Guia docente

DATOS IDENTIFICATIVOS

2023_24

Asignatura

COMPUTACION NEURONAL Y EVOLUTIVA

Código

00709215

Enseñanza

Descriptores

Cr.totales

Tipo

Curso

Semestre

Obligatoria

Idioma

Castellano

Ingles

Prerrequisitos

Departamento

Responsable

Correo-e

Profesores/as

Web

http://www.cursodeadaptacionalgrado.es

Descripción general

Conceptos y conocimientos basicos relativos a las tecnicas de Redes Neuronales Artificiales y Computacion Evolutiva. Aplicacion de tales conocimientos a diversos problemas prácticos.

Tribunales de Revisión

Tribunal titular
Cargo	Departamento	Profesor

Tribunal suplente
Cargo	Departamento	Profesor

Competencias

Código
C1	CMECES1 Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.

Resultados de aprendizaje

Resultados	Competencias
Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en ingeniería y (bio)tecnología. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: los principios, fundamentos matemáticos y técnicas evolutivas, y su aplicación a la resolución de problemas de optimización y clasificación.
Capacidad de análisis de problemas en ingeniería informática y de síntesis de soluciones o modelos matemáticos para su resolución.
Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.		C1
Capacidad para el razonamiento crítico y la autocrítica.

Contenidos

Bloque	Tema
I. Computación Neuronal	1.1 Modelo matemático de una Neurona Artificial. Red Perceptrón Simple y red AdaLinE. Funcionamiento de las redes: estudio matemático analítico y geométrico de los problemas que resuelven. Algoritmos de Aprendizaje. - 1.2. Otras Redes: Red Perceptrón Multicapa, Red de Función de Base Radial, Red Hopfield y Red Som. Funcionamiento de las redes: estudio matemático analítico y geométrico de los problemas que resuelven. Algoritmos de Aprendizaje. - 1.3. Simulaciones: Diseñando Redes. -
II. Computacion Evolutiva	2.1. Máquinas de Soporte Vectorial. - 2.2. Algoritmos Genéticos y Algoritmos Colonia de Hormigas. - 2.3. Autómatas Celulares unidimensionales y bidimensionales. - 2.4. Simulaciones: Modelización de problemas para poder ser abordados por un Algoritmo Genético. Optimización. - 2.5. Simulaciones con Autómatas Celulares.

Planificación

Metodologías :: Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Tutorías	4	0	4

Foros de discusión	6	6	12
Simulación	6	2	8

Sesión Magistral	8	16	24

Realización y exposición de trabajos.	6	76	82
Asistencia a visitas, tutorías y diferentes sesiones formativas.	10	10	20

(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías

Metodologías ::

	descripción
Tutorías	Tiempo que cada profesor tiene reservado para atender y resolver dudas de los alumnos.
Foros de discusión	Actividad, a través de las TIC, donde se debaten temas diversos relacionados con el ámbito académico y/o profesional.
Simulación	Estrategia que reproduce en un laboratorio o una situación ficticia, situaciones laborales reales a las que los estudiantes, asumiendo su rol, deben dar respuesta.
Sesión Magistral	Exposición de los contenidos de la asignatura

Tutorías

Tutorías

descripción

Se atenderá a los alumnos previa concertación de cita.

Evaluación

	descripción	calificación
Realización y exposición de trabajos.	Se evaluará la presentación, el contenido y la claridad en el desarrollo explicativo de cada apartado.	80%
Asistencia a visitas, tutorías y diferentes sesiones formativas.	Valoración de la actitud del alumno en las diferentes acciones formativas.	20%

Otros comentarios y segunda convocatoria

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica

M. Iglesias, B.Naudts, A. Verschoren and C. Vidal, A combinatorial approach to epistasis, Springer (2005),
Z. Michalewicz, Genetic Algorithms + Data Stuctures = Evolution programs. 2nd Edition, Springer-Verlag (1994),
R. Penrose, La Nueva Mente del Emperador, Mondadori España S.A. (1991),
P. Isasi Viñuela e I.M. Galván León, Redes de neuronas artificiales. Un enfoque práctico, Prentice Hall (2004),

Complementaria

M. Iglesias, B.Naudts, A. Verschoren and C. Vidal, A combinatorial approach to epistasis, Springer (2005),
R. Penrose, La Nueva Mente del Emperador, Mondadori España S.A. (1991),

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente

ALGEBRA / 00709006