2.- Módulos de Especializacion

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* Elegir uno de los tres bloques M04, M05 ó M06


  • ECTS

    12 Créditos

  • Periodo

    Enero - Abril

M04 - Inteligencia en Ciencia de Datos

Objetivo

Esta materia tiene como objetivo proporcionar al estudiante los conocimientos básicos sobre las distintas metodologías y técnicas de aprendizaje automático (machine learning) para que sepan aplicarlas de forma crítica en problemas reales, incluyendo la minería de textos y la minería Web. Un segundo objetivo, de tipo práctico, es proporcionar al alumno las capacidades y herramientas estándar necesarias para poder llevar a cabo de manera autónoma proyectos de analítica de datos.

Asignaturas del módulo

M04-01 - Aprendizaje automático I / Machine Learning I

M04-02 - Aprendizaje Automático II / Machine Learning II

M04-03 - Semántica, datos conectados y minería de datos textual / Semantics, Linked Data, Text Data Mining

Contenido

1. Redes neuronales. Topologías multicapa y recurrente.


2. Algoritmos iterativos de aprendizaje (backprop).


3. Reservorios y técnicas de proyección aleatoria.


4. Extreme Learning Machines.


5. Retos en problemas "big data". Aprendizaje batch y online.


6. Deep learning. Autoencoders y convolución.


7. Tecnologías y paquetes para redes neuronales y deep learning.


8. Aprendizaje estadístico.


9. Márgenes y vectores soporte. Máquinas de vector soporte (SVM)


10. Métodos basados en núcleos.


11. Variables latentes y método EM.


12. Modelos de Markov ocultos (HMM).


13. Aprendizaje Bayesiano. Redes probabilísticas. Causalidad.


14. Selección de modelos. MCMC.


15. Redes semánticas.


16. Ontologías.


17. Aprendizaje de ontologías.


18. Linked data.


19. Análisis de redes complejas.


20. Minería de textos y minería Web.



    Master en Data Science



csic
Consejo Superior
Investigaciones Científicas



uc
Universidad de Cantabria