Gaia
Hautemate artifiziala
Gaiari buruzko datu orokorrak
- Modalitatea
- Ikasgelakoa
- Hizkuntza
- Gaztelania
Irakasgaiaren azalpena eta testuingurua
Percepción artificial puede ser definida como la capacidad de sistemas artificiales inteligentes de percibir y entender su entorno para la toma de decisiones o la planificación de su actuación. En este sentido, la percepción artificial proporciona la representación del mundo sobre la cual actuarán sistemas de decisión o razonamiento artificial. Si bien en los inicios de la inteligencia artificial la percepción se consideró un tema menor, los intentos de atacar los problemas prácticos han demostrado que es posiblemente un aspecto clave para el desarrollo de sistemas inteligentes.La asignatura presenta dispositivos, métodos y aplicaciones de la percepción artificial. Los dispositivos abarcan un amplio espectro de sensores que pueden ser utilizados para obtener información digital susceptible de proceso automatizado. Los métodos son técnicas de proceso de datos que incluyen técnicas de proceso de señal así como técnicas de aprendizaje máquina y reconocimiento de patrones. En los ultimos tiempos la emergencia de las técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) han tenido un impacto notable en este campo. Las aplicaciones abarcan problemas de imagen médica, reconocimiento remoto, etología computerizada, seguridad, verificación de propiedad intelectual, robotica y redes de sensores.
Irakasleak
Izena | Erakundea | Kategoria | Doktorea | Irakaskuntza-profila | Arloa | Helbide elektronikoa |
---|---|---|---|---|---|---|
GRAÑA ROMAY, MANUEL MARIA | Euskal Herriko Unibertsitatea | Unibertsitateko Katedraduna | Doktorea | Elebakarra | Konputazio Zientzia eta Adimen Artifiziala | manuel.grana@ehu.eus |
Gaitasunak
Izena | Pisua |
---|---|
Análisis de documentos | 30.0 % |
Pensamiento creativo | 40.0 % |
Originalidad | 30.0 % |
Irakaskuntza motak
Mota | Ikasgelako orduak | Ikasgelaz kanpoko orduak | Orduak guztira |
---|---|---|---|
Magistrala | 15 | 23 | 38 |
Mintegia | 10 | 15 | 25 |
Ordenagailuko p. | 5 | 7 | 12 |
Irakaskuntza motak
Izena | Orduak | Ikasgelako orduen ehunekoa |
---|---|---|
Aplikazio-tailerrak | 10.0 | 100 % |
Azalpenezko eskolak | 10.0 | 100 % |
Bideokonferentziak | 0.0 | 100 % |
Ikasketa sistematizatua | 20.0 | 0 % |
Interakzioa irakaslearekin ingurune birtualetan | 0.0 | 30 % |
Irakaskuntza-taldeak plataforma birtualaren bidez proposatutako jarduerak | 0.0 | 0 % |
Irakurketa eta analisi praktikoak | 20.0 | 50 % |
Plataformaren bidez harreman birtualean emandako orduak (foroetan parte hartzea, etab.) | 0.0 | 100 % |
Txostenak eta azalpenak lantzea | 15.0 | 30 % |
Ebaluazio-sistemak
Izena | Gutxieneko ponderazioa | Gehieneko ponderazioa |
---|---|---|
Bertaratzea eta Parte-hartzea | 15.0 % | 25.0 % |
Azalpenak | 30.0 % | 40.0 % |
Foroetan parte hartzea | 15.0 % | 25.0 % |
Lan praktikoak | 30.0 % | 40.0 % |
OTROS | 0.0 % | 10.0 % |
Urrutiko ebaluazio-probak | 75.0 % | 85.0 % |
Irakasgaia ikastean lortuko diren emaitzak
Comprensión del estado del arte en varios de los aspectos de la percepción artificial, fundamentos tecnologicos de captura de señal y procesado para extracción de conocimiento operativo en varias de las aplicacionesManejo de arquitecturas de aprendizaje profundo a un nivel que le permitirá al alumno profundizar en trabajos posteriores, por ejemplo, en la tesis de master.
Ohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
La convocatoria ordinaria se evaluará mediante dos actividades(a) el estudio y presentacion de articulos seleccionados de la literatura reciente. El alumno puede proponer los articulos que considere de su interés o aceptar los que le proponga el profesor. La presentación se realizará en una sesión en la que participaran todos los alumnos.
(b) la realización de un pequeño proyecto de analisis de datos perceptuales que pueden ser o bien propuestos por el profesor o por el alumno. La presentación de los resultados será individualizada en fechas a convenir durante la impartición del curso e irá acompañada de la entrega de una breve memoria explicativa.
Ezohiko deialdia: orientazioak eta uko egitea
La convocatoria extraordinaria se evaluará mediante la presentación de un proyecto individual en dos fases:1- Propuesta por parte del alumno del proyecto de trabajo y aceptación por parte del profesor
2- Presentacion de los resultados del proyecto individual que incluirá una memoria
Irakasgai-zerrenda
Tema 1 INTRODUCCIÓN: VISION GENERAL DE LA ASIGNATURATema 2 DESCRIPCION DE SENSORES DIVERSOS
Tema 3 EL PROBLEMA DEL RUIDO: PREPROCESO, ELEMINACION DE RUIDO, NORMALIZACION DE LOS DATOS SENSORIALES
Tema 4 EL PROBLEMA DE LA REPRESENTACION: TECNICAS DE EXTRACCIÓN DE CARACTERISTICAS
Tema 5 EL PROBLEMA DE LA COMPRENSION: TECNICAS DE RECONOMIENTO DE PATRONES. DEEP LEARNING
Tema 6 APLICACIONES EN IMAGEN MEDICA Y NEUROCIENCIAS. NEUROETOLOGIA COMPUTACIONAL
Tema 7 APLICACIONES EN RECONOCIMIENTO REMOTO. IMAGENES HIPERSPECTRALES.
Tema 8 APLICACIONES EN SEGURIDAD
Tema 9 APLICACIONES EN ROBOTICA SOCIAL E INTERACCION MULTIMODAL
Tema 10 APLICACIONES EN BUSQUEDA BASADA EN CONTENIDOS. COPYRIGHT INFRINGEMENT DETECTION.
Bibliografia
Nahitaez erabili beharreko materiala
Para la realización de ejercicios practicos se utilizará Matlab.Para la realización de ejercicios de revision del estado del arte se utilizarán las facilidades bibliográficas disponibles en la UPV/EHU.
Se distribuiran las presentaciones preparadas para ser impartidas en la asignatura.
Oinarrizko bibliografia
DUDA, HART STATISTICAL PATTERN RECOGNITION AND SCENE ANALYSIS, WILEYM. TISTARELLI, J. BIGUN, A.K. JAIN (EDS). BIOMETRIC AUTHENTICATION. SPRINGER VERLAG
R. M. HARALICK, L. G. SHAPIRO. COMPUTER AND ROBOT VISION. ADDISON-WESLEY
D. FENG, W.C. SIU, H.J. ZHANG (EDS). MULTIMEDIA INFORMATION RETRIEVAL AND MANAGEMENT. SPRINGER
D.A. LANDGREBE. SIGNAL THEORY METHODS IN MULTISPECTRAL REMOTE SENSING. WILEY
A.P. DHAWAN. MEDICAL IMAGE ANÁLISIS. IEEE PRESS
C. ZHOU, D. MARAVALL, D. RUAN. AUTONOMOUS ROBOTIC SYSTEMS. PHYSICA VERLAG
MILLER, EIMAS, . SPEECH, LANGUAGE AND COMMUNICATION: HANDBOOK OF PERCEPTION COGNITION. ACADEMIC PRESS
Gehiago sakontzeko bibliografia
The Handbook of Speech Perception, David Pisoni (Editor), Robert Remez (Editor), Dec 2004, Wiley-BlackwellDeep Learning, Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville, MIT Press
Aldizkariak
IEEE transactions on Pattern Analysis and Machine IntelligenceIEEE signal processing magazine
IEEE transactions on geoscience and remote sensing
Sensors
Remote sensing
Patter Recognition
Neurocomputing