Máster Universitario en Robótica e Inteligencia Artificial

CONOCIMIENTOS Y CONTENIDOS

• Con1 Conocer en profundidad los fundamentos y técnicas de la inteligencia artificial y capacidad de analizar la viabilidad de resolución de problemas mediante dichas técnicas para su aplicación práctica.
• Con2 Comprender y dominar de fundamentos y técnicas avanzadas para la búsqueda, el filtrado y la abstracción de información en grandes colecciones de datos.
• Con3 Comprender y dominar los conceptos y técnicas avanzadas de visión por computador para resolver problemas en el ámbito de la robótica.
• Con4 Conocer y poseer habilidades avanzadas que permitan utilizar y adaptar sistemas complejos para la detección, clasificación y seguimiento de objetos en imágenes y vídeo.
• Con5 Conocer los tipos, estructura y morfología de los robots y las técnicas de planificación, localización, mapeado y navegación para que los robots puedan desplazarse y realizar tareas de forma autónoma.
• Con6 Conocer los fundamentos de la robótica afectiva y social para una mejor interacción del robot con humanos y sus principales áreas de aplicación.
• Con7 Comprender y saber usar los principios y técnicas de las arquitecturas software subyacentes de la Robótica Cognitiva, para la resolución de problemas complejos en entornos reales y simulados.

Los siguientes conocimientos o contenidos están relacionados únicamente con asignaturas optativas:

• ConOPT1 Conocer algoritmos avanzados de aprendizaje automático
• ConOPT2 Comprender sistemas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, Localización y Mapeado Simultáneos) basados en técnicas de Visión por Computador
• ConOPT3 Comprender los principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de los Sistemas Multiagentes
• ConOPT4 Conocer sistemas hápticos
• ConOPT5 Comprender los principios de los robots aéreos
• ConOPT6 Comprender los principios de los robots rover de exploración en el espacio
• ConOPT7 Conocer algoritmos avanzados de aprendizaje reforzado
• ConOPT8 Conocer algoritmos avanzados de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento del habla

HABILIDADES O DESTREZAS

• H1 Integrar tecnologías y sistemas propios del machine learning, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares. Comprender conceptos como Learning, Generalization, over
• H2 Adaptar los datos para su análisis y para posibilitar la aplicación de técnicas y herramientas avanzadas que proporcionen visualizaciones que faciliten la toma de decisiones en flujos datos masivos, heterogéneos y complejos
• H3 Aplicar y evaluar frameworks avanzados de aprendizaje automático y optimización. Interpretar los resultados de evaluación obtenidos de modelos predictivos o algoritmos avanzados basados en inteligencia artificial
• H4 Entender las diferentes arquitecturas del aprendizaje profundo, sus fundamentos, y su aplicación en el contexto de problemas complejos de clasificación y predicción
• H5 Diseñar y programar software de aplicaciones robóticas robustas, eficientes y seguras usando middlewares y otros mecanismos de control que permitan resolver problemas propios de la Robótica en entornos cohabitados por humanos
• H6 Crear y usar modelos de sensores y actuadores, para la percepción y la interacción del robot con el entorno, así como robots completos en entornos simulados
• H7 Realizar un ejercicio original individual, presentarlo y defenderlo ante una comisión evaluadora universitaria, consistente en un trabajo en el ámbito de las tecnologías específicas del campo de la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes para la Robótica
• H8 Realizar investigación en nuevas técnicas, metodologías, arquitecturas, servicios o sistemas en el área de la Inteligencia Artificial y los Sistemas Inteligentes para la Robótica

Las siguientes habilidades o destrezas están relacionadas únicamente con asignaturas optativas:

• HOPT1 Aplicar algoritmos avanzados de aprendizaje automático.
• HOPT2 Diseñar, implementar y utilizar sistemas SLAM (Simultaneous Localization and Mapping, Localización y Mapeado Simultáneos) basados en técnicas de Visión por Computador.
• HOPT3 Diseñar e implementar la resolución de problemas distribuidos mediante principios básicos de funcionamiento de las técnicas principales de los Sistemas Multiagentes.
• HOPT4 Programar sistemas hápticos.
• HOPT5 Diseñar, programar robots aéreos.
• HOPT6 Diseñar, programar robots rover de exploración en el espacio.
• HOPT7 Aplicar algoritmos avanzados de aprendizaje reforzado.
• HOPT8 Aplicar algoritmos avanzados de procesamiento del lenguaje natural y reconocimiento del habla.
• HOPT9 Adaptar y aplicar en el ámbito profesional competencias adquiridas en este título.

COMPETENCIAS

Competencias Transversales Básicas:

• CB1 Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
• CB2 Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio
• CB3 Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
• CB4 Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones –y los conocimientos y razones últimas que las sustentan– a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades
• CB5 Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo

Competencias Transversales Generales:

• CG1 Conocimiento de materias avanzadas y tecnologías, que le capacite para el aprendizaje de nuevos métodos y tecnologías, así como que le dote de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones
• CG2 Capacidad de resolución de problemas en el campo de la robótica con creatividad, iniciativa, metodología y razonamiento crítico
• CG3 Saber analizar las necesidades tecnológicas de la sociedad y la industria, y ser capaz de mejorar servicios y procesos de producción aplicando tecnología actual de robótica
• CG4 Capacidad de trabajar en un grupo multidisciplinar y de comunicar, tanto por escrito como de forma oral, conocimientos, procedimientos, resultados e ideas relacionadas con la robótica y los sistemas inteligentes
• CG5 Emprender un trabajo de aplicación o iniciación a la investigación en el área de los sistemas inteligentes de forma autónoma, colaborativa y efectiva

Plan de Acción Tutorial

Desde el año 2002 la Universidad de León viene desarrollando el Plan de Acción Tutorial (PAT), que tiene como OBJETIVO GENERAL: ser un sistema permanente de orientación académica en el que cada alumno tendrá asignado un tutor durante los primeros cursos de sus estudios.

Toda la información sobre el PAT se encuentra disponible en el enlace: http://calidad.unileon.es/pat/  

La información sobre los a los Servicios Universitarios de la ULE se encuentra disponible en: http://www.unileon.es/estudiantes/servicios-estudiantes