|
Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
| Máster Universitario en Intelixencia Artificial |
 Asignaturas |
| Aprendizaxe Automática I |
| Resultados de aprendizaxe |
| Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
| Asignatura | Aprendizaxe Automática I | Código | 614544012 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Mestrado Oficial | 1º cuadrimestre |
Primeiro | Obrigatoria | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias / Resultados do título | ||
| Capacidade para identificar se un problema se pode resolver mediante unha técnica de aprendizaxe automática. | AM12 |
BM2 BM3 BM4 BM8 |
CM4 CM7 CM8 CM9 |
| Obter a capacidade de escoller a técnica de aprendizaxe máis adecuada para un problema en función da natureza dos datos. | AM11 AM15 |
BM2 BM6 BM7 BM9 |
CM3 CM8 |
| Capacidade para deseñar e desenvolver un modelo de aprendizaxe nun entorno de programación real. | AM10 AM15 |
BM5 BM6 BM7 BM8 BM9 |
CM3 CM7 CM9 |
| Dominar os diferentes modelos de aprendizaxe e ser capaz de aplicalos a problemas do mundo real. | AM11 AM15 |
BM2 BM3 BM7 |
CM3 CM8 |
| Coñecer e comprender a diferenza entre problemas de clasificación e regresión. | AM10 AM11 |
BM3 BM6 BM8 |
|
| Comprender como comparar os resultados de diferentes tipos de aprendizaxe automática. | AM10 AM12 AM15 |
BM7 BM9 |
CM4 CM8 CM9 |
|
