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Autor: Ricardo Aler
Programa de la asignatura: Temas que forman parte de la asignatura.
  1. Introducción
  2. Herramientas de IA para programación automática: Programación Genética (PG)
    1. Introducción: Funciones y terminales. Operadores genéticos. Fitness. Modelo generacional y steady-state
    2. Esfuerzo computacional y aceleración de la PG
    3. Evolución automática de subrutinas
    4. Programación Genética con variables y bucles
    5. Aplicación de Programación Genética a Robosoccer
    6. PG embrionaria. Aplicación al diseño de circuitos y la computación cuántica
    7. Temas avanzados: control del bloat, gramáticas, modelo de corrutinas y nuevos operadores genéticos
  3. Herramientas de IA para minería de datos y aprendizaje automático
    1. Introducción a la minería de datos. Clasificación, regresión, asociación y clustering. Algoritmos. Selección de atributos.
    2. Evaluación de los modelos minados. Sobreadaptación.
    3. Minería de Textos
    4. Introducción a Weka (el Experimenter, el Knowledge Flow)
    5. Aplicación al interfaz cerebro-ordenador
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