Este curso pone a disposición del estudian

te un conjunto de técnicas avanzadas de

Inteligencia Artificial destinadas a solucionar problemas de aparición frecuente en la

ingeniería computacional. Así pues, el curs

o tiene una doble vertiente: por un lado se

presenta la teoría que perm

ite modelar el aprendizaje computacional, es decir,

conseguir que las máquinas aprendan y tome

n decisiones a partir de ejemplos que las

personas han proporcionado. Por otra parte,

el curso tiene un enfoque muy práctico,

donde se pretende aplicar la teoría para da

r soluciones a problemas de clasificación de

datos textuales y visuales, ranking de co

ntenidos, y problemas derivados de la

percepción.

Competencia

Específica

Resultados de aprendizaje

-

Conoce los principales problemas asoc

iados al aprendizaje computacional:

clasificación, clustering, extracción de

características, ranking y recomendación.

-

Conoce los distintos métodos de cl

asificación automática de datos.

-

Conoce los distintos algoritmos

de aprendizaje no supervisado

-

Conoce y aplica algoritmos de ranking a

la presentación y búsqueda de datos,

especialmente textuales.

-

Conoce y sabe calcular medidas de precis

ión de los algoritmos de aprendizaje.

-

Sabe aplicar técnicas estadísticas de comp

aración de algoritmos

para su evaluación.

-

Conoce y aplica algoritmos de optimización a la minimización/maximización de

funciones objetivo, mediante técnicas analíticas o heurísticas.