El objetivo de la materia es proporcionar a los estudiantes una visión sobre las técnicas más representativas de la disciplina del aprendizaje automático, una de las ramas de la Inteligencia Artificial con mayor éxito y aplicación práctica en la actualidad. El aprendizaje es una característica central de la inteligencia, y la posibilidad de construir sistemas computerizados capaces de adaptarse a su entorno aprendiendo de él es una cuestión que cada vez suscita más interés. Este tipo de sistemas resultan especialmente útiles cuando se trata de analizar un conjunto de datos para poder extraer conocimiento de ellos. En esta materia se adquirirán los conocimientos y las habilidades necesarias para poder desarrollar proyectos de aprendizaje automático para resolver problemas reales de clasificación y regresión de tipo supervisado, así como las condiciones de desarrollo que deben tenerse en cuenta para que este tipo de sistemas y modelos sean los más fiables posible.
Plan de contingencia
1. Modificaciones en los contenidos
- No se harán cambios.
2. Metodologías
*Metodologías docentes que se mantienen
Se mantienen todas las metodologías pero adaptadas a la docencia no presencial.
*Metodologías docentes que se modifican
Todas las metodologías serán adaptadas. Así, la sesión magistral, las prácticas de laboratorio y la prueba mixta se realizarán mediante Teams y/o Moodle. La presentación de los trabajos tutelados se realizará también mediante Teams.
3. Mecanismos de atención personalizada al alumnado
La atención personalizada al alumno se realizará a distancia mediante el uso de correo electrónico, videoconrferencia con Microsoft Teams y Moodle:
– Correo electrónico: Diariamente para hacer consultas, solicitar reuniones virtuales, resolver dudas y hacer el seguimento de los trabajos tutelados.
– Moodle: Diariamente según la necesidad del alumnado. Disponen de "foros temáticos asociados a los módulos" de la materia, para formular las consultas necesarias.
– Teams: sesiones de videoconferencia (o chat) bajo petición para el avance de los contenidos teóricos y de los trabajos tutelados en la franja horaria que tienen asignada a la materia.
4. Modificacines en la evaluación
Non hay cambios en la evaluación, más allá de que será realizada telemáticamente mediante Moodle o Teams.
*Observaciones de evaluación:
5. Modificaciones de la bibliografía o webgrafía
- No se realizarán cambios. Ya disponen de todos los materiales de trabajo de manera digitalizada en Moodle
(*) La Guía Docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la UDC. Este documento es público y no se puede modificar, salvo cosas excepcionales bajo la revisión del órgano competente de acuerdo a la normativa vigente que establece el proceso de elaboración de guías
Asignaturas
