Curso Reconocimiento de Patrones (Versión 2021)
Coordenadas
Página del curso: https://domingomery.ing.uc.cl/teaching/patrones/
Mail del Profesor: domingo.mery@uc.cl
Zoom de las clases: https://notredame.zoom.us/my/patrones (Meeting ID: 386 155 8778)
YouTube: http://youtube.com/domingomery
GitHub: https://github.com/domingomery/patrones
Google Classroom: Class code = asifzvs
Navegación
- Programa del Curso (contenido, evaluación, bibliografía, etc.)
- Material: organizado por día o por capítulos.
- Tareas (enunciados, fechas de entrega y foros)
- Proyecto (enunciado, fechas de entrega, presentación y foros)
Clases On-line
A raíz de la pandemia, el curso durante este semestre (primer semestre del 2021) será dictado 100% on-line:
+ Link: https://notredame.zoom.us/my/patrones
+ Meeting ID: 386 155 8778
Las clases son los martes y jueves de 11:30 a 12:50. Las clases comienzan el martes 16/Marzo/2021 a las 11:30. Todas las clases serán grabadas en YouTube.
Las clases de este curso (Version 2021) se encuentran grabadas en esta PlayList:
Todas las clases de la version 2020 se encuentran disponible en esta Play List de YouTube.
Calendario
Descripción
El reconocimiento, la descripción, la clasificación y la agrupación de patrones de forma automática, son problemas importantes en una gran variedad de aplicaciones de ingeniería, psicología, medicina, economía, biologías, etc. El problema consiste en asignar automáticamente a una clase una muestra según las mediciones realizadas sobre la muestra. En el curso se estudiará la teoría necesaria para resolver este problema, y se aplicará la teoría en ejemplos prácticos tales como detección automática de tumores, reconocimiento de caracteres, detección de defectos, etc.
Objetivos
- Analizar las nociones básicas de extracción de características, selección de características, clasificación y evaluación de desempeño.
- Aplicar técnicas basadas en procesamiento de imágenes para la extracción de características geométricas y cromáticas en problemas donde el reconocimiento de patrones se realice a partir de información visual.
- Diseñar y evaluar características a ser extraídas donde la reconocimiento de patrones se realiza a partir de información visual u otro tipo de información.
- Evaluar algoritmos eficientes para seleccionar características: Análisis de componentes principales, discriminante de Fisher, búsqueda exhaustiva, búsqueda secuencial, Branch&Bound, entre otros.
- Diseñar clasificadores capaces de resolver problemas reales basados en las técnicas de clasificador lineal, árbol binario de decisión, vecino más cercano, Mahalanobis, Bayes, SVM, redes neuronales entre otros.
- Aplicar técnicas para establecer y comparar el desempeño de los clasificadores: Validación cruzada, bootstrap, e intervalos de confianza basados en distribuciones estadísticas.
- Diseñar un sistema automatico de reconocimiento de patrones capaz de resolver un problema real.
Lugar y Fecha
El curso se imparte en la sala K202 los martes y jueves de 11:30 a 12:50hrs. El curso inicia el martes 10/03/20.
Evaluación
- Trabajo en clases 20% (el promedio debe ser mayor o igual a 4.0)
- 4 tareas 50% (el promedio debe ser mayor o igual a 4.0)
- Proyecto 30% (la nota ser mayor o igual a 4.0)