Planificación de las enseñanzas

El plan de estudios se ha estructurado de forma que el alumno, para finalizar sus estudios y obtener el título correspondiente, ha de superar 60 créditos ECTS distribuidos de la siguiente forma:

- 35 créditos correspondientesa asignaturas optativas semestrales (de 5 ECTS cada una),

- 10 créditos correspondientes a seminarios (de 2 ECTS cada uno), y

- 15 créditos asociados a la Trabajo Fin de Máster (TFM).

Por lo tanto,el alumno deberá superar 7 asignaturas (todas ellas optativas) y 5 seminarios, además de defender de forma satisfactoria ante un tribunal su TFM.

Las lenguas utilizadas a lo largo del proceso formativo son el español y el inglés (las asignaturas y seminarios están ofertados en uno de dichos idiomas). Un alumno extranjero de habla inglesa puede cursar el máster en inglés en su totalidad, al ofertarse 11 asignaturas y 10 seminarios en dicha lengua.

Las asignaturas ofertadas en inglés se impartirán en dicha lengua cuando al menos haya alumno del MUIA matriculado en ella que no hable castellano. En caso contrario, la asignatura se impartirá en castellano.

Todas las asignaturas ofertadas se imparten en el primer semestre, dejando para el segundo semestre la realización de los seminarios y del TFM. La siguiente tabla muestra la oferta de asignaturas y seminarios del máster agrupados por materias, junto con el profesarado (en negrita los coordinadores) y la lengua en que se oferta:

CURSO ACADÉMICO 2019/20

M1. Fundamentos de la Investigación

  • S1: Metodología de la investigación (D. Javier Bajo Pérez, D. Óscar Corcho García y Dña. Asunción Gómez Pérez )
  • S2: Gestión de proyectos y anális de riesgos (D. Javier Bajo Pérez y Dña. Asunción Gómez Pérez) 

M2. Análisis de Decisiones

  • A1: Sistemas de ayuda a la decisión (Dña. Concepción Bielza Lozoya y D. Juan Antonio Fernández del Pozo de Salamanca)
  • A2: Decisión participativa y negociación (D. Jacinto González Pachón)  
  • A3: Métodos de simulación (D. Antonio Jiménez Martín)
  • S3: Análisis de decisiones (Dña. Concepción Bielza Lozoya, D. Juan Antonio Fernández del Pozo de Salamanca, D. Jacinto González Pachón y D. Antonio Jiménez Martín) 

M3. Aprendizaje Automático

  • A4: Redes bayesianas (Dña. Concepción Bielza Lozoya y D. Pedro Larrañaga Múgica) 
  • A5: Aprendizaje automático (Dña. Concepción Bielza Lozoya y D. Pedro Larrañaga Múgica
  • A6: Redes de neuronas artificiales (D. Luis Baumela Molina, D. Martín Molina González y D. Daniel Manrique Gamo) 
  • S4: Aprendizaje automático (D. Luis Baumela Molina, Dña. Concepción Bielza Lozoya, D. Pedro Larrañaga Múgica, D. Martín Molina González y D. Daniel Manrique Gamo)  

M4. Computación Natural

  • A7: Búsqueda inteligente basada en metaheurísticas (D. Alfonso Mateos Caballero)
  • A8: Computación evolutiva (D. Daniel Manrique Gamo)
  • A9: Biología programable: Computación con ADN e Ingeniería de biocircuitos (D. Alfonso Rodríguez Patón Aradas 
  • S5: Computación natural (D. Pedro Larrañaga Múgica, D. Alfonso Mateos Caballero y D. Alfonso Rodríguez Patón Aradas 

M5. Representación del Conocimiento y Razonamiento

  • A10: Programación lógica (D. Francisco Bueno Carrillo, D. Manuel Hermenegildo Salina, y Dña. María del Carmen Suárez de Figueroa) 
  • A11: Sistemas multiagente (D. Javier Bajo Pérez, Dña. Pepa Hernández Diego, D. Nik Swoboda
  • A12: Ingeniería ontológica (D. Óscar Corcho García, Dña. Asunción Gómez Pérez y Dña. Elena Montiel Ponsoda)   
  • A13: Modelos de razonamiento (D. Martín Molina González
  • S6: Representación del conocimiento y razonamiento (D. Javier Bajo Pérez, D. Óscar Corcho García, Dña. Asunción Gómez Pérez, Dña. Pepa Herández Diego, D. Martín Molina González, Dña. Elena Montiel Ponsoda y D. Nik Swoboda)) 
  • S7: Lógica borrosa (D. Daniel Manrique Gamo)
  • S8: Computación cognitiva (D. Javier Bajo Pérez, D. Óscar Corcho García, Dña. Asunción Gómez Pérez, Dña. Pepa Herández Diego, D. Martín Molina González y D. Nik Swoboda)

M6. Robótica Cognitiva y Percepción

  • A14: Visión por computador (D. Luis Baumela Molina
  • A15: Robots autónomos (D. Javier de Lope Asiaín, D. Darío Maravall Gómez-Allende y D. Nik Swoboda)
  • S9: Robótica cognitiva y percepción (D. Luis Baumela Molina, D. Javier de Lope Asiaín y D. Darío Maravall Gómez-Allende
  • S10: Principios de la locomoción robótica (D. Nik Swoboda

M7. Áreas de aplicación

  • A16: Informática biomédica (D. Miguel García Remesal, D. Víctor Maojo García, D. David Pérez del Rey)   
  • A17: Ingeniería lingüística (D. Jesús Cardeñosa Lera y D. Igor Boguslavskiy
  • A18: Ciencia de la web (D. Javier Bajo Pérez, D. Óscar Corcho García, Jacinto González Pachón) 
  • S11: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial (D. Víctor Maojo García, D. Pedro Larrañaga Múgica, Dña. Asunción Gómez Pérez, D. Martín Molina González, D. Jesús Cardeñosa Lera, D. Antonio Jiménez Martín, D. David Pérez del Rey, Dña. María del Carmen Suárez de Figueroa, D. Juan Antonio Fernández Del Pozo, Dña. Elena Montiel Ponsoda) 
  • S12: Procesamiento del lenguaje natural (D. Jesús Cardeñosa Lera y D. Igor Boguslavskiy)
  • S13: Planificación automática (D. Miguel García Remesal) 

 

El título que se ofrece da cabida a dos perfiles de alumnos:

  • El alumno interesado en la especialización en una o varias disciplinas concretas de la IA. Tenderá a cursar todas las asignaturas y seminarios de las materias de su interés. Para cubrir todas las competencias de la titulación, en las restantes materias en las que haya un seminario cuyo nombre coincida con el de la materia, el alumno tendrá que realizarlo.

  • El alumno que busca una visión más global, es decir, la obtención de conocimientos extensos de toda la IA. Tenderá a cursar asignaturas de prácticamente todas las materias. En aquellas materias en las que el alumno no seleccione asignaturas, tendrá que realizar el seminario cuyo nombre coincide con el de la materia.

El alumno tiene total libertad para escoger las siete asignaturas que debe cursar de entre las 17 que se ofertan entre las distintas materias.

Importante: Para asegurar que se alcanzan todas las competencias asociadas a la titulación, si el alumno no se matricula de ninguna asignatura en cualquiera de las materias M2 a M6 entonces deberá asistir al seminario cuyo nombre coincide con el de dicha/s materia/s.

En total, el alumno debe cursar 5 seminarios. Los seminarios que se ofertan en el título se organizan en cuatro categorías:

  • Seminarios S1: Metodología de la investigación y S2: Gestión de proyectos y control de riesgos. Se tratan de los únicos seminarios obligatorio del Máster. En el primero se orienta a los alumnos acerca de técnicas, normas y sistemas más habituales para la práctica de la investigación científica y sus bases metodológicas y documentales.

  • Seminarios cuyo nombre coincide con el de la materia a la que pertenecen (S3, S4, S5, S6 y S9). Como se ha indicado anteriormente, si el alumno decide no cursar ninguna asignatura de cualquiera de las materias M2 a M6, entonces está obligado a realizar dicho seminario. En ellos el alumno adquirirá conocimientos generales sobre la materia correspondiente. Por el contrario, si un alumno ha cursado una asignatura de una materia, entonces no puede cursar el seminario cuyo nombre coincide con el de dicha materia.

  • Seminarios que complementan asignaturas (S7, S8, S10, S11, S12 y S13), tienen como objetivo cubrir ciertas disciplinas de la Inteligencia Artificial que no se estudian en las mismas.

  • Seminarios de profesores visitantes, en los que el alumno adquiere conocimientos avanzados o especializados sobre alguna materia cursada en el máster.

Importante: Todos los seminarios excepto "S7: Lógica borrosa" y "S10: Principios de la locomoción robótica" se podrán cursar por videoconferencia. De la misma manera, el Trabajo Fin de Máster también se podrá defender por videoconferencia.

Español