Titulación | Tipo | Curso |
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2500149 Matemáticas | OT | 4 |
Puede consultar esta información al final del documento.
Esta asignatura supone que el alumno ha obtenido los conocimientos que se imparten en diferentes asignaturas sobre los siguientes temas:
- Cálculo en varias variables.
- Probabilidad.
- Modelos lineales.
- Programación en python.
Esta asignatura pretende familiarizar al alumno con diferentes métodos de aprendizaje automático aplicando el punto de vista utilizado cuando se dispone de grandes cantidades de datos.
- Introducción al aprendizaje automático.
- Regularización en las regresiones lineal i logística.
- Aprendizaje estadístico.
- Máquinas de soporte vectorial.
- K-vecinos más cercanos.
- Naive Bayes.
- Árboles de decisión.
- Ensembles.
- Minería de textos.
- Analisis de redes.
Título | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Tipo: Dirigidas | |||
Sesiones de prácticas | 30 | 1,2 | 1, 3, 4, 5, 8, 14, 7, 6, 13, 11, 12, 10, 9, 2 |
Tipo: Supervisadas | |||
Sesiones de teoria | 50 | 2 | 1, 3, 4, 5, 8, 14, 7, 6, 13, 11, 12, 10, 9, 2 |
Tipo: Autónomas | |||
Estudio personal de la materia | 46 | 1,84 | 1, 3, 4, 5, 8, 14, 7, 6, 13, 11, 12, 10, 9, 2 |
La docencia combinará en clase lecciones por parte de los profesores y trabajo práctico de los estudiantes con ordenador.
En todos los aspectos de las actividades de enseñanza/aprendizaje se harán los mejores esfuerzos por parte de profesorado y alumnado para evitar lenguaje y situaciones que puedan ser interpretados como sexistas.
Para conseguiruna mejora continua en este tema, todo el mundo debe colaborar a poner de manifiesto las desviaciones que observe respecto de este objetivo.
Nota: se reservarán 15 minutos de una clase dentro del calendario establecido por el centro o por la titulación para que el alumnado rellene las encuestas de evaluación de la actuación del profesorado y de evaluación de la asignatura o módulo.
Título | Peso | Horas | ECTS | Resultados de aprendizaje |
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Examen | 50% | 4 | 0,16 | 1, 3, 4, 5, 8, 14, 7, 6, 13, 11, 12, 10, 9, 2 |
Trabajo Práctico | 50% | 20 | 0,8 | 1, 3, 4, 5, 8, 14, 7, 6, 13, 11, 12, 10, 9, 2 |
Evaluación continua
La evaluación de la asignatura tendrá dos partes: la parte de teoría, NT, y la parte de práctica, NP. La nota final de la asignatura será N = 0.5*NT + 0.5*NP.
La evaluación de la parte de teoría consistirá en dos exámenes: un examen parcial, NEP, y un examen final, NEF. La nota final de la parte de teoría será NT = max(NEF, 0.3*NEP + 0.7*NEF), siempre y cuando NEF sea superior a 3,5, en caso contrario NT = NEF.
La evaluación de la parte de prácticas se hará a través de entregas durante el curso.
En la fecha del examen de recuperación de la asignatura ser podrá recuperar solo la parte de teoría. En caso de que un/a alumno/a se presente al examen de recuperación, entonces la nota de teoría, NT, será NT = min(5, NER), donde NER es la nota del examen de recuperación.
Para que una actividad se tenga en cuenta en la nota final, es necesario haber obtenido como mínimo un 3,5. En caso de que NT o NP no superen el 3,5 entonces la nota final de la asignatura será N = min(NT, NP).
Se considerará evaluable aquella persona que haya presentado actividades por un total de al menos el 50% de la asignatura. En caso contrario constará en el acta como No Evaluable.
Evaluación Única
La evaluación para aquellas personas que se acojan a la modalidad de evaluación única se basará en la nota del examen final (50%) y la nota de un trabajo de prácticas (50%).
Tanto la teoría como la parte práctica se hará con R.
Nombre | Grupo | Idioma | Semestre | Turno |
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(PLAB) Prácticas de laboratorio | 1 | Catalán | primer cuatrimestre | tarde |
(TE) Teoría | 1 | Catalán | primer cuatrimestre | tarde |