ASIGNATURA-APRENDIZAJE COMPUTACIONAL Y EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN

Código	9235	Descripción
Crdts. Teor.	3	TECNICAS DE APRENDIZAJE COMPUTACIONAL.EXTRACCION Y RECUPERACION DE INFORMACION DE DOCUMENTOS ELECTRONICOS
Crdts. Pract.	3
A efectos de intercambios en programas de movilidad, la carga de esta asignatura equivale a 7,5 ECTS.

Departamentos y Áreas
Departamentos	Área	Crdts. Teor.	Crdts. Pract.	Dpto. Respon.	Respon. Acta
LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMÁTICOS	LENGUAJES Y SISTEMAS INFORMATICOS	3	3

Estudios en los que se imparte

Ingeniería en Informática - plan 2001

Pre-requisitos

Sin incompatibles

Incompatibilidades de matrícula por contenidos equivalentes
Sin Datos

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Ofertada como libre elección (2009-10)
Número máximo de alumnos:	Sin límite
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Consulta Gráfica de Horario
Pincha aquí

Modo	Grupo (*)	Día inicio	Día fin	Día	Hora inicio	Hora fin	Aula
Horario (2009-10)
CLASE TEÓRICA	1	14/09/2009	23/12/2009	X	15:00	17:00	A2/B13
PRÁCTICAS CON ORDENADOR	1	14/09/2009	23/12/2009	J	15:00	17:00	0016P1006

Grupo (*)	Cuatrimestre	Turno	Idioma	Distribución (letra nif)
Grupos de matricula (2009-10)
1	1er.	T	CAS	desde - hasta -

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Objetivos de las asignatura / competencias (2009-10)
Un estudiante que complete con éxito el curso debería ser capaz de: - Comprender y saber como aplicar las técnicas estándar para construir programas que mejoran con la experiencia - Evaluar la calidad del modelo aprendido para una tarea dada - Comparar varios algoritmos de aprendizaje - Justificar el uso de un determinado algoritmo de aprendizaje dada la naturaleza de los datos, el problema de aprendizaje y una medida de rendimiento. - Usar, adaptar y extender algoritmos de aprendizaje.

Contenidos teóricos y prácticos (2009-10)
Introducción Aprendizaje de conceptos Árboles de decisión Redes neuronales Evaluación de hipótesis Aprendizaje bayesiano Inferencia gramatical Algoritmos genéticos Aprendizaje basado en ejemplos

Más información

Profesor/a responsable
ONCINA CARRATALA , JOSE

Tipo de actividades: teóricas y prácticas
No especificado

Enlaces relacionados

Bibliografía

Apperntissage artificiel : concepts et algorithms
Autor(es):	Cornuéjols, Antoine ; Kodratoff, Laurent
Edición:	Paris : Eyrolles, 2002.
ISBN:	2-212-11020-0
Recomendado por:	ONCINA CARRATALA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

Data Mining : practical machine learning tools and techniques
Autor(es):	Witten, Ian H. ; Eibe, Frank
Edición:	Amsterdam [etc.] : Morgan Kaufmann, 2005.
ISBN:	0-12-088407-0
Recomendado por:	ONCINA CARRATALA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

Introduction to Machine Learning
Autor(es):	Alpaydin, Ethem
Edición:	Cambridge [etc.] : MIT Press, 2004.
ISBN:	0-262-01211-1
Recomendado por:	ONCINA CARRATALA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

Machine learning
Autor(es):	Mitchell, Tom M.
Edición:	New York [etc.] : McGraw Hill, 1997.
ISBN:	0-07-042807-7
Recomendado por:	ONCINA CARRATALA, JOSE (*1)
[ Acceso al catálogo de la biblioteca universitaria ]

(*1) Este profesor ha recomendado el recurso bibliográfico a todos los alumnos de la asignatura.

Convocatoria	Grupo (*)	fecha	Hora inicio	Hora fin	Aula(s) asignada(s)	Observ:
Fechas de exámenes oficiales (2009-10)
Exámenes extraordinarios de finalización de estudios (diciembre)	-1	09/11/2009				-
Periodo ordinario para asignaturas de primer semestre	-1	19/01/2010	12:00	15:00	EP/S-10P	-
Periodo extraordinario de julio	-1	10/07/2010	09:00	12:00	A2/Z12	-

(*) 1: GRUPO 1 - CAS

Instrumentos y criterios de evaluación (2009-10)
No especificado
Evaluación - Examen de teoría - Partocipación en clase o examen de cuestiones - Objetivo: comprobar que se ha seguido la asignatura - Prácticas - Uso del programa "weka" - Experimentación con alguno de los algoritmos visto en clase - las prácticas son obligatorias


APRENDIZAJE COMPUTACIONAL Y EXTRACCIÓN DE INFORMACIÓN	Año académico