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.

El máster dispone de un servidor web cuya información se actualiza con mayor frecuencia que esta guía, por lo que recomendamos encarecidamente a todos aquellos que interesados en acceder al máster que la visiten.

Todas las asignaturas del máster se imparten a través de la plataforma educativa aLF de la UNED, desde donde se realiza el seguimiento continuado de los progresos de los estudiantes mediante las diversas herramientas que dicha plataforma proporciona. Una proporción muy elevada de las asignaturas del máster utiliza exclusivamente esta evaluación contínua para la evaluación de los estudiantes, y no realizan exámenes para completar dicha evaluación.

Al comienzo del curso se realiza un acto virtual (a través de aLF) de bienvenida como parte del programa de acogida que incluye además un vídeo explicativo del funcionamiento de la plataforma.

Si necesita hacer alguna consulta, dirija un email a  info.master arroba dia.uned.es.

 NOTA: Desde el curso 2011/2012 los profesores del máster atenderán a sus alumnos en inglés o castellano en función de las preferencias del alumno. Ello no implica que todos los materiales del curso estén en ambos idiomas.

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.
• El grado de pertinencia de las diferentes técnicas del mundo de la IA para  un problema dado y la metodología propia del campo para la transformación del conocimiento expresado en lenguaje natural en un sistema informático eficaz y eficiente cuya validez sea  verificada y validada con experimentos científicos.
• Los fundamentos de las tareas de investigación: recopilación bibliográfica, descripción de un contexto de investigación, redacción de textos científicos, diseño de un proyecto, defensa pública de un trabajo de investigación.

Dado el alto grado de optatividad del máster. es difícil formular competencias más específicas que las citadas más arriba. Por ello, recomendamos la lectura detallada de las competencias adquiridas al cursar las diversas asignaturas que componen el máster, o al menos de aquéllas de mayor interés para el solicitante. A modo únicamente de orientación, podemos sugerir varios itinerarios posibles dentro del máster basados en nuestra experiencia pasada, de manera que los solicitantes puedan dirigir su atención a las asignaturas relacionadas con cada itinerario:

1. Ingeniería del conocimiento: Métodos simbólicos, Métodos de automatización del Razonamiento, Métodos Neuronales Bioinspirados, Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible.
2. Teoría de la decisión y análisis de datos: Métodos probabilistas, Minería de Datos, Métodos Neuronales Bioinspirados, Computación Evolutiva, Descubrimiento de información en textos, Procesamiento del Lenguaje Natural, Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible
3. Robótica y Visión Artificial: Métodos Neuronales Bioinspirados, Visión Artificial, Robótica Perceptual y Autónoma, Computación Evolutiva, Aplicaciones de la IA para el desarrollo humano y sostenible
4. Enseñanza-Aprendizaje:  Métodos de Aprendizaje en IA, Interfaces adaptativos, Usabilidad y accesibilidad de sitios web, Sistemas adaptativos en educación, Entornos de aprendizaje y modelado basados en estándares, Computer-assisted language learning.

Este máster tiene una vocación clara de preparar a sus estudiantes en el ámbito de la investigación científica. Por lo tanto, al acabar el máster el alumno debe estar en disposición de llevar a cabo las tareas más básicas y habituales en este tipo de actividad, incluyendo la redacción de textos científicos como artículos o ponencias para congresos. Los estudios de doctorado (en caso de llevarse a cabo con posterioridad al máster) deberían completar esta formación, de manera que el estudiante al final de ellos haya adquirido todas las habilidades propias de un investigador independiente.

Este es un máster orientado a la investigación (en contraposición a los másteres de tipo "profesional"), y puede considerarse como el primer escalón de una carrera investigadora. Por ello, se considera que la salida más lógica una vez completado el máster es la realización de una Tesis Doctoral relacionada de alguna manera con el Trabajo Fin de Máster. Puede obtener más información sobre los estudios de doctorado en este enlace.

No obstante, este máster puede muy bien servir para la práctica profesional, puesto 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 campo.

Dentro de 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 becas y ofertas de trabajo que recibimos.

Información (+)

Los criterios para la admisión de alumnos son tres: formación académica y otros méritos relacionados con el máster, nota media del expediente y dedicación.

En cuanto a la formación académica, se dará prioridad a los titulados superiores en Informática y carreras afines, como Telecomunicaciones, Física, Matemáticas, etc., y, en menor medida, a ingenieros técnicos en Informática y Telecomunicaciones.

La nota media debe estar expresada en un número comprendido entre 1 y 4. Si su calificación media no corresponde con este requisito, consulte las preguntas frecuentes para saber cómo hacerla compatible.

La admisión al máster está modulada por la capacidad del claustro de dirigir Proyectos de Fin de Máster (de investigación) del nivel exigido por los tribunales de la asignatura. Como el número de proyectos es variable en el tiempo, el número de admitidos se adecuará a la disponibilidad anual de dichos proyectos. Por ello, existen tres posibilidades para acceder al máster:

• Los profesores oferentes de proyectos podrán seleccionar, de acuerdo a los criterios que encabezan esta sección, los/las solicitantes que mejor se adecúen al perfil del proyecto. Los/las solicitantes interesados en esta vía deben consultar los proyectos de investigación ofertados y ponerse en contacto con el/la profesor/a correspondiente para mostrarle su interés y que éste/ésta lo tenga en cuenta a la hora de realizar la selección de los candidatos. De esta manera, quedará fijado el trabajo fin de máster y su director desde el mismo momento de la admisión.
• Los solicitantes que no hayan sido seleccionados por la vía anterior, podrán ser admitidos por la Comisión de Máster si su formación académica, nota media de expediente, experiencia investigadora (si la hubiera) y dedicación lo justifican y dicha Comisión, previa consulta al claustro, considera que la asignación de proyecto y director está garantizada. En ese caso, la Comisión asignará proyecto y director en el momento de empezar a cursar la asignatura de Trabajo de Fin de Máster teniendo en cuenta las asignaturas cursadas, y hasta donde sea posible, los intereses del estudiante.
• También podrán ser admitidos aquellos solicitantes que adjunten a su solicitud un proyecto de investigación susceptible de ser presentado en la asignatura de Trabajo Fin de Máster y un compromiso de dirección firmado por un doctor investigador que cumpla la normativa de la Universidad relativa a Trabajos Fin de Máster, en particular en lo referente a las direcciones externas. En este caso, la Comisión del Máster nombrará un supervisor del proyecto de entre los profesores del claustro.

En cuanto a la dedicación, es importante tener presente que este máster requiere unas 1.500 horas de trabajo. Estimando cuántas horas puede dedicar cada semana, y descontando los posibles imprevistos que siempre surgen, el alumno deberá calcular cuántos meses necesita para terminar el máster. Es muy importante que los solicitantes realicen esta estimación de la manera más realista posible para evitar abandonos derivados de la frustración.

Los estudiantes que cumplan los requisitos de acceso, enviarán escaneados al tiempo que se preinscriben, los documentos acreditativos de su titulación y aquellos otros que consideren pertinentes.Solo en caso de ser admitido, se le solicitará la acreditación académica debidamente cotejada o compulsada. A la hora de realizar la selección, la Comisión tomará en cuenta, en igualdad de condiciones, el orden de preinscripción.

Se admitirán 50 alumnos como máximo.

El máster se puede cursar dentro de una de las dos especialidades definidas (ver más abajo) o combinando asignaturas de ambas especialidades. En este último caso, el título de máster se expide sin especialidad. Es muy importante que el estudiante realice la elección de cómo quiere cursar el máster (con o sin especialidad) antes de proceder a seleccionar las asignaturas que matricula, porque si su elección es mixta, no se podrá emitir el título con mención de especialidad.

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

   Trabajo de investigación: 30 créditos; semestral; obligatorio.

Como parte de la formación del Master se contempla la participación de los alumnos en congresos nacionales o internacionales. Para facilitarlo se abrirán convocatorias para solicitar ayudas económicas para la inscripción y el viaje de los alumnos que presenten trabajos a congresos. En la actualidad, las ayudan se conceden a alumnos cuyo proyecto de investigación ha sido finalizado y defendido como Trabajo Fin de Máster. Esto tiene como objetivo  acreditar la relevancia de los resultados y  fomentar la continuación de los estudios de máster dentro del programa de doctorado.
 

• RD 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales
• RD 861/2010, de 2 de julio, por el que se modifica el Real Decreto 1393/2007, de 29 de octubre, por el que se establece la ordenación de las enseñanzas universitarias oficiales
• Actualización de los procedimientos de organización y gestión académica de los Másteres Universitarios oficiales y Doctorado de la UNED, para su adaptación en lo dispuesto en el RD. 1393/2007.
• Normas y criterios generales de reconocimiento y transferencia de créditos para los másteres.
• Normas de permanencia en estudios conducentes a títulos oficiales de la Universidad Nacional de Educación A Distancia.
• Regulación de los trabajos de fin de master en las enseñanzas conducente al título oficial de master de la UNED.

La Ley Orgánica de Modificación de la Ley Orgánica de Universidades (LOMLOU) y los decretos que la desarrollan, establecen que todos los títulos oficiales de todas las universidades han de someterse a un proceso de verificación-acreditación por parte de la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA) o los órganos competentes de las Comunidades Autónomas, según el caso, tanto en el momento de presentar la propuesta de desarrollo de cada título (solicitud de verificación), como una vez que ha sido completamente implantado (solicitud de renovación de la acreditación).

El proceso de verificación comienza con la elaboración de la memoria del título por la Universidad. El Consejo de Universidades (CU) recibe la memoria para su verificación y comprueba que la propuesta se ajusta a los protocolos establecidos, después la remite a la ANECA para su evaluación.

La Agencia elabora un informe final de evaluación que será favorable o desfavorable y lo remite al Consejo de Universidades. El Consejo de Universidades dicta la resolución de verificación que será positiva, si se cumplen las condiciones establecidas o negativa, en caso contrario. La resolución de verificación se comunicará al Ministerio de Educación y a la Universidad correspondiente.

El Ministerio elevará al Gobierno la propuesta de carácter oficial del título y su inclusión en el Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT), cuya aprobación será publicada en el Boletín Oficial del Estado. Finalmente, la Universidad publicará el plan de estudios en el Boletín Oficial del Estado.

La ANECA cada dos años elabora un informe de seguimiento del título que proporciona una valoración externa sobre cómo se está realizando su implantación.

• Memoria del Título
• Informe final de evaluación de la ANECA
• Resolución de verificación del CU
• Inscripción del Título en el Registro de Universidades, Centros y Títulos
• Publicación del Plan de Estudios en el BOE
• Informe de seguimiento del título
• RUCT

No existen prácticas externas, pero el máster admite que el trabajo fin de máster sea realizado fuera del departamento si la comisión de coordinación lo aprueba. La solicitud de dirección externa del TFM deberá incluir CV del director propuesto, una carta firmada de aceptación y proyecto detallado.

La UNED considera imprescindible garantizar la calidad de todas las titulaciones oficiales que imparte y de los servicios que ofrece. Para ello, ha desplegado un Sistema de Garantía Interna de Calidad (SGIC), cuyo diseño ha sido certificado por la ANECA, que incluye el desarrollo de un conjunto de directrices mediante las cuales se asegura la calidad de sus enseñanzas, la mejora continua y una adecuada respuesta a la demanda de necesidades y expectativas de todos los grupos de interés.

El SGIC de la UNED contempla todos los procesos que desarrollan las facultades/escuelas y otros servicios universitarios, necesarios para asegurar el control y revisión de los objetivos de las titulaciones, los procesos de acceso y admisión de estudiantes, la planificación, seguimiento y evaluación de los resultados de la formación, la movilidad, orientación académica e inserción laboral, la adecuación del personal académico y de apoyo y los recursos materiales, entre otros.

Para la implantación del SGIC, la UNED ha creado:

1. El Portal estadístico, que aporta información a toda la comunidad universitaria tanto de los resultados de la formación como de los resultados de la percepción obtenidos a través de los cuestionarios de satisfacción aplicados a los distintos grupos de interés.
2. Un repositorio denominado Sistema de información para el seguimiento del título (SIT), que recoge todas las evidencias del funcionamiento del SGIC.

La Oficina de tratamiento de la información y la Oficina de Calidad proporcionan anualmente toda esta información a los responsables del título, con el objetivo de que reflexionen y establezcan acciones de mejora.

• Resultados de satisfacción y de la formación (Portal estadístico)
• Documentación del Sistema de información para el seguimiento del título (SIT)
• Sistema de Garantía Interna de Calidad de la UNED (SGIC)

Comisión coordinadora del título

Coordinador del Máster: Luis M. Sarro Baro

Secretario del Máster: José L. Fernández Vindel

Representante de la Escuela de Informática: Rafael Martínez Tomás

Representante del PAS: Carmen Rosa Redondo

Representante de alumnos:

Vocales del Departamento de IA:

José Ramón Álvarez Sánchez

Félix de la Paz López

Sobre los programas de máster ofertados

1. Máster Universitario en Lenguajes y Sistemas Informáticos.
   Especialidad 1: Tecnologías del Lenguaje en la Web.
   Especialidad 2: Enseñanza, Aprendizaje, Colaboración y Adaptación.
2. Máster Universitario en Inteligencia Artificial Avanzada.
   Especialidad 1: Sistemas Inteligentes de Diagnóstico, Planificación y Control Especialidad 2: Enseñanza, Aprendizaje, Colaboración y Adaptación.

Sobre la admisión al máster

Sobre la matrícula

Sobre el desarrollo del máster

El máster se atendrá a las fechas de inicio y finalización que marque la Universidad para sus cursos de Grado. Como orientación, el inicio del curso suele ser a primeros de octubre y el fin del periodo lectivo suele ocurrir a mediados de julio. Los alumnos que entreguen sus ejercicios en los plazos fijados figurarán en el acta de febrero (si la asignatura es del primer cuatrimestre) o de junio (si es de segundo). Generalmente el plazo de entrega de la última actividad será en junio. Los alumnos que entreguen los ejercicios en septiembre, dentro del plazo límite fijado por el equipo docente de cada asignatura, figurarán en el acta de septiembre.

Para alumnos de años anteriores 

Trabajo de fin de máster

Si en el momento de ser admitido al máster no contabas con un compromiso por parte de un profesor para dirigir tu trabajo fin de máster, entonces debes ponerte en contacto con los profesores de las asignaturas que has cursado para acordar un proyecto y unos plazos. Si ninguno de tus profesores puede dirigirte el trabajo fin de máster, debes contactar con el coordinador del máster para que éste te asigne un director y un tema.

Si por el contrario accediste al máster con un compromiso de dirección por parte de un profesor del máster, debes ponerte en contacto con él para que te proporcione directrices sobre cómo proceder a su realización.