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NOMBRE DEL CURSORazonamiento Probabilístico
NOMBRE DEL MODULOSOFT COMPUTING: FUNDAMENTOS
Nº CRÉDITOS EUROPEOS3 ECTS
COORDINADORSerafín Moral Callejón
IDIOMAEspañol
CARÁCTEROptativo
PROFESORADO
Joaquín Abellán Mulero 1 ECTS
Serafín Moral Callejón 2 ECTS
COMPETENCIAS
Se pretende que el alumno sea capaz de:
  • Entender los fundamentos del razonamiento probabilístico y las ventajas de los modelos gráficos probabilísticos.
  • Conocer los diferentes tipos de modelos gráficos probabilísticos y sus posibilidades de aplicación.
  • Entender los fundamentos teóricos de los diferentes métodos de inferencia con modelos gráficos probabilísticos, sus ventajas y limitaciones.
METODOLOGÍA DE ENSEÑANZA Y APRENDIZAJE
El sistema de clases es presencial, aunque se pretende el uso intensivo de los recursos de internet para mejorar y potenciar la calidad docente. Para ello profesores y alumnos disponen de un acceso identificado a través de esta web que permite la comunicación directa entre el profesor y el alumno, descarga de material, consultas diversas, foros, realización de encuestas, etc. Como referencia básica cada ECTS se corresponde con 25 horas de trabajo efectivo del alumno y habitualmente se estructura de la siguiente forma

- 4 horas de clases presenciales
- 4 horas de clases de trabajo práctico en laboratorio
- 17 horas de trabajo del alumno En las clases teóricas se estimulará la participación de los alumnos, planteando cuestiones que permitirán al profesor sondear el grado de comprensión de los contenidos expuestos. En las clases de laboratorio se propondrán problemas sencillos para que los alumnos los implementen con Elvira. Disponemos de una amplia colección de problemas para ello. Cada uno de ellos ilustra distintos aspectos de la construcción y uso de los modelos gráficos: relaciones causales, relaciones de dependencia sin causalidad, relaciones temporales, inferencia para diagnóstico, predicción, cálculo de la explicación más probable, etc.
CRITERIOS Y PROCEDIMIENTOS DE EVALUACIÓN
El sistema de evaluación se basará en un cuestionario sobre los conceptos fundamentales de la teoría y en la propuesta de un problema sencillo que se ha de modelar mediante una red Bayesiana e implementar en el entorno Elvira. El problema es elegido por el alumno y propuesto a los profesores que discutirán sobre su idoneidad antes de su implementación en Elvira. Ha de realizarse de forma individual. La nota final es la media del examen y del trabajo práctico.
TEMARIO DE TEORÍA
Fundamentos de modelos gráficos probabilísticos
  • Razonamiento probabilístico
  • Independencia
  • Representación gráfica de la independencia
  • Construcción de grafos dirigidos acíclicos
1.5 ECTS
Inferencia en modelos gráficos probabilísticos
  • Alg. exactos
  • Alg. aproximados (ponderación por verosimilitud, MonteCarlo basado en cadenas de Markov)
  • Algoritmos para el problema de la configuración de máxima probabilidad
1.5 ECTS
TEMARIO DE PRÁCTICAS
Construcción y uso de modelos gráficos con las siguientes herramientas:
  • Elvira
  • HUGIN
BIBLIOGRAFÍA
  • E. Castillo, J.M. Gutiérrez y A.S. Hadi (1997) Sistemas Expertos y Modelos de Redes Probabilísticos. Academia de Ingeniería, Madrid.
  • A. Darwiche (2009) Modeling and Reasoning with Bayesian Networks. Cambridge University Press.
  • J.A. Gámez (2004) S. Moral, A. Salmerón, eds. Advances in Bayesian Networks. Springer.
  • F.V. Jensen, T.D. Nielsen (2007). Bayesian networks and decision graphs (2nd. Edition) New York, NY: Springer-Verlag.
  • U.B. Kjaerulff, A.L. Madsen (2008) Bayesian Networks and Influence Diagrams. A Guide to Construction and Analysis. Springer, New York.
  • R.E. Neapolitan (1990) Probabilistic Reasoning in Expert Systems. John Wiley & Sons, New York, NY
  • J. Pearl (1988). Probabilistic reasoning in intelligent systems: Networks of plausible inference. San Mateo, CA.: Morgan Kaufmann Publishers.
Máster: Soft Computing y Sistemas Inteligentes
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E.T.S. Ingeniería Informática y de Telecomunicaciones
Universidad de Granada
 
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