Cuadro general de la estructura del plan de estudiosEl
Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El máster consta de 60 créditos con un módulo básico de 42 créditos, un módulo optativo de 6 créditos, más un Trabajo de Fin de Máster de
12 créditos.
El módulo básico está estructurado en tres materias: Tecnología (18 créditos), Tratamiento inteligente de datos (18 créditos) y Seguridad (6 créditos). En estas materias se desarrollan en profundidad los diferentes aspectos que definen los sistemas encuadrados dentro del marco de Internet de las Cosas. Por un lado, los aspectos tecnológicos que son la base de estos sistemas: sensores, redes, protocolos e interfaces; por otro lado, cómo se realiza el análisis de estos datos de un modo inteligente; y por último, y las cuestiones de seguridad y privacidad subyacentes.
El módulo optativo consta de
dos materias de 6 créditos entre las que el alumno deberá elegir: Prácticas en empresa o Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas. La primera asignatura supone la realización de una práctica en una empresa de aquellas con las que la Facultad tiene convenio de colaboración. La segunda asignatura es una asignatura totalmente práctica, en la que el alumno podrá profundizar en la aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial sobre sistemas de Internet de las Cosas.
Módulo
Créditos
Materia
Créditos materia
SemestreBásico42
Tecnología
18
Primero
Primero
Primero
Tratamiento inteligente de datos
18
Primero
Primero
Segundo
Seguridad
6
Segundo
Optativo
12 (ofertados, el alumno cursa 6)
Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas
6
Segundo
Prácticas en empresa
6
Segundo
TFM
12
TFM
12
Segundo
El
Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El
Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El
Máster en Internet de las Cosas se centra en la formación de estudiantes para que sean capaces de trabajar en empresas del sector de las tecnologías de la información, en el ámbito de la recolección automática de datos y su gestión inteligente. El máster consta de 60 créditos con un módulo básico de 42 créditos, un módulo optativo de 6 créditos, más un Trabajo de Fin de Máster de
12 créditos.El máster consta de 60 créditos con un módulo básico de 42 créditos, un módulo optativo de 6 créditos, más un Trabajo de Fin de Máster de
12 créditos.El módulo básico está estructurado en tres materias: Tecnología (18 créditos), Tratamiento inteligente de datos (18 créditos) y Seguridad (6 créditos). En estas materias se desarrollan en profundidad los diferentes aspectos que definen los sistemas encuadrados dentro del marco de Internet de las Cosas. Por un lado, los aspectos tecnológicos que son la base de estos sistemas: sensores, redes, protocolos e interfaces; por otro lado, cómo se realiza el análisis de estos datos de un modo inteligente; y por último, y las cuestiones de seguridad y privacidad subyacentes.El módulo básico está estructurado en tres materias: Tecnología (18 créditos), Tratamiento inteligente de datos (18 créditos) y Seguridad (6 créditos). En estas materias se desarrollan en profundidad los diferentes aspectos que definen los sistemas encuadrados dentro del marco de Internet de las Cosas. Por un lado, los aspectos tecnológicos que son la base de estos sistemas: sensores, redes, protocolos e interfaces; por otro lado, cómo se realiza el análisis de estos datos de un modo inteligente; y por último, y las cuestiones de seguridad y privacidad subyacentes.El módulo optativo consta de
dos materias de 6 créditos entre las que el alumno deberá elegir: Prácticas en empresa o Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas. La primera asignatura supone la realización de una práctica en una empresa de aquellas con las que la Facultad tiene convenio de colaboración. La segunda asignatura es una asignatura totalmente práctica, en la que el alumno podrá profundizar en la aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial sobre sistemas de Internet de las Cosas.El módulo optativo consta de
dos materias de 6 créditos entre las que el alumno deberá elegir: Prácticas en empresa o Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas. La primera asignatura supone la realización de una práctica en una empresa de aquellas con las que la Facultad tiene convenio de colaboración. La segunda asignatura es una asignatura totalmente práctica, en la que el alumno podrá profundizar en la aplicación de Técnicas de Inteligencia Artificial sobre sistemas de Internet de las Cosas.
Módulo
Créditos
Materia
Créditos materia
SemestreBásico42
Tecnología
18
Primero
Primero
Primero
Tratamiento inteligente de datos
18
Primero
Primero
Segundo
Seguridad
6
Segundo
Optativo
12 (ofertados, el alumno cursa 6)
Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas
6
Segundo
Prácticas en empresa
6
Segundo
TFM
12
TFM
12
Segundo Módulo
Créditos
Materia
Créditos materia
SemestreBásico42
Tecnología
18
Primero
Primero
Primero
Tratamiento inteligente de datos
18
Primero
Primero
Segundo
Seguridad
6
Segundo
Optativo
12 (ofertados, el alumno cursa 6)
Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas
6
Segundo
Prácticas en empresa
6
Segundo
TFM
12
TFM
12
SegundoMódulo
Créditos
Materia
Créditos materia
Semestre
Módulo
MóduloMóduloMódulo
Créditos
CréditosCréditosCréditos
Materia
MateriaMateriaMateria
Créditos materia
Créditos materiaCréditos materiaCréditos materia
Semestre
SemestreSemestreSemestreBásico42
Tecnología
18
Primero
Básico
BásicoBásico
424242Tecnología
TecnologíaTecnología18
1818Primero
PrimeroPrimeroPrimero
Primero
PrimeroPrimeroPrimero
Primero
PrimeroPrimeroTratamiento inteligente de datos
18
Primero
Tratamiento inteligente de datos
Tratamiento inteligente de datosTratamiento inteligente de datos18
1818Primero
PrimeroPrimeroPrimero
Primero
PrimeroPrimeroSegundo
Segundo
SegundoSegundoSeguridad
6
Segundo
Seguridad
Seguridad Seguridad 6
66Segundo
SegundoSegundoOptativo
12 (ofertados, el alumno cursa 6)
Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas
6
Segundo
Optativo
OptativoOptativo12 (ofertados, el alumno cursa 6)
12 (ofertados, el alumno cursa 6)12 (ofertados, el alumno cursa 6)Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas
Laboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las CosasLaboratorio de Sistemas Inteligentes sobre Internet de las Cosas6
66Segundo
SegundoSegundoPrácticas en empresa
6
Segundo
Prácticas en empresa
Prácticas en empresaPrácticas en empresa6
66Segundo
SegundoSegundoTFM
12
TFM
12
Segundo
TFM
TFMTFM12
1212TFM
TFMTFM12
1212Segundo
SegundoSegundo
Calendario de implantación del títuloEl curso de inicio será el 2017-2018. Arrancará en Octubre de 2017.El curso de inicio será el 2017-2018. Arrancará en Octubre de 2017.
Breve descripción de los módulos o materias, su secuencia temporal y competencias asociadas a cada uno de los módulos o materias
Master en Internet de las Cosas
Asignatura: Arquitectura del nodo IoT
Asignatura en Inglés: IoT end-node architectureDescripción de contenidos mínimos:
-
Placas de desarrollo y procesadores para nodos de adquisición de datos
-
Entorno de desarrollo cruzado y depuración/verificación hardware
-
Sensores de uso más común: características de un sensor
-
Acondicionamiento de la señal
-
Adquisición de la señal y conversión ADC/DAC
-
Interfaces sensor-procesador: ADC/DAC, buses I2C, SPI.
-
Introducción a tratamiento de señal digital: filtros.
-
Diseño de sistemas de adquisición: especificaciones de diseño.
Competencias de la asignatura: (Marcar con X las competencias cubiertas)
XCG1 - Capacidad para utilizar dispositivos HW y lenguajes de programación de propósito general.XCE2 - Capacidad para programar sensores y actuadores.Resultados de aprendizaje
R1.1. Manejar un entorno de programación y depuración cruzado para el desarrollo de aplicaciones en nodos de adquisición de datos (CE2. CG1)
R1.2. Capacidad de diseñar nodos de un sistema elemental de adquisición de datos para aplicaciones específicas (CG1,CE2)
R1.3 Capacidad de diagnosticar el estado y la funcionalidad de los nodos de un sistema de adquisición de datos y proponer soluciones frente a problemas o fallos (CG1,CE2)
R1.4. Desarrollar aplicaciones que procesen información adquirida por sensores de diferentes tipos (CG1, CE2)
R1.5. Diseñar e implementar las técnicas de procesado de señal adecuadas previas al envío de los datos al siguiente nivel de cómputo (CG1, CE2) Master en Internet de las Cosas
g
-
Placas de desarrollo y procesadores para nodos de...