A continuación se muestran las distintas materias (M) de las que consta el plan de estudios, así como las asignaturas y seminarios que las componen e información básica sobre los mismos. Se dispone, de manera adicional de enlaces a las guías de aprendizaje de las distintas asignaturas (A) y seminarios (S), con información completa sobre los mismos.
Nota: Las guías de aprendizaje de los seminarios, impartidos en el segundo semestre, se publicarán según normativa de la UPM en el plazo estipulado anterior a la matrícula.
Todas las asignaturas están disponibles en Aula Virtual (Moodle 
)
Las nueve materias de las que se compone el máster son:
CURSO ACADÉMICO 2018/19
M1. Fundamentos de la Investigación
- S1: Metodología de la investigación (descripción, guía de aprendizaje)
- S2: Gestión de proyectos y anális de riesgos (descripción, guía de aprendizaje)
M2. Análisis de Decisiones
- A1: Sistemas de ayuda a la decisión (descripción, guía de aprendizaje)
- A2: Decisión participativa y negociación (descripción, guía de aprendizaje)
- A3: Métodos de simulación (descripción, guía de aprendizaje)
- S3: Análisis de decisiones (descripción, guía de aprendizaje)
M3. Minería de Datos
- A4: Redes bayesianas (descripción, guía de aprendizaje)
- A5: Aprendizaje automático (descripción, guía de aprendizaje)
- S4: Minería de datos (descripción, guía de aprendizaje)
M4. Computación Natural
- A6: Búsqueda inteligente basada en metaheurísticas (descripción, guía de aprendizaje)
- A7: Computación evolutiva (descripción, guía de aprendizaje)
- A8: Biología programable: Computación con ADN e Ingeniería de biocircuitos (descripción, guía de aprendizaje)
- S5: Computación natural (descripción, guía de aprendizaje)
- S6: Deep learning (descripción, guía de aprendizaje)
M5. Computación Lógica
- A9: Programación lógica (descripción, guía de aprendizaje)
- S7: Computación lógica (descripción, guía de aprendizaje)
M6. Representación del conocimiento y Modelos de Razonamiento
- A10: Agentes inteligentes y sistemas multiagente (descripción, guía de aprendizaje)
- A11: Ingeniería ontológica (descripción, guía de aprendizaje)
- A12: Modelos de razonamiento (descripción, guía de aprendizaje)
- S8: Representación del conocimiento y modelos de razonamiento (descripción, guía de aprendizaje)
- S9: Lógica borrosa (descripción, guía de aprendizaje)
- S10: Computación cognitiva (descripción, guía de aprendizaje)
M7. Robótica y Percepción Computacional
- A13: Visión por computador (descripción, guía de aprendizaje)
- A14: Robots autónomos (descripción, guía de aprendizaje)
- S11: Robótica y percepción computacional (descripción, guía de aprendizaje)
- S12: Principios de la locomoción robótica (descripción, guía de aprendizaje)
M8. Áreas de aplicación
- A15: Informática biomédica (descripción, guía de aprendizaje)
- A16: Ingeniería lingüística (descripción, guía de aprendizaje)
- A17: Ciencia de la web (descripción, guía de aprendizaje)
- S13: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (descripción, guía de aprendizaje)
- S14: Procesamiento del lenguaje natural (descripción, guía de aprendizaje)
- S15: Planificación automática (descripción, guía de aprendizaje)
M9. Seminarios de profesores visitantes (ofertados en inglés)
: Asignatura ofertada en inglés