Ficha

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Curso Académico: 2023/2024

Aprendizaje Automático

(15757)

Programa Académico de Ingeniería Informática vía Grado en Ingeniería Informática (Plan: 509 - Estudio: 218)

Coordinador/a: ALER MUR, RICARDO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Obligatoria

Créditos: 6.0 ECTS

Curso: 3º

Cuatrimestre: 2º

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

Enlace al documento

¿	Comprender y diseñar sistemas de aprendizaje automático, entendiendo sus 	limitaciones y aplicaciones
¿	Conocer, construir y evaluar diferentes técnicas de aprendizaje automático aplicándolo a casos prácticos

Descripción de contenidos: Programa

1. Introducción al Aprendizaje Automático 2. Técnicas de clasificación y regresión básicas 3. Técnicas de clasificación y regresión avanzadas 3. Aspectos metodológicos (evaluación, ajuste de hiper-parámetros, preproceso) 4. Técnicas no supervisadas (agrupación, aprendizaje asociativo) 5. Técnicas basadas en refuerzo

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

La nota final corresponderá en un 40% a las actividades individuales del alumno y un 60% a las actividades de equipo. Dentro de las actividades individuales se tendrán en cuenta las actividades individuales realizadas durante el curso y un examen final. 

En concreto, las actividades a realizar son:

- Exámenes Parciales (10%): exámenes de carácter teórico que permiten evaluar los conocimientos adquiridos por los alumnos a nivel teórico a través del estudio de la bibliografía básica y avanzada. 

- Examen Final (30%): examen de carácter teórico-práctico que requiere un conocimiento global sobre los principales conceptos del aprendizaje automático.

- Tutoriales y prácticas (60%):  los tutoriales estarán relacionados con el uso de herramientas y técnicas de Aprendizaje Automático; las prácticas estarán relacionadas con la construcción de aplicaciones prácticas que requieran la representación de conocimiento para el análisis, diseño e implementación de soluciones informáticas en entornos inteligentes basadas en aprendizaje automático.

La nota final es la suma de los examenes parciales, de las prácticas y del examen final. Para aprobar la asignatura es necesario ambos:
- Obtener al menos un 50% sumando todas las notas (examenes parciales, prácticas, examen final)
- Obtener una nota mínima en el examen final de al menos 3 puntos sobre 10.

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 Electrónicos *

Scikit-learn team · Scikit-learn: Machine Learning in Python : https://scikit-learn.org/stable/

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.