Planificación de las enseñanzas

 

CURSO ACADÉMICO 2022/23

 

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, y

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

Por lo tanto, el alumno deberá superar 7 asignaturas (todas ellas optativas) y 6 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). 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.

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 18 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 6 seminarios. Los seminarios que se ofertan en el título se organizan en cuatro categorías:

  • Seminarios S1: Metodología de la investigación, S2: Gestión de proyectos y control de riesgos y S3: Aspectos legales y Éticos de la IA. 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 (S5, S6, S7, S8 y S11). 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 (S4, S9, S10, S12, S13, S14 y S15), 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 "S1: Metodología de la investigación", "S9: Lógica borrosa" y "S12: Principios de la locomoción robótica" se podrán cursar por videoconferencia (*). El seminario "S1: Metodología de la investigación" se podrá cursar por videoconferencia (*) solo en la edición del segundo semestre (normalmente, en enero/febrero), siendo necesaria la presencialidad en la edición del primer semestre (septiembre). El Trabajo Fin de Máster también se podrá defender por videoconferencia.

(*) Creemos que la docencia presencial es lo mejor de cara a un aprendizaje óptimo. Para poder cursar estas actividades por videoconferencia, será necesario justificar la imposibilidad de acudir presencialmente.

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