Última actualización: 25/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Aprendizaje Automático
(15757)
Grado en Ingeniería Informática (Plan: 489 - Estudio: 218)


Coordinador/a: ALER MUR, RICARDO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Programación (Curso: 1 / Cuatrimestre: 1) Estadística (Curso 2 / Cuatrimestre: 1) Teoría de Autómatas y Lenguajes Formales (Curso 2 / Cuatrimestre 1)) Inteligencia Artificial (Curso 2 / Cuatrimestre 2)
Objetivos
* Comprender las técnicas básicas de Aprendizaje Automático * Aprender a determinar cuándo utilizar Aprendizaje Automático en problemas reales * Aprender a determinar qué técnica es adecuada para cada problema * Aprender a aplicar de forma práctica las técnicas en problemas reales
Competencias y resultados del aprendizaje
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Descripción de contenidos: Programa
1. Introducción al Aprendizaje Automático 2. Técnicas de clasificación y regresión 2.1. Vecino más cercano 2.2. Árboles y reglas 2.3. Conjuntos de modelos 3. Aspectos metodológicos 4. Técnicas no supervisadas: 4.1. Agrupación 4.2. Aprendizaje asociativo 5. Técnicas basadas en refuerzo 5.1. Procesos de decisión de Markov 5.2. Q-learning 6. Aprendizaje Relacional
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
* Clases magistrales: 1 ECTS. Orientadas, entre otras, al desarrollo de las competencias relacionadas con el conocimiento de los fundamentos, paradigmas y técnicas para construir y evaluar sistemas inteligentes basados en Aprendizaje Automático. * Clases prácticas: 1 ECTS. Tienen por objetivo iniciar el desarrollo de las competencias específicas instrumentales, así como las competencias de resolución de problemas y aplicación de conocimientos. * Pruebas de evaluación continua (trabajo individual): 0,5 ECTS. Orientadas a las competencias relacionadas con el conocimiento de los fundamentos, paradigmas y técnicas para construir y evaluar sistemas inteligentes basados en Aprendizaje Automático. * Trabajos prácticos (en grupo): 3 ECTS. Tienen por objetivo completar e integrar el desarrollo de todas las competencias específicas relacionadas con la resolución e implementación de casos prácticos donde queden bien documentados el planteamiento del problema, la elección del método de resolución, los resultados obtenidos y la interpretación de los mismos. * Tutorías: Asistencia individualizada (tutorías individuales) o en grupo (tutorías colectivas) a los estudiantes por parte del profesor. * Examen final: 0,5 ECTS. Tiene por objeto incidir y complementar en el desarrollo de las capacidades específicas cognitivas, especialmente el análisis, diseño, representación y formalización del conocimiento y aplicación de técnicas para la resolución de problemas.
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 30
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 70
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Ian H Witten, Eibe Frank, Mark A Hall, Christopher J Pal. Data Mining, Fourth Edition: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Morgan Kaufmann Publishers Inc.. 2016
  • D. Borrajo, J. González y P. Isasi. Aprendizaje automático. Sanz y Torres.
  • S. Russel y P. Norving. Artificial Intelligence: a modern approach. Prentice Hall. 2003
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
Bibliografía complementaria
  • Basilio Sierra Araujo (Ed.). Aprendizaje automático: conceptos básicos y avanzados. Aspectos prácticos utilizando el software WEKA. Pearson Education.
  • J. W. Shavlik y T. G. Dietterich (eds.). Readings in Machine Learning. Morgan Kaufmann.
  • P. W. Langley. Elements of Machine Learning. Morgan Kaufmann.
  • R. Sutton and A Barto. Reinforcement Learning: an Introduction. Kluwer Academic Publishers.
  • Saso Dzeroski y Nada Lavrac. Relational Data Mining. Springer Verlag.
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El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.