Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial
Presentación del máster
El Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial es un programa oficial que da acceso al doctorado.
Está organizado por AEPIA, y se imparte en la Universidad Internacional Menéndez Pelayo por profesorado de la asociación de reconocido prestigio.
El máster está acreditado por la Agencia Nacional de Evaluación y Acreditación (ANECA).
Características del máster
- Programa completamente online.
- 60 créditos a cursar durante un año académico.
- Da acceso, con todas las garantías, a la realización de un doctorado europeo.
- Profesores seleccionados entre los mejores especialistas de cada asignatura.
- Profesorado perteneciente a más de 20 centros de investigación.
- Se imparte desde la plataforma PoliformaT, de la Universidad Politécnica de Valencia.
Conoce el Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial
PLAN DE ESTUDIOS
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.
Cuenta con tres especialidades:
- Especialidad en Aprendizaje y Ciencia de Datos.
- Especialidad en Inteligencia en la Web.
- Especialidad en Razonamiento y Planificación.
La estructura del plan de estudios, en función de las especialidades, es la siguiente:
ESPECIALIDAD 1 – APRENDIZAJE Y CIENCIA DE DATOS
1. 102463 – A6. Introducción a la Investigación (3 ECTS).
2. Aprendizaje y Ciencia de Datos (22,5 ECTS):
- 102470 – A7. Métodos supervisados (4,5 ECTS).
- 102471 – A8. Métodos no supervisados y detección de anomalías (4,5 ECTS).
- 102472 – A9. Datos temporales y complejos (4,5 ECTS).
- 102473 – A10. Big Data: Herramientas para el procesamiento de datos masivos (9 ECTS).
3. 102484 – Trabajo de Fin de Máster (12 ECTS).
ESPECIALIDAD 2 – INTELIGENCIA EN LA WEB
1. 102463 – A6. Introducción a la Investigación (3 ECTS).
2. Inteligencia en la Web (22,5 ECTS):
- 102474 – A11. Web semántica y datos enlazados (4,5 ECTS).
- 102475 – A12. Tecnologías semánticas avanzadas (4,5 ECTS).
- 102476 – A13. Sistemas de Recomendación (4,5 ECTS).
- 102477 – A14. Recuperación y extracción de información, grafos y redes sociales (4,5 ECTS).
- 102478 – A20. Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural (4,5 ECTS).
3. 102484 – Trabajo de Fin de Máster (12 ECTS).
ESPECIALIDAD 3 – RAZONAMIENTO Y PLANIFICACIÓN
1. 102463 – A6. Introducción a la Investigación (3 ECTS).
2. Razonamiento y Planificación (22,5 ECTS):
- 02479 – A15. Razonamiento automático (4,5 ECTS).
- 102480 – A16. Planificación automática (4,5 ECTS).
- 102481 – A17. Búsqueda heurística avanzada (4,5 ECTS).
- 102482 – A18. Razonamiento con restricciones (4,5 ECTS).
- 102483 – A21. Aprendizaje por refuerzo (4,5 ECTS).
3. 102484 – Trabajo de Fin de Máster (12 ECTS).
PROFESORADO
Los profesores del Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial son todos profesionales de reconocido prestigio en sus instituciones y en el ámbito de la IA. Cada uno de ellos ha sido seleccionado entre los mejores especialistas de su campo para impartir su asignatura.
A continuación puedes consultar el listado completo de profesores, sus cargos y las asignaturas que imparte cada uno, ordenado por institución de procedencia.
UNIVERSIDAD DE BRESCIA (ITALIA)
Diego Aineto García – Investigador Postdoctoral | Planificación automática
UNIVERSIDAD CEU SAN PABLO
Mariano Fernández López – Profesor Titular | Tecnologías semánticas avanzadas
UNIVERSIDAD DE ALICANTE
Yoan Gutiérrez Vázquez – Profesor Titular | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural
Elena Lloret Pastor – Profesora Titular | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural
UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA
Julia Flores Gallego – Profesora Titular | Aprendizaje por refuerzo
José Antonio Gámez Martín – Catedrático | Ciencia de Datos y aprendizaje automático
Jesús Martínez Gómez – Profesor Ayudante Doctor | Aprendizaje por refuerzo
UNIVERSIDAD DE CÓRDOBA
José Mª Luna Ariza – Profesor Contratado Doctor | Métodos no supervisados y detección de anomalías
Sebastián Ventura Soto – Catedrático | Métodos no supervisados y detección de anomalías
UNIVERSIDAD DE GRANADA
Óscar Cordón García – Catedrático | Recuperación y extracción de información, grafos y redes sociales
Juan Carlos Cubero Talavera – Catedrático | Métodos no supervisados y detección de anomalías
Juan Manuel Fernández Luna – Catedrático | Recuperación y extracción de información, grafos y redes sociales | Sistemas de Recomendación
Jesús Giráldez Crú – Investigador Juan de la Cierva | Búsqueda heurística avanzada | Razonamiento automático
Manuel Gómez Olmedo – Catedrático | Técnicas avanzadas de representación del conocimiento y razonamiento
Juan Francisco Huete Guadix – Catedrático | Sistemas de Recomendación
Eugenio Martínez Cámara – Profesor Contratado Doctor | Procesamiento del lenguaje natural
UNIVERSIDAD DE JAÉN
María José del Jesús Díaz – Catedrática | Ciencia de Datos y aprendizaje automático
Luis Martínez López – Catedrático | Técnicas avanzadas de representación del conocimiento y razonamiento
Antonio Jesús Rivera Rivas – Profesor Titular | Ciencia de Datos y aprendizaje automático
Luis Alfonso Ureña López – Catedrático | Procesamiento del lenguaje natural
UNIVERSIDAD DE LA CORUÑA
Amparo Alonso Betanzos – Catedrática | Big Data: herramientas para el procesamiento de datos masivos
Miguel A. Alonso Pardo – Profesor Titular | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural
Verónica Bolón Canedo – Profesora Titular | Big Data: herramientas para el procesamiento de datos masivos
Carlos Eiras Franco – Profesor Ayudante Doctor | Big Data: herramientas para el procesamiento de datos masivos
Carlos Gómez Rodríguez – Catedrático | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural
Jesús Vilares Ferro – Profesor Titular | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural
UNIVERSIDAD DE LA LAGUNA
Belén Melián Batista – Catedrática | Resolución de problemas con metaheurísticos
UNIVERSIDAD DE LAS PALMAS DE GRAN CANARIA
Idafen Santana Pérez – Investigador | Web semántica y datos enlazados
UNIVERSIDAD DE LLEIDA
Carlos José Ansótegui Gil – Catedrático | Razonamiento con restricciones
UNIVERSIDAD DEL PAÍS VASCO
Iñaki Inza Cano – Profesor Agregado (P.T.U.) | Métodos supervisados
José Antonio Lozano Alonso – Catedrático | Resolución de problemas con metaheurísticos
UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
Francisco Chicano García – Catedrático | Resolución de problemas con metaheurísticos
Lawrence Mandow Andaluz – Catedrático | Búsqueda heurística avanzada
UNIVERSIDAD DE OVIEDO
Jorge Díez Peláez – Profesor Titular | Sistemas de Recomendación
Pablo Pérez Núñez – Profesor Ayudante Doctor | Sistemas de Recomendación | Deep Learning
Carlos Mencía Cascallana – Profesor Titular | Razonamiento con restricciones
Elena Montañés Roces – Profesora Titular | Datos temporales y complejos
Beatriz Remeseiro López – Profesora Titular | Deep Learning
Camino Rodríguez Vela – Catedrática | Razonamiento con restricciones
Pablo González González – Profesor Ayudante Doctor | Deep Learning
UNIVERSIDAD DE PADOVA
Roberto Confalonieri – Profesor Titular | Razonamiento automático
UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA
Senén Barro Ameneiro – Catedrático | Introducción a la Investigación
Alberto José Bugarín Diz – Catedrático | Razonamiento automático
José María Alonso Moral – Profesor Titular | Razonamiento automático
UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA
Jorge Gracia del Río – Profesor Ayudante Doctor | Tecnologías semánticas avanzadas
UNIVERSIDAD PABLO DE OLAVIDE
Alicia Troncoso Lora – Catedrática | Datos temporales y complejos
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE CATALUÑA
José Luis Balcázar Navarro – Catedrático | Introducción a la Investigación
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID
Laura Melgar García – Profesora Ayudante Doctora | Datos temporales y complejos
Óscar Corcho García – Catedrático | Web semántica y datos enlazados
Raúl García-Castro – Profesor Titular | Web semántica y datos enlazados
Bojan Mihaljevic – Profesor Ayudante Doctor | Métodos supervisados
Elena Montiel Ponsoda – Profesora Contratada Doctora | Tecnologías semánticas avanzadas
María Poveda Villalón – Profesora Contratada Doctora | Tecnologías semánticas avanzadas
Mariano Rico Almodóvar – Profesor Contratado Doctor | Web semántica y datos enlazados
Víctor Rodríguez Doncel – Profesor Ayudante Doctor | Tecnologías semánticas avanzadas
Carmen Suárez de Figueroa Baonza – Profesora Contratada Doctora | Tecnologías semánticas avanzadas
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE VALENCIA
Vicente Botti Navarro – Catedrático | Sistemas multi-agente
Fernando Martínez Plumed – Profesor Titular | Ciencia de Datos y aprendizaje automático
Eva Onaindía de la Rivaherrera – Catedrática | Planificación automática
UNIVERSIDAD PÚBLICA DE NAVARRA
Humberto Bustince Sola – Catedrático | Técnicas avanzadas de representación del conocimiento y razonamiento
UNIVERSIDAD REY JUAN CARLOS
Dirk Sascha Ossowski – Catedrático | Sistemas multi-agente
DATASPARTAN
David Martínez Rego – Doctor en Inteligencia Artificial | Big Data: herramientas para el procesamiento de datos masivos
IIIA-CSIC
Juan Antonio Rodríguez Aguilar – Profesor de Investigación | Razonamiento automático
Carles Sierra García – Profesor de Investigación | Sistemas multi-agente
BECAS
AEPIA ofrece 3 becas para los estudiantes matriculados cada curso académico en las siguientes condiciones:
– Supondrán el 50 % del coste de la matrícula.
– Se otorgarán solamente a alumnos que se matriculen a tiempo completo.
– Serán incompatibles con otras becas para el mismo fin.
– Se otorgarán atendiendo a la puntuación obtenida en la lista de admisión, con arreglo a las siguientes cláusulas:
-
- Para la alumna/o que obtenga la mayor puntuación.
- Para la alumna/o que obtenga la siguiente mejor puntuación, y no haya obtenido su grado en una universidad española.
- Para la alumna/o que obtenga la siguiente mejor puntuación, y haya obtenido su grado en una universidad española.
PREINSCRIPCIÓN Y MATRÍCULA
La preinscripción y matrícula se podrá hacer a través del siguiente enlace.
PREINSCRIPCIÓN Y MATRÍCULA CURSO 2024-2025
Plazo de preinscripción ordinario: del 11 de marzo al 30 de mayo de 2024 (hasta las 23:59 de Madrid).
- Resolución de admisión: hasta el 17 de junio de 2024.
- Reclamaciones: en los dos días hábiles siguientes a la publicación de la resolución de admisión provisional.
- Resolución definitiva de admisión: al día siguiente de finalizar el periodo de reclamación.
Plazo de preinscripción extraordinario: del 15 de julio al 10 de septiembre de 2024 (hasta las 23:59 de Madrid).
Se abrirá un plazo extraordinario para ofertar las posibles plazas vacantes que queden disponibles tras la matriculación del plazo ordinario.
- Resolución de admisión: hasta el 22 de septiembre de 2024.
- Reclamaciones: en los dos días siguientes a la publicación de la resolución de admisión provisional.
- Resolución definitiva de admisión: al día siguiente de finalizar el periodo de reclamación.
Consultas relacionadas con preinscripción y admisión: preinscripcion.posgrado@uimp.es
Plazo ordinario de formalización de matrícula, estudiantes de nuevo ingreso: a partir del 25 de junio de 2024, en los 10 días naturales a contar desde la recepción del correo electrónico informativo del procedimiento de matriculación.
Plazo extraordinario de formalización de matrícula, estudiantes de nuevo ingreso: en los 10 días naturales a contar desde la recepción del correo electrónico informativo del procedimiento de matriculación.
Estudiantes de segundo curso y con créditos pendientes:
A partir del mes de septiembre, y una vez cerradas las actas del curso anterior, Secretaría de Estudiantes comunicará a los estudiantes que vayan a realizar el segundo curso de su máster y aquellos que tengan créditos pendientes las fechas concretas de matriculación.
Plazo de entrega de documentación: desde el momento de formalización de la matrícula hasta las dos primeras semanas de curso.
Solicitud de reconocimiento de créditos: desde el momento de la formalización de la matrícula hasta las dos primeras semanas de curso.
Anulación de matrícula:
Plazo con derecho a devolución del importe de la matrícula (hasta un 50% del total de la matrícula): durante los 10 primeros días naturales del curso, se podrá solicitar la anulación de la matrícula con efectos académicos y económicos. A partir de ese momento, la anulación de la matrícula solo tendrá efectos académicos; esto es, sin derecho a devolución de las tasas académicas. Las tasas administrativas no se devolverán en ningún caso.
Solicitud de modificación de la matrícula (cambio de asignaturas y elección de optativas del segundo semestre): hasta el 25 de octubre de 2024.
Consultas relativas a matriculación y otros trámites relacionados con estudios de posgrado: alumnos.posgrado@uimp.es
Se puede consultar información adicional en este enlace.
Para obtener información más detallada puedes consultar la web oficial del Máster Universitario en Investigación en Inteligencia Artificial.
MÁS INFORMACIÓN Y CONTACTO
Para resolver cualquier duda sobre aspectos administrativos de la preinscripción y matrícula puedes contactar con la Secretaría de Estudiantes de la UIMP en los teléfonos 915 920 600 o 915 920 620, o por email escribiendo a alumnos.posgrado@uimp.es o preinsripcion.posgrado@uimp.es.
Para dudas sobre los aspectos académicos del máster (plan de estudios, baremo de acceso, etc.) puedes consultar a la Comisión Académica escribiendo a master@aepia.org.
Para estar al tanto de las últimas novedades puedes seguirnos en Twitter (@AEPIAMasterIA) y en nuestro grupo de LinkedIn.