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Academic Year/course: 2023/24

439 - Bachelor's Degree in Informatics Engineering

30231 - Machine Learning


Syllabus Information

Academic year:
2023/24
Subject:
30231 - Machine Learning
Faculty / School:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Degree:
439 - Bachelor's Degree in Informatics Engineering
ECTS:
6.0
Year:
3
Semester:
Second semester
Subject type:
---
Module:
---

1. General information

 

The objective of this subject is to study the main machine learning techniques, to understand their mathematical and algorithmic foundations, and to be able to apply them in real examples.

The subject requires the use of some concepts acquired in previous subjects, specifically:

  • Discrete Mathematics, mandatory of the basic training module: concepts related to graphs.

  • Statistics, compulsory of the basic training module: calculation of probabilities, sampling estimation techniques.

  • Artificial Intelligence, mandatory of the common training module: machine learning.

 

Acquisition of the learning outcomes of the subject will contribute to some extent to the Sustainable Development Goals (SDGs), in particular to the Sustainable Development Goals (SDGs), in particular to the achievement of targets 3.4 of Goal 3, target 8.4 of Goal 8, and targets 10.2 and 10.3 of Goal 10.

 

2. Learning results

 

In order to pass this subject, the students shall demonstrate they has acquired the following results:

  • Learn about the basic machine learning techniques and explain their differences

  • Determine which learning technique is most appropriate for a given problem

  • Implement simple algorithms for supervised learning, reinforcement learning and unsupervised learning on real problems.

  • Characterize the state of the art in machine learning, its achievements and limitations



3. Syllabus

 

1. Supervised learning. Regression

2. Regularization and model selection

3. Logistic regression

4. Generative Models. Naive Bayes

5. Anomaly detection

6. Unsupervised learning. PCA

7. Clustering

8. Recommenders

9.  Non-parametric methods. Gaussian Processes

10.  Big Data



4. Academic activities

 

The student's dedication is estimated at 150 hours distributed as follows:

  • Lectures 30 hours.
  • Laboratory practices: 27 hours
  • Assignments 3 hours
  • Study: 83 hours
  • Assessment tests. 7 hours

In addition to the grading function, the evaluation is also a learning toolwith which the student checks the degree of understanding and assimilation achieved.

 

5. Assessment system

 

In each call, the assessment will consist of two parts:

1. Individual written test (60%), graded between 0 and 10 points (T). It will be held on the date of the call. The student will be assessed on the set of learning results of from a theoretical and problem-solving point of view.

2. Practical laboratory tests (40%), graded between 0 and 10 points (L). The objective of these tests is to evaluate the acquired ability to implement and apply machine learning techniques in practical cases. It will be made on the date of the call. Optionally, each student will be able to deliver during the semester, in the dates indicated by the teachers, the solutions implemented for each one of the exercises proposed for these sessions. The timely delivery of these solutions will exempt you from taking the final practical test in the laboratory.

Passing the subject requires grades in T and L greater than or equal to 4. In that case, the overall rating will be: 0.40*L + 0.60*T. Otherwise, the overall grade will be the minimum between 4 and the result of applying the formula above. The subject is passed with an overall grade of 5 out of 10.

 


Curso Académico: 2023/24

439 - Graduado en Ingeniería Informática

30231 - Aprendizaje automático


Información del Plan Docente

Año académico:
2023/24
Asignatura:
30231 - Aprendizaje automático
Centro académico:
110 - Escuela de Ingeniería y Arquitectura
Titulación:
439 - Graduado en Ingeniería Informática
Créditos:
6.0
Curso:
3
Periodo de impartición:
Segundo semestre
Clase de asignatura:
---
Materia:
---

1. Información básica de la asignatura

El objetivo de esta asignatura es estudiar las principales técnicas de aprendizaje automático, comprender sus fundamentos matemáticos y algorítmicos, y ser capaces de aplicarlas en ejemplos reales.

La asignatura requiere utilizar algunos conceptos adquiridos en asignaturas cursadas anteriormente, específicamente:

  • Matemática Discreta, obligatoria del módulo de formación básica:  conceptos relacionados con grafos.
  • Estadística, obligatora del módulo de formación básica: cálculo de probabilidades, técnicas de muestreo y estimación.
  • Inteligencia Artificial, obligatoria del módulo de formación común: aprendizaje automático.

La adquisición de los resultados de aprendizaje de la asignatura contribuirá en cierta medida a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), en particular al logro de las metas 3.4 del Objetivo 3, de la meta 8.4 del Objetivo 8, y de las metas 10.2 y 10.3 del Objetivo 10.

2. Resultados de aprendizaje

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados:

  • Conoce las técnicas básicas de aprendizaje automático y explica sus diferencias
  • Determina qué técnica de aprendizaje es más apropiada para un problema determinado
  • Implementa algoritmos simples para aprendizaje supervisado, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje no supervisado en problemas reales
  • Caracteriza el estado del arte en aprendizaje automático, sus logros y limitaciones

3. Programa de la asignatura

  1. Aprendizaje supervisado. Regresión
  2. Regularización y selección de modelos
  3. Regresión logística
  4. Modelos Generativos. Bayes ingenuo
  5. Detección de anomalías
  6. Aprendizaje no supervisado. PCA
  7. Agrupamiento (Clustering)
  8. Recomendadores
  9. Métodos no paramétricos. Procesos Gaussianos
  10. Big Data

4. Actividades académicas

La dedicación del estudiante se estima en 150 horas distribuidas del siguiente modo: 

  • Clase magistral: 30 horas.
  • Prácticas de laboratorio: 27 horas
  • Trabajos: 3 horas
  • Estudio: 83 horas 
  • Pruebas de evaluación: 7 horas

Además de la función calificadora, la evaluación también es una herramienta de aprendizaje con la que cada estudiante comprueba el grado de comprensión y asimilación alcanzado.

5. Sistema de evaluación

En cada convocatoria, la evaluación comprenderá dos partes:

  1. Prueba escrita individual (60%), calificada entre 0 y 10 puntos (T). Se realizará en la fecha de la convocatoria. En ella se evaluará a cada estudiante del conjunto de resultados de aprendizaje desde el punto de vista teórico y de resolución de problemas.
  2. Pruebas prácticas en el laboratorio (40%), calificadas entre 0 y 10 puntos (L). El objetivo de estas pruebas es evaluar la capacidad adquirida para implementar y aplicar las técnicas de aprendizaje automático en casos prácticos. Se realizará en la fecha de la convocatoria. Opcionalmente, cada estudiante podrá ir entregando durante el semestre, en las fechas indicadas por los profesores, las soluciones implementadas para cada uno de los ejercicios planteados para estas sesiones. La entrega en fecha de estas soluciones, le eximirá de realizar la prueba final práctica en el laboratorio.

La superación de la asignatura requiere obtener calificaciones en T  y L mayores o iguales a 4. En ese caso, la calificación global será: 0.40*L + 0.60*T. En otro caso, la calificación global será la mínima entre 4 y el resultado de aplicar la fórmula anterior. La asignatura se supera con una calificación global de 5 puntos sobre 10.