Máster Universitario en Intelixencia Artificial

Condiciones de terminación:

Obligatorias: 36
Optativas: 36
Prácticas externas 6
Trabajo fin de máster: 12
Total: 90

No se contemplan

• Perfil de ingreso

  Entre las habilidades deseables en el alumnado que ingrese en el programa formativo de este máster podemos citar las siguientes:

  -Capacidades básicas en el manejo de las nuevas tecnologías.
  -Capacidad de abstracción, de análisis, síntesis y razonamiento lógico.
  -Capacidad de trabajo en equipo.
  -Sentido de la organización, atención al detalle y sentido práctico.
  -Curiosidad, imaginación, creatividad, innovación y espíritu emprendedor.
  -Interés por los avances científicos y tecnológicos.

  Como conocimientos recomendados se indican los siguientes:

  -Matemáticas (análisis, álgebra lineal, geometría, estadística básica y probabilidad).
  -Programación, estructuras de datos y algoritmos.
  -Fundamentos de estructura de computadores.

• Número mínimo de créditos ECTS de matrícula por estudiante y período lectivo

  Condiciones de terminación:

  Obligatorias: 36
  Optativas: 36
  Prácticas externas 6
  Trabajo fin de máster: 12
  Total: 90

• Acción tutorial y recepción

  La USC, a través del ORE mantiene un sistema de información permanente a través de la web, que se complementa con campañas y acciones informativas específicas de promoción de las convocatorias. Además, cuenta con recursos de apoyo para el estudiantado de acogida, tales como la reserva de plazas en las Residencias Universitarias, o el Programa de Atención a Estudiantes Extracomunitarios (PATEX) del Vicerrectorado con competencias en movilidad, a través del cual voluntarios/as de la USC realizan tareas de acompañamiento dirigidas a la integración en la ciudad y en la Universidad del alumnado de acogida.

  Se organiza una sesión de recepción, al inicio de cada cuatrimestre, en la que se les informa y orienta sobre el centro y los estudios, al tiempo que se les pone en contacto con los coordinadores académicos, que actuarán como tutores, y el personal del Centro implicado en su atención.

  La ETSE, además de los responsables citados anteriormente, cuenta con la colaboración de varios docentes que actúan como coordinadores académicos, y cuya función es tutelar y asistir en sus decisiones académicas al alumnado propio y de acogida, así como firmar los acuerdos académicos de movilidad que aseguren que la acción se encuadre en los objetivos y competencias del título.

  En la USC, además de las actividades indicadas antes, se ofrece una atención continuada. La dirección del centro y su Unidad de Apoyo a la Gestión están accesibles a diario para cualquier consulta de ámbito académico que afecte a los estudios de la Escuela.

  El puesto de coordinación de los títulos es el enlace natural con el alumnado para apoyo y orientación relacionada con los estudios de grado o máster. El centro dispone de pantallas informativas donde se distribuye información de interés (anuncios, becas, empleo, jornadas, conferencias, etc.). Otros medios de información son los tableros, donde se publican horarios de clases, exámenes y otros anuncios (normativas, programas de movilidad, prácticas externas, etc.).

  Además, la página Web del Centro se mantiene permanentemente actualizada como referencia básica de información, en la que se pueden consultar horarios de actividades académicas, calendarios de evaluación, programas de asignaturas, horas de tutoría del profesorado, actividades extraordinarias, normativa, etc. También dentro del Campus Virtual de la USC se habilitan aulas virtuales específicas para coordinación de los títulos, y que son un punto de encuentro entre profesorado y alumnado.

• Acceso

  Acceso

  Podrán acceder a las enseñanza oficiales de máster:

  1. Las personas que estén en posesión de un título universitario oficial español.
  2. Aquellas que tengan un título expedido por una institucion de educación superior del EEES que faculta en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.
  3. Los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al EEES sin necesidad de homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que dichos títulos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanza de posgrado.

  Admisión

  Modalidad: criterios específicos

  Titulaciones por orden de preferencia:

  1º) Titulados en Ing. Informática; Ciencia e Ing. de Datos; Inteligencia Artificial; Robótica; Ing. de Telecomunicaciones; Ing. Industrial; Matemáticas; y Física.

  2º) Las solicitudes de admisión de otros títulos serán valoradas por la Comisión de Admisión en función de los conocimientos adquiridos en los campos recomendados: matemáticas; programación y fundamentos y estructura de computadores.

  Al impartirse el máster íntegramente en inglés, el estudiante deberá acreditar conocimientos mínimos de inglés correspondientes al nivel B1 (aunque se recomienda B2 o superior) del marco común europeo de referencia, en los términos que determine la Comisión de Selección y Admisión de Estudiantes.

  CRITERIOS DE ADMISIÓN

  1º Adecuación de la titulación a los contenidos del máster (excluyente)
  2º Expediente académico (máx. 70%)
  3º Experiencia laboral, formación extracurricular, participación en actividades relacionadas... (máx. 30%)

  Información actualizada en cada convocatoria de matrícula

• Calendario de preinscripción y de matrícula

  Cuando se produzca la suspensión de un título oficial, la USC garantiza el adecuado desarrollo efectivo de las enseñanzas que iniciara su alumnado hasta su finalización. Para eso, el Consejo de Gobierno aprueba los criterios relacionados, entre otros, son:

  •    La admisión de matrículas de nuevo ingreso en la titulación.
  •    La supresión gradual de la impartición de la docencia.
  •    Si el título extinguido es sustituido por otro similar (modificando la naturaleza del título), fija las condiciones que faciliten a los/las estudiantes a continuidad de estudios en el nuevo título y las  equivalencias entre las materias de uno y de otro plan.

Como la Informática en general, la Inteligencia Artificial constituye un área de conocimiento transversal y multidisciplinar de gran aplicabilidad en una enorme cantidad de sectores, de ahí la alta demanda de especialistas.

Con respecto a las tecnologías emergentes que son objeto de estudio en este Máster, podemos englobarlas en tres categorías:

- Materiales y Fabricación Inteligentes
- Conectividad y análisis de datos
- Gestión de la producción.

La titulación que se propone presenta una serie de rasgos característicos que le otorgan un importante valor diferencial:
- Ofrece un enfoque integrador y de vanguardia en el ámbito de la inteligencia artificial, que combina conocimientos en el área de informática, lógica, razonamiento, psicología, filosofía, economía y lingüística.

- Aborda la inteligencia artificial no solo desde un plano técnico, sino también desde un prisma humanístico centrado en la persona.

- Presenta un carácter marcadamente práctico y aplicado, orientado a la implementación efectiva de sistemas inteligentes para múltiples aplicaciones y en un amplio rango de sectores.

- Proporciona una base sólida de conocimiento sobre los sistemas inteligentes, a la vez que aborda aspectos como la legalidad o la ética de gran impacto en la evolución de la IA.

- Incorpora de manera específica el emprendimiento como parte del plan de estudios, avanzando posibles salidas profesionales para sus egresados/as y orientándolos hacia el mercado laboral.

- Cuenta con potencial para resultar de interés a múltiples disciplinas y distintos perfiles de destinatarios.

- Se centra en un ámbito de gran proyección a futuro, dando repuesta a una necesidad de amplio espectro y largo alcance.

• Competencias básicas

  - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación

  - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

  - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios

  - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

  - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

• Competencias generales

  - Mantener y extender planteamientos teóricos fundados para permitir la introducción y explotación de tecnologías nuevas y avanzadas en el campo de la Inteligencia Artificial.
  - Abordar con éxito todas las etapas de un proyecto de Inteligencia Artificial.
  - Buscar y seleccionar la información útil necesaria para resolver problemas complejos, manejando con soltura las fuentes bibliográficas del campo.
  - Elaborar adecuadamente y con cierta originalidad composiciones escritas o argumentos motivados, redactar planes, proyectos de trabajo, artículos científicos y formular hipótesis razonables en el campo.
  - Trabajar en equipo, especialmente de carácter multidisciplinar, y ser hábiles en la gestión del tiempo, personas y toma de decisiones.

• Competencias específicas

  - Comprensión y dominio de técnicas para el procesado de textos en lenguaje natural.
  - Comprensión y dominio de los fundamentos y técnicas de procesamiento semántico de documentos enlazados, estructurados y no estructurados, y de la representación de su contenido.
  - Comprensión y conocimiento de las técnicas de representación y procesado de conocimiento mediante ontologías, grafos y RDF, así como de las herramientas asociadas a las mismas.
  - Conocer los fundamentos y técnicas básicas de la inteligencia artificial y su aplicación práctica.
  - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes mediante la aplicación de algoritmos de inferencia, representación del conocimiento y planificación automática.
  - Capacidad para reconocer aquellos problemas que necesiten de una arquitectura distribuida que no esté prefijada durante el diseño del sistema, que serán adecuados para la implementación de sistemas multiagente inteligentes.
  - Capacidad para entender las implicaciones del desarrollo de un sistema inteligente explicable e interpretable.
  - Capacidad para diseñar y desarrollar sistemas inteligentes seguros, en términos de integridad, confidencialidad y robustez.
  - Capacidad para tener un conocimiento profundo de los principios fundamentales y modelos de la computación cuántica y saberlos aplicar para interpretar, seleccionar, valorar, modelar, y crear nuevos conceptos, teorías, usos y desarrollos tecnológicos relacionados con la inteligencia artificial.
  - Capacidad para la construcción, validación y aplicación de un modelo estocástico de un sistema real a partir de los datos observados y el análisis crítico de los resultados obtenidos.
  - Capacidad para el análisis de un conjunto de datos y la selección y aplicación de las técnicas de inferencia estadística y de regresión más adecuadas para la adquisición de conocimiento para la toma de decisiones.
  - Capacidad para comprender, plantear, formular y resolver problemas susceptibles de ser abordados a través de modelos de aprendizaje automático.
  - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del análisis de los datos y modelización estadística, y capacidad para seleccionar las más adecuadas para la resolución de problemas.
  - Comprensión y dominio de las principales técnicas de aprendizaje automático, incluyendo las dedicadas al tratamiento de grandes volúmenes de datos. Compresión y dominio de fundamentos y técnicas básicas para la búsqueda y el filtrado de información en grandes colecciones de datos.
  - Conocimiento de las herramientas informáticas en el campo del aprendizaje automático, y capacidad para seleccionar la más adecuada para la resolución de un problema.
  - Conocimiento del proceso y las herramientas para el procesamiento y preparación de datos desde su adquisición o extracción, limpieza, transformación, carga, organización y acceso.
  - Comprender y asimilar las capacidades y limitaciones de los sistemas robóticos inteligentes actuales, así como de las tecnologías que los sustentan.
  - Desarrollar la capacidad de elegir, diseñar e implementar estrategias basadas en inteligencia artificial para dotar a sistemas robóticos, tanto individuales como colectivos, de las capacidades necesarias para realizar sus tareas de manera adecuada de acuerdo con los objetivos y restricciones que se planteen.
  - Conocimiento de diferentes ámbitos de aplicación de las tecnologías basadas en IA y su capacidad para ofrecer un valor añadido diferenciador.
  - Capacidad de afrontar entornos interdisciplinares y combinar y adaptar diferentes técnicas, extrapolando conocimientos entre diferentes ámbitos.
  - Conocimiento de las técnicas que facilitan la organización y gestión de proyectos en IA en entornos reales, la gestión de los recursos y la planificación de tareas de una manera eficiente, teniendo en cuenta conceptos de diseminación del conocimiento y ciencia abierta.

• Competencias transversales

  - Expresarse correctamente, tanto de forma oral como escrita, en las lenguas oficiales de la comunidad autónoma.
  - Dominar la expresión y la comprensión de forma oral y escrita de un idioma extranjero.
  - Utilizar las herramientas básicas de las tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC) necesarias para el ejercicio de su profesión y para el aprendizaje a lo largo de su vida.
  - Desarrollarse para el ejercicio de una ciudadanía respetuosa con la cultura democrática, los derechos humanos y la perspectiva de género.
  - Entender la importancia de la cultura emprendedora y conocer los medios al alcance de las personas emprendedoras.
  - Adquirir habilidades para la vida y hábitos, rutinas y estilos de vida saludables.
  - Desarrollar la capacidad de trabajar en equipos interdisciplinares o transdisciplinares, para ofrecer propuestas que contribuyan a un desarrollo sostenible ambiental, económico, político y social.
  - Valorar la importancia que tiene la investigación, la innovación y el desarrollo tecnológico en el avance socioeconómico y cultural de la sociedad.
  - Tener la capacidad de gestionar tiempos y recursos: desarrollar planes, priorizar actividades, identificar las críticas, establecer plazos y cumplirlos.

Movilidad

La movilidad de los/as estudiantes está regulada a través del “Reglamento de intercambios interuniversitarios”. A través de la Oficina de Relaciones Exteriores se gestionan programas de intercambio tanto nacionales (SICUE), como europeos (ERASMUS) y extracomunitarios (intercambios con países de América Latina o países de habla inglesa):

Portal Internacional

Prácticas

El plan de estudios incluye una materia de prácticas externas de 6 ECTS que se podrá cursar en el 2º o 3º cuatrimestre. Esta materia está orientada específicamente a la formación en un entorno real ya que el estudiante se integra en una empresa para realizar tareas que suponen la aplicación práctica de los conocimientos adquiridos. La realización de estas prácticas implica la firma previa de un convenio con la empresa.

El título contempla un trabajo fin de máster de 12 ECTS. El alumnado deberá aplicar correctamente los conocimientos y competencias adquiridas a un proyecto en el ámbito de la inteligencia artificial. También deberá presentar y defender los desarrollos, resultados y conclusiones del trabajo realizado ante un público especializado.

El profesorado atenderá al alumnado en sesiones de tutorías individualizadas dedicadas a la orientación en el estudio y la resolución de dudas sobre los contenidos y trabajos de la asignatura.

La docencia del Máster será impartida, fundamentalmente, por profesorado del Departamento de Electrónica y Computación de la USC, del Departamento de Ciencias de la Computación y Tecnologías de la Información de la UDC y del Departamento de Electrónica y Computación de la UVIGO.