1 Descripción 2 Nivel de Complejidad Esperado

P ONTIFICIA U NIVERSIDAD C AT ÓLICA DE C HILE
E SCUELA DE I NGENIER ÍA
D EPARTAMENTO DE C IENCIA DE LA C OMPUTACI ÓN
IIC-3692: T ÓPICOS AVANZADOS EN I NTELIGENCIA A RTIFICIAL
PROYECTO DE CURSO
Entrega Final: 08/07. Entregas Parciales: 06/05; 27/05; 17/06.
Muchachos, como comentamos en clases, ya es tiempo de empezar a trabajar en el proyecto de curso.
Acá entrego los lineamientos principales del proyecto y las fechas importantes.
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Descripción
El objetivo principal del proyecto será aplicar/modificar/crear alguna alquimia relacionada con las materias
del curso. Si bien se sugiere centrar el proyecto en alguna(s) técnica(s) vista(s) en clases, también es bienvenido si alguno desea explorar alguna temática relacionada.
Este semestre nos involucraremos en una competencia que poco a poco ha ido tomando vuelo, transformándose en un referente del estado del arte en reconocimiento visual: ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC 2013): http://http://www.image-net.org/challenges/LSVRC/
2013/index. ILSVRC consiste en 3 competiciones: i) Detección, ii) Clasificación, y iii) Clasificación con
localización. En la realización del proyecto ustedes deben seleccionar alguna de estas competiciones. En
clases veremos una pequeña introducción acerca de ImageNet y las 3 competiciones de ILSVRC 2013.
Dado que hay un alto número de alumnos en el curso y con objeto de facilitar la carga de trabajo, podrán
desarrollar el proyecto de curso en parejas. Sin embargo, al final del semestre habrá una evaluación individual
la cual estará basada en un informe individual y confidencial indicando los principales aportes individuales y
del compañero de grupo al desarrollo del proyecto. Esta evaluación ponderará la nota final por un coeficiente
entre 0.5 a 1. En caso de que el coeficiente sea bajo (cercano a 0.5), el alumno tendrá derecho a una entrevista
personal con los profesores para hacer sus descargos y avalar sus contribuciones reales al trabajo.
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Nivel de Complejidad Esperado
El proyecto es la piedra angular del curso, tanto en términos de su metodologı́a como de su sistema de
evaluación, por tanto, hay grandes expectativas respecto al trabajo que realicen. Éste es un curso de 10 horas
semanales, ası́ que se espera la mayor parte de este tiempo quede plasmada en la calidad del proyecto final.
A grandes rasgos es posible identificar 4 posibles niveles de complejidad para el proyecto. En orden
creciente de complejidad estos son:
(a) Implementar algún método existente, ya sea algún algoritmo visto en clases o alguno que ustedes hayan
encontrado en su revisión bibliográfica. Luego hacer una exhaustiva evaluación de las ventajas y limitaciones del método seleccionado. Como requisitos mı́nimos se debe incluir un análisis de rendimiento
bajo distintas condiciones visuales y una comparación de rendimiento respecto de otras alternativas.
(b) Proponer y probar alguna mejora a algún método existente. En este caso, la comparación de rendimiento
serı́a con respecto al algoritmo base al cual se agregó la mejora.
(c) Combinar varios métodos con objeto de crear un sistema más robusto.
(d) Realizar una modificación mayor a un método existente o desarrollar un nuevo algoritmo.
Lograr un buen nivel en cualquiera de los puntos anteriores garantizará una buena calificación. En todos
los casos, especialmente en los puntos a) y b), será fundamental respaldar el estudio con un acabado análisis
de los resultados obtenidos, en términos de análisis de sensibilidad y comparación con métodos alternativos.
También es importante incluir una revisión bibliográfica adecuada.
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Fechas Importantes
• 06/05: Informe de Avance 1 (10% de nota final)
Se debe entregar un documento que incluya una bosquejo inicial del proyecto, incluyendo una revisión
bibliográfica sobre trabajos relacionados.
• 27/05: Informe de Avance 2 (15% de nota final)
Se debe entregar los detalles de la implementación inicial del método central del trabajo, ası́ como
algunos resultados preliminares.
• 17/06: Informe de Avance 3 (20% de nota final)
Se debe entregar los detalles de la implementación inicial del método central del trabajo, ası́ como
algunos resultados preliminares.
• 08/07: Entrega Final del Proyecto (40% de nota final)
Se debe entregar el detalle de los resultados obtenidos y experimentos realizados, ası́ como todos los
detalles de la implementación, bibliografı́a relevante y principales conclusiones del trabajo.
• Discusiones orales (15% de nota final): en forma adicional en clases tendremos sesiones de discusión
de ideas y presentación de avances del proyecto, en que cada uno comentará al resto de la clase su plan
maestro. Estas serán sesiones cortas y periódicas a lo largo del curso.
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Entrega Final
El documento final debe incluir:
• Definición del problema.
• Trabajos relacionados (breve descripción de 3-5 papers relevantes al trabajo).
• Descripción del trabajo desarrollado.
• Resultados experimentales.
• Conclusiones.
• Referencias.
• Aproximadamente 8-12 páginas en formato paper. En la página web del curso se publicarán templates
en latex y MS-Word para escribir el documento.
Como dicen por ahı́, eso eso es todo...
Les deseo suerte, lo demás corre por su cuenta :)!
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