS Publishing, 1996.? Rosenblatt, F., Principles of Neurodynamics, Washington D.C.: Spartan Press, 1961? GA_06AG_ _1S_