• Descripción

La motivación principal de esta asignatura es la de dar a conocer el aprendizaje automático y como se sitúa dentro del campo de la Inteligencia Artificial.

En Inteligencia Artificial (Grado en Ingeniería Informática) se dio una visión general de la Inteligencia Artificial y se presentaron algunos de los métodos y técnicas denominados clásicos, como son la resolución de problemas y búsqueda y los sistemas basados en el conocimiento, también se vieron técnicas más avanzadas como son las redes neurales y el razonamiento aproximado. En la asignatura de Aprendizaje computacional se introdujeron los problemas del aprendizaje (supervisado y no supervisado) y sistemas multi agente. En esta asignatura se profundizará en problemas avanzados de aprendizaje, introduciendo los sistemas de extracción de características, los sistemas no lineales basados en Kernels o los procesos de optimización, siempre desde una vertiente práctica tocando ejemplos de problemas reales.

• Información previa a la matrícula

Se recomendable haber cursado las asignaturas de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Computacional del grado en Ingeniería Informática. También es muy recomendable haber superado la asignatura de prácticas de programación o equivalente en algún programa de informática. Si bien la asignatura no está pensada para tener una alta carga de programación, se darán por sabidos los conceptos más básicos de algorísmica.

• Objetivos y competencias

Las competencias generales del Máster que se ponen de manifiesto en esta asignatura son:

• Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en todos los ámbitos de la ingeniería en informática.
• Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la ingeniería en informática
• Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de solucionar problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
• Poseer habilidades para el aprendizaje continuado, autodirigido y autónomo.
• Capacidad para modelar, diseñar, definir la arquitectura, implantar, gestionar, operar, administrar y mantener aplicaciones, redes, sistemas, servicios y contenidos informáticos.
• Capacidad por asegurar, gestionar, auditar y certificar la calidad de los desarrollos, procesos, sistemas, servicios, aplicaciones y productos informáticos.
• Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos adelantados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de ingeniería.

Las competencias específicas de esta asingatura son:

• Entender que es el aprendizaje automático en el contexto de la Inteligencia Artificial.
• Distinguir entre los diferentes tipos y métodos de aprendizaje.
• Conocer los diferentes métodos de extracción de características sobre un conjunto de datos dado.
• Conocer los diferentes paradigmas de clasificación y sus puntos fuertes y débiles.
• Saber evaluar los algoritmos de clasificación y extraer conclusiones de su eficiencia, permitiendo seleccionar los más adecuados en cada caso.
• Aplicar las técnicas de búsqueda a un caso concreto

• Contenidos

• Consulta de los materiales de los que dispone la asignatura