aepia@aepia.org

Hazte Socio

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 CARLOS III DE MADRID

Daniel Borrajo Millán – Catedrático | Planificación automática

Fernando Fernández Rebollo – Profesor Titular | Aprendizaje por refuerzo

UNIVERSIDAD CEU SAN PABLO

Mariano Fernández López – Profesor Titular | Tecnologías semánticas avanzadas

UNIVERSIDAD DE ALICANTE

Yoan Gutiérrez Vázquez – Investigador Postdoctoral | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural

Elena Lloret Pastor – Profesora Titular | Métodos empíricos de procesamiento del lenguaje natural

UNIVERSIDAD DE CASTILLA-LA MANCHA

José Antonio Gámez Martín – Catedrático | Ciencia de Datos y aprendizaje automático

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

Juan Francisco Huete Guadix – Catedrático | Sistemas de Recomendación

Eugenio Martínez Cámara – Investigador Postdoctoral | Procesamiento del lenguaje natural

Serafín Moral Callejón – Catedrático | Técnicas avanzadas de representación del conocimiento y razonamiento

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

Brais Cancela Barizo – Profesor 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

José Marcos Moreno Vega – Catedrático | Resolución de problemas con metaheurísticos

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

Enrique Alba Torres – Catedrático | Resolución de problemas con metaheurísticos

Lawrence Mandow Andaluz – Catedrático | Búsqueda heurística avanzada

UNIVERSIDAD DE OVIEDO

Juan José del Coz Velasco – Catedrático | Datos temporales y complejos

Jorge Díez Peláez – Profesor Titular | Sistemas de Recomendación Deep Learning

Óscar Luaces Rodríguez – Profesor Titular | Sistemas de Recomendación Deep Learning

Beatriz Remeseiro López – Profesora Titular | Deep Learning

Camino Rodríguez Vela – Catedrática | Razonamiento con restricciones

UNIVERSIDAD DE SANTIAGO DE COMPOSTELA

Senén Barro Ameneiro – Catedrático | Introducción a la Investigación

Alberto José Bugarín Diz – Catedrático | Razonamiento automático

UNIVERSIDAD DE SEVILLA

José Cristóbal Riquelme Santos – Catedrático | Datos temporales y complejos

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

Concha Bielza Lozoya – Catedrática | Métodos supervisados

Óscar Corcho García – Catedrático | Web semántica y datos enlazados

Raúl García-Castro – Profesor Titular | Web semántica y datos enlazados

Pedro Larrañaga Múgica – Catedrático | Métodos supervisados

Luis Magdalena Layos – Catedrático | Razonamiento automático

Bojan Mihaljevic – Investigador Postdoctoral | 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

José Hernández Orallo – Catedrático | Ciencia de Datos y aprendizaje automático

Eva Onaindía de la Rivaherrera – Catedrática | Planificación automática

UNIVERSIDAD POMPEU FABRA

Anders Jonsson – Profesor Titular | Aprendizaje por refuerzo

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

Lluis Godo Lacasa – Profesor de Investigación | Razonamiento automático

Felip Manyá Serres – Científico Titular | Razonamiento automático

Pedro Meseguer González – Investigador Científico | Búsqueda heurística avanzada | Razonamiento con Restricciones

Juan Antonio Rodríguez Aguilar – Investigador Científico | Razonamiento automático

Carles Sierra García – Profesor de Investigación | Sistemas multi-agente

INSTITUTO CANARIO DE ESTADÍSTICA

Idafen Santana Pérez – Investigador | Web semántica y datos enlazados

TELEFÓNICA INNOVACIÓN ALPHA

Roberto Confalonieri – Doctor en Inteligencia Artificial | Razonamiento automático

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.

CALENDARIO DE PREINSCRIPCIÓN 2023-24

Plazo ordinario:

  • Preinscripción: del 3 de marzo al 8 de junio de 2023 (hasta las 12:00 horas de Madrid)
  • Publicación listado provisional de admisión:hasta el 19 de junio de 2023
  • 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 extraordinario:

Se abrirá un plazo extraordinario para ofertar las posibles plazas vacantes que queden disponibles tras la matriculación del plazo ordinario.

  • Preinscripción:del 3 de julio al 31 de agosto de 2023 (hasta las 12:00 horas de Madrid)
  • Publicación listado provisional de admisión: hasta el 11 de septiembre de 2023
  • 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

 

CALENDARIO DE MATRICULACIÓN 2023-24

Plazos de formalización de la matrícula:

  • Plazo ordinario:
    • A partir del 27 de junio de 2023, en los 10 días naturales a contar desde la recepción de la notificación de admisión.
    • En caso de no formalizar la matrícula en el plazo indicado, se entenderá que se renuncia a la plaza obtenida.
    • En cuanto un estudiante admitido no se matricule en el plazo establecido, se liberará su plaza, que será ofrecida al siguiente estudiante por riguroso orden de la lista de espera. El plazo de matrícula será de 7 días naturales desde el momento de la comunicación y el plazo de abono de la matrícula es de 10 días hábiles.
  • Plazo extraordinario:
    • En los 10 días naturales posteriores a la recepción de comunicación de admisión.
    • En caso de no formalizar la matrícula en el plazo indicado, se entenderá que se renuncia a la plaza obtenida.
  • Estudiantes de segundo curso y con créditos pendientes:
    • Los estudiantes que vayan a realizar el segundo curso de su Máster y aquellos que tengan créditos pendientes, formalizarán la matrícula a lo largo del mes de septiembre
    • La Secretaría de Estudiantes comunicará a los interesados las fechas concretas de matriculación.

Abono de matrícula:

  • En el momento de la formalización de la matrícula, todos los estudiantes abonarán las tasas administrativas vigentes, además de:
    • el 100% del precio de la matrícula, si opta por la forma de un pago único.
    • el 50% del precio de la matrícula, si opta por la forma de pago fraccionado.
  • Si se opta por el pago fraccionado, el segundo plazo (50 % restante) será del 2 al 19 de enero de 2024.
    .

Entrega de documentación: desde el momento de la 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.

Cancelación de actividades: en el caso de anulación de los estudios por parte de la Universidad, esta devolverá las tasas académica y administrativas.

Solicitud de modificación de la matrícula (cambio de asignaturas y elección de optativas del segundo semestre): hasta el 26 de enero de 2024.

Solicitud de cambio de modalidad: el cambio de modalidad -entre matrícula a tiempo completo y a tiempo parcial- se podrá solicitar a lo largo del primer cuatrimestre, hasta el 15 de enero de 2024.

Solicitud de adelanto de convocatoria (con una asignatura pendiente): hasta el 15 de diciembre de 2023.

Solicitud de convocatoria de gracia: hasta el 27 de octubre de 2023.

 

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.

Web Oficial del Máster