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Facultad de Informática
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Máster Universitario en Intelixencia Artificial
 Asignaturas
  Aprendizaje Automático II
   Metodologías
Metodologías Descripción
Sesión magistral Los contenidos de la asignatura se impartirán de manera indistinta entre las clases expositivas las clases interactivas. La realización de todas las actividades propuestas es necesaria, al igual que la asistencia a todas las clases (expositivas e interactivas) para superar la asignatura.

Clases Expositivas (teoría): consistirán en la explicación de los diferentes apartados del programa de la asignatura, con la ayuda de medios electrónicos (presentaciones, vídeos, etc.).
Seminario Estudio de casos: se podrán plantear al alumnado escenarios de trabajo, reales o ficticios, que presenten determinadas problemáticas. El alumnado deberá aplicar los conocimientos teórico-prácticos de la asignatura para buscar una solución a la cuestión o cuestiones planteadas. Como norma general, el estudio de casos se realizará en grupos. Los distintos grupos de trabajo expondrán y pondrán en común sus soluciones.
Prácticas a través de TIC Clases interactivas (prácticas): se plantearán diferentes problemas prácticos relacionados con el contenido de la asignatura para que el alumno resuelva de forma individual o en grupos.

Aprendizaje por proyectos: se podrá plantear al alumnado proyectos prácticos cuyo alcance requiera que se le dedique un parte importante de la dedicación total del alumno a la asignatura.

Trabajo autónomo: el alcance y objetivos de los proyectos, casos de uso y/o problemas prácticos podrán requerir del trabajo autónomo por parte de alumnado, aunque con la tutela del profesorado.
Prueba mixta Una prueba mixta que puede contener preguntas tipo test, preguntas de respuesta corta o preguntas de desarrollo. Va a evaluar la parte teórica de la asignatura y puede contener preguntas sobre el contenido de los seminarios o ejercicios prácticos
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