Atlantis Institut des Sciences Fictives

Curso: 2015-2016

Universidad de Zaragoza, Zaragoza

Titulación: Máster Universitario en Ingeniería Informática

Idioma: Español

Profesor(es): Civera Sancho, Javier

Resumen: El análisis y la extracción de patrones en grandes volúmenes de datos ocupan actualmente un lugar fundamental en diversas aplicaciones científicas y tecnológicas y tienen gran importancia económica y social. La inmensa cantidad de datos disponibles en la actualidad, provenientes de tecnologías diversas como sensores o la Web 2.0, ha producido un salto cualitativo en numerosos problemas como el reconocimiento de escenas, caras u objetos en imágenes, sistemas de recomendación, o lenguaje natural. En estos y otros campos, la disponibilidad de grandes conjuntos de datos ofrece varias oportunidades, como modelar patrones complejos o mejorar el desempeño de algoritmos sencillos. Por otro lado plantea retos importantes, como el elevado coste computacional de ciertos métodos. El objetivo de este curso es introducir al estudiante en el aprendizaje automático con grandes volúmenes de datos, exponer el estado del arte, limitaciones y ejemplos de aplicación, y profundizar en los algoritmos más extendidos. En concreto se profundizará sobre todo en redes neuronales, que es el algoritmo con más potencial para capturar patrones complejos a partir de datos. También se estudiará el aprendizaje secuencial para el caso de flujos de datos y aproximaciones eficientes al problema del vecino más próximo.