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)

* 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

K10: Conocimiento y aplicación de las herramientas necesarias para el almacenamiento, procesamiento y acceso a los Sistemas de información, incluidos los basados en web S2: Capacidad para conocer los fundamentos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y analizar, diseñar y construir sistemas, servicios y aplicaciones informáticas que utilicen dichas técnicas en cualquier ámbito de aplicación S5: Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos S13: Capacidad para planificar, concebir, desplegar y dirigir proyectos, servicios y sistemas informáticos en todos los ámbitos, liderando su puesta en marcha y su mejora continua y valorando su impacto económico y social S14: Capacidad para comprender la importancia de la negociación, los hábitos de trabajo efectivos, el liderazgo y las habilidades de comunicación en todos los entornos de desarrollo de software C2: Conocer y ser capaz de manejar habilidades interpersonales sobre iniciativa, responsabilidad, resolución de conflictos, negociación, liderazgo etc., que se requieren en el ámbito profesional.

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

* 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.