| Guia docent Escola Tècnica Superior d'Enginyeria |
català |
| Ciència de Dades Biomèdiques / Biomedical Data Science (2022) |
 Assignatures |
| APRENENTATGE PROFUND |
| Resultats d'aprenentage |
| DADES IDENTIFICATIVES | 2023_24 |
| Assignatura | APRENENTATGE PROFUND | Codi | 17705115 | |||||
| Ensenyament |
|
Cicle | 2n | |||||
| Descriptors | Crèd. | Tipus | Curs | Període | ||||
| 4.5 | Obligatòria | Segon | 1Q |
|||||
| Competències | Resultats d'aprenentage | Continguts |
| Planificació | Metodologies | Atenció personalitzada |
| Avaluació | Fonts d'informació | Recomanacions |
| Tipus A | Codi | Resultats d'aprenentatge |
| CE4 |
o RA51( CE4). Entén el funcionament de les xarxes neuronals artificials, així com dels seus principals paràmetres i diferents arquitectures o RA52( CE4). Coneix i sap aplicar els principals mètodes d' optimització en xarxes neuronals o RA53( CE4). Coneix i sap utilitzar els diferents tipus d' auto-encoders o RA54( CE4). Coneix i sap utilitzar els diferents tipus de xarxa neuronal convolucional o RA55( CE4). Coneix i sap utilitzar els diferents tipus de xarxa neuronal recurrent o RA56( CE4). Coneix i sap utilitzar tècniques d' explicabilitat i interpretabilitat | |
| Tipus B | Codi | Resultats d'aprenentatge |
| Tipus C | Codi | Resultats d'aprenentatge |
