El plan de estudios del Grado en Inteligencia Artificial tiene un total de 240 cr\u00e9ditos, distribuidos en 4 cursos de 60 cr\u00e9ditos cada uno. Incluye toda la formaci\u00f3n te\u00f3rica y pr\u00e1ctica que el alumnado debe adquirir, de acuerdo a la siguiente distribuci\u00f3n:<\/p>\n
Un cr\u00e9dito ECTS equivale a 25 horas de trabajo del estudiante (que se reparten en actividades presenciales y no presenciales).<\/p>\n<\/div>\n
El plan de estudios est\u00e1 organizado en m\u00f3dulos (ver Esquema<\/a>), que, a su vez, se dividen en asignaturas:<\/p>\n Coordinador: P\u00e1jaro Di\u00e9guez, Manuel<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo incluye cinco asignaturas de formaci\u00f3n b\u00e1sica y obligatorias, de 6 ECTS cada una, que desarrollan los contenidos y conceptos fundamentales de matem\u00e1ticas que sentar\u00e1n las bases en las que se apoyar\u00e1n el resto de las materias del Grado. En particular, cubren conceptos b\u00e1sicos de \u00e1lgebra lineal y geometr\u00eda, c\u00e1lculo diferencial, matem\u00e1tica discreta, estad\u00edstica y optimizaci\u00f3n.<\/p>\n Coordinador: L\u00f3pez Fern\u00e1ndez, Hugo<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo incluye cinco asignaturas de formaci\u00f3n b\u00e1sica y obligatorias, de 6 ECTS cada una. En las tres primeras (Programaci\u00f3n I, Programaci\u00f3n II y Algoritmos) se realiza una introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n imperativa y a la programaci\u00f3n funcional, vi\u00e9ndose las distintas estructuras de datos y se analizar\u00e1 la complejidad computacional. La asignatura de Ingenier\u00eda de Software se orienta al estudio de los procesos y metodolog\u00edas que intervienen en la construcci\u00f3n de sistemas software enfocados a su uso en entornos de IA. Por \u00faltimo, la asignatura Bases de Datos se centra en el aprendizaje de los conceptos principales relacionados con el dise\u00f1o de bases de datos relacionales y su consulta declarativa.<\/p>\n Coordinadora: Rodr\u00edguez Li\u00f1ares, Leandro<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo incluye cuatro asignaturas de formaci\u00f3n b\u00e1sica y obligatorias, de 6 ECTS cada una. Inform\u00e1tica: Adquisici\u00f3n y procesamento de la se\u00f1al se centra en el aprendizaje de las destrezas necesarias para adquirir y procesar se\u00f1ales de un entorno real. En las dem\u00e1s se estudian los sistemas de computaci\u00f3n, desde las arquitecturas b\u00e1sicas a los sistemas concurrentes, distribuidos y paralelos y se realizar\u00e1 una introducci\u00f3n a las redes de computadores y modelos en la nube.<\/p>\n Coordinador: Fern\u00e1ndez Gonz\u00e1lez, Daniel<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo incluye cinco asignaturas de formaci\u00f3n b\u00e1sica y obligatorias, de 6 ECTS cada una, en las que se estudia desde la l\u00f3gica, los aut\u00f3matas y lenguajes formales, hasta las t\u00e9cnicas y tecnolog\u00edas de la IA orientadas a la representaci\u00f3n del conocimiento y razonamiento y los algoritmos b\u00e1sicos de la IA.<\/p>\n Coordinador\/a: Darriba Bilbao, V\u00edctor Manuel<\/a><\/p>\n El m\u00f3dulo incluye tres asignaturas optativas, de 6 ECTS cada una, que abordan el \u00e1mbito del Aprendizaje Autom\u00e1tico desde diferentes \u00f3pticas en lo que a la naturaleza de los datos de entrada o al mecanismo de retroalimentaci\u00f3n utilizados se refiere, aplicando tambi\u00e9n diferentes modelos computacionales. En el primer caso se habla de t\u00e9cnicas supervisadas o no supervisadas seg\u00fan el conjunto de entrenamiento haya sido previamente enriquecido con las respuestas que se pretenden predecir, o de aprendizaje por refuerzo cuando de lo que se trata es de alcanzar una soluci\u00f3n \u00f3ptima en base a la aplicaci\u00f3n de una estrategia de prueba y error que recompense comportamientos deseados y penalice los no deseados. En lo que se refiere a los modelos computacionales se diferencia entre los basados en el razonamiento simb\u00f3lico cl\u00e1sico, y los basados en mecanismos adaptativos que interaccionan con el entorno para optimizar los modelos, tanto si se inspiran en procesos evolutivos naturales como en arquitecturas conexionistas que emulan las funciones cerebrales.<\/p>\n Coordinador\/a: Darriba Bilbao, V\u00edctor Manuel<\/a><\/p>\n El m\u00f3dulo incluye cuatro asignaturas obligatorias, de 6 ECTS cada una, que definen un marco para la explotaci\u00f3n de informaci\u00f3n a partir de contenido textual, incluyendo documentos de la web y las redes sociales, a partir de la potencialidad asociada a las t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural y las redes de comunicaci\u00f3n. Ello permitir\u00e1 abordar de forma efectiva la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y tambi\u00e9n la derivaci\u00f3n de conocimiento, independientemente de cu\u00e1l sea su distribuci\u00f3n y localizaci\u00f3n f\u00edsica, bas\u00e1ndose en la explotaci\u00f3n de los mecanismos comunicativos del lenguaje humano. Ser\u00e1 entonces posible el desarrollo de herramientas aplicables a la pr\u00e1ctica totalidad de datos generados y almacenados, sobre una amplia gama de cuestiones de inter\u00e9s pr\u00e1ctico que van desde el an\u00e1lisis de los sentimientos a la b\u00fasqueda de respuestas.<\/p>\n Coordinador\/a: Ribadas Pena, Francisco Jos\u00e9<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo incluye tres asignaturas obligatorias, de 6 ECTS cada una, que introducen los fundamentos y t\u00e9cnicas que en el \u00e1mbito de la Inteligencia Artificial se inspiran en el razonamiento humano. El objetivo es abordar la resoluci\u00f3n de problemas de forma totalmente autom\u00e1tica, a\u00fan en escenarios de gran complejidad, bien por carencias en la informaci\u00f3n disponible para su tratamiento, bien por la dificultad inherente a \u00e9ste. En el primer caso se considera una accesibilidad limitada a conjuntos incompletos de datos o que incluyan cierto grado de incertidumbre. En el segundo, la inexistencia de una soluci\u00f3n algor\u00edtmica pr\u00e1ctica o incluso te\u00f3rica, mediante la aplicaci\u00f3n de heur\u00edsticas y la colaboraci\u00f3n efectiva entre agentes en una arquitectura distribuida, respectivamente.<\/p>\n Coordinador\/a:\u00a0Seara Vieira, Adri\u00e1n<\/a><\/p>\n El m\u00f3dulo incluye dos asignaturas obligatorias, de 6 ECTS cada una, que abordan el problema del procesamiento masivo de datos (Big Data), explotando para ello las posibilidades del almacenamiento y procesamiento distribuidos. El objetivo es construir soluciones escalables, tanto en el caso estructurado como en el no estructurado. En el primero, el concepto es el interactivo tradicional de las bases de datos, si bien difiriendo de las propuestas cl\u00e1sicas en aspectos relevantes que, como la ausencia de estructuras fijas de almacenamiento o una atomicidad relajada en las operaciones de consulta, las hacen m\u00e1s abiertas y flexibles. En el segundo, el concepto se refiere a la extracci\u00f3n y almacenamiento, mediante predicciones basadas en patrones observables, de informaci\u00f3n potencialmente generada sobre flujos continuos.<\/p>\n Coordinador\/a:\u00a0Garriga Dom\u00ednguez, Ana<\/a><\/p>\n El m\u00f3dulo est\u00e1 formado por una \u00fanica asignatura obligatoria, de 6 ECTS, cuyo objetivo es instruir al estudiante en el respeto a la legalidad vigente y la observaci\u00f3n de c\u00f3digos de buenas pr\u00e1cticas. En este contexto se le dotar\u00e1 de los conocimientos necesarios para dirimir cualquier cuesti\u00f3n \u00e9tica o jur\u00eddica que afecte en el curso de su labor profesional al dise\u00f1o, desarrollo o uso de herramientas en el \u00e1mbito de la IA.<\/p>\n Coordinador\/a:\u00a0Gonz\u00e1lez Moreno, Juan Carlos<\/a><\/p>\n El m\u00f3dulo incluye cuatro asignaturas (dos obligatorias y dos optativas), de 6 ECTS cada una, que abordan el tratamiento de la interacci\u00f3n y la percepci\u00f3n entre entes, bien en el caso humano\/m\u00e1quina, bien en el caso m\u00e1quina\/m\u00e1quina. En el primer caso, se explota el potencial de las t\u00e9cnicas de procesamiento del lenguaje natural y de las interfaces inteligentes, mientras que para el segundo el punto de partida es el concepto de sistema reactivo para el modelado de respuestas y la consideraci\u00f3n de mecanismos de interconexi\u00f3n digital basados en Internet para la gesti\u00f3n de comportamientos preventivos. La percepci\u00f3n basada en sistemas de visi\u00f3n artificial complementa las capacidades interactivas en ambos escenarios.<\/p>\n Coordinador\/a:\u00a0Su\u00e1rez Garc\u00eda, Andr\u00e9s<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo est\u00e1 compuesto por cuatro asignaturas optativas, de 6 ECTS cada una, que integran y explotan las capacidades adquiridas por el estudiante en su formaci\u00f3n previa, centr\u00e1ndose en algunos de los \u00e1mbitos de aplicaci\u00f3n con mayor proyecci\u00f3n actual en lo que a la gesti\u00f3n inteligente de la informaci\u00f3n se refiere. Se da as\u00ed la oportunidad al estudiante de desarrollar sus habilidades transversales, poniendo a prueba los conocimientos recibidos y abordando retos concretos en campos como la ciberseguridad, la gesti\u00f3n de informaci\u00f3n estrat\u00e9gica, la rob\u00f3tica o la salud.<\/p>\n Coordinador: Rodr\u00edguez-Toubes Mu\u00f1iz, Diego<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo est\u00e1 compuesto por una \u00fanica asignatura de formaci\u00f3n b\u00e1sica de 6 ECTS, que cubre los aspectos b\u00e1sicos de la gesti\u00f3n de organizaciones, poniendo el foco en la inteligencia artificial:<\/p>\n Coordinador: Rodr\u00edguez Mart\u00ednez, Francisco Javier<\/a><\/p>\n Este m\u00f3dulo est\u00e1 compuesto por una \u00fanica asignatura de car\u00e1cter obligatorio, de 6 ECTS, que pretende dar a conocer, mediante la experiencia directa en una entidad externa, las formas de organizaci\u00f3n del trabajo y los condicionantes de la profesi\u00f3n tal y como se ejerce en el mundo laboral. Tambi\u00e9n ofrece al alumnado una ampliaci\u00f3n de contacto con el mundo profesional, como espacio para poner en pr\u00e1ctica competencias, habilidades y conocimientos adquiridas en el curso de su formaci\u00f3n.<\/p>\nM\u00f3dulo: Matem\u00e1ticas (30 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Software y bases de datos (30 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Computadoras y redes (24 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Fundamentos de IA (30 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Aprendizaje autom\u00e1tico (18 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Tecnolog\u00edas del lenguaje (24 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Ingenier\u00eda del conocimiento (18 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Big Data (12 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Aspectos profesionales (6 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Interacci\u00f3n y percepci\u00f3n (24 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Aplicaciones basadas en IA (24 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Empresa (6 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Pr\u00e1cticas externas (6 ECTS)<\/h3>\n
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M\u00f3dulo: Trabajo Fin de Grao (12 ECTS)<\/h3>\n