| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Asignaturas |
| Aprendizaje Automático a Gran Escala |
| Metodologías |
| Datos Identificativos | 2023/24 | |||||||||||||
| Asignatura | Aprendizaje Automático a Gran Escala | Código | 614G02032 | |||||||||||
| Titulación |
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| Descriptores | Ciclo | Periodo | Curso | Tipo | Créditos | |||||||||
| Grado | 1º cuatrimestre |
Cuarto | Optativa | 6 | ||||||||||
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| Metodologías | Descripción |
| Solución de problemas | Se desarrollarán ejemplos y ejercicios en los que el alumnado tendrá que aplicar los conocimientos teóricos de la asignatura a casos concretos. Se garantizará la interactividad, resolviendo las dudas planteadas por el alumnado, animando a contrastar sus soluciones y a plantear cuestiones relevantes. Parte de los problemas realizados serán evaluados. |
| Prueba objetiva | Se llevará a cabo una evaluación de la materia mediante una prueba que incluirá tanto preguntas sobre los contenidos teóricos, como supuestos prácticos y ejercicios de aplicación relacionados con los distintos temas vistos en la asignatura. |
| Prácticas de laboratorio | Se desarrollarán ejemplos y ejercicios en los que el alumnado tendrá que aplicar los conocimientos teóricos de la asignatura a casos concretos. Se garantizará la interactividad, resolviendo las dudas planteadas por el alumnado, animando a contrastar sus soluciones y a plantear cuestiones relevantes. Parte de los problemas realizados serán evaluados. |
| Sesión magistral | Clases magistrales donde se expondrán los conceptos teóricos de la asignatura, sin perder nunca de vista ejemplos de aplicación para motivar y contextualizar los contenidos de la materia. Se fomentará la interactividad en clase mediante la formulación de preguntas y se utilizarán distintos recursos como transparencias o demostraciones. |
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