Última actualización: 30/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Aprendizaje Automático
(19204)
Titulación: M.U Inteligencia Artificial Aplicada (378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: SAEZ ACHAERANDIO, YAGO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Informática

Tipo: Optativa
Créditos: 3.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
Conocimientos básicos de estadística y programación
Objetivos
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.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
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
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Clases de teoría Clases de prácticas Tutorías Trabajo en grupo Trabajo individual del estudiante Presentaciones y/o defensas parciales y finales
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Aurélien Geron. Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems. O'Reilly. 2017
  • Crish Bishop. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer. 2006
  • Murphy, K.P.. . Machine Learning. A Probabilistic Perspective. MIT Press. 2012
Recursos electrónicosRecursos Electrónicos *
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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.