No en té.
Els objectius es centraran en:
Mostrar mètodes, tecnologies i/o aplicacions avançades en Ciència de les Dades i Intel·ligència Artificial que vagin prenent protagonisme a la investigació i als mercats.
TEMARI
A cada curs acadèmic es detallarà abans d'escollir les optatives.
Si no s'obre l'assignatura, les principals tendències s'incorporaran a les assignatures del Semestre 2.
Nota: els temes poden ajustar i/o modificar-se a criteri de la coordinació del màster.
La metodologia utilitzada combina classes magistrals, participació dels estudiants, realització dun exercici pràctic a classe i resolució dun repte o treball dinvestigació final. Per a l'estudiant, això implicarà treball en grup amb una presentació oral en classe i un treball individual escrit.
Aquesta assignatura s'avaluarà de manera continuada a partir de la resolució dun repte proposat a resoldre, o alternativament, un treball de recerca sobre solucions ja existents dun problema específic a làmbit científic, i una presentació final a classe.
Avaluació continua
Aquesta assignatura s'avaluarà de manera continuada a partir de la resolució dun repte proposat a resoldre, o alternativament, un treball de recerca sobre solucions ja existents dun problema específic a làmbit científic, i una presentació final a classe.
Convocatòria extraordinària
Es determinarà lexamen i/o treballs de convocatòria extraordinària des de la coordinació de lassignatura.
Normativa de còpies
Lassignatura es regeix per la normativa de còpies general de La Salle Campus BCN:
https://www.salleurl.edu/ca/normativa-de-copies
Les activitats formatives es consideraran que tenen la següent categoria:
Treball o repte: altament significativa
La bibliografia s'anirà detallant al llarg de l'assignatura.
Tot el material de classe (presentacions, exercicis, articles, documents, etcètera) es compartiran a la carpeta de l'assignatura de la Intranet de La Salle: eStudy.
La bibliografia complementària s'anirà detallant al llarg de l'assignatura.