Guía docente de Aprendizaje Automático (Especialidad Computación y Sistemas Inteligentes) (296113C)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación: 14/06/2022

Grado

Grado en Ingeniería Informática

Rama

Ingeniería y Arquitectura

Módulo

Formación de Especialidad 1: Computación y Sistemas Inteligentes

Materia

Sistemas Inteligentes

Curso

3

Semestre

2

Créditos

6

Tipo

Obligatoria

Profesorado

Teórico

Nicolás Pérez de la Blanca Capilla. Grupo: A

Práctico

  • Jesús Giráldez Crú Grupo: 3
  • Pablo Mesejo Santiago Grupos: 1 y 2

Tutorías

Nicolás Pérez de la Blanca Capilla

Email
  • Primer semestre
    • Martes de 09:00 a 10:30 (D5 Etsiit)
    • Miércoles de 09:00 a 13:30 (D5 Etsiit)
  • Segundo semestre
    • Martes de 09:00 a 12:00 (D5 Etsiit)
    • Miércoles de 09:00 a 12:00 (D5 Etsiit)

Jesús Giráldez Crú

Email
No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Pablo Mesejo Santiago

Email
  • Primer semestre
    • Martes de 10:00 a 13:00 (Nd Etsiit)
    • Miércoles de 10:00 a 13:00 (Nd Etsiit)
  • Segundo semestre
    • Martes de 10:00 a 13:00 (Nd Etsiit)
    • Miércoles de 10:00 a 13:00 (Nd Etsiit)

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

No es necesario que los alumnos tengan aprobadas asignaturas, materias o módulos previos como requisito indispensable para cursar este módulo No obstante se recomienda la superación de los contenidos y adquisición de competencias de las materias de formación básica y de rama

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

  • Modelos de aprendizaje automático
  • Clasificación supervisada y no supervisada
  • Selección de modelos
  • Técnicas de selección de características
  • Validación y verificación

Competencias

Competencias Generales

  • CG08. Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.

Competencias Transversales

  • CT02. Capacidad para tomar decisiones basadas en criterios objetivos (datos experimentales, científicos o de simulación disponibles) así como capacidad de argumentar y justificar lógicamente dichas decisiones, sabiendo aceptar otros puntos de vista. 
  • CT04. Capacidad de comunicación en lengua extranjera, particularmente en inglés. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

Particulares:

  • Conocer los distintos enfoques para realizar el aprendizaje y entender el aprendizajecomo mecanismo para obtener conocimiento.
  • Distinguir las distintas técnicas de  aprendizaje, así como determinar cuál de ellas es apropiada para resolver un determinado problema.
  • Analizar los distintos modelos de aprendizaje inductivo.
  • Estudio de modelos de aprendizaje no supervisado y su aplicación.
  • Conocer técnicas de validación y verificación de modelos, experimentar con dichas técnicas en diferentes problemas reales.
  • Aprender el uso de herramientas software de aprendizaje en aplicaciones reales.

Objetivos formativos de carácter general (Competencias según BOE de 4 de Agosto de 2009)

  • Ser capaz de desarrollar y evaluar sistemas interactivos y de presentación de información compleja y su aplicación a la resolución de problemas de diseño de interacción persona computadora.
  • Ser capaz de conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

  • Tema 1: Conceptos básicos del problema de aprendizaje.
  • Tema 2: Fundamentos del Aprendizaje Estadístico
  • Tema 3: Modelos lineales de aprendizaje supervisado:   Perceptron, Regresión Lineal, Regresión Logistica.
  • Tema 4: Selección y validación  de  modelos.
  • Tema 5: Regularización  y estabilidad
  • Tema 6: Modelo Lineal Óptimo: SVM
  • Tema 7: Redes Neuronales
  • Tema.8: Aprendizaje por semejanza: k-NN, Redes Base Radial
  • Tema.9: Grupos de Clasificadores: Árboles, Boosting 
  • Tema 10: Técnicas de aprendizaje no supervisado
  • Seminario : Retos y desafios del aprendizaje automático.

Práctico

  • Práctica 0: Lenguaje (Python) y librerías de aprendizaje.
  • Práctica 1: Experimentación con clasificadores lineales simples
  • Práctica 2: Experimentación con selección y validación de modelos
  • Practica 3: Ajuste de un modelo lineal a datos reales
  • Proyecto: Ajuste de un modelo a datos reales
  • Seminario : Exposición de las herramientas necesarias para el desarrollo autónomo de las prácticas

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Y.S. Abu-Mostafa, M.Magdom-Ismail, H. Lin (2012), Learning from data. AMLbook.com
  • V. Cherkassky, F. Mulier, Learning form data. IEEE Press,2007

Bibliografía complementaria

  • Hastie, Tibshirani & Friedman,  The Elements of Statistical Learning, Springer, 2010 

Metodología docente

  • MD01. Lección Magistral (Clases Teóricas-Expositivas) 
  • MD02. Actividades Prácticas (Resolución de Problemas, Resolución de Casos Prácticos, Desarrollo de Proyectos, Prácticas en Laboratorio, Taller de Programación, Aula de Informática, Prácticas de Campo). 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final)

Evaluación Ordinaria

La adaptación del sistema de evaluación continua propuesto a las características de esta asignatura, con indicación explícita del peso de la evaluación de cada actividad formativa, se ajustará a lo indicado en la siguiente tabla:

Porcentajes de evaluación

Actividades Formativas Ponderación
Parte Teórica 60%
Parte Práctica 30%
Otros 10

Régimen de asistencia

No es obligatoria la asistencia a las clases clases. Pero si será obligatoria la asistencia  a las convocatorias de defensa, tanto de los ejercicios y problemas de la teoría como  de las implementaciones de las prácticas, que se les haga por parte de los profesores

Evaluación Extraordinaria

La evaluación extraordinaria se realizará en un solo acto académico el día de la convocatoria oficial de examen para la asignatura. Dicha prueba (evaluada de 0 a 10) incluirá preguntas tanto  de tipo teórico (65%) como realización de prácticas (35%) que garanticen que el alumno ha adquirido la totalidad de las competencias descritas en esta misma guía docente. Adicionalmente, para aquellos alumnos que hayan superado la parte práctica por evaluación continua, pero no la parte teórica, la calificación obtenida en prácticas podrá ser tenida en cuenta, pero sólo para la convocatoria extraordinaria inmediatamente posterior a la ordinaria

  •  Teoría: 65%
  •  Practicas: 35%

Evaluación única final

De acuerdo a lo establecido en la Normativa de evaluación y de calificación de los estudiantes de la Universidad de Granada vigente, la evaluación será preferentemente continua. No obstante, el estudiante que no pueda acogerse a dicho sistema por motivos laborales, estado de salud, discapacidad, programas de movilidad o cualquier otra causa debidamente justificada podrá acogerse a la evaluación única final. Para ello deberá solicitarlo al Director del Departamento en las dos primeras semanas de impartición de la asignatura o, excepcionalmente, en las dos primeras semanas tras la matriculación en la asignatura.