Plan de estudios

El Plan de Estudios consta de 60 ECTS divididos en 4 bimestres o módulos. Este título es presencial y comienza a finales de septiembre.

Un 30% de las asignaturas se imparten inglés por lo que es necesario acreditar un nivel mínimo de B2 en dicho idioma.

En todas las asignaturas contamos con profesores profesionales que propondrán a los alumnos retos reales de empresa. 

Ciencia de Datos. 5 ECTS. Conocer y aplicar las técnicas de pre-procesador y análisis de datos para la toma de decisiones en diferentes casos de uso. 

Machine Learning. 5 ECTS. Conocer y aplicar los principales modelos de aprendizaje automático supervisado y no supervisado en  diferentes casos de uso.

Cloud Computing. 5 ECTS. Conocer las tecnologías y servicios disponibles en la nube para poder gestionar datos masivos (Big Data) e implementar soluciones de Inteligencia Artificial. 

 

Deep Learning aplicado a la Visión Artificial. 5 ECTS. Entender y desarrollar redes neuronales convolucionales para dar respuesta a problemas industriales como detección y localización de defectos en productos, clasificación y segmentación. 

Smart Robotics. 5 ECTS. Análisis y estudio de métodos de percepción y navegación inteligente aplicados a la robótica en el contexto de la industria 4.0. 

Procesamiento del Lenguaje Natural. 2 ECTS. Conocer y aplicar técnicas de recogidas de datos en redes sociales como Twitter-Facebook para su posterior análisis.

Desafíos Éticos en IA. 3 ECTS. Comprender los beneficios y riesgos potenciales del uso de la Inteligencia Artificial en diferentes ámbitos, además de la legislación existente a cumplir. 

 

En este Bimestre se escogen 3 asignaturas de las 4 siguientes: 

Data Science Project Management. 5 ECTS. Conocer las metodologías y herramientas para la gestión de proyectos en Inteligencia Artificial y la visión de negocio.

IA en Industria 4.0. 5 ECTS. Analizar las oportunidades de la IA en la automatización de procesos y servicios y su aplicación en el ámbito de IoT (Internet of Things). 

Reto empresarial - Technical Workshops. 5 ECTS. Analizar y diseñar soluciones de Inteligencia Artificial en diferentes casos de uso de la mano de profesionales de empresas,

Análisis de Imagen Biomédica. 5 ECTS. Conocer las técnicas de procesamiento de imágenes digitales utilizadas para el análisis de imágeners biomédicas tales como Resonancia Magnética - MRI- Tomografía Computarizas - CT- o ultrasonidos. 

 

 

Trabajo Fin de Máster. 15 ECTS. Realizar, presentar y defender un proyecto original de Inteligencia Artificial realizado individualmente ante un tribunal académico y profesional, demostrando la integración y apliación de las competencias adquiridas. 

A la espera de aprobación de la ANECA