Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial
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Considero que la Universidad Comillas es de las mejores a nivel nacional, propone un conjunto de carreras muy bien organizadas con una propuesta integral muy buena y adecuada para el nivel que se propone, agradezco tener esta oportunidad y recomiendo sin dudas
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Grado
En Madrid
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¡Avanza en tu crecimiento profesional siendo ingeniero en matemática e inteligencia artificial!
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Tipología
Grado
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Idiomas
Castellano, Inglés
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Lugar
Madrid
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Duración
4 Años
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Inicio
01/09/2027
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Créditos
240
El Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (Comillas ICAI) es un programa innovador que da respuesta a la gran demanda, presente y futura, de profesionales capaces de afrontar los retos que plantean la industria conectada y la economía digital. Este nuevo grado ofrece una sólida formación en matemáticas aplicadas, ciencias de la computación e Inteligencia Artificial y se dirige a alumnos que quieran ser protagonistas de la transformación digital que vivimos, y que tengan una fuerte inquietud por emprender.
Los alumnos de este grado disfrutarán de las metodologías docentes más avanzadas y de laboratorios equipados con las últimas tecnologías, apostando fuertemente por el trabajo en equipo, la formación práctica orientada a proyectos y el emprendimiento, y en permanente conexión con el ecosistema empresarial y tecnológico que está liderando la transformación digital a nivel internacional. Todo ello desde Comillas ICAI, una institución que lleva más de 100 años formando ingenieros comprometidos y responsables, capaces de abordar la nueva realidad digital y las aplicaciones de la IA, poniendo a la persona siempre en el centro.
El grado tiene una duración de cuatro años y se imparte en español e inglés. Los estudiantes de este programa podrán realizar estancias internacionales como alumnos de intercambio gracias a los acuerdos internacionales que tiene Comillas ICAI. Entre las salidas de este grado se incluyen algunas en las principales profesiones del futuro. Podrás trabajar en el ámbito de la Inteligencia Artificial como Data Scientist, Machine Learning Engineer, Computer Vision Engineer, entre otras. También en la creación y gestión de empresas de base tecnológica, en la consultoría tecnológica y en el campo de la investigación y desarrollo en ciencia de datos e inteligencia artificial.
Información importante
Para realizar esta formación debes tener uno de estos niveles de estudios: Bachillerato, CFGS, FP2, Grado, Licenciatura, Diplomatura, Máster, Posgrado, Doctorado
Instalaciones y fechas
Ubicación
Inicio
Inicio
A tener en cuenta
• Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería.
• Capacidad de razonamiento abstracto y sentido crítico, así como de cálculo, modelado, simulación, optimización y predicción, para dar respuesta a los problemas planteados por la ciencia, la tecnología y la sociedad en general.
• Comprensión y dominio de los conceptos básicos de campos y ondas y electromagnetismo, teoría de circuitos eléctricos, circuitos electrónicos, principio físico de los semiconductores y familias lógicas, dispositivos electrónicos y fotónicos, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería
• Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
• Conocimiento de la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos, los fundamentos de su programación, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.
Se recomienda que los candidatos hayan estudiado el Bachillerato en la modalidad de Ciencias y Tecnología, habiendo cursado asignaturas de matemáticas y física para facilitar su adaptación a los estudios de grado. De igual forma, es factible que provengan de ciclos formativos de Grado Superior relacionados con las TIC y la electrónica.
Las principales características personales y académicas que configuran el perfil de ingreso recomendado son:
- Interés por los conocimientos científicos y tecnológicos.
- Facilidad para el cálculo y el razonamiento lógico en la resolución de problemas.
- Facilidad de aprendizaje, capacidad de trabajo y predisposición por la organización.
-Capacidad para el análisis y síntesis de información.
- Responsabilidad en la realización de trabajos individuales y habilidades para el trabajo en equipo.
- Predisposición para la aplicación de conceptos y conocimientos en la práctica.
-Interés por la innovación y el emprendimiento.
-Nivel de inglés igual o superior a B2.
-Para comenzar tus estudios es condición indispensable acreditar que cumples con los requisitos legales de acceso a la Universidad.
Titulación oficial en Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial.
-Único grado en España que integra en un solo programa matemáticas aplicadas, ciencia de datos e inteligencia artificial con enfoque en ingeniería y empresa.
-Formación avanzada en machine learning, deep learning, NLP, visión por ordenador, robótica autónoma y computación cuántica.
-AI Lab: espacio de experimentación y desarrollo de proyectos reales de inteligencia artificial.
-Prácticas en empresa integradas en el plan de estudios, con acceso a la red de más de 8.300 empresas colaboradoras del servicio OPE de Comillas.
-Diploma de Habilidades Personales, Comunicativas y Profesionales incluido en el itinerario.
-Experiencia internacional a través de Erasmus+ y convenios bilaterales con universidades tecnológicas líderes.
-Proyecto de Emprendimiento y asignatura de Modelos de Negocio Disruptivos para desarrollar visión empresarial junto a la técnica.
Los titulados del Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial (iMAT) de Comillas acceden a los perfiles más demandados del mercado tecnológico global, en sectores como tecnología, finanzas, salud, industria, consultoría y administración pública:
-AI Engineer
-Data Scientist
-Computer Vision Engineer
-Machine Learning Scientist / Machine Learning Engineer
-Natural Language Processing Engineer
-Architect of Artificial Intelligence Systems
-Technological Consulting
-Entrepreneurship
Opiniones
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Valoración del Centro
Cecilia Tacusi
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Materias
- Inteligencia artificial
- Ingeniería matemática
- Estructuras de datos
- Probabilidad y estadística
- Ecuaciones diferenciales
- Aprendizaje automático
- Visualización de datos
- Ingeniería de software
- Análisis matemático
- Matemáticas y ciencias
- Matemática avanzada
- Modelos de negocio disruptivos
- Computación cuántica
- Economía y Empresa
- Análisis de datos
- Cálculo matemático
Temario
Primer curso
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Primer semestre
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Programación (6.0 ECTS)
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Segundo semestre
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Algoritmos y estructuras de datos (6.0 ECTS)
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Anuales
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Álgebra y geometría (12.0 ECTS)
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Análisis matemático y cálculo vectorial (12.0 ECTS)
-
Cristianismo y ética social (6.0 ECTS)
-
Física (9.0 ECTS)
-
Probabilidad y estadística (9.0 ECTS)
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Habilidades Personales (3.0 ECTS)
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English for Engineers I / Français I / Deutsch I (6.0/12.0 ECTS)
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Segundo curso
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Primer semestre
-
Adquisición y visualización de datos (6.0 ECTS)
-
Ecuaciones diferenciales (6.0 ECTS)
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Fundamentos de Inteligencia Artificial (6.0 ECTS)
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Fundamentos de los Sistemas operativos (6.0 ECTS)
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Matemática discreta (6.0 ECTS)
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Segundo semestre
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Aprendizaje Automático (“Machine Learning”) (7.5 ECTS)
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Bases de Datos (6.0 ECTS)
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Cognición humana e Inteligencia Artificial (4.5 ECTS)
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Métodos numéricos (6.0 ECTS)
-
Sistemas electrónicos (6.0 ECTS)
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Anuales
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Ingeniería y Comunicación (3.0 ECTS)
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Técnicas de Comunicación Personal (3.0 ECTS)
-
English for Engineers II / Français II / Deutsch II (6.0/12.0 ECTS)
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Tercer curso
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Primer semestre
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Geometría Computacional (4.5 ECTS)
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Paradigmas y técnicas de programación (6.0 ECTS)
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Optimización y simulación (6.0 ECTS)
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Visión por Ordenador I (“Computer vision I”) (4.5 ECTS)
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Sistemas de control (6.0 ECTS)
-
Análisis y predicción de series temporales (3.0 ECTS)
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Segundo semestre
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Aprendizaje Profundo (“Deep learning”) (6.0 ECTS)
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Procesamiento de lenguaje natural I (“Natural Language Processing I”) (6.0 ECTS)
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Robots Móviles Autónomos (6.0 ECTS)
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Despliegue y exposición de modelos (6.0 ECTS)
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Tecnologías de procesamiento Big Data (6.0 ECTS)
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Anuales
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Habilidades Profesionales (3.0 ECTS)
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Pensamiento Crítico (2.0 ECTS)
-
Communication Skills (6.0 ECTS)
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Cuarto curso
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Primer semestre
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Economía y Empresa (6.0 ECTS)
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Procesamiento de Lenguaje Natural II (6.0 ECTS)
-
Aprendizaje por Refuerzo (4.5 ECTS)
-
Visión por Ordenador II (6.0 ECTS)
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Matemática Avanzada (3.0 ECTS)
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Computación en la nube (4.5 ECTS)
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Segundo semestre
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Modelos de Negocio Disruptivos (3.0 ECTS)
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Ética e Inteligencia Artificial (3.0 ECTS)
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Trabajo Fin de Grado (12.0 ECTS)
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Optativas (6 ECTS)
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AI Lab (6.0 ECTS)
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Prácticas Académicas Externas (6.0 ECTS)
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Proyecto de Emprendimiento (6.0 ECTS)
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-
Anuales
-
Aprendizaje y Servicio (3.0 ECTS)
-
Liderazgo Ignaciano (2.0 ECTS)
-
English for Professional Purposes (6.0 ECTS)
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