Aprendizaje computacional Código:  75.583    :  6
Consulta de los datos generales   Descripción   La asignatura en el conjunto del plan de estudios   Campos profesionales en el que se proyecta   Conocimientos previos   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  
Este es el plan docente de la asignatura para el segundo semestre del curso 2023-2024. Podéis consultar si la asignatura se ofrece este semestre en el espacio del campus Más UOC / La universidad / Planes de estudios). Una vez empiece la docencia, tenéis que consultarlo en el aula. El plan docente puede estar sujeto a cambios.
La motivación principal de esta asignatura es la de dar a conocer el aprendizaje automático y como se sitúa dentro de la Inteligencia Artificial como disciplina y entender que son los agentes y los sistemas multiagente.

En Inteligencia Artificial se dio una visión general de la Inteligencia Artificial y se presentaron algunos de los métodos y técnicas llamados clásicos, como son la resolución de problemas, la búsqueda y los sistemas basados en el conocimiento, también se vieron técnicas más avanzadas de razonamiento aproximado. 

En esta asignatura se profundizará mucho más en el problema del aprendizaje automático (machine learning), cubriendo los temas del aprendizaje no supervisado (clustering) y supervisado (clasificación). En especial, se hará hincapié en algoritmos del estado del arte como Support Vector Machines, ensemble de clasificadores o redes neuronales.

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La asignatura se enmarca como continuación lógica de Inteligencia Artificial, dentro del itinerario de Computación.

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La asignatura tiene un carácter práctico y proporciona las habilidades necesarias para que los estudiantes se enfrenten a problemas de la vida real que deben ser resueltos mediante el aprendizaje estadístico. El estudiante podrá adquirir competencias importantes para una actividad ligada a la innovación e investigación en áreas de análisis y explotación de datos.

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Es recomendable, aunque no pre requisito, tener conocimientos elementales de Álgebra Lineal y estadística.

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Es recomendable haber superado Inteligencia Artificial del grado en Informática.

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Competencias de grado

− Capacidad para utilizar los fundamentos matemáticos, estadísticos y físicos y comprender los sistemas TIC
− Capacidad para analizar un problema en el nivel de abstracción adecuado a cada situación y aplicar las habilidades y conocimientos adquiridos para abordarlo y resolverlo.
− Capacidad para conocer las tecnologías de comunicaciones actuales y emergentes y saberlas aplicar, convenientemente, para diseñar y desarrollar soluciones basadas en sistemas y tecnologías de la información
− Capacidad para proponer y evaluar diferentes alternativas tecnológicas y resolver un problema concreto


Competencias específicas

− Capacidad para utilizar la tecnología de aprendizaje automático más adecuada para un determinado problema.
− Capacidad para evaluar el rendimiento de los diferentes algoritmos de resolución de problemas mediante técnicas de validación cruzada.

Objetivos

Los objetivos que pretende la asignatura son:

1.      Entender que es el aprendizaje en la Inteligencia Artificial.
2.      Distinguir entre los diferentes tipos y métodos de aprendizaje.
3.      Conocer los conceptos generales de los agentes y su clasificación.
4.      Entender en qué tipo de problemas es apropiado utilizar un sistema multiagente.
5.      Aprender algunos mecanismos comunicación y cooperación entre agentes.
6.      Aplicar las técnicas estudiadas a un caso concreto.

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Módulo didáctico 1. Aprendizaje

1. Introducción
1.1. Algoritmos genéticos para el ajuste de sistemas difusos
1.2. Una clasificación de las técnicas de aprendizaje
1.3. El sesgo y la varianza

2.- Extracción de características
2.1.    Conjuntos de entrenamiento y espacios de características.
2.2.    Taxonomía de los algoritmos de extracción de características
2.3.    Selección de características
2.4. Extracción de características
2.4.1.  Análisis de componentes principales
2.4.2.  Análisis discriminante lineal (ADL)

3. Aprendizaje no supervisado
3.1. Algoritmos de categorización: introducción
3.2. Particiones y particiones difusas de objetos
3.3. Jerarquías de objetos

4. Aprendizaje supervisado
4.1. Métodos basados en métodos de categorización
4.2. Máquinas de vectores de soporte
4.3. Descripciones lógicas de conceptos
4.4. Árboles de decisión
4.5. Combinación de métodos
4.6. Redes neuronales

5. Representación del conocimiento y aprendizaje
5.1. Programación lógica inductiva

Módulo didáctico 2. Agentes y sistemas multiagente

1. Agentes inteligentes
1.1. Características de un agente
1.2. Agentes deliberativos frente a agentes reactivos
1.3. Tipos de agentes

2. Sistemas multiagente
2.1. Ventajas de los sistemas multiagente
2.2. Técnicas de comunicación
2.3. Foundation for Intelligent Physical Agents
2.4. Ontologías
2.5. Cooperación entre agentes

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Aunque no se requiere usar ningún Software específico, se proporcionaran en aula guías o demos de aplicaciones concretas relacionadas con las actividades de evaluación continua (Software WEKA o de diseño de agentes móviles).

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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.

Se calificará al estudiante 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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Esta asignatura se puede superar a partir de la evaluación continua (EC), cuya nota final se cruza con la calificación de una prueba de síntesis (PS). Es necesario realizar las actividades prácticas obligatorias (Pr) cuya nota se cruza con la nota de evaluación continua . El resultado de este cruce entre la EC y la Pr se cruza a su vez con la nota de la PS para obtener la nota final de la asignatura. Para hacer la PS es necesario haber superado la FC. La fórmula de acreditación de la asignatura es la siguiente: (EC+Pr) + PS

 
 

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