Asignaturas y seminarios

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 materias de las que se compone el máster son:

CURSO ACADÉMICO 2019/20

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. Aprendizaje Automático

  • A4: Redes bayesianas (descripción, guía de aprendizaje) 
  • A5: Aprendizaje automático (descripción, guía de aprendizaje) 
  • A6: Redes de neuronas artificiales (descripción, guía de aprendizaje) 
  • S4: Aprendizaje automático (descripción, guía de aprendizaje)  

M4. Computación Natural

  • A7: Búsqueda inteligente basada en metaheurísticas (descripción, guía de aprendizaje)
  • A8: Computación evolutiva (descripción, guía de aprendizaje)
  • A9: Biología programable: Computación con ADN e Ingeniería de biocircuitos (descripción, guía de aprendizaje)  
  • S5: Computación natural (descripción, guía de aprendizaje)  

M5. Representación del conocimiento y Razonamiento

  • A10: Programación lógica (descripción, guía de aprendizaje) 
  • A11: Sistemas multiagente (descripción, guía de aprendizaje) 
  • A12: Ingeniería ontológica (descripción,  guía de aprendizaje)   
  • A13: Modelos de razonamiento (descripción,  guía de aprendizaje) 
  • S6: Representación del conocimiento y razonamiento (descripción, guía de aprendizaje) 
  • S7: Lógica borrosa (descripción, guía de aprendizaje)
  • S8: Computación cognitiva (descripción, guía de aprendizaje)

M6. Robótica Cognitiva y Percepción

  • A14: Visión por computador (descripción, guía de aprendizaje) 
  • A15: Robots autónomos (descripción, guía de aprendizaje)
  • S9: Robótica cognitiva y percepción (descripción, guía de aprendizaje) 
  • S10: Principios de la locomoción robótica (descripción, guía de aprendizaje) 

M7. Áreas de aplicación

  • A16: Informática biomédica (descripción, guía de aprendizaje)   
  • A17: Ingeniería lingüística (descripción, guía de aprendizaje
  • A18: Ciencia de la web (descripción, guía de aprendizaje) 
  • S11: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (descripción, guía de aprendizaje) 
  • S12: Procesamiento del lenguaje natural (descripción, guía de aprendizaje)
  • S13: Planificación automática (descripción, guía de aprendizaje) 

M8. Seminarios de profesores visitantes (ofertados en inglés)

 

CURSO ACADÉMICO 2018/19

M1. Fundamentos de la Investigación

M2. Análisis de Decisiones

M3. Minería de Datos

M4. Computación Natural

M5. Computación Lógica

M6. Representación del conocimiento y Modelos de Razonamiento

M7. Robótica y Percepción Computacional

M8. Áreas de aplicación

M9. Seminarios de profesores visitantes (ofertados en inglés)

: Asignatura ofertada en inglés

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