Tareas

• conceptos de probabilidad
• variables aleatorias discretas
• variables aleatorias continuas
• cadenas de Markov
• campos Markovianos
• ejercicios adicionales
• ejercicios adicionales II

Lugares interesantes:

• el problema de Buffon
• el problema de las 3 puertas
• el sampler de Metropolis
• una descripción de Cadenas de Markov con algunos simuladores
• una introdución breve (pero muy elemental) a la probabilidad
• algunos ejemplos de análisis de imágenes
• un ejemplo de un algoritmo genético
• el primer capitulo de un libro sobre Campos Markovianos en Vision (recomendable !)
• tutorial sobre Reinforcement Learning
• Windows NN: Software de redes neuronales ( download)
• Neural Planner: Software de redes neuronales ( download)
• Software educativo para estadística

  Reinforcement learning en vivo: desde cualquier estacion de trabajo, ejecuta /export/home/usuarios/horebeek/temp/mcar/xcar

Interesado en hacer una tesis (de licenciatura o maestria) sobre un tema relacionado con el curso? Envia un correo a Johan Van Horebeek horebeek@fractal.cimat.mx

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