| Grao en Enxeñaría Informática |
 Asignaturas |
| Aprendizaje Automático |
| Contenidos |
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| Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
| Asignatura | Aprendizaje Automático | Código | 614G01038 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grado | 2º cuatrimestre |
Tercero | Optativa | 6 | ||||||||||
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| Tema | Subtema |
| Tema 1: Introducción | 1.1. Introducción al Aprendizaje automático 1.2. Paradigmas de Aprendizaje 1.3. Aprendizaje Inductivo 1.4. Teoremas No Free Lunch |
| Tema 2: Aprendizaje supervisado |
2.1. Introducción 2.2. Máquinas de soporte vectorial 2.3. Árboles y Reglas de Decisión 2.4. Regresión. Árboles de Regresión 2.5. Aprendizaje Bayesiano 2.6. Aprendizaje basado en Instancias 2.7. Redes de neuronas artificiales 2.8. Evaluación 2.9. Metaclasificadores |
| Tema 3: Aprendizaje no supervisado | 3.1. Aprendizaje no supervisado: agrupación 3.2. Redes de neuronas no supervisadas |
| Tema 4: Aprendizaje por refuerzo | 4.1. Procesos de Decisión de Markov 4.2. Aprendizaje por Refuerzo |
| Tema 5: Deep Learning | 5.1. Introducción 5.2. Redes convolucionais 5.3. Modelos avanzados |
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