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El objetivo principal de la asignatura es que el alumno sea capaz de aplicar las técnicas clásicas más importantes de Reconocimiento de Patrones y las Redes Neuronales Artificiales más extendidas (tanto supervisadas como no supervisadas) a problemas concretos, algunas veces con datos sintéticos y otras veces con datos del mundo real (p.e. imágenes) utilizando Matlab para ello. El alumno debe comprender las características principales comunes a todas las técnicas basadas en el aprendizaje, así como a evaluar las ventajas e inconvenientes de la utilización de cada técnica en particular para un problema en concreto. Para ello van resolviendo los mismos problemas mediante ejercicios planteados con las distintas técnicas explicadas durante el curso y realizan igualemente 2 trabajos que engloban el análisis comparativo de las técnicas explicadas.

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El objetivo principal de la asignatura es que el alumno sea capaz de aplicar las técnicas clásicas más importantes de Reconocimiento de Patrones y las Redes Neuronales Artificiales más extendidas (tanto supervisadas como no supervisadas) a problemas concretos, algunas veces con datos sintéticos y otras veces con datos del mundo real (p.e. imágenes) utilizando Matlab para ello. El alumno debe comprender las características principales comunes a todas las técnicas basadas en el aprendizaje, así como a evaluar las ventajas e inconvenientes de la utilización de cada técnica en particular para un problema en concreto. Para ello van resolviendo los mismos problemas mediante ejercicios planteados con las distintas técnicas explicadas durante el curso y realizan igualemente 2 trabajos que engloban el análisis comparativo de las técnicas explicadas.