ELECTIVAS 2025-I
ELECTIVAS 2025-I
RECONOCIMIENTO DE PATRONES
NOVENO SEMESTRE / INGENIERÍA APLICADA
En un mundo digital saturado de información multimedia, que va desde imágenes y videos hasta señales biológicas y datos de comportamiento, el curso de Reconocimiento de Patrones proporciona las herramientas básicas necesarias para encontrar y analizar patrones que permiten entender, predecir y clasificar datos.
A lo largo del curso, se abordarán los fundamentos y aplicaciones de algunas técnicas de aprendizaje computacional para extraer características de distintos tipos de contenido digital y desarrollar modelos que apoyen decisiones complejas basadas en datos. Este curso prepara a los estudiantes para identificar patrones en datos complejos y proporciona una base sólida para explorar campos emergentes donde la tecnología y la toma de decisiones inteligentes son esenciales.
Lo que se aprenderá:
- Evolución del reconocimiento de patrones y su relación con el aprendizaje automático.
- Técnicas de extracción y selección de características clave para el análisis de datos.
- Métodos de estimación de parámetros.
- Uso de Modelos para analizar secuencias.
- Reducción de dimensionalidad para simplificar datos complejos.
- Aplicación de algunos algoritmos supervisados.
- Evaluación de modelos usando métricas.
REFERENTE:
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork - Pattern classification (2001, Wiley)
HORARIO: Jueves 1 p.m. - 4 p.m. en Sede Campus
PROFESORA: Paula Andrea Dorado
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
(NUEVA OFERTADA 2025-1)
DECIMO SEMESTRE / CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
El curso aborda los principios fundamentales del Aprendizaje Automático, proporcionando las herramientas necesarias para transformar datos en modelos predictivos y tomar decisiones informadas. A lo largo del curso, se explorarán las principales técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo, aplicadas a ejemplos prácticos en multimedia y otros contextos.
El curso prepara a los estudiantes para enfrentar desafíos en el análisis de datos y multimedia, aplicando modelos que optimicen resultados en diferentes escenarios. Se comenzará con una aproximación conceptual al aprendizaje automático, avanzando hacia la aplicación práctica de técnicas de aprendizaje computacional.
Se aprenderá a preparar y limpiar datos, gestionar datos faltantes y atípicos, y aplicar técnicas de escalado y normalización. Se trabajará con algoritmos como la Regresión Logística, Máquinas de Soporte Vectorial y métodos de reducción de dimensionalidad. Además, se explorarán las Redes Neuronales, tanto tradicionales como convolucionales, y técnicas avanzadas como Boosting y Modelos de Mezclas Gaussianas (GMM). Finalmente, se introducirá al aprendizaje por refuerzo y sus estrategias de exploración/explotación, evaluando los modelos mediante métodos de validación rigurosos para garantizar un análisis preciso.
REFERENTE:
Richard O. Duda, Peter E. Hart, David G. Stork - Pattern classification (2001, Wiley)
HORARIO: Jueves 8:00 a.m. - 11:00 a.m. en Sede Campus
PROFESORA: Paula Andrea Dorado
VISIÓN POR COMPUTADOR
DÉCIMO SEMESTRE / CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
La visión por computador es un campo científico interdisciplinario que trata de como los computadores pueden obtener un entendimiento a alto nivel de imágenes digitales o videos. Desde el punto de vista de la ingeniería esta busca automatizar las tareas que realiza el sistema visual humano. La visión por computador tiene un amplio rango de aplicaciones que incluyen la detección, reconocimiento e identificación de objetos, generación de imágenes panorámicas, los sistemas industriales de visión de máquina (los cuales inspeccionan productos buscando reducir el tiempo de producción) y la reconstrucción tridimensional a partir de imágenes.
TEMAS
Conceptos de visión por computador
Detectores y descriptores de características
Visión estéreo
Estructura desde el movimiento
Métodos de detección y reconocimiento de objetos
CAMPO DE APLICACIÓN
Vehículos autónomos
Reconocimiento facial
Imágenes médicas
Seguimiento deportivo en tiempo real
Agricultura
Control de calidad
REFERENTE:
Ejemplo de proyecto final por el estudiante: Aldair Flores.
Más información: https://sites.google.com/unimilitar.edu.co/visionxcomputador/inicio
HORARIO: Jueves 2 p.m. - 5 p.m. en Sede Bogotá
PROFESOR: Ing. Alexander Cerón
VISUALIZACIÓN ANALÍTICA
DÉCIMO SEMESTRE / INGENIERÍA APLICADA
La visualización analítica de datos es un estudio interdisciplinario que analiza la forma de presentar los datos de forma gráfica y que se encuentra en auge en áreas como análisis de series temporales y big data, debido a la necesidad de las empresas para comunicar grandes cantidades de información rápidamente. Esta es una herramienta utilizada por los científicos de datos, combinando información técnica con metodologías de comunicación visual.
Esta asignatura aporta los conceptos necesarios para que los profesionales en ingeniería en multimedia logren solucionar problemas relacionados con análisis y comunicación de información por medio de representaciones gráficas.
TEMAS
Percepción humana y visualización analítica
Storytelling para visualización de datos
Ciclo de vida de los datos
Visualización de datos multimediales
Visualizaciones en tiempo real
CAMPO DE APLICACIÓN
La visualización analítica de datos es una metodología creciente en el ámbito empresarial y de investigación debido a la necesidad de comunicar rápidamente grandes cantidades de información,resaltando los detalles importantes. Esta se ha utilizado en diferentes áreas de conocimiento tales como, inteligencia de negocios, comunicación de noticias y salud. Sin embargo, el tipo de gráficos utilizado suele ser difícil de interpretar para el usuario final (https://link.springer.com/article/10.1007/s12650-021-00778-8). Algunas de las tendencias más importantes en visualización de datos son: Storytelling, visualización de datos en tiempo real, Video Infographics, realidad virtual y aumentada e inteligencia artificial.
REFERENTE:
Photo by clemsos | Clément Renaud on Foter
HORARIO: Martes 2 p.m. - 5 p.m. en Sede Bogotá
PROFESOR: Ing. Wilson Sarmiento
AUDIO PROCEDURAL
DÉCIMO SEMESTRE / CIENCIAS DE LA INGENIERÍA
En ambientes virtuales interactivos, sean estos videojuegos, simuladores o entornos de realidad mixta el diseño sonoro se basa comúnmente en la reproducción y modificación de sonidos previamente grabados.
El audio procedural como parte del audio adaptativo, busca la generación de sonidos de manera no lineal a partir de diferentes técnicas de síntesis y modelado enfocándose en garantizar una mejor inmersión ligada al audio en dichos sistemas, esta no solo se enfoca en el desarrollo musical sino también en la generación de efectos y ambientes, para lo cual se da uso de modelos matemáticos y procesamiento de señales que permiten este fin.
Esta electiva aborda los conceptos básicos de la síntesis del sonido aplicada a la generación de audio binaural y 3D en tiempo real enfocado a videojuegos y otros ambientes virtuales interactivos.
REFERENTE:
HORARIO: Martes 2 p.m. - 5 p.m. en Sede Campus
PROFESOR: Ing. Miguel Olivares
HORARIO: Jueves 7 a.m. - 10 a.m. en Sede Bogotá
PROFESOR: Ing. Gabriel Rodríguez