Accesos directos a las distintas zonas del curso

Ir a los contenidos

Ir a menú navegación principal

Ir a menú pie de página

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Curso 2017/2018/Subject code71014023

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

SUBJECT NAME
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
CODE
71014023
SESSION
2017/2018
DEPARTMENT
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED
GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
  • OBLIGATORIAS
  • CUARTO CURSO
ECTS
6
HOURS
150.0
PERIOD
SEMESTRE  1
LANGUAGES AVAILALBLE
CASTELLANO

PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN

El Aprendizaje Automático es una rama de la Inteligencia Artificial que abarca diferentes técnicas, las cuales permiten dotar a los computadores de la capacidad de "aprender" modelos tales que, de forma automática, pueden ser usados, por un lado, para resolver problemas nuevos o, por otro lado, para mejorar el rendimiento en problemas ya vistos. El objetivo principal de esta asignatura es dar una visión introductoria de las técnicas y algoritmos de aprendizaje más importantes existentes en la actualidad.

Existen distintas formas de clasificar las diferentes técnicas pertenecientes al ámbito del aprendizaje automático. Así, atendiendo a su naturaleza inferencial, se puede hablar de técnicas de aprendizaje inductivas, deductivas, abductivas y por analogía. Atendiendo al tipo de modelo aprendido, se habla de técnicas simbólicas (modelos que manejan sólo conocimiento expresado en forma simbólica), conexionistas (si el conocimiento es sólo de tipo numérico) y mixtas (modelos que participan de los dos tipos de conocimiento anteriores). Finalmente, dependiendo de si en el conjunto de datos de entrenamiento existe o no información de la clase o concepto al que pertenece cada ejemplo, se habla, respectivamente, de técnicas de aprendizaje supervisado y no-supervisado. Dado que no es posible agrupar de forma univoca las distintas técnicas de aprendizaje en algunas de las taxonomías mencionadas anteriormente, y teniendo en cuenta que hay que hacer una selección de las técnicas a estudiar, atendiendo a su importancia y al número de créditos asignados a la asignatura, en el presente curso se ha optado por presentar dichas técnicas desde el punto de vista de los dos grandes paradigmas de aprendizaje mencionados anteriormente: supervisado y no-supervisado.

Esta asignatura, junto con las asignaturas Introducción a la Inteligencia Artificial (2º curso) y Ampliación de Sistemas Inteligentes (4º Curso), pertenece a la materia denominada Sistemas Inteligentes. Se trata de una asignatura cuatrimestral (6 créditos), de carácter obligatorio e impartida en el primer cuatrimestre de 4º Curso del Grado en Ingeniería Informática.