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Asignaturas - Facultad de Informática de Barcelona - FIB - Universidad Politecnica de Cataluña - UPC - BarcelonaTech
Masters in Computer Science and Engineering
Grado en Ingeniería en informática
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IA - Prerrequisito para la EI
El objetivo de la asignatura es ofrecer una visión del área del aprendizaje automático dentro de la inteligencia artificial. Se tratarán técnicas y algoritmos que permiten a un sistema proponer un modelo basado en ejemplos y mejorar su rendimiento a partir de la experiencia. Como complemento se presentarán aplicaciones prácticas de su utilización en temas de análisis y minería de datos.
Alcance y necesidad del aprendizaje automático.
Conocimientos teóricos y prácticos de las diferentes áreas del aprendizaje automático.
Conocimiento sobre las aplicaciones actuales de las técnicas de aprendizaje automático.
Análisis de la necesidad de técnicas de aprendizaje automático para problemas complejos.
Uso de herramientas de aprendizaje automático.
Capacidad para resolver problemas aplicando los métodos científicos y de la ingeniería.
Capacidad para crear y usar modelos de la realidad.
Capacidad para diseñar, realizar experimentos y analizar los resultados.
Otras horas fuera del horario fijado
¿Qué es el aprendizaje? ¿Dónde y cuándo es útil y puede aplicarse? Definición y ejemplos introductorios. Clasificación de los métodos de aprendizaje.
Sistemas de inducción de reglas y árboles de decisión.
Aprendizaje basado en instancias y regresión local. Aprendizaje bayesiano, Naive Bayes y redes bayesianas. Aprendizaje inductivo no supervisado.
Perceptrones. Regresión no lineal i Perceptrón Multi-Capa. Redes de base radial. Redes de Kohonen. Redes de Hopfield. Aplicaciones.
Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje basado en explicaciones.
Horas adicionales dedicadas a la evaluación
Total horas de trabajo para el estudiante
La metodología consistirá en la exposición de la teoría en clases de teoría, la resolución de problemas en las clases de problemas y la aplicación práctica de los conceptos en las clases de laboratorio.
La evaluación consta de un examen final, problemas hechos durante el curso y una nota de laboratorio. El examen final se enfocará en evaluar los conocimientos teóricos de la asignatura. La nota de laboratorio se obtendrá de la evaluación de los informes realizados con un conjunto de prácticas de laboratorio que se desarrollarán a lo largo del curso. La nota de problemas se obtendrá mediante la entrega de pequeños problemas propuestos durante el curso.
El cálculo de la nota final se hará de la siguiente manera:
Nota final= Nota Examen * 0.4 + Nota Problemas * 0.3 + Nota Laboratorio * 0.3
Tom M. Mitchell Machine learning, The McGraw-Hill Companies, 1997.
Ian H. Witten, Eibe Frank Data mining : practical machine learning tools and techniques with java implementations, Morgan Kaufmann Publishers, 1999.
John Hertz, Anders Krogh, Richard G. Palmer Introduction to the theory of neural computation, Addison-Wesley, 1991.
Robert Hecht-Nielsen Neurocomputing, Addison-Wesley, 1990.
José Hernández Orallo, Mª José Ramírez Quintana, Cèsar Ferri Ramírez Introducción a la minería de datos, Pearson, 2004.
G. Briscoe, T. Caelli A compendium of machine learning, Ablex Pub. Corp, 1996.
Pat Langley Elements of machine learning, Morgan Kaufmann Pub.,, 1996.
Usama M. Fayyad ... [et al.], [editors] Advances in knowledge discovery & data mining, AAA/MIT Press, 1996.
Ethem Alpaydin Introduction to machine learning, MIT Press, 2004.
Los alumnos deberán haber cursado anteriormente la asignatura de Inteligencia Artificial.
Acceso a los estudios
Plan de estudios Grado
Trabajo de Fin de Grado
Ingeniería Técnica en Informática de Gestión
Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas
Proyecto final de carrera
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