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La guía de la asignatura ha sido actualizada con los cambios que aquí se mencionan.
La Inteligencia Artificial constituye hoy una de las disciplinas tecnológicas de mayor impacto y crecimiento en todos los sectores de actividad. Su influencia se extiende a ámbitos tan diversos como la medicina, las finanzas, la robótica, la industria, el comercio o la educación, y su papel como motor de la transformación digital ha sido reconocido por gobiernos, organismos internacionales y la comunidad científica como uno de los fenómenos definitorios de nuestro tiempo. Esta realidad ha generado una demanda creciente y sostenida de profesionales con formación especializada, capaces de diseñar, desarrollar y aplicar soluciones basadas en IA en entornos complejos y multidisciplinares. En este contexto, la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática (ETSIInf) de la UNED imparte el Grado en Ingeniería en Inteligencia Artificial, una titulación oficial diseñada conforme al marco del Espacio Europeo de Educación Superior.
El título garantiza una sólida formación científica y tecnológica que capacita tanto para el ejercicio profesional en el ámbito de la IA como para la innovación e investigación. El plan de estudios ofrece una formación integral que combina una base sólida en matemáticas, estadística y programación con el estudio en profundidad de los principales paradigmas de la IA: aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, robótica autónoma, sistemas de soporte a la decisión y análisis de datos a gran escala, entre otros. El programa se articula con un enfoque tanto teórico y generalista, con formación de base rigurosa en los fundamentos y en las diferentes áreas y técnicas de la IA, como práctico y aplicado, orientado al desarrollo de soluciones para problemas reales en distintos dominios.
El carácter multidisciplinar de la titulación constituye uno de sus rasgos esenciales. El plan de estudios prepara a los estudiantes para colaborar con expertos de campos muy diversos —ingeniería, medicina, derecho, economía, ciencias— y para integrarse en equipos de trabajo heterogéneos donde la IA actúa como herramienta transversal. La formación incluye además competencias en gestión de proyectos y en los aspectos éticos y responsables del desarrollo de sistemas inteligentes, en línea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible promovidos por Naciones Unidas.
Los graduados y graduadas en Ingeniería en Inteligencia Artificial están capacitados para desempeñar funciones profesionales en una amplia variedad de sectores: entidades financieras, instituciones sanitarias, consultorías tecnológicas, departamentos de I+D, organismos públicos de investigación, universidades e industrias de cualquier ámbito.
La titulación se imparte en la modalidad de enseñanza a distancia propia de la UNED, lo que permite el acceso a estudiantes de todo el territorio nacional e internacional con independencia de su lugar de residencia o de sus circunstancias laborales y personales. Asimismo, proporciona la base necesaria para continuar la formación en estudios de posgrado, con acceso natural a másteres universitarios como el de Ingeniería y Ciencia de Datos, Investigación en Inteligencia Artificial, Tecnologías del Lenguaje o Ciberseguridad, todos ellos ofertados por la propia
La Inteligencia Artificial constituye hoy una de las disciplinas tecnológicas de mayor impacto y crecimiento en todos los sectores de actividad. Su influencia se extiende a ámbitos tan diversos como la medicina, las finanzas, la robótica, la industria, el comercio o la educación, y su papel como motor de la transformación digital ha sido reconocido por gobiernos, organismos internacionales y la comunidad científica como uno de los fenómenos definitorios de nuestro tiempo. Esta realidad ha generado una demanda creciente y sostenida de profesionales con formación especializada, capaces de diseñar, desarrollar y aplicar soluciones basadas en IA en entornos complejos y multidisciplinares. En este contexto, la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la UNED imparte el Grado en Ingeniería en Inteligencia Artificial, una titulación oficial diseñada conforme al marco del Espacio Europeo de Educación Superior.
El título garantiza una sólida formación científica y tecnológica que capacita tanto para el ejercicio profesional en el ámbito de la IA como para la innovación e investigación. El plan de estudios ofrece una formación integral que combina una base sólida en matemáticas, estadística y programación con el estudio en profundidad de los principales paradigmas de la IA: aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, visión artificial, robótica autónoma, sistemas de soporte a la decisión y análisis de datos a gran escala, entre otros. El programa se articula con un enfoque tanto teórico y generalista, con formación de base rigurosa en los fundamentos y en las diferentes áreas y técnicas de la IA, como práctico y aplicado, orientado al desarrollo de soluciones para problemas reales en distintos dominios.
El carácter multidisciplinar de la titulación constituye uno de sus rasgos esenciales. El plan de estudios prepara a los estudiantes para colaborar con expertos de campos muy diversos —ingeniería, medicina, derecho, economía, ciencias— y para integrarse en equipos de trabajo heterogéneos donde la IA actúa como herramienta transversal. La formación incluye además competencias en gestión de proyectos y en los aspectos éticos y responsables del desarrollo de sistemas inteligentes, en línea con los Objetivos de Desarrollo Sostenible promovidos por Naciones Unidas.
Los graduados y graduadas en Ingeniería en Inteligencia Artificial están capacitados para desempeñar funciones profesionales en una amplia variedad de sectores: entidades financieras, instituciones sanitarias, consultorías tecnológicas, departamentos de I+D, organismos públicos de investigación, universidades e industrias de cualquier ámbito.
La titulación se imparte en la modalidad de enseñanza a distancia propia de la UNED, lo que permite el acceso a estudiantes de todo el territorio nacional e internacional con independencia de su lugar de residencia o de sus circunstancias laborales y personales. Asimismo, proporciona la base necesaria para continuar la formación en estudios de posgrado, con acceso natural a másteres universitarios como el de Ingeniería y Ciencia de Datos, Investigación en Inteligencia Artificial, Tecnologías del Lenguaje o Ciberseguridad, todos ellos ofertados por la propia ETSIInf.
Resultados de aprendizaje:
PFG-CG25 - Capacidad para realizar un proyecto original en el ámbito de las tecnologías específicas de la Inteligencia Artificial, de naturaleza profesional, en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas, y que será presentado y defendido ante un tribunal universitario y calificado individualmente. TIPO: Habilidades o destrezas
RA-CD01 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de determinar la mejor forma de representar el conocimiento, usando formalismos basados en la lógica, aplicando los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos, incluyendo el almacenamiento y procesamiento, la gestión de los metadatos, la gestión eficiente de flujos continuos y la gobernanza de sistemas complejos de datos.
RA-CD02 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de desarrollar, incluyendo la puesta en producción, aplicaciones que puedan extraer información de datos estructurados, semi estructurados o no estructurados, incluyendo texto, imagen, vídeo y audio, mediante técnicas de identificación y adquisición de datos relevantes, reducción, compresión, integración, transformación, limpieza y evaluación de su calidad, incluyendo interfaces persona computador que visualicen estos datos de manera efectiva y centrada en el usuario.
RA-CD03 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de evaluar los métodos de aprendizaje automático más adecuados para extraer información valiosa para las organizaciones que tenga en cuenta posibles problemas de calidad de los datos, sesgo algorítmico o de datos.
RA-CD04 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de diseñar soluciones que deriven conocimiento nuevo realizando inferencia o por medio de métodos de minería de datos o aprendizaje automático con metodologías robustas de aprendizaje y validación en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento de grandes volúmenes de datos.
RA-IA01 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de determinar las técnicas más adecuadas para la resolución de problemas que involucren modelos de razonamiento en entornos centralizados y distribuidos, técnicas de aprendizaje automático y estadística avanzada, técnicas de percepción y robótica cognitiva, entidades y sistemas inteligentes que permitan la adquisición y representación del conocimiento, la transformación de los datos en conocimiento y la manipulación del entorno, en problemas que requieran el uso de infraestructuras, entornos y técnicas de la inteligencia artificial.
RA-IA02 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de desarrollar sistemas basados en conocimiento orientados a la resolución de problemas y toma de decisiones que requieran conducta inteligente, en problemas de clasificación supervisada y no supervisada, de búsqueda de relaciones de independencia condicional entre variables relacionadas, o que puedan percibir su entorno para la manipulación, navegación y planificación de su comportamiento, con cierto grado de autonomía.
RA-IA03 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de evaluar las necesidades de interacción de los interfaces persona-máquina que garanticen la accesibilidad de los sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
RA-IA04 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de diseñar entidades y sistemas inteligentes que incorporen capacidades como la autonomía, la situación de su entorno, la reactividad y proactividad, el aprendizaje y habilidades sociales y organizativas, las arquitecturas e infraestructuras necesarias sobre las que ejecutar los sistemas basados en IA.
RA-IA05 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de integrar sistemas de análisis inteligente de datos con aplicaciones de producción y servicios en entornos del ámbito de la inteligencia artificial.
RA-IA06 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de adaptar soluciones basadas en inteligencia artificial a entornos de aplicación específicos, considerando su integración eficiente con infraestructuras existentes.
RA-IA07 - Desarrollar extensiones y complementos específicos para los sistemas de inteligencia artificial mediante la incorporación de elementos que permitan la adaptación de estos sistemas genéricos a distintas situaciones particulares de cada aplicación y su puesta en producción.
RA01 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de aplicar los conocimientos necesarios de álgebra, cálculo, análisis, matemática discreta, lógica y estadística para la resolución de los problemas propios de la inteligencia artificial.
RA02 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de demostrar conocimiento de la normativa y regulación de la IA en ámbitos nacional, europeo e internacional, así como del marco institucional y jurídico de la empresa para la resolución de los problemas de inteligencia artificial relacionados con la empresa de acuerdo con los principios, estándares y normativas vigentes.
RA03 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de analizar servicios, aplicaciones y sistemas inteligentes, valorando su impacto económico, social y ambiental, para liderar su puesta en marcha y su mejora continua, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad en cualquier ámbito de la inteligencia artificial, de manera inclusiva y conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente propia de la inteligencia artificial.
RA04 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de construir proyectos de inteligencia artificial participando en el diseño, liderazgo, planificación, despliegue y dirección de los mismos, así como en la definición de condiciones técnicas de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad, legislación y normativas vigentes y a los principios éticos y la deontología de la inteligencia artificial.
RA05 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de aplicar técnicas de negociación y de trabajo efectivas, así como las habilidades de comunicación y liderazgo de equipos en cualquier ámbito de la inteligencia artificial, de manera inclusiva y conforme a principios éticos y a la legislación vigente.
RA06 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de analizar las necesidades en algorítmica, complejidad computacional, programación, sistemas operativos, bases de datos, estructura, interconexión de sistemas informáticos necesario para la resolución de problemas de ciencias e ingeniería, de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad y seguridad necesarios.
RA07 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de diseñar interfaces persona-ordenador de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad, legislación y normativas vigentes y a los principios de diseño universal e inclusivo.
RA08 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de demostrar conocimiento de los procedimientos algorítmicos básicos y los tipos de datos de las tecnologías informáticas necesarios para la resolución de los problemas de inteligencia artificial.
RA09 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de identificar los algoritmos, estructuras de datos, paradigmas de la programación y lenguajes más adecuados para asegurar la fiabilidad, seguridad y calidad de aplicaciones en problemas que requieran una solución de inteligencia artificial.
RA10 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de demostrar conocimiento básico de estructura y arquitectura de computadores, sistemas operativos, sistemas distribuidos redes, de computadores internet y sistemas de almacenamiento, procesamiento y acceso a datos necesarios para el análisis e implementación de aplicaciones de inteligencia artificial basadas en ellos.
RA11 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de aplicar los conocimientos adquiridos en el diseño, implementación, administración y mantenimiento de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas relacionadas con la inteligencia artificial.
RA12 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de demostrar conocimiento básico de técnicas de programación paralela, concurrente, distribuida y en tiempo real necesarias para la implementación de aplicaciones que los requieran.
RA13 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de demostrar conocimientos y técnicas básicas de los diferentes enfoques de la inteligencia artificial y su integración como profesionales de inteligencia artificial en equipos multidisciplinares.
RA14 - Al finalizar el aprendizaje, el o la estudiante será capaz de integrar las técnicas y metodologías avanzadas de su especialidad en problemas que requieran una solución mediante inteligencia artificial con equipos humanos multidisciplinares.
Para cursar estudios en este Grado, se recomienda decididamente haber cursado una de las modalidades de bachillerato de contenido científico o científico-tecnológico porque las asignaturas de este grado parten de los conocimientos allí adquiridos. Estos estudios de Grado requerirán capacidad para el razonamiento numérico y lógico, y cierta capacidad también para comprender y razonar sobre modelos abstractos que generalicen los aspectos particulares de los casos prácticos.
Los estudiantes que ingresen en la Universidad mediante las pruebas de acceso para mayores de 25 años de la UNED, que vayan a cursar estos grados, deberían haber realizado la fase específica de las pruebas con la opción B (ciencias) eligiendo "Física" como una de las materias optativas, o bien con la opción E (ingeniería y arquitectura).
También se considera adecuado un perfil de ingreso correspondiente a un estudiante de los ciclos formativos de grado superior de formación profesional (FP) directamente relacionados con la Informática y que se relacionan a continuación.
Administración de Sistemas Informáticos.
Administración de Sistemas Informáticos en Red.
Desarrollo de Aplicaciones Informáticas.
Desarrollo de Aplicaciones Informáticas en la Web.
Sistemas de Telecomunicación e Informáticos.
En estos dos últimos tipos de acceso, los alumnos probablemente requerirán un esfuerzo extra en las asignaturas de fundamentos científicos, puesto que los conocimientos deseables de ingreso son los equivalentes a los de las modalidades de bachillerato de contenido científico o científico-tecnológico. Parece así recomendable para estos alumnos, seguir los cursos 0 de Física y de Matemáticas ofertados en abierto por la UNED.
Es muy recomendable un nivel básico/intermedio del idioma inglés ya que el alumno podrá encontrar algunas asignaturas con libros en inglés. Además, la comprensión lectora del inglés permitirá el manejo de la abundante bibliografía existente en esta lengua. Como ayuda en este aspecto, la UNED dispone de cursos virtuales de idiomas y de laboratorios de idiomas (en los centros asociados con este tipo de enseñanzas).
Las particularidades de la UNED, como Universidad a distancia, además, exigen al alumno un esfuerzo extra y capacidades especiales relacionadas con el trabajo individual y en grupo, con la búsqueda de información de forma independiente y con la auto-organización y planificación del estudio y de la realización de actividades.
Finalmente, el estudiante interesado en este grado deberá tener voluntad de trabajo en el ámbito de la Informática y, en general, en el de las nuevas tecnologías, así como curiosidad e iniciativa por el desarrollo de aplicaciones informáticas y la proyección de éstas en la sociedad.
El plan de estudios se estructura en 4 cursos de 60 créditos ECTS (European Credit Transfer System) con esta distribución según su carácter:
Formación básica
60
Obligatorias
156
Optativas
12
Trabajo fin de grado
12
Total
240
VÍA GRADO EN INGENIERÍA EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL
En esta titulación, de carácter experimental, se consideran prácticas experimentales como aquellas actividades de tipo experimental cuya realización correcta es obligatoria para la superación de la asignatura. En las guías, parte pública y privada, de las asignaturas, publicadas en la Web y en los cursos virtuales, respectivamente, el alumno encontrará detallado el procedimiento de desarrollo exigido en cada asignatura.
La Escuela de Ingeniería Informática ofrece la posibilidad de aprovechar estudios universitarios anteriores o estudios de Formación Profesional mediante el reconocimiento de créditos.
En la página web de la ETSI de Informática puede encontrar el procedimiento, formulario de solicitud y plazos para hacerlo. Además, existen tablas de reconocimiento de créditos ya aprobados para los diferentes Grados desde diversas titulaciones que pueden consultarse aquí.
La creciente implantación de la Inteligencia Artificial en todos los sectores de la actividad económica y científica ha generado una demanda sostenida de profesionales con formación especializada en esta disciplina. Los graduados y graduadas en Ingeniería en Inteligencia Artificial disponen de un perfil técnico versátil y altamente cualificado, que les permite incorporarse al mercado laboral en una amplia variedad de roles y contextos organizativos.
El núcleo de la formación —matemáticas, estadística, programación y dominio de los principales paradigmas de la IA— capacita para diseñar e implementar sistemas inteligentes aplicables a problemas reales. Esta base, combinada con una perspectiva ingenieril y multidisciplinar, hace que el graduado pueda desenvolverse tanto en entornos puramente tecnológicos como en organizaciones donde la IA se aplica como herramienta de apoyo a la actividad principal.
Perfiles profesionales principales
El perfil más demandado en el mercado actual es el del científico o científica de datos, responsable de extraer conocimiento útil a partir de grandes volúmenes de información mediante técnicas de aprendizaje automático, estadística avanzada y visualización de datos. Estrechamente relacionado con este rol, el ingeniero o ingeniera de aprendizaje automático se ocupa del diseño, entrenamiento, validación y despliegue en producción de modelos de machine learning y deep learning, incluyendo los grandes modelos de lenguaje y otros sistemas de IA generativa que han adquirido una relevancia central en los últimos años.
Precisamente, la irrupción de la IA generativa ha abierto un nuevo y amplio campo profesional. El ingeniero o ingeniera de IA generativa y modelos de lenguaje trabaja en el desarrollo, ajuste y despliegue de sistemas capaces de generar texto, imágenes, código, audio o vídeo de manera autónoma, así como en su integración en productos y servicios. Este perfil abarca desde la adaptación de modelos fundacionales mediante técnicas como el fine-tuning o el aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana, hasta el diseño de arquitecturas de recuperación y generación aumentada de información. Sus aplicaciones son transversales a prácticamente todos los sectores: asistentes inteligentes, generación automática de contenidos, síntesis de información, apoyo a la programación o automatización de procesos documentales, entre muchos otros.
Otra salida de gran proyección es la del especialista en procesamiento del lenguaje natural, dedicado al desarrollo de sistemas capaces de comprender, generar y traducir texto en lenguaje humano, con aplicaciones en asistentes virtuales, análisis de documentos, sistemas de recuperación de información o detección automática de contenidos. De manera análoga, el especialista en visión artificial trabaja en el desarrollo de sistemas de análisis e interpretación de imágenes y vídeo, con aplicaciones en medicina, industria, seguridad o vehículos autónomos.
En el ámbito de la robótica, los graduados pueden incorporarse como ingenieros e ingenieras de robótica cognitiva y autónoma, diseñando sistemas capaces de percibir su entorno, razonar y actuar de forma autónoma en aplicaciones industriales, sanitarias o de servicios. Por su parte, el perfil de desarrollador o desarrolladora de sistemas de soporte a la decisión tiene una presencia destacada en sectores como la banca, los seguros, la sanidad o la logística, donde la IA se utiliza para optimizar procesos complejos y apoyar la toma de decisiones estratégicas.
Finalmente, el consultor o consultora en IA e Industria 4.0 es un perfil de creciente demanda orientado a identificar oportunidades de aplicación de la IA en los procesos de negocio y liderar su implantación.
Sectores de actividad
Las oportunidades laborales se distribuyen de manera transversal entre sectores muy diversos. En el ámbito sanitario, la IA tiene aplicaciones en diagnóstico por imagen, análisis de historias clínicas, modelos de predicción de enfermedades y sistemas de apoyo a la decisión clínica. En el sector financiero y asegurador, se emplea en detección de fraude, análisis de riesgo, personalización de servicios y trading algorítmico. La industria manufacturera demanda perfiles especializados en mantenimiento predictivo, control de calidad automatizado y optimización de cadenas de producción. El sector público y los organismos de investigación ofrecen oportunidades en proyectos de ciudad inteligente, administración electrónica, seguridad y defensa, así como en astronomía, medioambiente y otras disciplinas científicas donde el análisis masivo de datos es imprescindible.
Orientación investigadora
Para quienes opten por una trayectoria académica o científica, el grado proporciona la base necesaria para acceder a programas de máster y doctorado especializados, contribuyendo al avance del conocimiento en áreas como el aprendizaje profundo, robótica cognitiva y autónoma, la IA generativa, la IA explicable o la IA agéntica.
En conjunto, el Grado en Ingeniería en Inteligencia Artificial responde a uno de los perfiles profesionales con mayor proyección del mercado laboral actual, ofreciendo a sus titulados y tituladas una posición privilegiada para contribuir a la transformación digital de la sociedad desde una formación sólida, ética y orientada a la resolución de problemas reales.
De acuerdo con la legislación vigente, todas las Universidades han de someter sus títulos oficiales a un proceso de verificación, seguimiento y acreditación.
En el caso de la UNED, el Consejo de Universidades recibe la memoria del título y la remite a la ANECA para su evaluación y emisión del Informe de verificación. Si el informe es favorable, el Consejo de Universidades dicta la Resolución de verificación, y el Ministerio de Educación eleva al Gobierno la propuesta de carácter oficial del título, ordena su inclusión en el Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT) y su posterior publicación en el Boletín Oficial del Estado.
Los títulos oficiales de grado han de renovar su acreditación antes de los seis años, desde la fecha de inicio de impartición del título o de renovación de la acreditación anterior, con el objetivo de comprobar si los resultados obtenidos son adecuados para garantizar la continuidad de su impartición. Si son adecuados, el Consejo de Universidades emite una Resolución de la acreditación del título.
La UNED dispone de un Sistema de Garantía Interna de Calidad (SGIC-U) que alcanza a todos sus títulos oficiales de grado, máster y doctorado, así como a los servicios que ofrece, cuyo diseño fue certificado por la ANECA.
El SGIC-U contempla todos los procesos necesarios para asegurar la calidad de su profesorado, de los recursos y de los servicios destinados a los estudiantes: el acceso, la admisión y la acogida, las prácticas externas, los programas de movilidad, la orientación académica e inserción laboral, el seguimiento y evaluación de los resultados de la formación, la atención de las sugerencias y reclamaciones y la adecuación del personal de apoyo, entre otros.
Los responsables del SGIC son:
La Comisión Coordinadora del Título
La Comisión de Garantía de Calidad del Centro
El Equipo Decanal o de Dirección
La Comisión de Garantía de Calidad de la UNED
A través del Portal estadístico, la UNED aporta información a toda la comunidad universitaria tanto de los resultados de la formación como de los resultados de satisfacción de los distintos colectivos implicados.
Presidente: El/a Director/a de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.
Coordinador/a de la comisión de Grado.
Profesor/a Permanente Doctor representante de cada Departamento vinculado a la Escuela. Concretamente los siguientes: Dpto. de Lenguajes y Sistemas Informáticos, Dpto. de Inteligencia Artificial, Dpto. de Informática y Automática, Dpto. de Ingeniería del Software y Sistemas Informáticos, Dpto. de Sistemas de Comunicación y Control.
Dos Profesores/as Permanentes Doctores como representación de los Departamentos externos a la Escuela con docencia en materias obligatorias del Título.
Un miembro de Personal de Administración y Servicios vinculado a la gestión académica de la titulación.
Un/a representante de estudiantes matriculados en el grado.
Un/a representante de Tutores con docencia en el grado
La UNED da servicio a todo tipo de estudiantes. Entre ellos se encuentran los estudiantes a tiempo parcial, es decir, estudiantes que compatibilizan su estudio con otras actividades laborales o familiares. Se recomienda a estos estudiantes que valoren cuidadosamente el tiempo que van a disponer para el estudio y, en caso de ser insuficiente, no se matriculen del curso completo sino únicamente de algunas asignaturas. Esto evitará abandonos y gastos de matrícula como resultado de una planificación no objetiva.
Los cursos cero de nivelación ayudan a adecuar la base formativa para que el estudiante pueda afrontar de manera eficiente las asignaturas de la titulación. Estos cursos son de acceso libre, no tienen coste alguno y no tienen fecha de inicio ni de finalización. Son de especial interés los cursos cero de Matemáticas. Se recomienda realizarlo antes del inicio del curso.
Los estudios del Grado en Ingeniería en IA tienen como objetivo la adquisición por parte del estudiantado de un conjunto de aptitudes enfocadas a capacitarlo técnicamente para afrontar el ejercicio de su profesión con las garantías que requiere la Sociedad. Los planes de estudio se establecen para guiar al alumno a través del proceso necesario para alcanzar dicho objetivo de una forma adecuada, de manera que obtenga, además, la confianza social y el reconocimiento como profesional, propios de la formación universitaria. Este proceso requiere el conocimiento de un corpus teórico y el manejo de un conjunto de técnicas específicas del ámbito de conocimiento que caracterizan a la IA. Entre otras, el estudiantado debe adquirir la habilidad para diseñar, implementar y evaluar la calidad de herramientas computacionales así como de los procesos de producción, implementación y desarrollo de las mismas, para lo cual se estima como una ayuda inestimable la realización de un proyecto que culmine los estudios de su fase formativa.
El establecimiento de un Proyecto de Fin de Grado (PFG, en adelante) asume esa función y se fundamenta en la justificación que se ha dado para dicha necesidad formativa, así como en la norma habitual en las Ingenierías. Su carácter es obligatorio y supone una carga lectiva de 12 créditos como se define en el Plan de Estudios de Grado en Ingeniería en Inteligencia Artificial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática, que lo establece como requisito para la obtención del título. Este Plan de Estudios estipula que el PFG se podrá defender una vez se hayan superado todas las asignaturas de la carrera con excepción del propio proyecto.
En lo relativo a su definición, se trata de un trabajo individual cuya realización y posterior defensa pública deben probar que el alumno o alumna es capaz de manejar y aplicar los conocimientos adquiridos de forma rigurosa y metódica, valorar y elegir las herramientas necesarias para llevar a cabo el desarrollo que implique la realización de su proyecto y mostrar la habilidad técnica y creativa propias de un profesional en Inteligencia Artificial. La certificación del cumplimiento de estas condiciones por parte de cada estudiante que haya de defenderlo será misión de un Tribunal Evaluador designado a tal efecto.
La sugerencia, reclamación o felicitación debe llevar la identificación del interesado (nombre y DNI), carrera, asignatura, servicio o tipo de estudios al que se refieren, a través de este formulario electrónico.
Se acusará recibo del mensaje en las siguientes 24 horas laborables y el tiempo medio de contestación a su correo es de dos días laborables (no obstante, el plazo máximo de contestación, de acuerdo con el Sistema de Garantía de la Calidad, aprobado por la ANECA para la UNED es de 20 días).
