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.