El MUIA es Flexible y adaptado a ti

Estructura y Contenidos

El Máster Universitario en Inteligencia Artificial es presencial de 60 ects, de los cuales 35 corresponden a asignaturas optativas, de 5 ects cada una, 10 corresponden a seminarios, y 15 están asociados al Trabajo Fin de Máster. Para obtener el título, el alumno debe superar
– siete asignaturas;
seis seminarios; y
– el Trabajo Fin de Máster (TFM).

Asignaturas y seminarios

Todas las asignaturas del título y la mayor parte de los seminarios ofertados son optativos, y están estructurados en ocho materias. El alumno tendrá que elegir siete asignaturas. Es obligatorio elegir asignaturas de al menos dos materias entre M2, M3, M4, M5 y M6. Es decir, no se puede elegir, por ejemplo, solo asignaturas de las materias M3 y M7.

Con respecto a los seminarios, algunos de ellos son obligatorios, mientras otros son optativos (con condiciones).

  • M1. Fundamentos
    de Investigación
  • M2. Análisis
    de Decisiones
  • M3. Aprendizaje
    Automático
  • M4. Computación
    Natural
  • M5. Representación
    del conocimiento y
    Razonamiento
  • M6. Robótica
    Cognitiva y Percepción
  • M7. Áreas
    de aplicación
  • M8. Trabajo Fin de Máster

S1: Metodología de la investigación 🇬🇧

S2: Gestión de proyectos y análisis de riesgos 🇬🇧 

S3: Aspectos éticos y legales de la Inteligencia Artificial 🇬🇧 

A1: Sistemas de ayuda a la decisión

A2: Decisión participativa y negociación 

A3: Métodos de simulación 

A4: Redes bayesianas

A5: Aprendizaje automático 

A6: Redes de neuronas artificiales y Deep Learning 

A8: Búsqueda inteligente basada en metaheurísticas

A9: Computación evolutiva 

A10: Biología programable: Computación con ADN e Ingeniería de biocircuitos 🇬🇧

A11: Programación lógica 🇬🇧

A12: Sistemas multiagente

A13: Ingeniería ontológica

A15: Visión por computador

A16: Robots autónomos 

S11: Robótica cognitiva y percepción

A17: Informática biomédica 🇬🇧

A18: Ingeniería lingüística

A19: Ciencia de la web

A20: Deep Learning para el Procesamiento del Lenguaje Natural

S13: Aplicaciones de la Inteligencia Artificial 🇬🇧

S14: Procesamiento del lenguaje natural

S15: Planificación automática

S16: IA Generativa y Prompt Engineering: Aplicaciones y Retos

  • M1. Fundamentos
    de Investigación
  • M2. Análisis
    de Decisiones
  • M3. Aprendizaje
    Automático
  • M4. Computación
    Natural
  • M5. Representación
    del conocimiento y
    Razonamiento
  • M6. Robótica
    Cognitiva y Percepción
  • M7. Áreas
    de aplicación

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Planificación de las enseñanzas

Por la amplia oferta de optatividad en el diseño del máster, el título que se ofrece da cabida a dos perfiles de alumnos:

  • El alumno interesado en la especialización en una o varias disciplinas concretas de la IA, que tenderá a cursar todas las asignaturas y seminarios de las materias de su interés.
  • El alumno que busca una visión más global, es decir, la obtención de conocimientos extensos de toda la IA, que tenderá a cursar asignaturas de prácticamente todas las materias.

Todas las asignaturas se imparten en el primer semestre, en español o en inglés, dejando para el segundo semestre la realización de los seminarios y el trabajo fin de máster. Las 7 asignaturas pueden ser elegidas libremente por el alumno entre la oferta disponible.
 
Respecto a los seminarios, también hay un alto grado de optatividad. No obstante, con el objetivo de cubrir todas las competencias de la titulación, los alumnos están obligados a realizar los seminarios de aquellas materias en las que no hayan seleccionado ninguna asignatura, cuyo nombre coincidirá con el de la materia.

La mayoría de los seminarios se podrán cursar online si se justifica adecuadamente la imposibilidad de acudir presencialmente. Las excepciones son S1: Metodología de la investigación (en su edición de primer semestre), S9: Lógica borrosa y S12: Principios de la locomoción robótica, que solo se ofertan de forma presencial.

Tipos de seminarios

(1) Seminarios OBLIGATORIOS (S1, S2, S3)

Se trata de los únicos seminarios obligatorios del máster, que todos los estudiantes tendrán que cursar.

(2) Seminarios optativos cuyo nombre coincide con el de la materia a la que pertenecen (S5, S6, S7, S8, S11)

Tienen como objetivo cubrir ciertas disciplinas de la Inteligencia Artificial que no se estudian en las mismas. Se vuelven obligatorios si no se ha elegido ninguna asignatura de la materia: por ejemplo, S5 es normalmente optativo, pero se vuelve obligatorio si no se elige ninguna asignatura entre A1, A2 y A3.

(3) Seminarios optativos (S4, S9, S10, S12, S13, S14, S15)

Estos seminarios pretenden profundizar en temáticas específicas que no están cubiertas en ninguna de las asignaturas optativas.

(4) Seminarios de profesores visitantes

En estos seminarios el alumno adquiere conocimientos avanzados o especializados sobre alguna materia cursada en el máster.

Trabajo Fin de Máster

El proceso de asignación de Trabajo Fin de Máster es el siguiente:

Acordar el tema

Los alumnos pueden contactar con sus profesores para definir el tema de su TFM. La comunicación temprana con el profesorado es crucial para seleccionar un tema de interés mutuo. Esta colaboración asegura la relevancia del tema y permite a los estudiantes recibir orientación y desarrollar habilidades de investigación con la guía de expertos.

Elección de propuestas

Alternativamente, durante el mes de diciembre, los alumnos recibirán un fichero con diversas propuestas de TFM realizadas por profesores del MUIA y enviarán al coordinador de la titulación aquellas preferencias sobre las propuestas posibles de Trabajos Fin de Máster, identificando en orden hasta un máximo de 5 las propuestas que más le atraigan.

Realizar propuesta

En el caso de que no les atraiga ninguna oferta, o no se le haya asignado ninguna de las seleccionadas (varios alumnos pueden seleccionar la misma propuesta), el alumno deberá realizar una y enviarla al coordinador, encuadrándola en una de las materias del MUIA e indicando hasta tres profesores de la misma que puedan ejercer de directores.

La defensa

Una vez finalizado el TFM, éste se defenderá ante un tribunal formado por 3 profesores de la titulación designados por la comisión académica del máster. Los miembros del tribunal y el alumno acordarán la fecha y hora de la defensa, y se lo notificarán al coordinador del máster, al menos 7 días naturales previos al acto de la defensa.
 
El alumno deberá proporcionar:

La  lengua tanto de la memoria del TFM, como de la defensa del mismo ante el tribunal, podrá ser el castellano o el inglés.

La defensa se puede hacer presencialmente u online, y consistirá en una presentación oral sobre el misma por parte del alumno durante un tiempo mínimo de 20 minutos  y máximo de 40 minutos, seguida de un turno de preguntas por parte de los miembros del tribunal durante un máximo de 20 minutos. El tribunal evaluador podrá proponer el TFM para que le sea concedida una mención de honor si lo considera oportuno y dicho trabajo alcanza los criterios de excelencia aprobados por la Comisión Académica del máster. 

Solicitud del título

Una vez finalizados los estudios, incluyendo la defensa del TFM, se puede solicitar el título.

Se puede solicitar a través del siguiente modelo (están incluidas las instrucciones). El trámite se hace con Secretaría de Alumnos (secretaria@fi.upm.es).

*No hay que rellenar «Especialidad», «Doctor» y «Mención»

FAQ estructura del MUIA

Puedes acceder a más preguntas frecuentes generales o específicas en los siguientes enlaces:

¿Se pueden cursar asignaturas en el segundo semestre?

¿Todas las asignaturas y seminarios del máster son optativas?

¿Cómo se matriculan los seminarios?

¿A cuántos seminarios se debe asistir para superar la asignatura de Seminarios?

¿Cómo se asigna el director del Trabajo Fin de Máster?

¿Cuáles son los grupos de investigación y las líneas de
investigación que desarrollan en la que basar el TFM?

¿Se puede tener más de un director de TFM?

¿En qué consiste la defensa del Trabajo Fin de Máster,
y cuándo se puede realizar?

¿Qué sucede si no se puede terminar el TFM durante el primer curso académico?

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