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Guía de aprendizaje

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Autores: Ricardo Aler Mur, Fernando Fernández Rebollo, Raquel Fuentetaja Pizan, David Quintana Montero

 

  Bloques temáticos   Tiempo previsto de aprendizaje Materiales de estudio y lectura básicos Materiales
complementarios
  Prácticas   Pruebas de evaluación
Introducción 0.5 horas

MC-F-001 (PDF)

LO-B-001

OR-F-001, OR-B-001, OR-E-002

Programación Automática deductiva y síntesis de programas funcionales (método de Summers) 1.5h

MC-F-002 (PDF)

LO-B-002 LO-B-004 LO-B-005

Learning by example / Learning by demonstration 1.5h

MC-F-003 (PDF)

LO-B-003

Behavioral cloning (aprendizaje por imitación) 1.5h

MC-F-004 (PDF)

LO-B-006 LO-B-007 LO-B-008

OR-B-002 OR-B-003
Programación Genética 2h MC-F-005 (PDF) OR-E-005, OR-E-011
Probabilistic Incremental Program Evolution (PIPE) y Automatic Design of Algorithms Through Evolution (ADATE) 1.5h

MC-F-006 (PDF)


LO-B-010

OR-E-004, OR-E-006
Aprendizaje evolutivo de autómatas de estado finito (FSAs) y Learning Classifier Systems (LCSs) 1.5h

MC-F-007 (PDF)

LO-B-015 LO-B-016
LO-B-017

OR-E-012, OR-E-008, OR-E-009, OR-E-010
Programación Lógica Inductiva y Aprendizaje Relacional 3h MC-F-008 (PDF)
Introducción al Aprendizaje por Refuerzo 1.5h

MC-F-009 (PDF)

OR-E-007

 

PE-AS-001 (PDF)
Aprendizaje por Refuerzo 2h

MC-F-010 (PDF)

LO-B-014

PE-CP-001 (PDF)
Reutilización Probabilística de Políticas 3h

MC-F-011 (PDF)

LO-B-013

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