Edición de «Redes Neuronales»

Esta materia es de caracter optativo y de duración cuatrimestral. Se dicta los primeros cuatrimestres de cada año. Es correlativas con [[Probabilidades y Estadística]].


= Información General sobre la Cursada =

'''Cursada:'''
* Dos días de cursada por semana. Teórica y Práctica.


'''Criterios de aprobación:'''
* Entrega de 3 Trabájos Prácticos aprobatorios.
* Final, en general oral.

'''Profesor:'''
* Dr. Enrique Seguraes  egura(at)dc.uba.ar]

= Programa de la materia =
*  Inspiración biológica de las RNA

* Aprendizaje supervisado
** Perceptrones
** Backpropagation y otras estrategias de aprendizaje

* Aprendizaje no supervisado
** Modelo de Kohonen
** Modelo de Fritzke
** Aprendizaje Hebbiano no supervisado

* Memorias asociativas
** Modelo de Hopfield
** Modelo ferromagnético o estocástico
** Otras variantes del modelo de Hopfield: continuo, pseudoinversa, BAM

* Modelo Radial Basis Functions

== Contenidos ==

=== Inspiración biológica de las RNA ===
* '''Modelo de McCulloch-Pitts'''
* '''Regla de Hebb'''


=== Aprendizaje supervisado ===
* '''Perceptrón simple''': unidades umbral, unidades lineales, unidades no lineales
* '''Regla delta'''
* '''Perceptrón multicapa'''
* '''Backpropagation''': asincrónico, sincrónico; mejoras (momento, parámetros adaptativos, y otras)

* '''Aplicaciones'''


=== Aprendizaje no supervisado ===
* '''Aprendizaje Hebbiano no supervisado'''
** Análisis de Componentes Principales (PCA)
** Regla de Oja
** Regla de Sanger (Aprendizaje Hebbiano Generalizado)
* '''Aprendizaje Competitivo no supervisado'''
** Mapas Autoorganizados de Kohonen
* '''Aplicaciones'''


=== Memorias asociativas ===
* '''Modelo de Hopfield'''
* '''Función de energía'''
* '''Extensiones'''
** Estocástica
** Continua
* '''Estabilidad'''

= Prácticas (Dpto. de Computación) =
= Finales =
Desde 2020 suelen ser orales y virtuales.

= Apuntes =

* [http://www-2.dc.uba.ar/materias/lrn/pautas%20de%20entrega.pdf Mini-apunte teórico] En la última sección se repasan algunos detalles importantes de cada arquitectura
* [https://marinomar.notion.site/Redes-Neuronales-e4c7ee505b0848bebe1a5891ae10ddb1?pvs=4 Apuntes de las teóricas + TPs] (1C 2023)

= Curiosidades =
[http://neil.fraser.name/writing/tank/ Detección de tanques]

= Bibliografía Recomendada =

* John Hertz, Anders Krogh, & Richard Palmer. ''Introduction to the theory of neural computation'', Addison-Wesley, 1991

* Simon Haykin. ''Neural Networks - A Comprehensive Foundation (2E)'', Pearson Prentice Hall, 1998

= Enlaces externos =
* [http://www-2.dc.uba.ar/materias/rn/apuntes/tp2/somtoolbox.zip SOM Toolbox (modificado por la cátedra)]
* [http://www-2.dc.uba.ar/materias/rn/apuntes/tp2/somtoolbox.pdf Apunte de SOMToolbox]



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[[Category:Computación]]