Aprendizaje Automático
Presentación
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 Imagen cortesía de Magdalena Ladrón de Guevara |
Aprendizaje Automático
FERNANDO FERNÁNDEZ REBOLLO
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13 sesiones de 1,5 horas de teoría
13 sesiones de 1,5 horas de prácicas en laboratorio>
39 horas totales
PRERREQUISITOS Y CONOCIMIENTOS PREVIOS RECOMENDADOS
Programación, Lógica computacional, Inteligencia Artificial, Estadística.
DESCRIPCIÓN GENERAL DEL CURSO
Esta asignatura presenta una visión general del aprendizaje automático. Durante el curso, se estudian los principales métodos, incluyendo aprendizaje supervisado, no supervisado y aprendizaje por refuerzo. Además, se incluyen ejercicios y pruebas prácticas que permiten afianzar los conocimientos.
OBJETIVOS: CONOCIMIENTOS Y CAPACIDADES
- Comprensión de las técnicas básicas de aprendizaje automático
- Utilización práctica de las técnicas básicas en problemas reales
- Análisis de las tareas más adecuadas para cada técnica
MATERIAL DOCENTE
En cuanto a las clases de teoría, se incluyen las transparencias de cada uno de los temas.
En cuanto a las prácticas, se incluyen los tutoriales y prácticas a desarrollar durante 14 semanas, utilizando distintas herramientas disponibles.
ACTIVIDADES DE EVALUACIÓN O TAREAS PRÁCTICAS
Se incluyen diversos ejercicios de examen.