Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
![]() |
![]() |
![]() |
|
|
Identifying Data | 2024/25 | |||||||||||||
Subject | Machine Learning III | Code | 614G02026 | |||||||||||
Study programme |
|
|||||||||||||
Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
Graduate | 2nd four-month period |
Third | Obligatory | 6 | ||||||||||
|
Methodologies | Competencies / Results | Description | Qualification |
Objective test | A24 A25 B2 B3 B4 B7 B8 B9 C1 C4 | Preguntas sobre os contidos da asignatura (que poden ser de tipo test ou problemas para resolver), baseada nas distintas técnicas avanzadas de aprendizaxe automática e as súas aplicacións. | 40 |
Collaborative learning | A24 A25 B2 B3 B4 B7 B8 B10 C1 C4 | Traballos en grupo e individuais que poderán facer nas horas de ensino non presencial para profundizar nos contidos da materia | 10 |
Supervised projects | A24 A25 A26 B2 B3 B4 B7 B9 B10 C1 | Os alumnos deberán desenvolver proxectos de análise de datos sobre problema reais aplicando as técnicas de aprendizaxe automática aprendidas na asignatura. | 50 |
Assessment comments | |||
Para superar a materia, o alumno deberá obter unha calificación mínima de 5 sobre 10 no resultado de combinar as calificacións da proba obxectiva, da aprendizaxe colaborativa, e dos traballos tutelados. Ademáis, o alumno deberá obter unha nota mínima de 4 sobre 10 puntos na proba obxectiva. Se non obtén esta nota mínima, a nota da materia será a correspondente á nota da proba obxectiva. Segunda oportunidade e convocatorias posteriores Na segunda oportunidade, mantense a nota obtida nos traballos tutelados. Aqueles/as estudantes que teñan que incorrer a esta oportunidade deberán realizar a proba obxectiva cos mesmos criterios de avaliación que na primeira oportunidade. Opcionalmente, con respecto aos traballos tutelados, habilitarase unha avaliación adicional para eles. A cualificación desta avaliación substituirá a nota dos traballos tutelados da primeira oportunidade. Presentarse á dita avaliación implica a perda da cualificación anterior independentemente de que esta fora superior.
No caso de suspender a asignatura, os traballos tutelados con nota igual ou superior a 5 gardaranse para o curso posterior con calificación de aprobado (5). En cada curso, o alumno terá a opción de entregar unha nova práctica que sustituiría a nota da anterior. Os traballos non se gardarán máis de un curso.
Todos os aspectos relacionados con “dispensa académica”, “dedicación ao estudo”, “permanencia” e “fraude académica” rexeranse de acordo coa normativa académica vixente da UDC.
Titorías A maiores, as titorias considéranse unha parte importante dentro do desenvolvemento da asignatura. Están orientadas de tal maneira que os/as estudantes teñan e/ou poidan consultar distintas cuestións como: 1. Posibilidades de desenvolvemento profesional 2. Problemas no desenvolvemento das prácticas 3. Maneiras de enfocar/organizar as prácticas 4. Resolución de dubidas sobre as cuestións teóricas
Debido a configuración baseada na non presencialidade das mesmas por parte dos centros, pedirase ós/ás estudantes que soliciten cita ós profesores responsables para realizar videochamadas por Teams dentro dos horarios de titorías do profesorado establecidos en espazos.udc.es. |
|