CB05 Prendre decisions per a la resolució de situacions diverses CT06 Dissenyar propostes creatives CES2 Analitzar problemes computacionals i desenvolupar solucions algorísmiques acord CES5 Analitzar i modelar dades per a tasques de suport a la presa de decisions mèdiques CES9 Especificar, dissenyar i avaluar sistemes assistits per ordinador i robotitzats; especialment els d'intervenció quirúrgica
1. Introducció 2. Metaheuristics 3. Tècniques Avançades de Machine Learning 4. Sistemes Multiagent 5. Explicabilitat i Privadesa 6. Casos d'estudi: Dades Longitudinals, Text, Imatges, So, Salut.
Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total Anàlisi / estudi de casos 12,00 33,00 0 45,00 Sessió participativa 26,00 30,00 0 56,00 Sessió pràctica 12,00 12,00 0 24,00 Total 50,00 75,00 0 125
Weiss, Gerhard . (1999). Multiagent systems :. Cambridge, Mas.: The MIT Press. Catàleg Shoham, Yoav. (2009). Multiagent systems :. Cambridge: Cambridge University. Catàleg Jannach, Dietmar. (2011). Recommender systems :. New York: Cambridge University Press. Catàleg López, Beatriz. (2013). Case-based reasoning :. [S.l.]: Morgan & Claypool Publishers. Catàleg Torra i Reventós, Vicenç. (2007). Modelització de decisions :. Bellaterra: Universitat Autònoma de Barcelona Servei de Publicacions. Catàleg Witten, I. H.. (2017). Data mining : (4th edition). Cambridge, Massachusetts: Morgan Kaufmann. Catàleg Alpaydin, Ethem. (2010). Introduction to machine learning (2nd ed.). Cambridge [etc.]: The MIT Press. Catàleg Harrington, Peter. (2012). Machine learning in action. Shelter Island, [New York]: Manning. Catàleg Leskovec, Jure. (2014). Mining of massive datasets (2nd ed.). Cambridge: Cambridge University Press. Catàleg
Activitats d'avaluació: Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable Projecte de curs Els criteris d'avaluació es defineixen en l'enunciat del treball. El treball es lliurarà en etapes, i cal complir tots els lliuraments. És recuperable. 50 Sí Pràctiques amb ordinador. A l'enunciat de cada pràctica es defineixen els criteris d'avaluació. Cal lliurar cada pràctica en el termini establert, que també està indicat en l'enunciat de cada pràctica. Cap pràctica tindrà un pes superior al 25% de la nota final. No son recuperables. Una pràctica no lliurada a temps rep una qualificació de 0. 50 No
Pràctiques: Totes les pràctiques s'avaluen entre 0-10. La nota final de pràctiques s'obte de la mitjana de les pràctiques. Treball: una única qualificació entre 0 i 10 Nota final. La nota final de l'assignatura (NFA) s'obté a partir de les següents notes, sempre i quan la nota del treball sigui igual o superior a 4. NFA = Nota de Pràctiques (50%) + Nota treball (50%) Criteris específics de la nota «No Presentat»:No Presentat: quan un estudiant no presenti CAP pràctica ni el treball, obtindrà una qualificació de No Presentat. Avaluació única:Els estudiants que optin per avaluació única hauran de realitzar un projecte del curs ampliat. Els criteris d'avaluació es defineixen en l'enunciat del treball. Requisits mínims per aprovar:Per considerar superada l’assignatura, caldrà obtenir una qualificació mínima de 5.0
Les tutories es podran concertar mitjançant el correu electrònic i s’adaptaran, en la mesura del possible, als horaris de cada estudiant.
La comunicació es realitzarà en el fòrum d’avisos i notícies del Moodle així com per correu electrònic.