Temas Subtemas
1.- Introducción á aprendizaxe 1.1.- Ámbitos e tipos de problemas
1.2.- Características xerais.
1.3.- Precisión e dimensionalidade
2.- Aprendizaxe Estatística 2.1.- Discriminantes lineais
2.2.- Outros discriminantes
3.- Árbores de decisión 3.1.- Obxectivo da IA simbólica
3.2.- Xeneralidades
3.3.- Árbores de decisión
3.4.- Medidas de rendemento
4.- Redes Neuronais Artificiais 4.1.- Conceptos básicos
4.2.- O perceptrón
4.3.- Redes profundas e outros modelos
5.- Kernels 5.1.- Nomenclatura e definicións
5.2.- SVMs lineais
5.3.- SVMs non lineais
6.- Aprendizaxe non supervisado e semisupervisado 6.1.- Análise clúster
6.2.- Aprendizaxe por reforzo
7.- Metodoloxía experimental e análise de datos e resultados 7.1.- Extracción e selección de características
7.2.- Preprocesado de datos
7.3.- Deseño experimental
7.4.- Estimación do erro
7.5.- Selección de modelos