Última actualización: 31/05/2022


Curso Académico: 2022/2023

Razonamiento Estadístico
(19360)
Titulación: M.U Inteligencia Artificial Aplicada (378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: JIMENEZ RECAREDO, RAUL JOSE

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Estadística

Tipo: Complementos de Formación
Créditos: 2.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Objetivos
Revisar los conocimientos básicos necesarios de estadística matemática para abordar problemas de modelaje y análisis de datos.
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
Espacios de probabilidad. Independencia de eventos y probabilidad condicional. Fórmula Bayes. Variables Aleatorias. Funciones de distribución, de masa y densidad de probabilidad. Modelos paramétricos discretos y continuos. Regresión múltiple.
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Presentaciones teóricas de docencia síncrona acompañadas de material electrónico, como presentaciones digitales Actividades de e-learning Clases teórico-prácticas docencia síncrona Tutorías Trabajo en grupo Trabajo individual del alumno Exámenes parciales y trabajo
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 0
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 100
Calendario de Evaluación Continua
Bibliografía básica
  • Jason Brownlee. Probability for Machine Learning. Machine Learning Mastery. 2020
  • Kevin Patrick Murphy. Machine Learning: A Probabilistic Perspective . MIT Press. 2012

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.