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Consulta de los datos generales Descripción Información previa a la matrícula Objetivos y competencias Contenidos Consulta de los recursos de aprendizaje de los que dispone la asignatura Recursos de aprendizaje y herramientas de apoyo Informaciones sobre la evaluación en la UOC Consulta del modelo de evaluación | ||||||||||
ATENCIÓN: Esta información recoge los apartados del plan docente de la asignatura durante el último semestre con docencia. Al iniciar el periodo de matrícula, podrás consultar el calendario y modelo de evaluación para el siguiente semestre en Trámites / Matrícula / Horarios de las pruebas de evaluación final. | ||||||||||
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. |
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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. |
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Las competencias generales del Máster que se ponen de manifiesto en esta asignatura son:
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En esta asignatura los contenidos se han estructurado en dos módulos. 2.2.5. Conclusiones 5.4. Salto de valles 5.4.1. Descripción del método 5.4.2. Ejemplo de aplicación 5.4.3. Análisis del método 5.5.6. Problemas con restricciones 5.5.7. Análisis del método
6. Aprendizaje profundo 6.1.1. Logros recientes 6.1.2. Causas 6.1.3. Arquitecturas 6.1.4. Bibliotecas 6.2. Redes neuronales 6.2.1. Componentes de una red neuronal 6.2.2. Funciones de activación 6.2.3. Entrenamiento de una red neuronal 6.2.4. Problemes de aprendizaje 6.2.5. Algunas soluciones 6.2.6. Aprendizaje profundo 6.3. Perceptrón multicapa 6.3.1. Idea 6.3.2. Ejemplo de MLP 6.4. Clasificación de imágenes con redes neuronales convolucionales (CNN) 6.4.1. Implementación de las CNN en Python utilizando las librerías Keras 6.5. Redes recurrentes 6.5.1. Idea 6.5.2. Programación 6.6. Otras arquitecturas 6.6.1. Autocodificadores 6.6.2. Aprendizaje por refuerzo 6.6.3. Sistemas generadores
7. Anexo: conceptos básicos de estadística |
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La asignatura se compone de los módulos didácticos en apoyo papel, que contienen ejercicios de autoevaluación con soluciones y actividades diversas. Este material se complementará con aquel que los consultores pongan al alcance de los estudiantes al aula de la asignatura. Se prevé también la creación de una aula de laboratorio para resolver las dudas correspondientes al lenguaje Python. |
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La Normativa académica de la UOC dispone que el proceso de evaluación se fundamenta en el trabajo personal del estudiante y presupone la autenticidad de la autoría y la originalidad de los ejercicios realizados. La falta de originalidad en la autoría o el mal uso de las condiciones en las que se hace la evaluación de la asignatura es una infracción que puede tener consecuencias académicas graves. El estudiante será calificado con un suspenso (D/0) si se detecta falta de originalidad en la autoría de alguna actividad evaluable (práctica, prueba de evaluación continua (PEC) o final (PEF), o la que se defina en el plan docente), ya sea porque ha utilizado material o dispositivos no autorizados, ya sea porque ha copiado de forma textual de internet, o ha copiado de apuntes, de materiales, manuales o artículos (sin la citación correspondiente) o de otro estudiante, o por cualquier otra conducta irregular. La calificación de suspenso (D/0) en la evaluación continua (EC) puede conllevar la obligación de hacer el examen presencial para superar la asignatura (si hay examen y si superarlo es suficiente para superar la asignatura según indique este plan docente). Cuando esta mala conducta se produzca durante la realización de las pruebas de evaluación finales presenciales, el estudiante puede ser expulsado del aula, y el examinador hará constar todos los elementos y la información relativos al caso. Además, esta conducta puede dar lugar a la incoación de un procedimiento disciplinario y la aplicación, si procede, de la sanción que corresponda. La UOC habilitará los mecanismos que considere oportunos para velar por la calidad de sus titulaciones y garantizar la excelencia y la calidad de su modelo educativo. |
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