Name: Máster universitario en investigación en inteligencia artificial (P03S)
Brand: Universidad Internacional Menéndez Pelayo
Price: 43 EUR

Descripción

Tipología

Master oficial
Metodología

A distancia

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DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO
El Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial se estructura en 3 créditos obligatorios, 45 créditos optativos y 12 créditos de Trabajo de Fin de Máster.
El Máster posee cuatro especialidades:
Especialidad 1: Especialidad en Aprendizaje y Ciencia de Datos.
Especialidad 2: Especialidad en Inteligencia en la Web.
Especialidad 3: Especialidad en Razonamiento y planificación.
Especialidad 4: Especialidad en Generalista.
La estructura de plan de estudios en función de las especialidades es la siguiente:
ESPECIALIDAD 1 - APRENDIZAJE Y CIENCIA DE DATOS
1. 102117 - A6. Introducción a la Investigación (3 ECTS)
2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial (9 ECTS):
102119 - A2. Resolución de problemas con metaheurísticos
102120 - A3. Ciencia de Datos y aprendizaje automático
3. Aprendizaje y Ciencia de Datos (18 ECTS):
102123 - A7. Métodos supervisados
102124 - A8. Métodos no supervisados y detección de anomalías
102125 - A9. Datos temporales y complejos
102126 - A10. Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos
4. El estudiante debe seleccionar 4 asignaturas optativas donde alguna trabaje la competencia específica CE4, 18 créditos optativos (Ver epígrafe de Guías Docentes). Puede consultar en esta Tabla la relación de materias/asignaturas del plan con sus correspondientes competencias.
5. 102135 - Trabajo de Fin de Máster (12 ECTS)
ESPECIALIDAD 2 - INTELIGENCIA EN LA WEB
1. 102117 - A6. Introducción a la Investigación (3 ECTS)
2. Fundamentos de la Inteligencia Artificial (9 ECTS):
102118 - A1. Técnicas avanzadas de representación del conocimiento
102121 - A4. Procesamiento del lenguaje natural
3. Inteligencia en la Web (18 ECTS):
102127 - A11. Web semántica y datos enlazados
102128 - A12. Tecnologías semánticas avanzadas
102129 - A13. Sistemas de Recomendación
102130 - A14. Recuperación y extracción de información, grafos y redes sociales
4. El estudiante debe...

Instalaciones y fechas

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A tener en cuenta

Requisitos

REQUISITOS DE ACCESO
Acceso con título universitario oficial español o del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES): La admisión en el Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial requiere estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del EEES que faculte, en el país expedidor del título, para el acceso a enseñanzas de Máster Universitario, con especial preferencia por las siguientes titulaciones: Ingeniería Informática, Grado (o...

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Inteligencia artificial
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<div id="100,5" class="datosGenerales visible"> <br> <br> <div class="info_col_izq"><a name="planEstudios"></a><h3>PLAN DE ESTUDIOS Y GUÍAS DOCENTES CURSO 2016-17</h3><p></p><div class="nodoDatos"><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">MÓDULO  I:  INTRODUCCIÓN  A  LA  INVESTIGACIÓN</div><div class="nodoCreditos">3 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102117&dis=2&lan=es">102117 - A6. Introducción a la investigación</a></div><div class="asignaturasTipo">OBLIGATORIA</div><div class="asignaturasCreditos">  3 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="separador_final">  </div></div><div class="nodo">Desde <strong>INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN</strong> para llegar a <strong>ESPECIALIDAD EN APRENDIZAJE Y CIENCIA DE DATOS</strong></div><div class="nodoDatos"><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">MÓDULO  II:  FUNDAMENTOS  DE  LA  INTELIGENCIA  ARTIFICIAL</div><div class="nodoCreditos">9 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102119&dis=2&lan=es">102119 - A2. Resolución de problemas con metaheurísticos</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102120&dis=2&lan=es">102120 - A3. Ciencia de datos y aprendizaje automático</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">MÓDULO  III:  APRENDIZAJE  Y  CIENCIA  DE  DATOS</div><div class="nodoCreditos">18 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102123&dis=2&lan=es">102123 - A7. 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Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">OPTATIVAS</div><div class="nodoCreditos">18 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102121&dis=2&lan=es">102121 - A4. Procesamiento del lenguaje natural</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102126&dis=2&lan=es">102126 - A10. Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102128&dis=2&lan=es">102128 - A12. Tecnologías semánticas avanzadas</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102133&dis=2&lan=es">102133 - A17. Búsqueda heurística avanzada</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">OPTATIVAS  COMPETENCIA  CE4</div><div class="nodoCreditos">4,5 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102118&dis=2&lan=es">102118 - A1. Técnicas avanzadas de representación del conocimiento y razonamiento</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102122&dis=2&lan=es">102122 - A5. Sistemas multi-agente</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102127&dis=2&lan=es">102127 - A11. Web semántica y datos enlazados</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102130&dis=2&lan=es">102130 - A14. Recuperación y extracción de información, grafos y redes sociales</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102131&dis=2&lan=es">102131 - A15. Razonamiento automático</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102132&dis=2&lan=es">102132 - A16. Planificación automática</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102134&dis=2&lan=es">102134 - A18. Razonamiento con restricciones</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="separador_final">  </div></div><div class="nodo">Desde <strong>INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN</strong> para llegar a <strong>ESPECIALIDAD EN INTELIGENCIA EN LA WEB</strong></div><div class="nodoDatos"><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">MÓDULO  II:  FUNDAMENTOS  DE  LA  INTELIGENCIA  ARTIFICIAL</div><div class="nodoCreditos">9 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102118&dis=2&lan=es">102118 - A1. Técnicas avanzadas de representación del conocimiento y razonamiento</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102121&dis=2&lan=es">102121 - A4. Procesamiento del lenguaje natural</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">MÓDULO  III:  INTELIGENCIA  EN  LA  WEB</div><div class="nodoCreditos">18 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102127&dis=2&lan=es">102127 - A11. Web semántica y datos enlazados</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102128&dis=2&lan=es">102128 - A12. Tecnologías semánticas avanzadas</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102129&dis=2&lan=es">102129 - A13. Sistemas de recomendación</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102130&dis=2&lan=es">102130 - A14. Recuperación y extracción de información, grafos y redes sociales</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">OPTATIVAS</div><div class="nodoCreditos">18 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102120&dis=2&lan=es">102120 - A3. Ciencia de datos y aprendizaje automático</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102123&dis=2&lan=es">102123 - A7. Métodos supervisados</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102124&dis=2&lan=es">102124 - A8. Métodos no supervisados y detección de anomalías</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102125&dis=2&lan=es">102125 - A9. Datos temporales y complejos</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre dobleAncho"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102126&dis=2&lan=es">102126 - A10. Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos</a></div><div class="asignaturasTipo dobleAncho">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos dobleAncho">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102131&dis=2&lan=es">102131 - A15. Razonamiento automático</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102132&dis=2&lan=es">102132 - A16. Planificación automática</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102134&dis=2&lan=es">102134 - A18. Razonamiento con restricciones</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">OPTATIVAS  COMPETENCIA  CE1</div><div class="nodoCreditos">4,5 ECTS</div></div><div class="separador">  </div><div class="asignaturas"><div class="cicloCurso">CURSO <strong>1</strong></div><div class="asignaturasDatos"><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102119&dis=2&lan=es">102119 - A2. Resolución de problemas con metaheurísticos</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102122&dis=2&lan=es">102122 - A5. Sistemas multi-agente</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="asignaturasNombre"><a href="./fichaasig.php?plan=P03S&any=2016-17&asi=102133&dis=2&lan=es">102133 - A17. Búsqueda heurística avanzada</a></div><div class="asignaturasTipo">OPTATIVA</div><div class="asignaturasCreditos">  4,5 ECTS</div><div class="separador">  </div><div class="separador_final">  </div></div></div><div class="separador_final">  </div></div><div class="nodo">Desde <strong>INTRODUCCIÓN A LA INVESTIGACIÓN</strong> para llegar a <strong>ESPECIALIDAD EN RAZONAMIENTO Y PLANIFICACIÓN</strong></div><div class="nodoDatos"><div class="InfoNodo"><div class="nodoTipo">MÓDULO  II:  FUNDAMENTOS  DE  LA  INTELIGENCIA  ARTIFICIAL</div><div class="nodoCreditos">9 ECTS</div></div><div class="separador">...

Información adicional

Organizado en colaboración con la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) I Edición. De septiembre de 2016 a junio de 2017 La Universidad Internacional Menéndez Pelayo (UIMP) y la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA) han programado, en alianza académica, un Programa Oficial de Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial cuyo objetivo es dotar al estudiante de una formación en los paradigmas de mayor vigencia e interés en el ámbito de la inteligencia artificial y en su aplicación a la resolución de problemas. El Máster proporciona una formación de postgrado especializada en aspectos avanzados científicos y tecnológicos de la inteligencia artificial para preparar titulados versátiles que puedan desarrollar posteriormente avances en el conocimiento del ámbito (investigación básica) o en su aplicación al desarrollo de nuevos productos o servicios o a la innovación sobre los ya existentes, en los cuales se utilicen métodos o técnicas de la inteligencia artificial. Se pretende, por tanto, formar titulados con posibilidad de fácil adaptación a diferentes entornos de trabajo y a diferentes perfiles de especialización. El Máster consta de 4 especialidades: Especialidad en Aprendizaje y Ciencia de Datos Especialidad en Inteligencia en la Web Especialidad en Razonamiento y planificación Especialidad en Generalista El Programa está adaptado a los criterios establecidos por el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) y su carga lectiva se establece en créditos ECTS, que es el estándar adoptado por todas las universidades del EEES para garantizar la homogeneidad y la calidad de los estudios universitarios. PRECIO 2016/2017 Precio: 43,33 euros/crédito en 1ª inscripción. El precio de matrícula y tasas administrativas para el curso académico 2016/2017 están pendientes de aprobación por el MECD.

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