Objetivos y competencias

El máster en Inteligencia Artificial proporciona una base sólida y conocimientos avanzados sobre inteligencia artificial, uno de los campos más valiosos y prometedores de las tecnologías de la información, con el objetivo de formar profesionales altamente cualificados y con los conocimientos y los valores necesarios para resolver problemas complejos, desarrollar tareas de responsabilidad en empresas o iniciar actividades de investigación tanto teórica como práctica en inteligencia artificial.
 
Este máster interuniversitario ofrece una perspectiva integradora e innovadora de este campo y su aplicación en situaciones reales. Los contenidos se centran en el conocimiento, la representación y el razonamiento, el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural, los agentes autónomos, la robótica de visión artificial y la visualización. Pone énfasis en las técnicas funcionales para diseñar y construir sistemas inteligentes, lo que permite a las personas tituladas en estos estudios aplicar sus habilidades en una gran variedad de ámbitos. 

El máster en Inteligencia Artificial (IA) está orientado a personas que proceden de las ingenierías (Informática, Electrónica, etc.), las ciencias cognitivas, las matemáticas, la física, la lingüística o la filosofía.
 

Datos básicos

Tipo Máster universitario
Centro de gestión Facultad de Matemáticas e Informática
Ámbito de conocimiento Ingeniería informática y de sistemas
Modalidad de docencia Presencial
Créditos 90
Plazas 50
Duración 2 años académicos
Idioma de docencia Inglés
Coordinación SIMONE BALOCCO
Datos del Máster Indicadores
Acceso al doctorado
Admite no titulados No
Información de la universitad coordinadora Página web del máster
Interuniversitario
Universidad Coordinadora Universitat Politècnica de Catalunya
Universidades Participantes
  • Universitat Politècnica de Catalunya
  • Universitat Barcelona
  • Universitat Rovira i Virgili
Complementos de formación No

Objetivos y competencias

Objetivos

Competencias

Acceso y admisión

Perfil y requisitos de acceso

Perfil de acceso

Requisitos y condiciones de acceso

Requisitos generales
De acuerdo con lo establecido en el artículo 16 del Real Decreto 1393 /2007, de 29 de octubre, para acceder a los másteres universitarios oficiales, se debe tener uno de los siguientes títulos:

  • Título universitario oficial español.

  • Título expedido por una institución de educación superior del EEES que faculte en el país de expedición para acceder a las enseñanzas de máster oficial.

  • Título ajeno al EEES. En este caso, será necesaria o bien la homologación a un título universitario oficial español, o bien la comprobación previa (sin homologación) de la Universidad de Barcelona de que estos estudios corresponden a una formación equivalente a los títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país que expide el título para acceder a estudios de máster oficial. La aceptación en un máster oficial no implica en ningún caso la homologación del título previo ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar una enseñanza de máster.

Preinscripción

Calendario

La preinscripción se realiza en la universidad coordinadora del máster.


Más información

Documentación

Criterios de selección

Procedimento de resolución

Matrícula

De manera general, la UB ofrece el servicio de automatrícula por internet. Recuerda que puedes perder la plaza si no te matriculas el día asignado.

Plan de estudios

Asignaturas y planes docentes

Distribución de créditos

Tipo ECTS
Obligatorios 33
Optativos 39
Prácticas externas 0
Trabajo final de máster 18
TOTAL 90

Relación de asignaturas

Asignatura Tipo Lengua Créditos
Especialidad: Inteligencia Artificial
Análisis de Datos Masivos Optativa 4.5
Análisis Inteligente de Datos y Minería de Datos Optativa 4.5
Aplicaciones del Análisis Inteligente de Datos a la Economía y las Finanzas Optativa 2
Aprendizaje Automático en los Gráficos por Ordenador Optativa 3
Aprendizaje No Supervisado Optativa 4.5
Aprendizaje Profundo para el Análisis de Imagen Médica Optativa 3
Aprendizaje Profundo Optativa 4.5
Aprendizaje Supervisado Optativa 4.5
Diseño de Sistemas Multiagente Optativa 4
Ingeniería del Lenguaje Humano Optativa 4.5
Instituciones 3D Virtuales Optativa 4.5
Inteligencia Artificial en la Asistencia Sanitaria Optativa 3
Interacción Persona-Máquina Optativa 4.5
Introducción a la Tecnología del Lenguaje Humano Obligatoria 5
Introducción a los Sistemas Multiagentes Obligatoria 5
Introducción al Aprendizaje Automático Obligatoria 5
Lógica y Razonamiento Optativa 6
Mentes, Cerebros y Máquinas Optativa 4
Modelización Gráfica Probabilística Optativa 4.5
Nuevas Tendencias en Robótica Optativa 3
Planificación y Razonamiento Aproximado Optativa 5
Práctica Profesional en Inteligencia Artificial Optativa 3
Procesamiento del Lenguaje Natural Optativa 5
Proyecto de Sistemas Inteligentes Optativa 3
Reconocimiento de Objetos Optativa 4
Redes Complejas Optativa 5
Representación e Ingeniería del Conocimiento Optativa 6
Resolución de Problemas y Programación por Restricciones Optativa 4.5
Robótica Cognitiva Interactiva Optativa 4.5
Robótica Cognitiva Optativa 4.5
Seminario de Inteligencia Artificial Optativa 3
Sistemas de Agentes Autoorganizados Optativa 4.5
Sistemas de Ayuda para Decisión Multicriterio Optativa 4.5
Sistemas Inteligentes de Apoyo a la Toma de Decisiones Optativa 4.5
Sistemas Multiagente Optativa 4
Sistemas Multirrobot Optativa 4.5
Sistemas Personalizados de Ayuda para Decisiones Multicriterio Optativa 4.5
Técnicas de Aprendizaje Avanzadas Optativa 5
Tecnología de Asistencia Optativa 4.5
Tecnologías Avanzadas del Lenguaje Humano Optativa 5
Temas Avanzados en Inteligencia Computacional Optativa 4
Trabajo Final de Máster Obligatoria 18
Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones Obligatoria 4.5
Visión por Computador Obligatoria 5

Cursos anteriores

Prácticas

Las prácticas contribuyen a la formación integral de los estudiantes universitarios y facilitan el conocimiento de una metodología de trabajo adecuada a la realidad profesional. De este modo, ofrecen una experiencia práctica que permite la inserción de los futuros titulados en el mercado laboral.



Las prácticas son tutorizadas y se evalúan. Por lo tanto constan al expediente académico del estudiante. Además, se pueden hacer prácticas extracurriculares de un máximo de 500 horas, que se pueden prorrogar hasta 900 horas. Tanto en cuanto a las prácticas curriculares como las extracurriculares, hace falta la formalización previa de un convenio de cooperación educativa con la entidad colaboradora donde se tienen que hacer las prácticas.



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