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El objetivo de este programa es enlazar los conocimientos básicos de Inteligencia Artificial (IA), propios de unos estudios de grado, con las fronteras actuales de la IA. El carácter modular del máster (fundamentos, métodos, aplicaciones y proyectos) y el hecho de que todas las asignaturas son optativas permite al alumno personalizar su trayectoria por el máster de acuerdo con sus conocimientos iniciales, con los métodos adecuados al tipo de aplicaciones en las que esté interesado (simbólicos, conexionistas, probabilistas, bio-inspirados o híbridos) y con su interés en investigación.
Al terminar los estudios de máster, el alumno debe conocer:
- Los fundamentos de la Inteligencia Artificial y las fronteras actuales en investigación.
- Un conjunto de métodos y técnicas, tanto simbólicas como conexionistas y probabilistas, para resolver problemas propios de la Inteligencia Artificial.
- Los procedimientos específicos de aplicación de estos métodos a un conjunto relevante de dominios (educación, medicina, ingeniería, sistemas de seguridad y vigilancia, etc.) que representan las áreas más activas de investigación en IA.
Aunque este máster es del tipo "orientado a la investigación" (en contraposición a los del tipo "profesional"), puede servir también para la práctica profesional, debido a que la mayoría de las técnicas de inteligencia artificial que se estudian en él han demostrado ser útiles para resolver problemas de interés comercial, y por ello es cada vez mayor el número de empresas de informática que buscan especialistas en este tema.
Dentro del curso que existe la plataforma aLF/Innova para el apoyo a la docencia de este máster, existe un foro denominado “Bolsa de trabajo sobre inteligencia artificial”, en el que se comunican las ofertas de trabajo que recibimos.
Los criterios para la admisión de alumnos son tres: formación académica, nota media del expediente y dedicación.
En cuanto a la formación, se dará preferencia a titulados superiores en informática: licenciados, ingenieros o graduados en Informática.
Se admitirá también a titulados superiores de carreras afines, como Telecomunicaciones, Física, Matemáticas, etc., y a Ingenieros Técnicos en Informática, aunque en este caso la nota media del expediente exigida será mayor que para los titulados superiores en informática. Se valorarán también los conocimientos de informática adquiridos fuera de la carrera y en la práctica profesional.
En casos excepcionales se admitirá a titulados de otras carreras, incluso Ingenieros Técnicos y Diplomados, que tengan un expediente académico brillante y demuestren poseer conocimientos de matemáticas y de informática suficientes para cursar este máster.
La dedicación se refiere al número de horas que cada alumno puede dedicar semanalmente al estudio del máster.
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A. Especialidad de Sistemas inteligentes de diagnóstico, planificación y control
Asignaturas (6 créditos cada una; todas semestrales; optativas)
- Métodos Simbólicos.
- Métodos Lógicos de Automatización del Razonamiento.
- Métodos Probabilistas.
- Métodos Neuronales Bioinspirados.
- Métodos de Aprendizaje en IA.
- Computación Evolutiva.
- Visión Artificial.
- Robótica Perceptual y Autónoma.
- Minería de datos.
- Descubrimiento de información en textos.
- Procesamiento del Lenguaje Natural.
- Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible.
Trabajo de investigación: 30 créditos; semestral; obligatorio.
B. Especialidad de Enseñanza-Aprendizaje, Colaboración y Adaptación
Asignaturas (6 créditos cada una; todas semestrales; optativas)
- Minería de datos.
- Interfaces adaptativos
- Sistemas adaptativos en educación
- Usabilidad y accesibilidad de sitios web
- Computer-Assisted Language Learning
- Entornos de aprendizaje y modelado basados en estándares
- Métodos de aprendizaje en IA.
- Tecnologías de soporte a comunidades virtuales de aprendizaje
Trabajo de investigación: 30 créditos; semestral; obligatorio.
No se ha contemplado la posibilidad de realizar prácticas externas.