Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras
Máster Universitario en
Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras
Prepárate para liderar el cambio
Inicio
2 nov 2026
Duración
12 meses
Créditos
60 ECTS
Exámenes
Virtuales y/o presenciales
Modalidad
Virtual
Titulo
Oficial
Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Energético
Descubre el potencial de la IA y especialízate en dos de las ramas más relevantes de la actualidad empresarial
La Maestría en Inteligencia Artificial aplicada al sector Energético y de las Infraestructuras, oficial y 100% virtual, te formará como un profesional capaz de aplicar soluciones de IA a los problemas de control, optimización y planificación surgidos dentro de este entorno empresarial.
Diseñado por la UNIR, la Universidad Rey Juan Carlos y la Universidad de Alcalá, este título te ayudará a identificar y aplicar los algoritmos de inteligencia artificial más adecuados para resolver problemas complejos en el sector de las energías renovables, las infraestructuras y las ciudades inteligentes, entre otras.
Adquiere un perfil profesionalaltamente demandado por el sector empresarial,donde, según el 2020 Emerging Jobs Report de LinkedIn, las ofertas de empleo crecen anualmente más del 74%.
Debes contar con un título universitario en Informática, Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial, Matemáticas u otra titulación del área de ciencias o ingeniería (en este caso deberás demostrar tener 12 ECTS en asignaturas de programación y 12 ECTS en asignaturas relacionadas con álgebra y estadística).
Titulación interuniversitaria oficial avalada por tres centros
Benefíciate de tres enfoques académicos complementarios, la experiencia de su claustro multidisciplinar, así como de la metodología de aprendizaje virtual de la UNIR. Finaliza tu maestría y consigue tu título certificado por UNIR, la Universidad de Alcalá y la Universidad Rey Juan Carlos.
Los documentos oficiales emitidos por esta universidad llevarán la denominación de Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras conforme al artículo 3.1 del Real Decreto 1002/2010, al artículo 16.3 del Real Decreto 822/2021, así como a la denominación dispuesta en el Registro de Universidades, Centros y Títulos de España.
Los documentos oficiales emitidos por esta universidad llevarán la denominación de Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras conforme al artículo 3.1 del Real Decreto 1002/2010, al artículo 16.3 del Real Decreto 822/2021, así como a la denominación dispuesta en el Registro de Universidades, Centros y Títulos de España.
Cumplimos con los estándares de enseñanza y aprendizaje fijados por el Espacio Europeo de Educación Superior, desde un enfoque inclusivo e innovador. Una excelencia académica que es posible gracias a la suma de tu esfuerzo, la experiencia profesional de nuestros docentes y el compromiso de los asesores personales. Consigue un perfil internacional único.
¿Por qué estudiar Maestría en Inteligencia Artificial Aplicada al Sector Energético de UNIR?
Según la Estrategia Española de I+D+I en Inteligencia Artificial, esta tecnología influirá de manera notable en la rápida transformación de la sociedad y la economía. Por ello, UNIR cuenta con un equipo de profesores con el que lograr tus objetivos:
Serás capaz de construir soluciones tecnológicas aplicadas al sector de la energía y las infraestructuras, empleando, para ello, técnicas de razonamiento y planificación automática.
Descubre cómo usar algoritmos de búsqueda, sistemas multiagente, técnicas de aprendizaje automático (machine learning) y aprendizaje automático profundo (deeplearning) para predecir resultados y optimizar procesos.
Adquiere conocimientos de percepción computacional, control inteligente y uso de tecnologías específicas para implementar estas soluciones de forma productiva.
Evalúa el rendimiento e impacto de estas respuestas de acuerdo con criterios tanto tecnológicos como económicos y sociales.
Fórmate en la direcciónde proyectos de IA en empresa y consigue la habilitación necesaria para la investigación y el inicio de estudios de doctorado.
Matricúlate y recibe gratis un Curso de Programación Python. Aprende todas las claves de este lenguaje y completa tu perfil. Además, iníciate en el uso de MATLAB, con píldoras informativas sobre este programa.
Recursos y herramientas para complementar tu perfil
La Maestría Universitaria en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras incluye asignaturas que te permitirán familiarizarte con las principales herramientas software utilizadas en la industria en la actualidad.
Python
Lenguaje de programación de alto nivel ampliamente utilizado en la investigación y desarrollo de algoritmos y modelos en el ámbito de la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
AWS
Plataforma de computación en la nube de Amazon que ofrece una amplia gama de servicios, como almacenamiento, cómputo y bases de datos, accesible a través del curso de preparación para la certificación AWS Certified Cloud Practitioner.
Microsoft Azure
Plataforma de computación en la nube (almacenamiento, procesamiento y redes, entrenamiento de modelos, entre otros) accesible a través del curso de preparación para la certificación Microsoft Certified Azure Fundamentals.
MATLAB
Entorno de programación y lenguaje de alto nivel enfocados al cálculo numérico, el análisis de datos, el procesamiento de señales, la simulación y el modelado matemático ampliamente utilizados en ciencias e ingeniería.
Keras
Biblioteca de código abierto para la construcción y entrenamiento de modelos de redes neuronales en Python diseñada para facilitar la experimentación rápida y fácilmente integrable en TensorFlow.
Octave
Lenguaje de programación y entorno de software libre orientado al cálculo numérico y el análisis de datos similar a MATLAB y compatible con este, ampliamente empleado en entornos académicos y de investigación.
ILOG® CPLEX® Optimization Studio
Software de optimización de IBM orientado a la resolución de problemas complejos de programación lineal, mixta-entera y cuadrática para mejorar la toma de decisiones mediante la optimización de recursos y procesos.
Scikit-Learn
Biblioteca de Python que proporciona herramientas para crear modelos de aprendizaje automático clásico basados en algoritmos de clasificación, regresión, clustering (agrupamiento) o reducción de dimensionalidad, entre otros.
TensorFlow
Biblioteca de código abierto desarrollada por Google y orientada al cálculo numérico y el aprendizaje automático profundo (deep learning basado en redes neuronales) a gran escala y fácilmente desplegable en entornos Cloud y Edge.
STRIPS/PDDL
Lenguajes declarativos que permiten formalizar dominios y problemas a resolver mediante motores de planificación automática de manera estandarizada (e.g., navegación de robots).
Google Colab
Entorno de desarrollo que permite escribir y ejecutar en la nube notebooks escritos con código Python o R directamente desde el navegador, proporcionando recursos computacionales como CPU, GPU y TPU.
Personaliza tu formación con un curso universitario avanzado
Podrás personalizar y ampliar tu formación a través del Curso Universitario Avanzado y obtendrás una doble titulación de maestría oficial junto con el curso universitario, aumentando tus posibilidades profesionales.
Curso Universitario Avanzado en Inteligencia Artificial y Data Engineering.
Conviértete en el profesional enfocado en el diseño, desarrollo y mantenimiento de los sistemas de procesamiento de datos dentro de un proyecto de Inteligencia Artificial. Complementarás tu perfil profesional con los conocimientos necesarios para construir la infraestructura Big Data que después utilizarán los sistemas de Inteligencia Artificial.
Curso Universitario Avanzado en Data Analyst para Inteligencia Artificial
Adquiere los conocimientos necesarios para analizar los datos, entenderlos y construir informes sobre herramientas de visualización actuales, las cuales faciliten la comunicación de la información y los conocimientos obtenidos a la organización. Además, aprende también a describir los datos con el fin de prever la necesidad del uso de técnicas de Inteligencia Artificial en la construcción de soluciones.
Prepárate para certificarte con Microsoft Azure y AWS tanto antes como después de cursar la maestría
Antes de iniciar esta maestría, podrás realizar dos cursos de preparación de un mes de duración en los que demostrarás tus conocimientos y competencias en la materia para conseguir las Certificaciones de Cloud Computing de las empresas líderes en soluciones de computación en la nube.
Microsoft Certified Azure Fundamentals: verifica tu conocimiento de los conceptos de la nube, tales como los servicios, las cargas de trabajo, la seguridad, la privacidad, los precios o el soporte de Azure. Si quieres realizar el examen, te ofrecemos un cupón para que lo hagas sin coste.
AWS Certified Cloud Practitioner: demuestra tu comprensión general del funcionamiento de la nube de AWS, la infraestructura, los principios arquitectónicos y los aspectos básicos de conformidad y seguridad de la plataforma.
Una vez finalizada la maestría tendrás la posibilidad de seguir ampliando tu formación con dos cursos de preparación enfocados en la inteligencia artificial y machine learning. Podrás conseguir las certificaciones de dos de las empresas más importantes del sector.
Microsoft Certified AI Azure Fundamentals: podrás certificarte de manera gratuita después de realizar el curso de preparación. Asentarás tus conocimientos sobre cargas de trabajo comunes de inteligencia artificial y aprendizaje automático, y qué servicios de Azure se pueden aplicar en cada caso.
AWS Machine Learning Foundations: este curso es altamente recomendable para preparar el curso avanza conceptos y la terminología de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático de forma práctica y guiada.
Laboratorios Virtuales en IA en el sector energético
La Maestría Universitaria en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras cuenta con Laboratorios Virtuales, una plataforma digital que te permitirá conectarte desde cualquier terminal a prácticas obligatorias para superar las habilidades exigidas. Como estudiante, contarás con el apoyo de un profesor en tiempo real para realizar estos trabajos dentro de un entorno de simulación virtual.
Además, accederás a seminarios sobre investigación en inteligencia artificial para el sector de la energía y las infraestructuras donde abordarás contenidos actualizados sobre las últimas tendencias y herramientas en este ámbito. Estos recursos te ayudarán a lograr una formación más completa que te preparará para el camino de la investigación y la posibilidad de doctorarte.
Una metodología adaptada a ti
Clases 100% virtuales
Fórmate con sesiones en directo y plantea tus dudas directamente a los docentes. En caso de que no puedas, accede a las grabaciones cuando lo necesites.
Recursos didácticos
Accede a nuestro Campus Virtual, una plataforma online con conexión directa a las clases, los profesores, otros compañeros, masterclass o foros de debate.
Networking activo
Establece relaciones con personas de todo el mundo con intereses comunes, a través de espacios de debate y chats que te permitirán crear una agenda profesional.
Seguimiento personalizado
Nuestros asesores personales te acompañarán y resolverán tus dudas a lo largo de todo el curso.
Exámenes virtuales y/o presenciales
Elige en cada asignatura y convocatoria si quieres realizar el examen desde tu ordenador o en los centros habilitados por UNIR.
CONSULTAR SEDES
Un claustro con expertos en IA para el sector de la Energía
Aprende de la mano de un equipo docente especializado y de profesionales en activo que te transmitirán cómo es su día a día en el trabajo. Aprovecha su experiencia para resolver junto a ellos problemas reales de manera eficaz tomando como herramienta principal la IA.
Director académico
Investigador doctor en el AIR Institute. Ha trabajado durante más de 10 años en la empresa privada como emprendedor, tecnólogo e investigador en el ámbito del IoT y la IA. Ha colaborado en más de 40 proyectos regionales, nacionales y europeos de I+D.
Experto Asociado
Es Catedrático del área de Ciencias de la Computación e IA en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España), donde dirige el Centro de Investigación para las Tecnologías Inteligentes de la Información y sus Aplicaciones (CETINIA) desde 2008.
Experto Asociado
Es profesor en la Universidad Rey Juan Carlos desde el año 2001 y Catedrático del área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial desde el año 2018.
Experto Asociado
D. Ignacio Valiente es doctor en Ingeniería Mecánica y Organización Industrial por la Universidad Calor III de Madrid (2013). Su actividad investigadora se centra en nuevos sistemas en energía renovables y sistemas magneto-mecánicos.
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Requisitos de acceso
Para ser admitido como estudiante en la Maestría en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras debes contar con una titulación universitaria previa en Informática, Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial o Matemáticas. Esta debe cumplir con los requisitos necesarios para acceder a programas de maestría, ya sea el título nacional o internacional.
También podrán hacerlos quienes posean otras titulaciones del área de Ciencias o Ingeniería siempre que se pueda comprobar que su plan de estudios incluya al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con la programación de ordenadores y al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con álgebra y estadística. Deberá demostrarse mediante documento acreditativo.
*Se proporcionará formación complementaria para nivelar las habilidades técnicas en caso de que sea necesario.
Perfil recomendado
Esta maestría es para ti, si tus objetivos son:
Completar tu formación tecnológica con la aplicación práctica de técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
Ampliar tu capacitación profesional y optar a mejores ofertas laborales de los sectores de la energía e infraestructuras inteligentes.
Familiarizarte con las principales herramientas software utilizadas en la industria en la actualidad.
Reconocimientos académicos
Centro certificado por ANECA, según el modelo AUDIT
La Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología cuenta con el sello de calidad otorgado por la Agencia Nacional de Evaluación y Acreditación, el órgano encargado de garantizar la calidad de las titulaciones impartidas en el sistema universitario español en línea con el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES).
UNIR: una universidad de 5 estrellas, según QS Stars
UNIR alcanza la máxima calificación en el rating de la reconocida consultora británica. Estamos entre las mejores universidades en línea del mundo tras superar ampliamente todos los requisitos exigibles en una rigurosa auditoría centrada en la excelencia y la calidad educativa.
THE sitúa a UNIR en la élite mundial universitaria por su calidad educativa
UNIR logra un posicionamiento histórico en el ‘Sustainability Impact Ratings 2026’ de Times Higher Education, la plataforma global responsable de algunos de los rankings universitarios más influyentes del mundo. UNIR, que es la primera universidad privada online en la clasificación general, destaca por su impacto social, con una educación de calidad, su contribución al desarrollo sostenible, la igualdad de género y el trabajo decente.
Líderes en innovación educativa, según ‘Forbes’
Forbes nos posiciona entre las tres mejores universidades de España y como la primera online. Además, destaca a UNIR como un referente global en la formación onlinepor su metodología y la experiencia interactiva que ofrece a sus estudiantes, así como su reconocimiento en los rankings internacionales más relevantes.
Documentación de Calidad de la titulación y normativa
Adquiere los conocimientos necesarios sobre cómo enfocar la IA hacia el sector energético
A partir de los conocimientos que adquirirás en esta maestría serás capaz de aplicar soluciones innovadoras basadas en IA a la resolución de diferentes problemas reales en el ámbito de la energía y las infraestructuras. Además, descubrirás diferentes técnicas como algoritmos inteligentes de búsqueda, razonamiento, planificación y control; los agentes inteligentes y sistemas multiagente; el aprendizaje automático (machine learning), así como la creación de modelos avanzados de aprendizaje automático profundo o deep learning.
Estructura del plan de estudios
Los créditos del programa están repartidos de la siguiente forma:
TIPO
ECTS
Obligatorias
42
Optativas
6
Trabajo Fin de Estudios
12
Créditos totales
60
Consulta la distribución de asignaturas por cuatrimestres y sus contenidos, las competencias a adquirir, la metodología de aprendizaje, el proceso de evaluación, la bibliografía asociada y orientaciones para el estudio.
El título no cuenta con prácticas curriculares obligatorias. No obstante, algunas de las empresas del sector con las que la UNIR cuenta con acuerdos de colaboración y en las que se podrían realizar prácticas extracurriculares si la UNIR lo gestiona incluyen: ENEL, ENDESA, Alcatel-Lucent, Galp Energía, e-On, Viesgo o Enagas.
Claustro
Trabaja con profesores especializados en inteligencia artificial para la energía y las infraestructuras
El equipo docente de esta titulación está formado por profesores expertos en cada asignatura en la que imparten clase. Son profesionales en activo con un gran reconocimiento laboral, que comparten sus conocimientos en continua actualización. Además, cuidan la calidad de la enseñanza y se someten a continuos controles de calidad de forma interna para acreditar que cumplen con los estándares exigidos.
Dirección
Director académico
Investigador doctor en el AIR Institute. Ha trabajado durante más de 10 años en la empresa privada como emprendedor, tecnólogo e investigador en el ámbito del IoT y la IA. Ha colaborado en más de 40 proyectos regionales, nacionales y europeos de I+D.
Nuestros expertos y docentes destacados
Experto Asociado
Es Catedrático del área de Ciencias de la Computación e IA en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España), donde dirige el Centro de Investigación para las Tecnologías Inteligentes de la Información y sus Aplicaciones (CETINIA) desde 2008.
Experto Asociado
D. Ignacio Valiente es doctor en Ingeniería Mecánica y Organización Industrial por la Universidad Calor III de Madrid (2013). Su actividad investigadora se centra en nuevos sistemas en energía renovables y sistemas magneto-mecánicos.
Experto Asociado
Es profesor en la Universidad Rey Juan Carlos desde el año 2001 y Catedrático del área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial desde el año 2018.
Experto Asociado
Es profesor en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España) desde el año 2000 y Titular de Universidad del área de Ciencia de la Computación e IA desde el año 2017. Ha sido Subdirector de Calidad y Planes de Estudio de la ETSII (URJC).
Experto Asociado
Doctor en Ingeniería Telemática por la Universidad Carlos III de Madrid. Colabora con los grupos de investigación GIA de la Universidad Rey Juan Carlos y con el grupo Pervasive de la Universidad Carlos III de Madrid.
Experto Asociado
Enrique Caño es IT Product Manager en una multinacional farmacéutica. Profesor asociado en Ciencias de la computación en la UAH. Como investigador, ha publicado diferentes artículos científicos en revistas internacionales de alto impacto.
Experto Asociado
Apasionado por la Ciencia de Datos y el software estadístico y lenguaje de programación R. Transfiriendo conocimiento desde la Universidad. Liderando contratos de transferencia en equipos multidisciplinares, participando en proyectos internacionales.
Experta Asociada
Laura es profesora ayudante doctor en la Universidad de Alcalá. Doctora Cum Laude por la Universidad de Alcalá en 2018, y reconocida con el premio extraordinario de doctorado de la Universidad de Alcalá en 2019.
Experto Asociado
Marin Lujak es Investigador Distinguido en la Universidad Rey Juan Carlos, como parte de la iniciativa de excelencia Beatriz Galindo del Ministerio de Universidades. Doctor en Ingeniería de Organización (2010), Universidad de Roma Tor Vergata.
Docente UNIR
Doctor en Ingeniería Mecatrónica (Universidad de Málaga). Científico de datos especializado en IA y docente universitario en la Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología, impartiendo asignaturas de machine learning y analítica avanzada.
Docente UNIR
Ingeniero informático y doctorando en Ingeniería Informática. Más de siete años de experiencia en sistemas distribuidos, IA y gestión de proyectos I+D+i.
Docente UNIR
Analista de datos en lKEA con experiencia en diferentes multinacionales. Ha colaborado con el Fondo de Capitalización y Desarrollo de las Naciones Unidas para Asia. Ha participado en diferentes proyectos regionales, nacionales y europeos de I+D.
Docente UNIR
Científico de datos, investigador y doctor en ingeniería biomédica, por la UPM, especializado en IA y datos clínicos. Actualmente, trabaja en la industria farmaceútica. Compagina innovación, publicaciones científicas y docencia.
Experto Asociado
Es Profesor del área de Ciencias de la Computación e IA en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España), y miembro del Centro de Investigación para las Tecnologías Inteligentes de la Información y sus Aplicaciones (CETINIA) desde 2020.
Experto Asociado
Doctor e investigador (AI & Engineering) en el Laboratorio Nacional de Fusión del CIEMAT y Profesor Asociado de Ingeniería Mecánica en la UAH. Coordinación y dirección de proyectos internacionales de IA e ingeniería en dispositivos de fusión nuclear
Metodología
Alcanza tus objetivos gracias a un método de trabajo centrada en tu bienestar personal y profesional
El modelo de aprendizaje de UNIR está centrado en la flexibilidad, la personalización y la eficacia. Nuestra propuesta virtual te permitirá asistir a las clases según tus posibilidades y compaginar tus estudios con tu vida personal y laboral. Se basa en los siguientes puntos:
Aprendizaje experiencial
Clases virtuales en directo: están programadas con antelación para que asistas en el horario que mejor se adapte a tu ritmo. Si no puedes verlas o te quedas con dudas puedes acceder a todas ellas en diferido las veces que necesites.
Campus Virtual: en nuestra plataforma encontrarás todo lo que necesitas para estudiar en UNIR, como clases, profesores, compañeros, chats o foros de debates.
Recursos didácticos: tendrás acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar tu formación, como lecturas complementarias, resúmenes con las ideas clave, masterclasses, test de autoevaluación, etc. El Servicio Técnico de Orientación resolverá todas las dudas que puedan surgirte.
Seguimiento y networking
Asesor UNIR: te acompañará desde el primer día a través del teléfono y el correo electrónico.
Profesores: disponibles a través de diferentes canales para resolver dudas, plantearles preguntas y poder aprender de su experiencia en el ámbito educativo.
Networking: establecerás relaciones con personas de todo el mundo con intereses comunes, a través de espacios de debate, paneles de expertos y chats que te permitirán crear una agenda profesional.
Para conocer el nivel de logro de los objetivos generales y específicos definidos en esta maestría virtual es necesario evaluar las competencias adquiridas durante el estudio de la misma. La evaluación del aprendizaje se efectúa teniendo en cuenta la calificación obtenida en los siguientes puntos:
Examen final al terminar cada asignatura.
Evaluación continua (participación del estudiante, trabajos, casos prácticos, prácticas en laboratorios virtuales y test de autoevaluación).
Trabajo Fin de Maestría.
Campo laboral
Mejora profesionalmente con las oportunidades laborales que ofrece esta Maestría de IA de Energía
El fin de esta Maestría Universitaria en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras es formar a profesionales para que sean capaces de:
Liderar procesos de transformación digital en el sector de la energía y las infraestructuras mediante tecnologías habilitadoras clave como la Inteligencia Artificial.
Dirigir proyectos de Inteligencia Artificial en el sector, con puestos como CTO, CIO o CAIO (Chief AI Officer).
Actuar como consultor en empresas inversoras en desarrollo de IA para la energía y las infraestructuras.
Orientar su carrera al mundo académico de la investigación y la docencia a través de un doctorado.
Llevar a cabo tareas como Ingeniero de Datos o Analista de Datos (con los Cursos Universitarios Avanzados en IA y Data Engineering y Data Analyst para la IA).
Lanzar su carrera formativa como Cloud Architect (por medio de certificaciones oficiales en Azure y AWS).
Perfil profesional
Al concluir la Maestría Universitaria en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras los egresados serán capaces de:
Analizar y valorar los requisitos de las soluciones informáticas implantadas en los campos de la energía e infraestructuras inteligentes.
Mejorar la calidad y productividad de los sistemas informáticos implantados en los entornos tecnológicos e industriales asociados a los sectores de la Energía e Infraestructuras.
Desarrollar proyectos tecnológicos y de investigación aplicada en los sectores de la Energía e Infraestructuras que integren IA seleccionando las herramientas, dispositivos y arquitecturas informáticas más apropiadas.
Evaluar el rendimiento e impacto de dichas soluciones de acuerdo con criterios tanto tecnológicos como económicos y sociales.
Acceso
Perfil recomendado
Esta maestría es para ti, si tus objetivos son:
Completar tu formación tecnológica con la aplicación práctica de técnicas avanzadas de inteligencia artificial.
Ampliar tu capacitación profesional y optar a mejores ofertas laborales de los sectores de la energía e infraestructuras inteligentes.
Familiarizarte con las principales herramientas software utilizadas en la industria en la actualidad.
Requisitos de acceso
De acuerdo con el artículo 16 del Real Decreto 1393/2007 del 29 de octubre sobre Organización de las Enseñanzas Universitarias Oficiales, modificado por el Real Decreto 861/2010 de 2 de julio, para el acceso a las enseñanzas oficiales de esta maestría se requerirá:
Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de maestría.
Para los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes a títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de maestría.
Satisfechos los requisitos específicos de acceso previamente mencionados, y solo en el caso de que el número de solicitudes de plaza que cumplen con los requisitos recogidos en las vías de acceso exceda al número de plazas ofertadas por curso académico (60 plazas), en la resolución de las solicitudes de admisión se tendrá en cuenta los siguientes criterios de valoración:
Nota media del expediente en la titulación que otorga el acceso a la maestría (100 %).
En caso de empate en puntuaciones, se elegirá al que tenga mayor número de matrículas de honor y, en su caso, sobresalientes y así sucesivamente.
Criterios específicos
En concreto, para acceder a la Maestría Universitaria en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras se requiere que los estudiantes que accedan a la maestría cumplan con el perfil competencial establecido que se obtendría mediante al menos uno de los siguientes requisitos:
Estén en posesión de alguno de los títulos considerados como afines al título, es decir, sean titulados universitarios en Informática, Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial y Matemáticas.
También pueden venir de otras titulaciones del área de Ciencias o Ingeniería siempre que se pueda comprobar que su plan de estudios incluya al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con la programación de ordenadores y al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con álgebra y estadística. En estos casos el estudiante deberá entregar información que demuestre que se han cursado y superado las materias que permiten adquirir un perfil competencial similar al de las titulaciones mencionadas. La Comisión de Coordinación Académica Interuniversitaria, encargada de supervisar el procedimiento de admisión, determinará si el título aportado cumple este requisito.
Proceso de admisión
Inscribirse como estudiante de UNIR en Colombia es muy sencillo. Solo tienes que seguir estos pasos:
Recibirás la llamada de un asesor personal, que te guiará durante todo el proceso de admisión. Él te ayudará a verificar que cumples con los requisitos exigidos y te ayudará a elaborar tu plan de estudios personalizado: reconocimiento, número de créditos, tiempo que le puedes dedicar, etcétera.
Rellena la inscripción de matrícula, seleccionando la forma de pago más adecuada a tus posibilidades.
Envía la documentación requerida, debidamente legalizada, para formalizar la inscripción.
Cuando hayamos verificado tu documentación, nos pondremos en contacto para programar una entrevista personal de admisión.
Una vez confirmado, recibirás tu clave de acceso única para el Campus Virtual. Te asignaremos un asesor personal, que te acompañará y aclarará cualquier inquietud que tengas antes y durante tu etapa de estudios en UNIR.
Desde ese momento, ya podrás organizar tu tiempo y carga académica de la mejor manera para iniciar tus estudios según el calendario escolar.
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