Coneixement sobre funcions de vàries variables són necessaris. Si s'ha cursat l'assignatura d'Estadística i Anàlisi Matemàtica és suficient. En cas contrari consulteu amb el professor.
Els objectius de l'assignatura són els següents:
1. Adquirir coneixements de física bàsica vinculats al món dels gràfics i l'animació digital.
2. Adquirir competències per implementar els coneixements de físiques adquirits en entorns de simulació i des de zero.
3. Adquirir competències en l'ús de llibreries de físiques ja desenvolupades.
4. Adquirir coneixements en aprenentatge automàtic.
5. Adquirir competències en implementar des de zero algoritmes d'aprenentatges amb aplicacions a problemes de gràfics i animació.
6. Adquirir competències en l'ús de llibreries d'aprenentatge automàtic.
1. Vectors
Recordatori de conceptes bàsics de vectors i la seva implementació algorítmica.
2. Forces.
La llei de Newton i la seva implementació numèrica.
3. Oscil·lacions
El moviment harmònic simple i la seva utilitat en la simulació física.
4. Llibreries
Es treballarà amb la llibreria Box2D
5. Regressió Lineal
Introducció bàsica al tractament de dades, funció de cost i algoritmes d'aprenentatge com el gradient descendent.
6. Regressió Logística: el perceptró.
Introducció als classificadors.
7. Regularització
La metodologia emprada es basa en classes magistral on s'impartiran coneixements combinades amb sessions de pràctiques on s'implementaran aquests coneixements. Els entorns de programació que s'usaran són Processing i Jupyter-Python.
L'avaluació consta d'una part teòrica i una pràctica. La part teòrica consistirà en un examen amb varis problemes. La part pràctica consistirà en vàries pràctiques que es realitzaran durant el curs. El pes de les dues parts serà similar.
Els criteris d'avaluació s'ajustaran per comprovar si l'estudiant ha assolit els objectius de l'assignatura detallats anteriorment.
Daniel Shiffman, "The Nature of Code"