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Herramientas de la Inteligencia Artificial, 2010

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Autor: Ricardo Aler
El objetivo principal de esta asignatura es utilizar algunas de las herramientas más importantes de la Inteligencia Artificial en problemas reales. Esta asignatura se centra menos en la fundamentación teórica de los algoritmos y más en el uso de herramientas concretas en casos prácticos
Imagen Curso HIA

aler mur, ricardo

estébanez tascón, César

Departamento de Informática.
Universidad Carlos III de Madrid.

Área: Inteligencia Artificial.
Quinto curso.
Titulación: Ingeniería Informática.

Septiembre de 2010.

Imagen cortesía de Santiago Koval

21 horas de teoría y 21 horas de laboratorio.
Tiempo total previsto de aprendizaje: 42 horas.

 

PRERREQUISITOS Y CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS

Es conveniente, aunque no imprescindible, tener conocimientos de minería de datos, aprendizaje automático y la computación evolutiva..

 

DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ASIGNATURA

El objetivo principal de esta asignatura es utilizar algunas de las herramientas más importantes de la Inteligencia Artificial en problemas reales. Esta asignatura se centra menos en la fundamentación teórica de los algoritmos y más en el uso de herramientas concretas en casos prácticos.

 

OBJETIVOS: CONOCIMIENTOS Y CAPACIDADES

  1. Conocer los conceptos básicos de la minería de datos y el aprendizaje automático
  2. Conocer los dominios de aplicación más importantes de la minería de datos
  3. Utilizar de manera práctica herramientas de minería de datos
  4. Conocer los conceptos más importantes de programación automática
  5. Utilizar de manera práctica herramientas de programación genética

 

 

MATERIAL DOCENTE

Se aportan las transparencias de clase, así como enlaces a libros o artículos a usar en la asignatura. También se aporta un enlace a la herramienta de programación genética ProGen, desarrollada en la propia universidad y tutoriales de uso tanto de ProGen como de Weka.

 

ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN O TAREAS PRÁCTICAS

La asignatura tiene 2 bloques principales: Programación Genética y Minería de Datos. Cada uno de los bloques requiere de la realización de una práctica por parte del alumno (se aportan ejemplos de prácticas tanto de programación genética como de minería de datos). También se aportan ejemplos de exámenes de respuestas cortas.

 

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