Accès obert Vols més informació?

Assignatura d'Aprenentatge computacional

Presentació

L'objectiu principal d'aquesta assignatura és donar a conèixer l'aprenentatge automàtic i com se situa dins de la intel·ligència artificial com a disciplina, i entendre què són els agents i els sistemes multiagent.

Inici: 17 febrer 2021

En aquesta assignatura s'aprofundeix en el problema de l'aprenentatge automàtic (machine learning), cobrint els temes de l'aprenentatge no supervisat (clustering) i supervisat (classificació). Especialment, es fa èmfasi en algorismes de tecnologia capdavantera com màquines de vectors de suport (support vector machines), combinació de classificadors o xarxes neuronals.

Objectius i competències

Competències específiques

Les competències de l'assignatura són:

  1. Capacitat per utilitzar la tecnologia d'aprenentatge automàtic més adequada per a un problema determinat.
  2. Capacitat per avaluar el rendiment dels diferents algorismes de resolució de problemes mitjançant tècniques de validació encreuada.


Objectius

Els objectius de l'assignatura són:

  1. Entendre què és l'aprenentatge en la intel·ligència artificial.
  2. Distingir entre els diferents tipus i mètodes d'aprenentatge.
  3. Conèixer els conceptes generals dels agents i la seva classificació.
  4. Entendre en quin tipus de problemes és apropiat utilitzar un sistema multiagent.
  5. Aprendre alguns mecanismes de comunicació i cooperació entre agents.
  6. Aplicar les tècniques que s'estudien a un cas concret.

 

Continguts

Mòdul didàctic 1. Aprenentatge

  1. Introducció

    1.1. Algorismes genètics per a l'ajust de sistemes difusos
    1.2. Una classificació de les tècniques d'aprenentatge
    1.3. El biaix i la variància

  2. Extracció de característiques

    2.1. Conjunts d'entrenament i espais de característiques
    2.2. Taxonomia dels algorismes d'extracció de característiques
    2.3. Selecció de característiques
    2.4. Extracció de característiques
    2.4.1. Anàlisi de components principals
    2.4.2. Anàlisi discriminant lineal (ADL)

  3. Aprenentatge no supervisat

    3.1. Algorismes de categorització: introducció
    3.2. Particions i particions difuses d'objectes
    3.3. Jerarquies d'objectes

  4. Aprenentatge supervisat

    4.1. Mètodes basats en mètodes de categorització
    4.2. Màquines de vectors de suport
    4.3. Descripcions lògiques de conceptes
    4.4. Arbres de decisió
    4.5. Combinació de mètodes
    4.6. Xarxes neuronals

  5. Representació del coneixement i aprenentatge

    5.1. Programació lògica inductiva


Mòdul didàctic 2. Agents i sistemes multiagent

  1. Agents intel·ligents

    1.1. Característiques d'un agent
    1.2. Agents deliberatius enfront d'agents reactius
    1.3. Tipus d'agents

  2. Sistemes multiagent

    2.1. Avantatges dels sistemes multiagent
    2.2. Tècniques de comunicació
    2.3. Foundation for Intelligent Physical Agents
    2.4. Ontologies
    2.5. Cooperació entre agents

 

Recursos d'aprenentatge i eines de suport

L'assignatura es compon de dos mòduls amb suport en paper, que contenen exercicis d'avaluació amb les solucions corresponents i activitats diverses. Aquest material es complementa amb el que els professors col·laboradors posen a disposició dels estudiants a l'aula de l'assignatura.

Encara que no fa falta cap programari específic, a l'aula es proporcionen guies o demos d'aplicacions concretes relacionades amb les activitats d'avaluació contínua (programari Weka o de disseny d'agents mòbils). A més, per a la part de l'aprenentatge automàtic (machine learning), es fa servir el llenguatge de programació Python i la llibreria Scikit-learn per a l'ús dels diversos algorismes que es veuen a l'assignatura.

 

Bibliografia bàsica:

BISHOP, Chistopher M. (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

HASTIE, Trevor; FRIEDMAN, Jerome; TIBSHIRANI, Robert (2006).The Elements of Statistical Learning. Springer.

 

Bibliografia addicional:

DUDA, Richard O.; HART, Peter E.; STORK, David G. (2002, 2a. ed.). Pattern Classification. Chichester John Wiley & Sons.

LANGLEY, Pat (1996). Elements of Machine Learning. Nova York: Morgan Kaufmann Publishers.

SCHÖLKOPF, Bertnhard; SMOLA, Alexander J. (2002). Learning with Kernels. The MIT Press.

WEISS, Gerhard (1999). Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. Cambridge: MIT Press.

WOOLDRIDGE, Michael (2002). An Introduction to Multiagent Systems. Chichester: John Wiley & Sons.

Recursos per a l'aprenentatge

Els recursos per a l'aprenentatge que ofereix la UOC són digitals i poden constar d'articles, capítols de llibre, casos pràctics, vídeos, webs, blogs i mòduls elaborats per autors experts en l'àmbit, editats per la UOC en multiformat (HTML5, WEB, EPUB, PDF, etc.).

També pot consultar-se la bibliografia recomanada (revistes i llibres electrònics, bases de dades, enciclopèdies i diccionaris online, portals temàtics...), a la Biblioteca de la UOC.

Requisits previs

És recomanable tenir un nivell bàsic d'àlgebra lineal i estadística.

 

Titulació

El seguiment i la superació de les assignatures cursades porta a l'obtenció d'un certificat de la UOC. Aquest document permetrà la convalidació -o reconeixement- amb les assignatures dels estudis universitaris de la UOC sempre que es reuneixin els requisits previs determinats.

Professorat

Antonio Burguera Burguera
Marc Serra Vidal

 

Requisits tècnics

Per al seguiment d'aquesta assignatura és necessari disposar d'un ordinador de sobretaula o portàtil amb connexió a internet (per banda ampla, ADSL o cable) i un monitor amb una resolució mínima de 1.024 x 768 píxels. Per a poder consultar alguns materials també pot ser necessari un lector de DVD.

És recomanable que la CPU (sigui d'un ordinador de sobretaula o d'un portàtil) tingui com a mínim 2 GB de memòria RAM i 2 GHz de velocitat de processador.

És necessari un sistema operatiu Windows XP (o superior), Mac OS o Linux*. També es necessita tenir instal·lat un dels navegadors següents: Internet Explorer 9.0 (o superior), Mozilla Firefox o Chrome.

* A causa de la gran varietat de distribucions que hi ha, no especifiquem totes les versions possibles.

Procés de matrícula

Procés de matrícula

1. Formularis de matrícula

Emplena el formulari de matrícula del curs concret que t'interessa, que trobaràs a la part superior de la pàgina.

2. Accés al campus

Un cop feta la matrícula, rebràs les claus d'accés al Campus Virtual. És molt recomanable que hi accedeixis per a anar-te familiaritzant amb l'entorn. Al llarg del dia del començament de semestre s'activaran les teves aules virtuals al Campus.

Formes de pagament

El pagament dels cursos es fa amb targeta.

  1. TPVV: pagament amb una targeta de crèdit o de dèbit de qualsevol entitat financera, mitjançant el TPVV (terminal de punt de venda virtual) de «la Caixa».

Informació sobre el desistiment de matrícula

Descomptes

La UOC ofereix un seguit de descomptes. Si et pots acollir a algun, caldrà que en el moment de fer la matrícula el triïs en el desplegable de l'apartat Descomptes. En cas que et puguis acollir a més d'un, hauràs de triar el més beneficiós.

 

Descomptes per col·lectius

En cas d'aplicar-te un d'aquests descomptes en el moment de fer la matrícula, hauràs d'acreditar la condició de beneficiari presentant la documentació corresponent en el termini de deu dies naturals.

 

Família nombrosa

Els estudiants beneficiaris del títol de família nombrosa reconegudes per l'Estat espanyol o per l'organisme competent en la resta de països, tenen dret als següents descomptes, en funció de la categoria:

  • Famílies nombroses de categoria especial: descompte del 15%.
  • Famílies nombroses de categoria general: descompte del 7'5%.  

Persones amb discapacitat

Els estudiants amb un grau de discapacitat igual o superior al 33% reconegut per l'Estat espanyol, o el grau equivalent per qualsevol altre país, tenen dret a un descompte del 15%.

Víctimes d'actes terroristes

Els estudiants (o els seus fills o cònjuges) que hagin estat reconeguts com a víctima d'actes terroristes per l'organisme competent en l'Estat espanyol, o de qualsevol altre país, tenen dret a un descompte del 15%.

Víctimes de violència de gènere

Els estudiants (i els seus fills o filles dependents) que hagin estat reconeguts com a víctima de violència de gènere , per l'organisme competent en l'Estat espanyol, o de qualsevol altre país, tenen dret a un descompte del 15%.

 

Descomptes per Comunitat UOC

UOC Alumni: 10 % de descompte

Pots obtenir aquest descompte si has obtingut un títol oficial (de grau, llicenciatura, diplomatura, enginyeria o màster universitari) o un màster o postgrau propi a la UOC.

UOC Alumni Premium: 15 % de descompte

Poden obtenir aquest descompte tots els membres d'Alumni Premium.

 

Assegurança gratuïta de matrícula 

La UOC ofereix una assegurança de matrícula per defecte i gratuïta als estudiants que fan uns estudis de durada mínima d'un semestre i que resideixen a l'Estat espanyol. D'aquesta manera, si us trobeu en una situació imprevista i no podeu pagar la matrícula, la Universitat us ajuda a continuar amb els vostres estudis.

L'assegurança cobreix els estudiants de graus, màsters universitaris, especialitzacions, postgraus i màsters propis, cursos d'Assignatures per a cursar lliurement i del Centre d'Idiomes Moderns, diplomatures, enginyeries i llicenciatures. 

 

+ Consulta la informació de l'assegurança gratuïta d'atur o malaltia per continuar estudiant

 

Programa UOC d'acompanyament a l'esportista de competició

Els esportistes de competició federats a la UFEC o bé vinculats al CAR de Sant Cugat, podran gaudir de descomptes en les seves matrícules de titulació pròpia i oficial de la UOC.

+Consulta la informació del programa 

Preu

Concepte Preu
Preu del curs 344,00 €

Matrícula abierta

Matricula't

Inici de docència: febrer 2021

Informació de preu i matrícula
Vols més informació?

Envia les teves dades i rebràs informació d'aquest programa i relativa a productes, serveis i activitats promocionals de la UOC

Introdueix un número de 9 dígits.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
Sol·licita informació

La UOC en xifres

    70.274

    estudiants

    77.956

    graduats

    8.037

    aules obertes

    4.724

    docents

Reinventant la universitat

El model educatiu de la UOC

Per què escollir la UOC?

El moment de ser #eltuquevolsser és SEMPRE

Vols més informació?

Envia les teves dades i rebràs informació d'aquest programa i relativa a productes, serveis i activitats promocionals de la UOC

Introdueix un número de 9 dígits.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
i_fix
Pref. Int.
Introdueix un número de 9 dígits.
Sol·licita informació