La Maestría en Inteligencia Artificial que te preparará para entender y programar el comportamiento inteligente de las máquinas

Nuestro método de estudio es flexible, personalizado y eficaz. Te permitirá asistir a las clases según tus posibilidades y compaginar tus estudios con tu vida personal y el trabajo. Una metodología que se basa en estos cuatro pilares:

• Clases virtuales en vivo: impartimos clases programadas durante todos los días de la semana para que asistas en el horario que mejor se adapte a tu ritmo de vida. Si no puedes verla o te quedas con dudas, puedes acceder a cualquiera de ellas en diferido las veces que necesites.
• Tutor personal: el primer día te asignaremos un tutor personal. Estará en contacto contigo por teléfono y por email. Él te apoyará en tu día a día y resolverá las dudas que te puedan surgir.
• Campus Virtual: es nuestra plataforma online diseñada para optimizar tu aprendizaje. Todo lo que necesitas para estudiar en UNIR está en el campus, como las clases, los profesores, los compañeros, la biblioteca, recursos didácticos, horarios, chat, foros y mucho más.
• Recursos didácticos: tendrás acceso a distintos recursos de aprendizaje para completar tu formación como lecturas complementarias, resúmenes con las ideas clave, masterclasses, tests de autoevaluación, etc.

Para más información sobre nuestra metodología, consulta la sección cómo se estudia en UNIR.

Departamentos de apoyo al estudiante

En UNIR ponemos a disposición de nuestros alumnos dos servicios específicos para dar apoyo a nivel académico y personal:

El Servicio de Orientación Académica (SOA)* tiene el objetivo de ayudar a los alumnos en sus estudios, teniendo en cuenta sus circunstancias laborales y familiares. Facilita la conciliación entre trabajo, familia y estudios, guiando a cada alumno de forma individual para que adquiera un ritmo de trabajo y estudio adaptado a sus necesidades personales.

*Este servicio está disponible exclusivamente para los Títulos Oficiales

El Servicio de Atención a las Necesidades Especiales (SANNEE) presta apoyo a los estudiantes en situación de diversidad funcional, temporal o permanente, aportando las soluciones más adecuadas a cada caso. Su misión prioritaria es conseguir la plena integración en la vida universitaria de todos los estudiantes

Gracias a la metodología 100% online de UNIR podrás estudiar tu Maestría en Inteligencia Artificial a tu ritmo.

Sistema de evaluación

Para conocer el nivel de logro de los objetivos generales y específicos definidos en la maestría 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:

• Evaluación continua (representa el 40% de la nota final): Forman parte de la evaluación continua todas las actividades calificadas como obligatorias, entre las que podemos encontrar trabajos y resolución de casos prácticos, lecturas, foros, asistencias a clases, etc.
• Examen presencial (representa el 60% de la nota final): Es requisito indispensable aprobar el examen para superar la asignatura.
• Prácticas Externas: Se llevará a cabo una evaluación continua durante la realización de las mismas tanto por un tutor asignado por la organización o empresa como por el profesor de la asignatura. La nota final se obtendrá en base al siguiente criterio, previa superación del informe del tutor de la empresa:

• Evaluación del informe de incorporación y seguimiento, corregidos por un profesor de la Universidad: 40%
• Evaluación del informe final, corregido por un profesor de la Universidad: 60%

• Trabajo Fin de Maestría: El Trabajo de Fin de Maestría es la oportunidad para poner en práctica todos los conocimientos aprendidos de cara a la resolución de situaciones reales. El Trabajo Fin de Maestría será objeto de seguimiento continuo por parte del director del Trabajo Fin de Maestría, que será el que finalmente le otorgue el visto bueno final. La evaluación final le corresponderá a una comisión. La comisión valorará no sólo el proyecto, sino también la defensa oral del mismo. Se evaluará del siguiente modo:
• Estructura: Atender a la estructura y organización del Trabajo Fin de Maestría. 20%
• Exposición: Valorar la claridad en la exposición, así como la redacción y la capacidad de síntesis, análisis y respuesta. 30%
• Contenido: Se tomará como referencia la memoria del Trabajo y todo el resto de la documentación técnica de apoyo para comprobar la validez de la exposición. Se valorará la capacidad de síntesis y su fácil lectura. También se valorará la corrección y claridad de la expresión, tanto escrita como gráfica. 50%

El objetivo de esta Maestría en Inteligencia Artificial es formar a profesionales para que sean capaces de:

• Liderar el proceso de transformación tecnológica surgido por esta nueva rama.
• Asumir las responsabilidades desde puestos como CTO o CIO, y promover la incorporación del CAIO (Responsable de Inteligencia Artificial) en las organizaciones.
• Actuar como consultor en empresas inversoras en desarrollo de inteligencia artificial.
• Liderar proyectos como experto en machine learning.
• Actuar como Ingeniero de Software y Programador de Inteligencia Artificial en proyectos específicos.

Tras la finalización de la maestría, tendrás el conocimiento necesario para optar a puestos dentro del sector tecnológico como:

• Consultor Data Mining
• Data Scientist
• Machine Learning Scientist
• Consultor NLP
• Ingeniero de Inteligencia Artificial / Machine Learning Engineer
• AI Developer
• Arquitecto de Sistemas de Inteligencia Artificial
• Ingeniero en visión artificial
• Consultoría tecnológica

Perfil de egreso

Tras la finalización de la Maestría en Inteligencia Artificial los alumnos serán capaces de:

• Conocer las técnicas que dotan a las máquinas de comportamientos inteligentes
• Conocer las diferentes técnicas de inteligencia artificial
• Manejar, programar y parametrizar herramientas avanzadas para la creación de software inteligente
• Integrar nuevos desarrollos de inteligencia artificial a los sistemas informáticos existentes
• Evaluar y controlar de forma rigurosa el funcionamiento de los sistemas

Requisitos de acceso

Para poder acceder a la Maestría en Inteligencia Artificial, es necesario cumplir alguno de estos dos criterios académicos de acceso:

• Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) que facultan en el país expedidor del título para el acceso de enseñanzas de maestría oficial.
• Ser titulado conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES) sin necesidad de homologar sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes 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 cursar las enseñanzas del maestría.

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, la resolución de las solicitudes de admisión 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.

Perfil recomendado

La Maestría en Inteligencia Artificial está dirigida principalmente a titulados universitarios en Ingeniería Informática, Telemática o Ciencias Matemáticas y de la Computación. Además, se recomienda que el estudiante reúna el siguiente perfil:

• Conocimiento de las tecnologías implicadas en el desarrollo de algoritmos.
• Conocimiento de análisis de datos y estadística descriptiva.
• Conocimiento de programación.

Se considera que un alumno cumple con el perfil competencial si dispone de una titulación afín al área de conocimiento indicado o cuando dispone de experiencia profesional demostrable, con no menos de dos años de experiencia realizando tareas relacionadas con el área de conocimiento. Se solicitará certificado de empresa que acredite el perfil competencial descrito.