Estudia > Oferta formativa > Oferta d'assignatures > Detall de l'assignatura
Anar al contingut (clic a Intro)
UdG Home UdG Home
Tancar
Menú

Estudia

Dades generals

Curs acadèmic:
2021
Descripció:
Crèdits:
6

Grups

Grup B

Durada:
Semestral, 1r semestre
Professorat:
Nuno Ricardo Estrela Gracias  / Rafael Garcia Campos
Idioma de les classes:
Anglès (100%)

Competències

  • CG1 Organitzar i avaluar la pròpia activitat d'aprenentatge i de recerca i elaborar estratègies per millorar-les.
  • CG1- Organitzar i avaluar la pròpia activitat d'aprenentatge i de recerca i elaborar estratègies per millorar-les
  • CB6 Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context d'investigació.
  • CB6- Posseir i comprendre coneixements que aportin una base o oportunitat de ser originals en el desenvolupament i/o aplicació d'idees, sovint en un context d'investigació
  • CB8 Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis.
  • CB8- Que els estudiants siguin capaços d'integrar coneixements i enfrontar-se a la complexitat de formular judicis a partir d'una informació que, sent incompleta o limitada, inclogui reflexions sobre les responsabilitats socials i ètiques vinculades a l'aplicació dels seus coneixements i judicis
  • CB10 Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran manera autodirigida o autònoma.
  • CB10- Que els estudiants tinguin les habilitats d'aprenentatge que els permetin continuar estudiant d'una manera que haurà de ser en gran manera autodirigida o autònoma
  • CE1 Programar, a nivell avançat, en els llenguatges i llibreries més utilitzats en la robòtica de camp intel·ligent.
  • CE1- Programar, a nivell avançat, en els llenguatges i llibreries més utilitzats en la robòtica de camp intel·ligent
  • CE2 Analitzar un problema relacionat amb sistemes autònoms intel·ligents i identificar les tècniques i les eines apropiades per resoldre'l.
  • CE2- Analitzar un problema relacionat amb sistemes autònoms intel·ligents i identificar les tècniques i les eines apropiades per resoldre'l
  • CE3 Entendre, desenvolupar, modificar i aplicar de manera efectiva mètodes d'aprenentatge automàtic.
  • CE3- Entendre, desenvolupar, modificar i aplicar de manera efectiva mètodes d'aprenentatge automàtic
  • CE8 Comprendre els fonaments matemàtics dels algorismes utilitzats en els sistemes robòtics intel·ligents.
  • CE8- Comprendre els fonaments matemàtics dels algorismes utilitzats en els sistemes robòtics intel·ligents

Altres Competències

  • Apply techniques of modelling and calibrating computer vision systems.
  • Compute 3D information of the real world from 2D image projections
  • Apply the principles of triangulation, stereovision, and multicamera geometry
  • Understand the limitations of some feature detecting and feature matching algorithms and how to remove false data associations
  • Basic working knowledge of Structure-from-Motion and Visual Odometry
  • Building creative proposals

Continguts

1. Introduction

2. Linear Regression and Gradient Descent

3. Logistic Regression

4. Decision Trees

5. Naive Bayes

6. Neural Networks

7. Support Vector Machines

8. Ensemble Methods

9. eXplainable AI (XAI)

Activitats

Tipus d’activitat Hores amb professor Hores sense professor Hores virtuals amb professor Total
Prova d'avaluació 4,00 8,00 0 12,00
Seminaris 10,00 20,00 0 30,00
Sessió expositiva 18,00 36,00 0 54,00
Sessió pràctica 20,00 34,00 0 54,00
Total 52,00 98,00 0 150

Bibliografia

  • Christopher M. Bishop (2006). Pattern Recognition and Machine Learning. Springer.

Avaluació i qualificació

Activitats d'avaluació:

Descripció de l'activitat Avaluació de l'activitat % Recuperable
Lab assignments These lab assignments are evaluated on the basis of the Matlab code delivered by the students and a report explaining what has been done, what problems have aroused, and how the students have solved these problems. 50
Exam Coherence of answers with respect to the reviewed contents. Synthesis ability. 50 No

Qualificació

About evaluation:

50% Exam.
50% Practical Sessions (Every exercise Mark >= 5/10)

Criteris específics de la nota «No Presentat»:
Lab assignments are mandatory. Failure to deliver a lab assignment implies that the student will not be evaluated in the module.

Avaluació única:
Exam of theoretical and practical contents of the subject. In order to be able to do this, it will be necessary to first deliver two alternative labs that will be provided to students who opt for the single assessment.

The final grade will be 80% of the exam and 20% of the labs.

If deemed necessary, a meeting will be organized where teachers can ask questions they deem appropriate about the lab reports delivered.

For the students to be elegible for the single assessment, they should apply within the deadlines set and in accordance with the procedures and criteria established by the Governing Board of the center.

Requisits mínims per aprovar:
To pass the module, the global mark must be >= 5/10

Tutoria

Students can arrange tutorial sessions with the professor by contacting the professor via email. Whenever possible, questions and doubts will be solved via email. Otherwise the tutorial will be conducted using Zoom or face-to-face.

Comunicacio i interacció amb l'estudiantat

Presentation of information about the course and course activities will be done through Moodle. Zoom or Teams will be used for non-contact sessions. All message communication between the professors and the students will be made by internal Moodle messaging system or by email. Students will use Moodle to upload reports.

Observacions

Students should be familiar with programming in Matlab. Additionally students should know programming in Python.

Escull quins tipus de galetes acceptes que el web de la Universitat de Girona pugui guardar en el teu navegador.

Les imprescindibles per facilitar la vostra connexió. No hi ha opció d'inhabilitar-les, atès que són les necessàries pel funcionament del lloc web.

Permeten recordar les vostres opcions (per exemple llengua o regió des de la qual accediu), per tal de proporcionar-vos serveis avançats.

Proporcionen informació estadística i permeten millorar els serveis. Utilitzem cookies de Google Analytics que podeu desactivar instal·lant-vos aquest plugin.

Per a oferir continguts publicitaris relacionats amb els interessos de l'usuari, bé directament, bé per mitjà de tercers (“adservers”). Cal activar-les si vols veure els vídeos de Youtube incrustats en el web de la Universitat de Girona.