Guia docente
DATOS IDENTIFICATIVOS							2024_25
Asignatura	APRENDIZAJE AUTOMáTICO					Código	01751004
Enseñanza	1751 - M.U.ROBOTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Descriptores	Cr.totales	Tipo	Curso	Semestre
	4.5	Obligatoria	Primer	Primero
Idioma	Castellano
Prerrequisitos
Departamento	ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP.
Responsable	MIGUEL DIEZ , ALBERTO				Correo-e	amigd@unileon.es
Profesores/as	MIGUEL DIEZ , ALBERTO
Web	http://agora.unileon.es
Descripción general	Esta asignatura aborda el estado del arte en técnicas de aprendizaje para sistemas inteligentes.
Tribunales de Revisión	Tribunal titular Cargo Departamento Profesor Presidente ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. MATELLAN OLIVERA , VICENTE Secretario ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. PANIZO ALONSO , LUIS Vocal GUERRERO HIGUERAS , ANGEL MANUEL Tribunal suplente Cargo Departamento Profesor Presidente MATEMATICAS GARCIA SIERRA , JUAN FELIPE Secretario ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. RODRIGUEZ LERA , FRANCISCO JAVIER Vocal ING.MECANICA,INFORMAT.AEROESP. FERNANDEZ LLAMAS , CAMINO

Resultados del proceso de formación

Tipo A	Código	Competencias
	A19288	1751Cod_cmp1 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
	A19289	1751Cod_cmp10 Emprender un trabajo de aplicación o iniciación a la investigación en el área de los sistemas inteligentes de forma autónoma, colaborativa y efectiva
	A19290	1751Cod_cmp2 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
	A19292	1751Cod_cmp4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
	A19293	1751Cod_cmp5 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo
	A19294	1751Cod_cmp6 Conocimiento de materias avanzadas y tecnologías, que le capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones
	A19297	1751Cod_cmp9 Capacidad de trabajar en un grupo multidisciplinar y de comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con la robótica y los sistemas inteligentes

Tipo B

Código

Conocimientos o Contenidos

Tipo C	Código	Habilidades o Destrezas
	C33	1751Cod_hab1 Integrar tecnologías y sistemas propios del machine learning, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares. Comprender conceptos como Learning, Generalization, over
	C43	1751Cod_hab3 Aplicar y evaluar frameworks avanzados de aprendizaje automático y optimización. Interpretar los resultados de evaluación obtenidos de modelos predictivos o algoritmos avanzados basados en inteligencia artificial.

Temario

Bloque	Tema
I. Conceptos generales	1.- Conceptos básicos 2.- Pipeline en proyectos de aprendizaje automático
II. Aprendizaje supervisado	3.- Clasificación 4.- Regresión 5.- Máquinas de vectores 6.- Árboles de decisión 7.- Métodos por conjuntos 8.- Reducción de dimensionalidad
III. Aprendizaje no supervisado	9.- Aprendizaje no supervisado
IV. Aprendizaje por refuerzo	10.- Aprendizaje por refuerzo

Planificación

Metodologías  ::  Pruebas
	Horas en clase	Horas fuera de clase	Horas totales
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	25	67.5	92.5
Sesión Magistral	15	0	15
Pruebas mixtas	5	0	5
(*)Los datos que aparecen en la tabla de planificación són de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologí­as

Metodologías   ::  

	descripción
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	Practicas a través de TIC en aulas informáticas Aplicar, a nivel práctico, la teorí­a de un ámbito de conocimiento en un contexto determinado.
Sesión Magistral	Exposición por el profesor en el aula de teoría y en el laboratorio de conceptos teóricos, prácticos y metodológicos. Las exposiciones podrán acompañarse de material audio-visual: transparencias proyectadas, vídeos recursos on-line.

Tutorías

Sesión Magistral Practicas a través de TIC en aulas informáticas

descripción Las tutorías se podrán realizar para aclarar los conceptos teóricos, prácticos y metodológicos. No se podrán utilizar para repetir conceptos expuestos en clases o por medios audiovisuales a las que el estudiante no ha asistido.

Evaluación

	descripción	calificación
Sesión Magistral	Examen escrito con preguntas de desarrollo/problemas/test	30-70%
Practicas a través de TIC en aulas informáticas	Desarrollo/configuración de componentes software	30-70%
Otros		0-20%
Otros comentarios y segunda convocatoria

Fuentes de información

Acceso a la Lista de lecturas de la asignatura

Básica
Complementaria

Recomendaciones