Competencies and objectives
Course context for academic year 2017-18
The course is part of the field of Pattern Recognition and Artificial Intelligence. I is taught in the second semester of the first year of the Master and its contents are identical to those of the subject "Machine Learning I" in the Machine Learning and Data Minning International Master. The course is taught jointly (in English) with this Master.
Course content (verified by ANECA in official undergraduate and Master’s degrees) for academic year 2017-18
General Competences (CG)
- B1 : Capacitat d'investigar en el disseny d'arquitectures de sistemes d'informació.
- B10 : Capacitat per a identificar la informació rellevant en les tasques d'aprenentatge automàtic.
- B6 : Coneixements bàsics de les tècniques estadístiques més rellevants per a la investigació en les tecnologies informàtiques.
- B7 : Capacitat de modificar algorismes clàssics per a adaptar-los a cada situació.
- B8 : Avaluar la qualitat dels models per a l'elaboració d'un projecte d'investigació.
- B9 : Capacitat per a desenvolupar heurístiques per a la resolució de problemes.
Skills/Skills
- A1 : Capacidad de análisis y síntesis.
- A10 : Capacidad de razonamiento y extracción de conclusiones.
- A12 : Habilidad de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.
- A13 : Habilidad de adaptación al ambiente cambiante propio de la disciplina, sabiendo aplicar los conocimientos adquiridos y resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
- A14 : Capacidad de creatividad.
- A16 : Motivación por la calidad.
- A17 : Habilidad para transferir resultados de investigación.
- A18 : Capacidad de autonomía científica y técnica.
- A2 : Capacidad de organización y planificación.
- A4 : Capacidad de gestión de la información y de los recursos disponibles.
- A5 : Capacidad de resolver problemas e integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
Specific Competences:>>Shape Recognition and AI Technologies
- C1.1 : Capacitat de dissenyar i avaluar sistemes que prenguen decisions.
- C1.6 : Coneixement de tècniques d'optimització.
Learning outcomes (Training objectives)
No data
Specific objectives stated by the academic staff for academic year 2017-18
This course is an introduction to Pattern Recognition and Machine Learning techniques.
General
Code:
11802
Lecturer responsible:
PERTUSA IBAÑEZ, ANTONIO JORGE
Credits ECTS:
3,00
Theoretical credits:
1,20
Practical credits:
0,00
Distance-base hours:
1,80
Departments involved
-
Dept:
LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
Area: LANGUAGES AND COMPUTING SYSTEMS
Theoretical credits: 0,7
Practical credits: 0,5
This Dept. is responsible for the course.
This Dept. is responsible for the final mark record.
Study programmes where this course is taught
-
PHD IN COMPUTER
Course type: COMPLEMENTOS DE FORMACIÓN EN INVESTIGACIÓN (Year: No year)
-
UNIVERSITY MASTER'S DEGREE IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY
Course type: COMPULSORY (Year: 1)