Actividad 5 CLASIFICACIÓN DE PATRONES POR MEDIO DE FUNCIONES DE DISTANCIA

Actividad 5 CLASIFICACIÓN DE PATRONES POR MEDIO DE FUNCIONES Y ALGORITMOS ADAPTABLES

Nivel académico y subsistema o disciplina	Licenciatura Ingeniería en Computación
Asignatura	Reconocimiento de Patrones Materia optativa se puede tomar en 9no o 10mo Semestre
Unidad temática	UNIDAD 3. CLASIFICACIÓN DE PATRONES POR MEDIO DE FUNCIONES Y ALGORITMOS ADAPTABLES
Contenidos	3.1 Clasificación de patrones por medio de distancia mínima. 3.2 Algoritmos para el agrupamiento de datos. 4.1 Clasificación de patrones por medio de funciones 5.1 Clasificación de patrones por medio de algoritmos genéticos
Título (opcional)
Población	Alumnos de 9no y 10mo Semestre (Aproximadamente 50 alumnos) Grupo aún por definir.
Duración	25 hrs
Propósitos	- Los alumnos Comprenderán las fórmulas matemáticas y algoritmos para clasificar patrones utilizando como función la distancia a un prototipo. - Dado un conjunto de datos los alumnos encontraran cual es el prototipo e identificar si éste es simple o no.
Habilidades digitales	- Revisar videos digitales de la Internet. - Participar en foros. - Subir tareas en la plataforma. - Hacer exámenes en línea.
Materiales	- Plataforma Moodle - Videos sobre el tema, tomados del Podcast de la UNAM. - Cuestionarios.
Actividades	Presentación electrónica sobre la unidad temática. Cb2.1 Uso del presentador integrando diversos medios Consulta de información en internet. Aa2.1 Búsqueda eficiente de información en Internet. Aa2.3 Consulta de bibliotecas digitales. Consulta de información en la biblioteca. Uso de un programa especializado. F1.1 Exploración de un simulador para comprender su funcionamiento y utilizarlo en la resolución de un problema, Cuestionario en plataforma. F2.2 Exploración y uso básico de software especializado de apoyo a la enseñanza.
Bibliografía de consulta para el profesor	J.T. TOU, R.C. GONZALEZ (1977). Pattern Recognition Principles Addison Wesley Publishing Company. USA. Rivera Rivera, Carlos (1985)Tesis de licenciatura "Reconocimiento de voz por computadora" Colocación: 32, 55. 007. C. U.N.A.M. México R. C. González (2002) Digital Image Processing. 2ª. Ed Prentice Hall, USA R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork. (2000) Pattern classification. Ed. Wiley, USA T.M. Mitchell. (1997) Machine Learning. Ed. McGraw-Hill, USA.