| Competencias do título |
| Código | Competencias do título |
| A2 | CE2 - Definir, avaliar e seleccionar a arquitectura e o software máis axeitado para resolver un problema no campo da Bioinformática |
| A3 | CE3 - Analizar , deseñar , desenvolver, implementar , verificar e documentar solucións software eficientes sobre a base dun coñecemento adecuado das teorías, modelos e técnicas actuais no eido da Bioinformática |
| A4 | CE4 - Capacidade para adquirir, obter, formalizar e representar o coñecemento humano nunha forma computable para a resolución de problemas mediante un sistema informático en calquera ámbito de aplicación, particularmente os relacionados con aspectos de computación, percepción e actuación en aplicacións Bioinformáticas |
| A6 | CE6 – Capacidade para identificar as ferramentas software e fontes de datos de bioinformática máis relevantes, e adquirir destreza no seu uso |
| B1 | CB6 – Posuír e comprender o coñecemento que fornecen unha base ou oportunidade de orixinalidade no desenvolvemento e / ou aplicación de ideas, a miúdo nun contexto de investigación. |
| B2 | CB7 - Que os estudantes saiban aplicar os coñecementos adquiridos e a súa capacidade de resolución de problemas en contornas novas ou pouco coñecidas dentro de contextos máis amplos (ou multidisciplinares) relacionados coa súa área de estudo |
| B3 | CB8 – Que os estudantes sexan capaces de integrar coñecementos e xestionar a complexidade de formular xuízos en base a información que, sendo incompleta ou limitada, inclúa reflexións sobre as responsabilidades sociais e éticas relacionadas coa aplicación dos seus coñecementos e xuízos |
| B6 | CG1 - Buscar e seleccionar a información útil necesaria para resolver problemas complexos, manexando con soltura as fontes bibliográficas do campo |
| B7 | CG2 - Manter e estender enfoques teóricos fundados para permitir a introdución i explotación de tecnoloxías novas e avanzadas |
| C1 | CT1 - Expresarse correctamente, tanto de xeito oral como escrito, nas linguas oficiais da comunidade autónoma |
| C3 | CT3 - Utilizar as ferramentas básicas das tecnoloxías da información e as comunicacións (TIC) necesarias para o exercicio da súa profesión e para a aprendizaxe ao longo da súa vida |
| C6 | CT6 - Valorar criticamente o coñecemento, a tecnoloxía e a información dispoñibles para resolver os problemas cos que deben enfrontarse |
| Resultados de aprendizaxe | |||
| Resultados de aprendizaxe | Competencias do título | ||
| Conocer y comprender los paradigmas y aspectos más relevantes del tratamiento de datos en bioinformática | AP4 |
BP1 BP7 |
CP6 |
| Conocer los principales métodos de aprendizaje a partir de datos, saber qué tipos principales existen y saber cómo aplicarlos. | AP2 AP3 AP4 AP6 |
BP1 BP2 BP3 BP6 |
CP1 CP3 CP6 |
| Conocer los métodos de reducción de dimensionalidad | AP3 AP4 |
BP1 BP3 BP7 |
CP6 |
| Saber cómo debe evaluarse un modelo basado en datos | AP2 AP3 AP6 |
BP3 |
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| Conocer las plataformas y las herramientas disponibles en el campo de la Inteligencia Computacional. | AP2 AP3 AP6 |
BP2 |
CP3 CP6 |
| Contidos |
| Temas | Subtemas |
| TEMA 1: Introducción al aprendizaje | 1.1. Areas de aplicación y tipos de problemas 1.2. Características de los sistemas de aprendizaje 1.3. Perspectiva general de las distintas aproximaciones y tipos de aprendizaje |
| TEMA 2: Teoría del aprendizaje computacional: estimación del error real, dimensión V-C |
2.1. El problema de la precisión. 2.2. La dimensión Vapnik-Chervonenkis 2.3. La maldición de la dimensionalidad |
| TEMA 3: Aprendizaje estadístico | 3.1. El discriminante lineal de Fisher 3.2. Otros tipos de discriminantes 3.3. Análisis cluster |
| TEMA 4: Aprendizaje basado en árboles de decisión | 4.1. Objetivo de la IA simbólica 4.2. Generalidades de los algoritmos de aprendizaje en IA simbólica 4.3. Listas de decisión 4.4. Inducción de reglas (AQ) 4.5. Árboles de decisión (Quinlan) 4.6. Medidas de rendimiento: entropía e información mutua |
| TEMA 5: Redes de neuronas artificiales | 5.1. Conceptos básicos 5.2. El Perceptrón multicapa 5.3. Otros modelos |
| TEMA 6: Aprendizaje basado en kernels | 6.1. Nomenclatura y definiciones previas 6.2. SVMs lineales 6.3. SVMs no lineales |
| TEMA 7: Métodos de aprendizaje no supervisados | . |
| TEMA 8: Aprendizaje semisupervisado. | 8.1 Aprendizaje por refuerzo |
| TEMA 9: Métodos de reducción de la dimensión | 9.1. Extracción de características 9.2. Selección de características |
| TEMA 10: Metodología experimental y análisis de resultados | 10.1. Diseño experimental 10.2. Preprocesado de datos 10.3. Métodos para la estimación del error 10.4. Métodos de selección de modelos |
| Planificación | ||||
| Metodoloxías / probas | Competencias | Horas presenciais | Horas non presenciais / traballo autónomo | Horas totais |
| Sesión maxistral | A2 A3 A4 B1 B3 B7 C6 | 14 | 21 | 35 |
| Prácticas de laboratorio | A2 A3 A4 A6 B2 C3 | 25 | 25 | 50 |
| Investigación (Proxecto de investigación) | A2 A3 A4 A6 B1 B2 B3 B6 C3 C6 | 0 | 29 | 29 |
| Presentación oral | B3 C1 C6 | 3 | 3 | 6 |
| Proba obxectiva | A2 A3 A4 A6 B2 C1 C6 | 2 | 18 | 20 |
| Atención personalizada | 10 | 0 | 10 | |
| *Os datos que aparecen na táboa de planificación son de carácter orientativo, considerando a heteroxeneidade do alumnado | ||||
| Metodoloxías |
| Metodoloxías | Descrición |
| Sesión maxistral | Exposición oral de los contenidos que conforman el marco teórico de la materia, complementada con el uso de medios audiovisuales y la introducción de algunas preguntas dirigidas a los estudiantes, con el objetivo de transmitir conocimiento así como de estimular el razonamiento crítico del estudiante. |
| Prácticas de laboratorio | Actividad que permitirá a los estudiantes familiarizarse con las herramientas, plataformas y conjuntos de datos más comunes en el ámbito del aprendizaje computacional. El objetivo es que apliquen y asimilen efectivamente los contenidos teóricos a través de la realización de actividades de carácter práctico, tales como demostraciones, ejercicios, experimentos, simulaciones e investigaciones. |
| Investigación (Proxecto de investigación) | Se realizarán tres trabajos relacionados con los bloques principales de la materia: técnicas de aprendizaje básicas, técnicas avanzadas y técnicas de selección y extracción de características. Consistirán en actividades de carácter práctico a través de las cuales se plantean situaciones que requieren al estudiante identificar el problema objeto de estudio, formularlo con precisión, desarrollar los procedimientos pertinentes, aplicar las técnicas vistas en clase, interpretar los resultados y sacar las conclusiones oportunas del trabajo realizado. Incluye sesiones periódicas con el profesor para el seguimento. |
| Presentación oral | Al finalizar cada proyecto de investigación los estudiantes deben preparar una sencilla presentación con los principales resultados, conclusiones y aportaciones y exponer el trabajo realizado en el aula. |
| Proba obxectiva | Prueba escrita utilizada como actividad final de la materia para la evaluación del aprendizaje. |
| Atención personalizada |
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| Avaliación | |||
| Metodoloxías | Competencias | Descrición | Cualificación |
| Investigación (Proxecto de investigación) | A2 A3 A4 A6 B1 B2 B3 B6 C3 C6 | Trabajo en grupo que abordará cada uno de los temas de la materia. Se realizará en diversas fases a lo largo del curso y supone una evaluación completa y contínua sobre todos los aspectos teóricos y prácticos de la asignatura. Incluye también un seguimiento de participación activa por parte del estudiante. Las condiciones y contenido concreto se detallarán durante el curso. No se podrá aprobar la asignatura si se obtiene una puntuación inferior a 4 en este apartado. |
98 |
| Presentación oral | B3 C1 C6 | Periódicamente se establecen sesiones de presentación y discusión de los detalles del proyecto de investigación, los resultados obtenidos y las conclusiones extraídas. Es obligatoria para poder aprobar el proyecto de investigación e influye en la calificación final de éste, pero no se puntúa al margen de la nota otorgada al proyecto. |
1 |
| Proba obxectiva | A2 A3 A4 A6 B2 C1 C6 | Prueba escrita utilizada para la evaluación del aprendizaje de todos o algunos de los temas de la materia; siguiendo la normativa académica el profesor podrá eximir de la presentación al examen a aquellos estudiantes que superasen la materia mediante otros sistemas de evaluación. Esta prueba será OBLIGATORIA para los estudiantes que obtengan una puntuación en el intervalo [4,5) en el proyecto de investigación. En este caso, la nota final será la media entre la calificación de esta prueba y la del proyecto. |
1 |
| Observacións avaliación | |||
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OTRAS NORMAS DE EVALUACIÓN DE LA ASIGNATURA
- La asistencia a las clases de prácticas son obligatorias para aprobar la asignatura. - En caso de matrícula a tiempo parcial se elimina la obligatoriedad de la asistencia a las clases de prácticas, pero no a las presentaciones orales de los trabajos entregados. - La nota del proyecto de investigación para las dos oportunidades del curso será la obtenida en la primera oportunidad de Junio. No habrá entrega de proyectos para la segunda oportunidad de Julio, excepto para los proyectos suspensos. - Un alumno se considerará presentado en una convocatoria si hace la entrega COMPLETA del proyecto. |
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| Fontes de información |
| Bibliografía básica |
Alpaydin, E. (2004). Introduction to Machine Learning. The MIT Press
Nilsson, N. J. (1996). Introduction to Machine Learning. Draft of Incomplete Notes. http://robotics.stanford.edu/people/nilsson/mlbook.html
Mitchell, T. (1997). Machine Learning. WCB/McGraw-Hill
Michie, D., Spiegelhalter, D. J., Taylor, C. C., (editores) (1994). Machine Learning: Neural and statistical classification. Ellis Horwood
Bishop, C. (1996). Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press |
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| Bibliografía complementaria | |
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| Recomendacións | ||
| Materias que se recomenda ter cursado previamente | ||
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| Materias que se recomenda cursar simultaneamente | ||
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| Materias que continúan o temario | |
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| Observacións | |