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Objetivos
Objetivos Generales
En este curso se aprenderán los principios básicos de la inteligencia artificial, orientados al aprendizaje máquina y a la clasificación supervisada.
Se estudiarán todos los aspectos básicos de un sistema de clasificación de patrones, la selección del conjunto de prototipos, la extracción de características y los sistemas de clasificación.
En cuanto a la extracción de características haremos especial hincapié en la clasificación de imágenes y en la detección de objetos dentro de las mismas.
Dentro de los sistemas de clasificación se estudiarán diversas técnicas desde las estadísticas, hasta las redes neuronales y dentro de éstas últimas, desde los perceptrones multicapas hasta las redes neuronales con aprendizaje profundo.
Todo ello irá acompañado de una introducción al lenguaje de programación Python y del uso de las librerías numpy, matplotlib.pyplot, PIL.image, scikit learn, scikit-image, etc.
Objetivos Específicos:
- Conocer los principios básicos de la Clasificación de Patrones
- Conocer los principales descriptores utilizados en la clasificación de imágenes y en la detección de objetos.
- Saber diseñar redes neuronales a medida para la resolución de un problema particular.
- Resolver problemas reales de clasificación de patrones con Python.
