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Course description
  PATTERN RECOGNITION AND MACHINE LEARNING

Competencies and objectives

Provisional information. Pending approval by the Department Council.

 

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)

General Competences (CG)

  • B1 : Capacidad de investigar en el diseño de arquitecturas de sistemas de información.
  • B10 : Capacidad para la identificación de la información relevante en las tareas de aprendizaje automático.
  • B6 : Conocimientos básicos de las técnicas estadísticas más relevantes para la investigación en las tecnologías informáticas.
  • B7 : Capacidad de modificar algoritmos clásicos para adaptarlos a cada situación.
  • B8 : Evaluar la calidad de los modelos para la elaboración de un proyecto de investigación.
  • B9 : Capacidad de desarrollo de heurísticas para la resolución de problemas.

 

Basic Competences and Competences included under the Spanish Qualifications Framework for Higher Education (MECES)

  • 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 : Capacidad de diseñar y evaluar sistemas que tomen decisiones.
  • C1.6 : Conocimiento de técnicas de optimización.

 

 

 

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: 9)