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Contenidos · Programa ·
Material ·
Enlaces |
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Enseñanza(1) y Aprendizaje(2) Asistidos por Computador,
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(1) José Antonio L.
Brugos (2) Alfredo Alguero |
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Última modificación: 12-09-2007. |
3 de octubre de 2006: Se publica en la sección de Material de Enseñanza Asistida por Ordenador el programa detallado de esa parte.
15 de febrero de 2007: Las clases de teoría de la segunda parte de la asignatura, Aprendizaje Automático, comenzarán el próximo miércoles día 21 de febrero en el horario y aula habituales. Las clases de prácticas no comenzarán hasta tener desarrollada materia teórica suficiente; se avisará oportunamente en clase y en este mismo medio.
21 de
febrero de 2007: Se publican las entregas
1º, 2º y 3º de las Notas sobre Aprendizaje Automático.
8 de marzo
de 2007: En la sección de Material, se publican las normas para la
superación de las prácticas de Aprendizaje Automático, el guión de la práctica
nº 1 y un fichero comprimido con el Sistema Ingra, necesario para su
realización.
8 de marzo
de 2007: Las clases de prácticas
comenzarán el próximo lunes día 12 de marzo en el horario oficial y lugar
oficiales: de 9:15 a 12:30 y de 17:00 a 18:00, en sesiones de una hora por
grupo práctico, en la sala 3 de los bajos del Aulario Norte. La distribución de
alumnos por grupo se mantiene como el primer cuatrimestre, al menos para el
primer día.
(Con ánimo de conseguir la mayor compatibilidad de
horarios para todos, se ruega a quien le sea posible que no elija la clase que
comienza a las 10:15.)
21 de marzo
de 2007: Se publica la entrega 4º de las
Notas sobre Aprendizaje Automático.
27 de marzo
de 2007: En la sección Enlaces se añadió un vínculo al sitio
del sistema de minería de datos YALE, sistema que integra multitud de
algoritmos de aprendizaje automático.
14 de abril
de 2007: En la sección de Material se publica el guión y el
software de la práctica nº 2: Algoritmo
de Eliminación de Candidatos.
18 de abril
de 2007: En la sección de Material se publica la quinta entrega de
las Notas sobre Aprendizaje Automático
y el Guión de
25 de abril
de 2007: En la sección de Material se publica el Guión de
27 de abril
de 2007: En la sección Otros se publica documento con la
contabilidad de las prácticas presentadas.
2 de mayo
de 2007: En la sección Material se publica la sexta entrega de
las Notas sobre Aprendizaje Automático.
4 de mayo
de 2007: En la sección Material, apartado Otros, se pone a disposición un experimento para YALE
9 de mayo
de 2007: En la sección de Material se publica el Guión de
16 de mayo
de 2007: En la sección de Material se publica el Guión de
23 de mayo
de 2007: En la sección de Material se publica la octava entrega de
las Notas sobre Aprendizaje Automático
(v.0).
25 de mayo
de 2007: En la sección de Material se publica la octava entrega de
las Notas sobre Aprendizaje Automático
(v.1) y el Guión de
29 de mayo
de 2007: El examen parcial se realizará el próximo sábado día 2 de junio a
las 9 horas en las aulas 1 y 2 del Aulario Sur.
2 de junio
de 2007: En la subsección Otros de la sección Material se publican las soluciones al test del examen del día 2 de
junio de 2007.
6 de junio
de 2007: En la sección de Material se publica la versión 2 (v.2)
de la octava entrega de las Notas sobre
Aprendizaje Automático.
7 de junio
de 2007: En la subsección Otros de la sección Material se publican las notas del examen parcial de la parte
segunda de la asignatura (Aprendizaje Automático), celebrado día 2 de junio de
2007.
7 de junio
de 2007: En la subsección Otros de la sección Material se publican las soluciones al test del examen del día 15
de junio de 2007.
28 de junio
de 2007: En la subsección Otros de la sección Material se publican el balance de entrega de las prácticas y los
resultados del examen final correspondientes a
2 de julio
de 2007: En la subsección Otros de la sección Material se publican las respuestas definitivas al test del examen
final de junio y una versión rectificada de los resultados del mismo examen
final, correspondiente a
5 de
septiembre de 2007: En la subsección Otros
de la sección Material se
publican las respuestas al test del examen de la convocatoria de septiembre,
correspondiente a
12 de
septiembre de 2007: En la subsección Otros
de la sección Material se
publican las notas del examen de la convocatoria de septiembre, correspondiente
a 
El siguiente material corresponde al curso 2006/2007; se trata de archivos de texto o comprimidos en formatos pdf o zip.
Material de Enseñanza Asistida por Ordenador
· Programa detallado y comentado
·
Foundations of MITS. Artículo en el que se
exponen los fundamentos de la integración de los tutores inteligentes con la
multimedia.
·
Integrating videoconferencing in Intelligent Tutoring
Systems
·
Multimedia objects into knowledge representation for
communication
·
Guía práctica de
diseño de la interacción con el usuario
·
Instructor
(Programming in OpenScritp)
Material de Aprendizaje Automático
(¡Atención!: Las
instrucciones para la apertura de los archivos del siguiente apartado las
encontrarás en un mensaje enviado a tu buzón de correo electrónico oficial de
- Notas sobre Aprendizaje Automático
· Guiones de las prácticas sobre Aprendizaje Automático
Normas
para la superación de la parte práctica de Aprendizaje Automático
Guión
de la Práctica nº 1 y el Sistema
Ingra
Guión de la Práctica nº 2 y el software del Algoritmo de Eliminación de Candidatos
Guión
de la Práctica nº 4 y un Manual
Breve de C4.5
Guión
de la Práctica nº 5 y un Manual
Breve de FOIL
· Otros
Documento con la contabilidad de la presentación de las
prácticas.
(Prácticas incluidas hasta la fecha actual 28-06-07)
Repuestas
correctas al test de la convocatoria de septiembre de 2007
Resultados del
examen de septiembre de Aprendizaje Automático
Recursos de Aprendizaje Automático, pag. del profesor David W. Aha. Vínculos, libros recomendados, software, trabajo, etc.
AAAI: American Association for Artificial Intelligence y más concretamente su página sobre el tópico del Aprendizaje Automático (Machine Learning) constituye un buen portal de entrada a los recursos de la red en este campo. No debe dejar de visitarse este sitio, rico en referencias y en recursos impresos que nos permiten hacernos una composición rápida del estado del arte.
Instituto de
Investigación Austriaco en Inteligencia Artificial: Grupo de Aprendizaje
Automático. Complementa y en parte se superpone con
el vínculo anterior del profesor David W. Aha; contempla vínculos, artículos,
software, empresas, etc.
Mlnet: Red europea de trabajo en Aprendizaje Automático. Software, enlaces, noticias, trabajo, etc.
Página de Inferencia Gramatical mantenida por Colin de
la Higuera de la Universidad St-Etienne, Francia. Estado
actual del tema, artículos, enlaces, software, concursos, etc.
Página de la Universidad de California en Berkely con una amplia guía de conexiones a páginas interesantes con contenido sobre Inteligencia Artificial en general, y con un apartado dedicado al Aprendizaje Automático (Machine Learning).
Aprendizaje Automático aplicado a los juegos. Portal que abarca la temática del Aprendizaje Automático aplicado a los juegos y es especialmente interesante para los programadores de juegos.
ACM: Association for Computing
Machinery. Famosa y
acreditada asociación de profesionales y estudiantes de las Ciencias de
·
RECURSOS VARIOS: SOFTWARE, ARTÍCULOS,
ETC
Repository de la Universidad de California, Irvine (UCI). Fuente de muchos recursos y concretamente del ya famoso en su campo Repository en el que se pueden encontrar la mayor parte de los conjuntos de ejemplos clásicos en la bibliografía sobre Aprendizaje Automático. También hay recursos para trabajar en Minería de Datos (Data Mining), colección de enlaces clasificados por temas, etc. Una página interesante vinculada con la primera con otros recursos
Center for Automated Learning
and Discovery de
Base de datos
de la UCI. Base de datos de
Implementaciones del Sr. Money en la Universidad de Texas en Austín. Todas las implementaciones del profesor Money, entre las que van incluidas las utilizadas en las clases prácticas.
Página del software WEKA de Minería de Datos. Es un software de libre distribución para aplicaciones académicas que incorpora algoritmos de aprendizaje como parte integrante del proceso de minería. También se puede descargar documentación. Es un software que se complementa con un conocido libro de Minería de Datos, cuya referencia también aparece en esa página.
Data Mining Server. Proporciona a libre disposición un entorno de Minería de Datos on line para conjuntos de datos restringidos en tamaño. Como entorno de Data Mining dispone de algoritmos de aprendizaje automático.
Presentación web de una introducción al razonamiento basado en casos (CBR) de Beatriz López del Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques, Escola Tècnica Superior d'Enginyeria, Universitat Rovira i Virgili.
Curso sobre representación del conocimiento. Curso muy interesante de Eduardo Morales y L. Enrique Sucar, en formato pdf que abarca aspectos generales de Inteligencia Artificial y más concretamente de Aprendizaje Automático, Lógica, Ontologías etc.
Inférence grammaticale régulière: fondaments théoriques et principaux algorithmes. Artículo en francés muy interesante con una exposición general del estado del arte de la inferencia gramatical de lenguajes regulares. Editado por el INRIA (Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique -Francia-), sus autores son Pierre Dupont y Laurent Miclet.
Vínculo a un seminario gratuito de Toolbook en la web. Página de inscripción y acceso a un seminario de SumTotal sobre su herramienta ToolBook desarrollado en la web y distribuido en sesiones de una hora.
Grammatical Inference Benchmarks Repository Página con enlaces hacia muestras para la inferencia de lenguajes regulares, con y sin ruido incorporado, muestras para la inferencia de lenguajes libres de contexto, concursos, etc. La página está mantenida por François Coste del IRISA, grupo de investigación en informática y en sistemas aleatorios que tiene por socios al L'INRIA, al CNRS, a la 'Université de Rennes 1 y al INSA de Rennes.
Una página con la explicación
de términos utilizados frecuentemente en el vocabulario del aprendizaje
automático. Su
autor es relevante en el campo de la extracción de conocimiento (KDD), cuyo
objetivo es semejante al de la minería de datos, y en otros; aprovéchese para
visitar su página personal
así como la del laboratorio de
Stanford que es el centro que lo tiene como investigador.
YALE es un prototipo para la minería de datos integrado en un sistema más amplio, Rapid-I, con soluciones inteligentes para la empresa. Es un entorno con muchos algoritmos de aprendizaje y otras utilidades añadidas más específicas de la minería de datos. Destaca por la incorporación de los algoritmos del entorno WEKA (véase vínculo anterior en esta misma sección) y de la reconocida y popular librería de máquinas con soporte vectorial LIBVSM .
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LIBROS
Página
de la Carnegie Mellon University con la
presentación del libro Machine
Learning de T. Mitchell. Contenidos, erratas, pedidos, etc.
Contiene un vínculo a una página del autor.
Borrador para evaluación del libro sobre Aprendizaje
Automático del profesor Nils Nilsson. Muy interesante, aunque incompleto
Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations (Second Edition). Presentación por los autores, Ian H. Witten, Eibe Frank del libro con ese título. Respecto a la primera edición incorpora importantes novedades, entre las que destacan varios capítulos dedicados al funcionamiento del sistema de minería de datos Weka.
Introduction to Machine Learning de Ethem Alpaydin publicado por el MIT (Massachusetts Institute of Technology) Press en octubre de 2004. El vínculo es a la página del libro en la editorial.
Introducción a la Minería de Datos de Hernández, Ramirez y Ferri (Edts.) Pearson. Madrid 2004. Enlace con la página de presentación e índice del libro de introducción a la minería de datos, que aun siendo compendio de diferentes temas presentados por varios autores, logra una buena coherencia que no suele alcanzarse en este tipo de libros. En la misma página se muestran enlaces interesantes relacionados con la minería de datos.
An Introduction to Support Vector Machines and other Kernel-Based Learning Methods, de Nello Cristianini y John Shawe-Taylor. Cambridge University Press, United Kingdom, 2000. Libro de introducción a las máquinas de soporte vectorial con referencias a otros tipos de dispositivos de aprendizaje automático basados en kernels.
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REVISTAS
Machine Learning,
Página de acceso a lar revista –de pago– de la editorial Kluwer especializada
en Aprendizaje Automático y seguramente la más prestigiosa. Actualmente
Journal
of Machine Learning Research (JMLR). Página
de acceso a la revista de la editorial MIT Press especializada en Aprendizaje
Automático.
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HUMOR
Journal of Machine Learning Gossip (JMLG). Revista humorística
sobre Aprendizaje Automático.
A. Alguero.