XSLaren edukia
Adimen Artifizialeko Teknikak
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Irakaskuntza mota | Ikasgelako eskola-orduak | Ikaslearen ikasgelaz kanpoko jardueren orduak |
---|---|---|
Magistrala | 30 | 45 |
Ordenagailuko p. | 30 | 45 |
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HelburuakToggle Navigation
El objetivo de esta asignatura es introducir al estudiante en el uso de técnicas ligadas al campo de la Inteligencia Artificial (IA) de manera que los estudiantes que cursen esta asignatura obtengan una visión general de las áreas de aplicación de la IA y sean capaces dar solución a problemas dentro del ámbito de la ingeniería de telecomunicación aplicando técnicas de IA.
Irakasgai-zerrendaToggle Navigation
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PROGRAMA GENERAL:
Tema 01. Inteligencia artificial
01.01. Introducción al aprendizaje automático
01.02. Aprendizaje supervisado vs aprendizaje no supervisado
01.03. Problemas de regresión vs problemas de clasificación
01.04. Evaluación de la precisión de un modelo
01.05. Compromiso sesgo-varianza
Tema 02. Regresión
02.01. Regresión lineal
02.02. Regresión lineal múltiple
Tema 03. Métodos básicos de clasificación
03.01. Regresión logística
03.02. Análisis discriminante lineal
Tema 04. Métodos de remuestreo
04.01. Validación cruzada
04.02. Bootstrap
Tema 05. Selección del modelo lineal y regularización
05.01. Selección de parámetros
05.02. Lasso
05.03. Métodos de reducción de la dimensionalidad
Tema 06. Métodos avanzados de clasificación
06.01. Árboles de decisión
06.02. Máquinas de vectores soporte
Tema 07. Aprendizaje no supervisado
07.01. Análisis de los componentes principales
07.02. Métodos de clústering
MetodologiaToggle Navigation
La asignatura se dividirá en clases magistrales (M) y prácticas de ordenador (GO)
asignándole a cada una de estas modalidades docentes las horas indicadas en la
tabla 'TIPOS DE DOCENCIA'.
Las clases magistrales se utilizan para exponer de forma sistemática, ordenada y lo más completa posible, los temas establecidos en el programa de la asignatura, así como para la resolución de las dudas que planteen los alumnos, lo que permite estimular mediante el diálogo su interés, e incrementar su nivel de aprendizaje. Además, se lleva a cabo el desarrollo práctico de problemas, de forma individual o en grupos reducidos, y se fomenta el uso de metodologías activas que logra una formación más completa, reforzando y consolidando contenidos.
Las prácticas de ordenador sirven para poner en práctica los conceptos teóricos aprendidos en las clases magistrales. En estas sesiones se resuelven problemas de ingeniería reales tanto de regresión como de clasificación haciendo uso del software Matlab.
Ebaluazio-sistemakToggle Navigation
El alumnado puede optar tanto por una evaluación continua como por una final.
Evaluación continua.
1. Se aplicará la suma ponderada de las calificaciones obtenidas en las diferentes tareas evaluables realizadas por el estudiante según el siguiente criterio:
- Realización de prácticas (resolución de problemas, casos o problemas): 40%
- Trabajos individuales (resolución de problemas, diseño de proyectos): 30%
- Tareas en equipo (resolución de problemas, diseño de proyectos): 30%
2. La persona que desee renunciar a la evaluación continua para realizar la evaluación final, deberá indicarlo por escrito antes del final de la undécima semana del cuatrimestre mediante el impreso que estará disponible en la plataforma docente desde el comienzo del curso.
4. Si un alumno no las diferentes tareas evaluables obtendrá la calificación de NO PRESENTADO.
Evaluación final.
1. El alumnado tendrá derecho a ser evaluado mediante el sistema de evaluación final según las condiciones fijadas en la Normativa reguladora de la evaluación del alumnado en las titulaciones oficiales de grado (Capítulo II. Artículo 8.3). Para ello será necesario haber entregado antes del final de la undécima semana el impreso de renuncia a la evaluación continua que estará disponible en la plataforma docente desde el comienzo del curso.
2. La evaluación se llevará a cabo mediante tareas evaluables que garanticen la suficiencia competencial de la asignatura de acuerdo al siguiente baremo:
- Realización de prácticas (resolución de problemas, casos o problemas): 50%
- Trabajos individuales (resolución de problemas, diseño de proyectos): 50%
3. Si un alumno no participa en alguna de las tareas evaluables obtendrá la calificación de NO PRESENTADO.
Nahitaez erabili beharreko materialaToggle Navigation
No se obliga al uso de ningún material concreto.
Para el estudio y la preparación de las clases el alumno dispone, en la Plataforma Docente de la UPV/EHU, de diverso material didáctico suministrado por los profesores de la asignatura.
Por otra parte, en la bibliografía se reseñan diferentes fuentes útiles para la obtención de información adicional.
BibliografiaToggle Navigation
Oinarrizko bibliografia
1) Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie, Robert Tibshirani. (2013). An introduction to statistical learning with applications in R. New York. Springer.
2) Ethem Alpaydin. (2009). Introduction to Machine Learning. MIT Press.
3) Sergios Theodoridis. (2015). Machine Learning. A Bayesian and Optimization Perspective. Elsevier.
4) Yaser S Abu-Mostafa, Makik Magdon-Ismail, Hsuan-Tien Lin. (2012). Learning from data. A short Course. AML book.
Gehiago sakontzeko bibliografia
Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman. (2008). The elements of statistical learning. New York. Springer.
TaldeakToggle Navigation
16 Teoriakoa (Gaztelania - Arratsaldez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-24 | 15:00-17:30 | ||||
25-29 | 15:00-17:30 | ||||
31-31 | 15:00-17:30 | ||||
32-32 | 15:00-17:30 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P5I 27S - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 27S - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 27S - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 27S - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
16 Ordenagailuko p.-1 (Gaztelania - Arratsaldez)Erakutsi/izkutatu azpiorriak
Asteak | Astelehena | Asteartea | Asteazkena | Osteguna | Ostirala |
---|---|---|---|---|---|
20-21 | 16:30-18:00 | ||||
22-22 | 16:30-18:00 | ||||
23-25 | 16:30-18:00 | ||||
26-27 | 16:30-18:00 | ||||
28-28 | 16:30-18:00 | ||||
29-29 | 16:30-18:00 | ||||
30-30 | 15:00-17:30 | 16:30-18:00 | |||
31-31 | 16:30-18:00 | ||||
32-32 | 16:30-18:00 | ||||
34-34 | 16:30-18:00 | ||||
34-35 | 15:00-17:30 | ||||
35-35 | 16:30-18:00 |
Irakasleak
Ikasgela(k)
- P6I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P7I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P6I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P6I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P5I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I
- P6I 6I - BILBOKO INGENIARITZA ESKOLA - ERAIKIN II -I