Aprendizaje Automático y Minería de Datos 26-27

Comenzamos una nueva edición de la asignatura de Aprendizaje Automático y Minería de Datos del Grado en Desarrollo de Videojuegos de la Universidad Complutense de Madrid y aquí presentamos toda la información actualizada.

El material docente actualizado está disponible en este mismo sitio web:

Aprendizaje Automático y Minería de Datos

Este curso académico el profesor responsable de la asignatura es Federico Peinado, la profesora de apoyo es Mailyn Moreno y toda la información oficial, incluida la ficha docente correspondiente, se puede consultar desde el sitio web de la Facultad de Informática.

Las clases teóricas serán los martes de 16:00 a 16:50 y de 17:00 a 17:50 en el Aula 7 de dicha Facultad. Las clases prácticas serán los jueves de 16:00 a 17:40 en los Laboratorios 1 y 2. Las tutorías este cuatrimestre se pueden solicitar los miércoles de 13:00 a 16:00, pudiéndose usar el despacho 411 o este enlace de reunión de Google Meet.

Para registrar su participación en algunas actividades, conviene que el alumno guarde en su teléfono móvil el enlace al Formulario de participación que el profesor compartirá a través del campus virtual.

Lo antes posible hay que organizarse en grupos de entre 2 y 3 alumnos y actualizar la Lista de alumnos y grupos que el profesor compartirá también, auto-asignándose el siguiente número de grupo que esté libre. Los grupos impares irán al Laboratorio 1 y los pares al Laboratorio 2. Se explicará cómo rellenar el resto de campos de dicha lista en el laboratorio.

Es importante que los alumnos conozcan cómo funciona la docencia en esta asignatura, tanto la participación via formulario y chat como la parte práctica en GitHub y muy especialmente la prueba final en forma de examen práctico en el laboratorio. ¡Importante! Además de participar activamente en el servidor de Narratech en Discord presentándose personalmente en el canal de #promoción y luego consultando dudas en #análisis-datos e #inteligencia-artificial, para estar informado de lo relacionado con videojuegos en el ámbito universitario recomendamos unirse también al supergrupo Videojuegos UCM de Telegram.

Programa

Se muestra código y título de cada tema, lección, caso de estudio, ejercicio, práctica y taller de esta edición de la asignatura presencial asociada a este curso.

Código	Título de la actividad
1	Introducción
1.1	Paradigmas de aprendizaje
1.2	Datos y modelos
P0	Análisis de Mazos de Magic y su solución
2	Minería de datos
2.1	Fundamentos y ciclo de vida
2.2	Adquisición y exploración
2.3	Limpieza y calidad
2.4	Transformación y reducción
P1	Estudio del Mercado de Steam
T1	Entorno de trabajo (Conda, Visual Studio Code, etc.) y cuadernos interactivos con Python
T2	Operaciones de vectores y matrices con NumPy
T3	Análisis y manipulación de datos con Pandas
T4	Visualización de datos con Matplotlib y Seaborn / Plotly Express
3	Aprendizaje supervisado
3.1	Regresión y clasificación
3.2	Modelos lineales y probabilísticos
3.3	Modelos no lineales
3.4	Evaluación, optimización y ensamblados
3.5	Redes neuronales artificiales
4	Aprendizaje no supervisado
4.1	Agrupamiento
4.2	Reducción de dimensionalidad
4.3	Detección de anomalías y reglas de asociación
P2	Predicción de Resultados y Descubrimiento de Arquetipos en League of Legends
T5	Modelos supervisados con Scikit-Learn, incluyendo Perceptrón multicapa
T6	Modelos no supervisados con Scikit-Learn
T7	Pruebas y validación cruzada
5	Aprendizaje por refuerzo
5.1	Métodos basados en valor y política
5.2	Computación evolutiva
5.3	Inteligencia emergente
P3	Refuerzos y Mazmorras
T8	Unity ML-Agents con PyTorch y el escenario Dungeon Escape
T9	Métodos basados en valor y políticas en Dungeon Escape
T10	Optimizaciones en Dungeon Escape
6	Cuestiones avanzadas
6.1	Aprendizaje profundo
6.2	Inteligencia artificial generativa

Calendario

Se muestra fecha, hora y lugar de todas las actividades de la asignatura presencial asociada a este curso y recogidas en la sección anterior, además de algunos eventos interesantes que destacamos desde Narratech. ¡Te recomendamos añadir esta información a tu aplicación personal de gestión de calendarios!