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Semestre 1
Ensenyaments teòrics
| 14 | 0 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
Tutories
| 15 | 0 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
Avaluació
| 1 | 0 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
Treball personal
| 0 | 30 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
Treball de preparació dels exàmens
| 0 | 15 |
| Hores presencials | Hores no presencials |
CE2 - Dominar las técnicas modernas en el diseño y desarrollo de la IA y utilizar ese conocimiento de manera efectiva.
CG5 - Capacidad para aplicar los conocimientos en la práctica.
- Razonar en términos de sesgo y varianza de errores.
- Programar métodos numéricos y de visualización / representación de datos.
- Implementar y aplicar algoritmos básicos para llevar a cabo la clasificación, regresión y reducción de dimensionalidad.
- Conocer los principales enfoques de aprendizaje automático para diferentes escenarios y tareas.
- Analizar y explicar los resultados de la aplicación de ténicas de machine learning.