Guía DocenteCurso
Facultade de Informática
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Mestrado Universitario en Bioinformática para Ciencias da Saúde
 Asignaturas
  Intelixencia computacional para bioinformática
   Contidos
Temas Subtemas
TEMA 1: Introducción al aprendizaje 1.1. Areas de aplicación y tipos de problemas
1.2. Características de los sistemas de aprendizaje
1.3. Perspectiva general de las distintas aproximaciones y tipos de aprendizaje
TEMA 2: Teoría del aprendizaje computacional: estimación del error real, dimensión V-C
 2.1. El problema de la precisión.
2.2. La dimensión Vapnik-Chervonenkis
2.3. La maldición de la dimensionalidad
TEMA 3: Aprendizaje estadístico 3.1. El discriminante lineal de Fisher
3.2. Otros tipos de discriminantes
3.3. Análisis cluster
TEMA 4: Aprendizaje basado en árboles de decisión 4.1. Objetivo de la IA simbólica
4.2. Generalidades de los algoritmos de aprendizaje en IA
simbólica
4.3. Listas de decisión
4.4. Inducción de reglas (AQ)
4.5. Árboles de decisión (Quinlan)
4.6. Medidas de rendimiento: entropía e información mutua
TEMA 5: Redes de neuronas artificiales 5.1. Conceptos básicos
5.2. El Perceptrón multicapa
5.3. Otros modelos
TEMA 6: Aprendizaje basado en kernels 6.1. Nomenclatura y definiciones previas
6.2. SVMs lineales
6.3. SVMs no lineales
TEMA 7: Métodos de aprendizaje no supervisados .
TEMA 8: Aprendizaje semisupervisado. 8.1 Aprendizaje por refuerzo
TEMA 9: Métodos de reducción de la dimensión 9.1. Extracción de características
9.2. Selección de características
TEMA 10: Metodología experimental y análisis de resultados 10.1. Diseño experimental
10.2. Preprocesado de datos
10.3. Métodos para la estimación del error
10.4. Métodos de selección de modelos
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