Máster Universitario en Robótica y Automatización (Plan: 296 - Estudio: 77)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas
Coordinador/a: CASTILLO MONTOYA, JOSE CARLOS
Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS
Curso: 1º
Cuatrimestre:
Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Conocimientos de programación (C, C++, Python, Matlab, etc...).
Objetivos
El objetivo de esta asignatura es que los alumnos conozcan las principales técnicas y aplicaciones del aprendizaje automático en robótica. Estudiaremos las principales áreas donde se aplica aprendizaje automático hoy en día, atendiendo también a las técnicas más novedosas, como las redes neuronales profundas (Deep Learning).
1. Introducción.
- ¿Para qué es útil el aprendizaje automático en robótica?
- Aprendizaje supervisado
- Aprendizaje no supervisado
2. Modelos de clasificación de datos.
- Máquinas de Soporte Vectorial
- K-vecinos más cercanos
- Naïve Bayes
3. Predicción de datos continuos mediante técnicas de regresión.
- Árboles de decisión
- Modelos lineales y no lineales
- Redes neuronales
4. Agrupación de datos y detección de patrones mediante clustering.
- K-means
- Modelos ocultos de markov
- Modelos basados en mezcla de Gausianos
5. Nuevas tendencias: Deep Learning.
6. Aplicaciones del aprendizaje automático en robótica
- Interacción Humano-Robot
- Vehículos autónomos
- Aplicaciones en medicina
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Clases magistrales, prácticas de laboratorio, tutorías individuales y trabajo personal de los alumnos
Sistema de evaluación
Peso porcentual del Examen Final 70
Peso porcentual del resto de la evaluación 30
Bibliografía básica
Alpaydin, Ethem . Introduction to machine learning. MIT Press. 2010
John Paul Mueller and Luca Massaron. Machine Learning For Dummies. John Wiley & Sons. 2016
Sonia Chernova, Andrea L. Thomaz. Robot Learning from Human Teachers. Morgan & Claypool Publishers. 2014
Bibliografía complementaria
Vishnu Nath, Stephen E. Levinson. Autonomous Robotics and Deep Learning. Springer Science & Business Media. 2014
Yasser Mohammad and Toyoaki Nishida. Data Mining for Social Robotics: Toward Autonomously Social Robots. Springer. 2016
El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.
