|
Guía DocenteCurso Facultade de Informática |
| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Aprendizaxe Automática III |
| Resultados de aprendizaxe |
|
|
| Datos Identificativos | 2021/22 | |||||||||||||
| Asignatura | Aprendizaxe Automática III | Código | 614G02026 | |||||||||||
| Titulación |
|
|||||||||||||
| Descriptores | Ciclo | Período | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grao | 2º cuadrimestre |
Terceiro | Obrigatoria | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias do título | ||
| Coñecer e saber aplicar técnicas avanzadas de preprocesado de datos, incluindo as de redución da dimensión ou de tratamiento de valores ausentes | A24 |
B3 B8 B9 |
C4 |
| Coñecer as técnicas máis representativas de aprendizaxe para os problemas clásicos de clasificación, regresión e agrupación, e outros menos clásicos como problemas de ordenación, problemas de unha clase ou multitarea | A24 |
B3 B8 B9 |
C4 |
| Coñecer as técnicas máis representativas e actuais de aprendizaxe non supervisado, semisupervisado e supervisado, con e sen reforzo | A24 |
B3 B8 B9 |
C4 |
| Identificar as técnicas apropiadas de análise de datos segundo o problema | A25 |
B2 B3 B4 B7 B8 B10 |
C1 |
| Manexar as ferramentas e contornas de traballo máis actuais no ámbito da aprendizaxe automática | A26 |
C1 |
|
|
