Documento	Primer Apellido	Segundo Apellido	Nombre	Categoria	Coordinador
31240890J	GALINDO	RIAÑO	PEDRO LUIS	CATEDRÁTICO DE UNIVERSIDAD

Id. Compentencia	Orden	ID	Resultado formación y aprendizaje	Competencia
29046	2	CG09	Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad. Capacidad para saber comunicar y transmitir los conocimientos, habilidades y destrezas de la profesión de Ingeniero Técnico en Informática.	COMPETENCIA GENERAL
29062	3	CO07	Capacidad para conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.	COMPETENCIA ESPECÍFICA
33154	2	CB4	Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado	COMPETENCIA GENERAL
33156	4	CT1	Trabajo en equipo: capacidad de asumir las labores asignadas dentro de un equipo, así como de integrarse en él y trabajar de forma eficiente con el resto de sus integrantes	COMPETENCIA TRANSVERSAL

ID/ Orden	Resultado
1	Ser capaz de conocer y desarrollar técnicas de aprendizaje computacional y diseñar e implementar aplicaciones y sistemas que las utilicen, incluyendo las dedicadas a extracción automática de información y conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

Total de actividades de docencia presencial:

Total de otras actividades:

Total de la asignatura:

Tipo actividad formativa	Código	Descripción	Horas	Detalle
1	01	Teoría	20	Clase magistral
2	02	Prácticas, seminarios y problemas	10	Clases de problemas / seminarios
3	03	Prácticas de informática	30	Resolución de problemas en aula de ordenadores por parte de los alumnos, con asistencia del profesor para resolver dudas
10	10	Actividades formativas no presenciales	86,00	Estudio del alumno, y realización práctica global
12	12	Actividades de evaluación	4,00	Examen final

Procedimientos de Evaluación

ID/ Orden	Tarea / Actividad	Medios, Técnicas e Instrumentos	Ponderación
1	Prácticas	Código fuente y Test	20 %
2	Examen	Bolígrafo y papel	80 %

Criterios de Evaluación

La evaluación se realiza a través de la realización y examen tipo test de las PRACTICAS de la asignatura y un EXAMEN_FINAL escrito.

La evaluación final se calcula como:
  CALIFICACION = 0.2*PRACTICAS + 0.8*EXAMEN_FINAL

No obstante, EN LA CONVOCATORIA DE JUNIO, aquellos alumnos que lo deseen pueden realizar un CASO PRÁCTICO que propondrá el profesor a inicios del curso, que realizarán y será supervisado a lo largo del cuatrimestre, en cuyo caso la calificación se obtiene como:
  CALIFICACION_FINAL = 
       MAXIMO(CALIFICACION, 0.6*CALIFICACION+0.4*CASO_PRÁCTICO)

El uso de esta fórmula garantiza que la evaluación del CASO_PRÁCTICO nunca baja la nota del alumno.

El CASO_PRÁCTICO solo se valorará en la convocatoria de junio del curso en que se propone la misma, y es aplicable UNICAMENTE si el alumno obtiene al menos un 3.5 en el EXAMEN FINAL.

La copia total o parcial de exámenes o prácticas, así como cualquier otro tipo de fraude detectado, se considerará según la normativa vigente. 

Los alumnos tendrán derecho a una prueba de evaluación global según la normativa vigente, que consistirá en dos partes, el EXAMEN_FINAL, y un examen de PRACTICAS, y se evaluará como CALIFICACION = 0.2*PRACTICAS + 0.8*EXAMEN_FINAL. Esta modalidad de evaluación deberá ser solicitada en los plazos que el centro determine.

ID/ Orden	Temario	Descripción
1	1. Introducción al "Reconocimiento de patrones" 2. Técnicas de regresión 3. Técnicas de validación y estimación del error de generalización 4. Técnicas de clasificación 5. Extracción de características y reducción de la dimensionalidad 6. Teoría bayesiana de la decisión

Bibliografía

Bibliografía Básica

Pattern Recognition (4th. Ed.)Theodoridis, Sergios; Koutroumbas, Konstantinos Elsevier Books, Elsevier (2008) ISBN-9780080949123
Pattern Recognition and Machine Learning, Christopher M. Bishop, Springer-Verlag (2006) ISBN-0387310738

Bibliografía Específica

Pattern classification (2nd Ed.)R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork Wiley, 2000

Introduction to Pattern Recognition: A MATLAB Approach.  Sergios Theodoridis et Al. Academic Press, (2010) ISBN-0123744865

Bibliografía Ampliación

Neural Networks for Pattern RecognitionChristopher M. Bishop, Oxford University Press, 1995

Comentarios / Observaciones Adicionales

Esta asignatura trabajará la competencia en otros valores (de carácter complementario para el desarrollo curricular) CV8. Desarrollo de competencias idiomáticas, y en especial de las más específicas de la titulación con 0,3 créditos ECTS dentro del Programa de Enseñanza Bilingüe (AICLE) de la Escuela Superior de Ingeniería, utilizando como lengua vehicular el inglés

UniversidaddeCádiz

Programa Docente de 21714030 - RECONOCIMIENTO DE PATRONES