Conocimientos básicos de estadística y programación

En este curso se cubren los fundamentos principales del aprendizaje automático, desde un enfoque muy práctico se va a programar a un ordenador para que sea capaz de construir modelos que le permitan aprender conceptos o reconocer patrones, y que sea capaz de clasificarlos y/o predecir otros a partir de nuevos datos, y todo ello sin ser programado de manera explícita.

1. Introducción al aprendizaje automático y al aprendizaje inductivo 2. Aprendizaje supervisado I: árboles y reglas de decisión 3. Evaluación y validación de modelos de aprendizaje 4. Metodología del aprendizaje automático 5. Aprendizaje supervisado II: árboles de regresión, aprendizaje basado en instancias y conjuntos de clasificadores 6. Técnicas de aprendizaje no supervisado y semi-supervisado 7. Aprendizaje relacional

Clases de teoría Clases de prácticas Tutorías Trabajo en grupo Trabajo individual del estudiante Presentaciones y/o defensas parciales y finales