Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial
PRESENTACIÓN Y GUÍA
Presentación y guía
El Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial proporciona una formación de posgrado, especializada y multidisciplinar, que capacita a sus titulados para la investigación e innovación en este campo y, al mismo tiempo, los dota de las herramientas necesarias para su aplicación práctica en un contexto empresarial.
En los últimos años, la innovación tecnológica en el campo de las tecnologías de la información está siendo indudablemente liderada por la Inteligencia Artificial. Esto hace que haya aumentado el interés de muchas empresas en incorporar técnicas de Inteligencia Artificial dentro de sus departamentos de investigación y desarrollo, y por tanto demandando cada vez más especialistas en estas técnicas. Por ejemplo, el aprendizaje automático y la ciencia de los datos permite analizar en profundidad la información que maneja una empresa para la posterior toma de decisiones que mejoren los resultados empresariales.
El perfil que se demanda para realizar estas tareas requiere conocimientos que este máster aborda en muchas de sus asignaturas, proporcionando las competencias necesarias para la incorporación de inteligencia artificial en los sistemas informáticos de una organización.
El Máster en Lógica Computación e Inteligencia Artificial forma parte de la oferta de posgrado de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, que cuenta con todo lo necesario para una enseñanza de calidad: diferentes tipos de aulas, laboratorios de software y hardware totalmente equipados y preparados para la innovación tecnológica, una amplia biblioteca, salas de conferencias, salón de actos, etc.
En general, este máster ofrece una formación interdisciplinar en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, lo que permitirá a los titulados su incorporación tanto a los departamentos de análisis de datos, investigación y desarrollo de una empresa, como a distintos organismos públicos en el ámbito de la investigación.
Encontrará más información del máster explorando la página institucional de la US o accediendo a la página web propia del máster.
También tiene a su disposición el folleto del Máster.
En los últimos años, la innovación tecnológica en el campo de las tecnologías de la información está siendo indudablemente liderada por la Inteligencia Artificial. Esto hace que haya aumentado el interés de muchas empresas en incorporar técnicas de Inteligencia Artificial dentro de sus departamentos de investigación y desarrollo, y por tanto demandando cada vez más especialistas en estas técnicas. Por ejemplo, el aprendizaje automático y la ciencia de los datos permite analizar en profundidad la información que maneja una empresa para la posterior toma de decisiones que mejoren los resultados empresariales.
El perfil que se demanda para realizar estas tareas requiere conocimientos que este máster aborda en muchas de sus asignaturas, proporcionando las competencias necesarias para la incorporación de inteligencia artificial en los sistemas informáticos de una organización.
El Máster en Lógica Computación e Inteligencia Artificial forma parte de la oferta de posgrado de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Sevilla, que cuenta con todo lo necesario para una enseñanza de calidad: diferentes tipos de aulas, laboratorios de software y hardware totalmente equipados y preparados para la innovación tecnológica, una amplia biblioteca, salas de conferencias, salón de actos, etc.
En general, este máster ofrece una formación interdisciplinar en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, lo que permitirá a los titulados su incorporación tanto a los departamentos de análisis de datos, investigación y desarrollo de una empresa, como a distintos organismos públicos en el ámbito de la investigación.
Encontrará más información del máster explorando la página institucional de la US o accediendo a la página web propia del máster.
También tiene a su disposición el folleto del Máster.
Guía de Estudiantes
Plan de Estudios
Acceder a la web
Horario
Información adicional
Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT):
Puede encontrar más información visitando la página de este máster en el Registro de Universidades, Centros y Títulos (RUCT).ACCESO Y NORMATIVA ACADÉMICA
Acceso y Normativa académica
Oferta y demanda
| Tabla de Oferta y Demanda de plazas | ||||
|---|---|---|---|---|
| Demanda | ||||
| Curso | Oferta | 1ª Preferencia | 2ª y 3ª Preferencia | Total |
| 2022-2023 | 30 | 46 | 40 | 105 |
| 2021-2022 | 30 | 44 | 45 | 118 |
| 2020-2021 | 30 | 53 | 46 | 118 |
| 2019-2020 | 30 | 34 | 30 | |
| 2018-2019 | 30 | 33 | 21 | |
| 2017-2018 | 30 | 17 | 16 | |
| 2016-2017 | 30 | 35 | 10 | |
| 2015-2016 | 30 | 12 | 0 | |
| 2014-2015 | 30 | 17 | 0 | |
| 2013-2014 | 30 | 18 | 0 | |
| 2012-2013 | 30 | 29 | 8 | |
| 2011-2012 | 25 | 10 | 13 | |
| 2010-2011 | 25 | 19 | 16 | |
Sistemas de información preuniversitarios
El Área de Orientación Universitaria y Participación Estudiantil, perteneciente al Vicerrectorado de Estudiantes, a través de actividades, materiales y atención personalizada ofrece un servicio centralizado de información y orientación al alumnado preuniversitario con el objetivo de facilitar los elementos precisos que le permitan decidir coherentemente sobre su futuro académico y profesional. Entendemos que el colectivo preuniversitario engloba tanto al alumnado de centros de enseñanzas preuniversitarias, extranjeros y a personas que acceden por la vía de mayores de 25, 40 o 45 años.
Las distintas etapas de las que disfruta el alumnado desde antes de llegar a las aulas hasta después de su graduación serán más enriquecedoras si el estudiantado realiza una inmersión plena en la vida universitaria. Por ello, la Universidad de Sevilla le ofrece diferentes acciones para aprovechar las sinergias, potenciar las posibilidades de participación y promover el mejor conocimiento de la universidad.
Para ampliar esta información y conocer los distintos eventos y encuentros, puede acceder al área de Orientación universitaria del portal.
En el Centro de Atención a Estudiantes (CAT) se ofrece información sobre la Universidad de Sevilla y de los diferentes procedimientos establecidos para el estudiantado durante las distintas fases de su paso por la universidad. Además, puede consultar la información sobre el proceso de preinscripción, admisión, fechas, etc.
Perfil recomendado
El Título de Máster está dirigido principalmente a alumnos con una
formación académica superior en titulaciones directamente relacionadas
con las competencias del Máster:
PREFERENCIA ALTA
- Ingenieros o Graduados en Informática.
- Graduados en Ingeniería de la Salud.
- Licenciados o Graduados en Matemáticas.
- Ingenieros o Graduados en Telecomunicaciones.
- Licenciados o Graduados en Ciencias y Técnicas Estadísticas.
- Licenciados o Graduados en Físicas.
RESTO DE TITULACIONES
- Alumnos de otras titulaciones afines que puedan reunir el perfil
adecuado, previa autorización de la Comisión Académica del Máster.
La Comisión valorará la capacidad de aprendizaje de los contenidos del
Máster por parte de estos estudiantes (los correspondientes al Resto
de Titulaciones) en función de sus estudios previos y decidirá, si lo
cree necesario, asignarles la obligatoriedad de cursar créditos de
complementos de formación hasta un máximo de 30. De manera general,
estos complementos se propondrán de la oferta de asignaturas de alguno
de los Grados de Ingeniería Informática (Ingeniería de computadores,
Ingeniería del software, Tecnologías informáticas) o del Grado en
Matemáticas de la Universidad de Sevilla, dependiendo de la formación
previa del alumno.
formación académica superior en titulaciones directamente relacionadas
con las competencias del Máster:
PREFERENCIA ALTA
- Ingenieros o Graduados en Informática.
- Graduados en Ingeniería de la Salud.
- Licenciados o Graduados en Matemáticas.
- Ingenieros o Graduados en Telecomunicaciones.
- Licenciados o Graduados en Ciencias y Técnicas Estadísticas.
- Licenciados o Graduados en Físicas.
RESTO DE TITULACIONES
- Alumnos de otras titulaciones afines que puedan reunir el perfil
adecuado, previa autorización de la Comisión Académica del Máster.
La Comisión valorará la capacidad de aprendizaje de los contenidos del
Máster por parte de estos estudiantes (los correspondientes al Resto
de Titulaciones) en función de sus estudios previos y decidirá, si lo
cree necesario, asignarles la obligatoriedad de cursar créditos de
complementos de formación hasta un máximo de 30. De manera general,
estos complementos se propondrán de la oferta de asignaturas de alguno
de los Grados de Ingeniería Informática (Ingeniería de computadores,
Ingeniería del software, Tecnologías informáticas) o del Grado en
Matemáticas de la Universidad de Sevilla, dependiendo de la formación
previa del alumno.
Planes de acogida
La Universidad de Sevilla dispone de un amplio conjunto de actividades destinadas a facilitar la llegada y los primeros pasos de estudiantes de nueva matriculación, llevando a cabo un apoyo y acompañamiento que les permita una rápida integración y les dé a conocer las posibilidades de participación universitaria.
Puede conocer estas actividades, así como las diferentes jornadas de acogida, en el siguiente enlace.
Puede conocer estas actividades, así como las diferentes jornadas de acogida, en el siguiente enlace.
Sistemas de apoyo, orientación y tutoría al estudiantado matriculado
La Universidad de Sevilla articula a través de diferentes planes un sistema de apoyo, orientación y tutoría de sus estudiantes. De este modo, desde el área de Orientación universitaria, se ofrecen varios servicios universitarios integrados para el apoyo al estudiante.
Por su parte y con el objetivo de mantener a la comunidad de estudiantes activa, la Universidad de Sevilla impulsa diferentes tipos de actividades que garantizan una formación integral y el desarrollo de habilidades artísticas, culturales y sociales en su estudiantado. En la página de Participación estudiantil puede conocer la programación.
Por su parte y con el objetivo de mantener a la comunidad de estudiantes activa, la Universidad de Sevilla impulsa diferentes tipos de actividades que garantizan una formación integral y el desarrollo de habilidades artísticas, culturales y sociales en su estudiantado. En la página de Participación estudiantil puede conocer la programación.
Requisitos de acceso y procedimiento de admisión
Normas de matrícula, permanencia y evaluación
Reconocimiento y transferencia de créditos
DATOS DEL TÍTULO
Datos generales, objetivos y competencias
Coordinadores del master
Centro(s) responsables del título
Centro(s) en los que se oferta el título
Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática.
Fecha de publicación en el RUCT
Fecha Consejo de ministro: 12/11/2010
Fecha BOE: 16/12/2010
Fecha BOE: 16/12/2010
Curso de implantación
El programa se implantó en el curso 2010-2011.
Rama de conocimiento
Ingeniería y Arquitectura
Duración del programa
Créditos: 60.00
Años: 1
Años: 1
Tipo de enseñanza
Presencial
Lenguas utilizadas
Español
Información sobre horarios, aulas y exámenes
Procedimiento para la expedición del suplemento Europeo al título
Recursos materiales disponibles asignados
Cronograma
Este plan de estudios de máster se implanta el año académico 2010-2011. Dado que la duración del plan es de un año académico, no es preciso estipular un calendario plurianual de implantación.
Objetivos y competencias
Objetivos
El propósito general de este Máster es la formación de graduados como investigadores y profesionales en el campo de la lógica, computación e inteligencia artificial.
Globalmente el Máster ofrece una oferta de cursos que abarcan desde la formación teórica en determinadas áreas, hasta los que conjugan aspectos teóricos con el desarrollo de técnicas y herramientas para su aplicación práctica en Informática, Matemáticas, Ingeniería, Física, Biología y Medicina.
El objetivo fundamental del máster es completar la formación de los alumnos impartiendo materias de carácter interdisciplinar, que les permitan relacionar los conocimientos adquiridos en su formación académica de licenciatura o ingeniería y obtener una visión global de las disciplinas de Lógica Matemática, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, así como una especialización en áreas y temas concretos de las mismas, cercanos a las actividades !+D+I de los grupos de investigación a los que pertenece el claustro de profesores. Este objetivo permite al alumno iniciarse en tareas investigadoras.
El objetivo principal del Trabajo Fin de Máster consiste en dotar a los alumnos de la capacidad para:
- Recopilar información selectiva sobre los temas objeto de la línea de investigación elegida,
- comprender y analizar esa información, análisis crítico de artículos, e iniciar su singladura en tareas concretas de investigación.
Durante este periodo, también se pretende que el alumno comprenda y acepte la labor del tutor en su iniciación en el mundo de la investigación, sobre la metodología a seguir en determinados procesos. Con este objetivo se alcanza la implicación del alumno en la investigación objeto de estudio.
Globalmente el Máster ofrece una oferta de cursos que abarcan desde la formación teórica en determinadas áreas, hasta los que conjugan aspectos teóricos con el desarrollo de técnicas y herramientas para su aplicación práctica en Informática, Matemáticas, Ingeniería, Física, Biología y Medicina.
El objetivo fundamental del máster es completar la formación de los alumnos impartiendo materias de carácter interdisciplinar, que les permitan relacionar los conocimientos adquiridos en su formación académica de licenciatura o ingeniería y obtener una visión global de las disciplinas de Lógica Matemática, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, así como una especialización en áreas y temas concretos de las mismas, cercanos a las actividades !+D+I de los grupos de investigación a los que pertenece el claustro de profesores. Este objetivo permite al alumno iniciarse en tareas investigadoras.
El objetivo principal del Trabajo Fin de Máster consiste en dotar a los alumnos de la capacidad para:
- Recopilar información selectiva sobre los temas objeto de la línea de investigación elegida,
- comprender y analizar esa información, análisis crítico de artículos, e iniciar su singladura en tareas concretas de investigación.
Durante este periodo, también se pretende que el alumno comprenda y acepte la labor del tutor en su iniciación en el mundo de la investigación, sobre la metodología a seguir en determinados procesos. Con este objetivo se alcanza la implicación del alumno en la investigación objeto de estudio.
Competencias
COMPETENCIAS BÁSICAS: (las establecidas en el RD 1393/2007)
CB 06. 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.
CB.07. 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.
CB.08. 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.
CB.09. 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.
CB.10. 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 GENERALES
CG1. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
CG2. Capacidad 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.
CG3. Capacidad de 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.
CG4. 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.
CG5. Los estudiantes serán capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
CG6. Los estudiantes deben ser capaces de comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de sus áreas de conocimiento.
CG7. Los estudiantes serán capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.
CG8. Los estudiantes serán capaces de analizar textos del área en otras lenguas relevantes en el ámbito científico.
CG9. Los estudiantes serán capaces de evaluar la calidad de nuevos métodos de gestión y clasificación del conocimiento científico.
CG10: El alumno es capaz de plantear, organizar y redactar artículos de carácter científico para comunicar sus resultados de investigación.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE1. Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.
CE2. Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, en el ámbito de la Ingeniería Informática.
CE3. Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.
CE4. Capacidad para la dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación.
CE5. Capacidad para aplicar métodos de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
CE6. Capacidad para la comprensión sistemática del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicha área. Más específicamente, comprender y utilizar el lenguaje formal utilizado para la especificación, redacción y difusión de los resultados en el área.
CE7. Capacidad para el diseño conceptual de nuevos modelos y herramientas de procesamiento del conocimiento o de la información. Esta competencia engloba la capacidad de abstraer las propiedades estructurales de las observaciones a modelizar o reproducir. También engloba la capacidad más específica de manejar de herramientas inteligentes para la gestión del conocimiento científico, tecnológico y educativo.
CE8. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas y computacionales más adecuadas a los fines que se persigan. Esta capacidad engloba la capacidad de analizar la adecuación de las herramientas en contextos como la Inteligencia Colectiva, Computación Bioinspirada y la Web.
CE9. Capacidad para la evaluación adecuada de nuevas herramientas computacionales y de gestión del conocimiento.
CE10. Capacidad para el uso de plataformas tecnológicas dedicadas a la gestión de información y conocimiento.
CE11. Capacidad para aplicar los métodos de lógica matemática para la resolución de problemas de fundamentación y/o modelización.
CE12. Capacidad para gestionar de manera inteligente datos.
CE13. Capacidad para la aplicación de técnicas propias de la computación natural para la resolución de problemas.
CE14. Capacidad para aplicar los métodos de lógica computacional para la resolución de problemas de programación, verificación de programas, representación del conocimiento y automatización del razonamiento.
CB 06. 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.
CB.07. 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.
CB.08. 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.
CB.09. 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.
CB.10. 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 GENERALES
CG1. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
CG2. Capacidad 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.
CG3. Capacidad de 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.
CG4. 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.
CG5. Los estudiantes serán capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.
CG6. Los estudiantes deben ser capaces de comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de sus áreas de conocimiento.
CG7. Los estudiantes serán capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.
CG8. Los estudiantes serán capaces de analizar textos del área en otras lenguas relevantes en el ámbito científico.
CG9. Los estudiantes serán capaces de evaluar la calidad de nuevos métodos de gestión y clasificación del conocimiento científico.
CG10: El alumno es capaz de plantear, organizar y redactar artículos de carácter científico para comunicar sus resultados de investigación.
COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
CE1. Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.
CE2. Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, en el ámbito de la Ingeniería Informática.
CE3. Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.
CE4. Capacidad para la dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación.
CE5. Capacidad para aplicar métodos de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
CE6. Capacidad para la comprensión sistemática del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicha área. Más específicamente, comprender y utilizar el lenguaje formal utilizado para la especificación, redacción y difusión de los resultados en el área.
CE7. Capacidad para el diseño conceptual de nuevos modelos y herramientas de procesamiento del conocimiento o de la información. Esta competencia engloba la capacidad de abstraer las propiedades estructurales de las observaciones a modelizar o reproducir. También engloba la capacidad más específica de manejar de herramientas inteligentes para la gestión del conocimiento científico, tecnológico y educativo.
CE8. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas y computacionales más adecuadas a los fines que se persigan. Esta capacidad engloba la capacidad de analizar la adecuación de las herramientas en contextos como la Inteligencia Colectiva, Computación Bioinspirada y la Web.
CE9. Capacidad para la evaluación adecuada de nuevas herramientas computacionales y de gestión del conocimiento.
CE10. Capacidad para el uso de plataformas tecnológicas dedicadas a la gestión de información y conocimiento.
CE11. Capacidad para aplicar los métodos de lógica matemática para la resolución de problemas de fundamentación y/o modelización.
CE12. Capacidad para gestionar de manera inteligente datos.
CE13. Capacidad para la aplicación de técnicas propias de la computación natural para la resolución de problemas.
CE14. Capacidad para aplicar los métodos de lógica computacional para la resolución de problemas de programación, verificación de programas, representación del conocimiento y automatización del razonamiento.
Salidas profesionales y académicas
Salidas profesionales
Las Ciencias de la Computación, como disciplina vertebradora de la Informática, está siendo testigo de profundos cambios en la concepción de la tecnología de la Información: Internet, la Web 2.0, los nuevos modelos de computación, la complejidad de los nuevos sistemas de cómputo y de gestión de la información, etc. Los cambios se producen por los adelantos científico- tecnológicos que provienen a su vez de nuevas formas de entender la computación y del procesamiento de la información. Esta necesidad -la de avanzar en el conocimiento susceptible de innovación- se traduce en la exigencia de nuevos
resultados teóricos, científicos, experimentales y tecnológicos para sustentar la innovación (la "i" del proceso I+D+i). De esta forma la cadena de valor de la I+D+i se verá alimentada de nuevos resultados. Este interés es primordial dentro del plan nacional de I+D+I, entre cuyos objetivos está el reconocer y
promover la I+D como un elemento esencial para la generación de nuevos conocimientos
(http://www.plannacionalidi.es/plan-idi-public/mostrarCarpetaComunicaciones.do).
La computación lógica, la computación bioinspirada y el avance en la Inteligencia Artificial son paradigmas donde se resuelven problemas tan variados como pueden ser de diseño de hardware y software (y su verificación), o la resolución práctica de problemas computacionalmente difíciles, que son demasiado complejos para ser resueltos de manera satisfactoria con sistemas clásicos. De hecho, los dos aspectos (los paradigmas antes mencionados y los problemas de alta complejidad a los que nos enfrentamos) crecen sinergéticamente puesto que nuestros sistemas son cada vez más complejos gracias a la investigación, y la investigación se nutre a su vez del planteamiento de problemas relacionados con la complejidad de los sistemas en los que estamos inmersos (problemas computacionales, biológicos, de la Web Social, de Ingeniería del Conocimiento, etc.). La aparición de software (y hardware) moderno y complejos algoritmos obliga a la comunidad científica a considerar asuntos claves como la seguridad de los sistemas (su verificación), su aplicabilidad, potencia computacional, así como la formalización de conceptos asociados al estudio de estos. Esto obliga a los científicos a cuidar con detalle no sólo el diseño de los sistemas, sino su especificación y la posibilidad de razonamiento con dicha especificación. Por ejemplo, es ampliamente admitido que sólo si estos sistemas son verificados por herramientas formales, se evita la aparición de ciertos errores ocultos que pueden ser en el futuro catastróficos, y que el diseño de nuevos paradigmas de computación (por ejemplo, los bioinspirados) deben de llevar aparejado su contrapartida lógica y computacional que permita estimar y comprender la potencia y la fiabilidad del cómputo.
Existen tres aspectos fundamentales en los que una formación adecuada del profesional o investigador capacitaría a éste para trabajar en el ámbito descrito anteriormente. Estos aspectos son el de la formalización (usando herramientas lógicas, computacionales y matemáticas), la abstracción de
procesos complejos para poder inspirar nuevos algoritmos, sistemas o soluciones y la capacidad de comprender nuevas formas de procesamiento de la información y/o conocimiento. Para la adecuada formación y capacitación se necesita, por tanto, una formación que refleje de manera adecuada el impacto en las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de los nuevos paradigmas que están
apareciendo.
Por tanto, desde una perspectiva profesional, el Máster forma profesionales altamente cualificados capaces de emprender y liderar proyectos de desarrollo para cubrir la demanda de innovación en estas nuevas tecnologías, por parte de la sociedad en general y del sector productivo en particular.
resultados teóricos, científicos, experimentales y tecnológicos para sustentar la innovación (la "i" del proceso I+D+i). De esta forma la cadena de valor de la I+D+i se verá alimentada de nuevos resultados. Este interés es primordial dentro del plan nacional de I+D+I, entre cuyos objetivos está el reconocer y
promover la I+D como un elemento esencial para la generación de nuevos conocimientos
(http://www.plannacionalidi.es/plan-idi-public/mostrarCarpetaComunicaciones.do).
La computación lógica, la computación bioinspirada y el avance en la Inteligencia Artificial son paradigmas donde se resuelven problemas tan variados como pueden ser de diseño de hardware y software (y su verificación), o la resolución práctica de problemas computacionalmente difíciles, que son demasiado complejos para ser resueltos de manera satisfactoria con sistemas clásicos. De hecho, los dos aspectos (los paradigmas antes mencionados y los problemas de alta complejidad a los que nos enfrentamos) crecen sinergéticamente puesto que nuestros sistemas son cada vez más complejos gracias a la investigación, y la investigación se nutre a su vez del planteamiento de problemas relacionados con la complejidad de los sistemas en los que estamos inmersos (problemas computacionales, biológicos, de la Web Social, de Ingeniería del Conocimiento, etc.). La aparición de software (y hardware) moderno y complejos algoritmos obliga a la comunidad científica a considerar asuntos claves como la seguridad de los sistemas (su verificación), su aplicabilidad, potencia computacional, así como la formalización de conceptos asociados al estudio de estos. Esto obliga a los científicos a cuidar con detalle no sólo el diseño de los sistemas, sino su especificación y la posibilidad de razonamiento con dicha especificación. Por ejemplo, es ampliamente admitido que sólo si estos sistemas son verificados por herramientas formales, se evita la aparición de ciertos errores ocultos que pueden ser en el futuro catastróficos, y que el diseño de nuevos paradigmas de computación (por ejemplo, los bioinspirados) deben de llevar aparejado su contrapartida lógica y computacional que permita estimar y comprender la potencia y la fiabilidad del cómputo.
Existen tres aspectos fundamentales en los que una formación adecuada del profesional o investigador capacitaría a éste para trabajar en el ámbito descrito anteriormente. Estos aspectos son el de la formalización (usando herramientas lógicas, computacionales y matemáticas), la abstracción de
procesos complejos para poder inspirar nuevos algoritmos, sistemas o soluciones y la capacidad de comprender nuevas formas de procesamiento de la información y/o conocimiento. Para la adecuada formación y capacitación se necesita, por tanto, una formación que refleje de manera adecuada el impacto en las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de los nuevos paradigmas que están
apareciendo.
Por tanto, desde una perspectiva profesional, el Máster forma profesionales altamente cualificados capaces de emprender y liderar proyectos de desarrollo para cubrir la demanda de innovación en estas nuevas tecnologías, por parte de la sociedad en general y del sector productivo en particular.
Salidas académicas
Acceso al Doctorado
Acceso a DoctoradoDesde una perspectiva académica, proporciona una vía para la formación investigadora y la realización de la Tesis Doctoral. De esta forma, el Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial (MULCIA) representa la continuación de las actividades docentes del Programa de Doctorado del mismo nombre, que desde el curso 1997-98 venimos desarrollando de forma continuada hasta el curso 2013-14, en el que se integró en el Programa de Doctorado en Ingeniería Informática, ofertado por la ETSI Informática, regulado por el RD 99/2011.En la actualidad el Máster da acceso al Programa de Doctorado en Ingeniería Informática así como al Programa de Doctorado en Matemáticas.
Sistema de garantía de calidad
Memoria
Resultados del título
| Tasa de graduación | Porcentaje de estudiantes que finalizan la enseñanza en el tiempo previsto en el plan de estudios o en un año académico más en relación a su cohorte de entrada. |
| Tasa de abandono | Relación porcentual entre el número total de estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso que debieron obtener el título el año académico anterior y que no se han matriculado ni en ese año académico ni en el anterior. |
| Tasa de eficiencia | Relación porcentual entre el número total de créditos del plan de estudios a los que debieron haberse matriculado a lo largo de sus estudios el conjunto de graduados de un determinado año académico y el número total de créditos en los que realmente han tenido que matricularse. |
| Tasa de rendimiento | Relación porcentual entre el número total de créditos superados (excluidos adaptados, convalidados y reconocidos) por el alumnado en un estudio y el número total de créditos matriculados. |
| Tasa de éxito | Relación porcentual de créditos superados por el alumnado en un curso y el número de créditos correspondientes a las asignaturas a las que se ha presentado. |
| Descripción | 2016-2017 | 2017-2018 | 2018-2019 | 2019-2020 | 2020-2021 | 2021-2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Tasa de graduación | 36.36 | 50.00 | 28.00 | 44.83 | 54.84 | 34.62 |
| Tasa de abandono | 27.27 | 17.86 | 32.00 | 13.79 | 3.23 | 23.08 |
| Tasa de eficiencia | 93.75 | 98.04 | 97.56 | 97.09 | 97.83 | 96.94 |
| Tasa de rendimiento | 70.57 | 58.18 | 63.47 | 68.68 | 60.36 | 64.66 |
| Tasa de éxito | 99.53 | 98.16 | 98.56 | 99.62 | 97.61 | 100.00 |
| Descripción | 2016-2017 | 2017-2018 | 2018-2019 | 2019-2020 | 2020-2021 | 2021-2022 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Estudiantes de nuevo ingreso en el Título | 28.00 | 25.00 | 29.00 | 33.00 | 26.00 | 28.00 |
| Nota media de ingreso | ||||||
| Duración media de los estudios | 1.42 | 1.69 | 1.88 | 1.53 | 1.86 | |
| Satisfacción del alumnado con los estudios (*) | 4.13 | 3.77 | 3.57 | 3.06 | 3.33 | 3.39 |
| Satisfacción del PDI | 4.80 | 4.60 | 4.80 | 4.64 | 4.60 | 4.50 |
| Satisfacción del personal de apoyo | 3.79 | 3.95 | 3.90 | 3.67 | 4.38 | 4.57 |
| Satisfacción de los egresados | 4.25 | 3.75 | 4.00 | 4.31 | 4.30 | |
| Satisfacción de los empleadores | 4.11 | 4.11 | 4.38 | 4.37 | ||
| Satisfacción del estudiantado con la IPD del título | 4.25 | 4.25 | 4.14 | 3.63 | 3.67 | 4.00 |
| Satisfacción del profesorado con la IPD del título | 5.00 | 4.33 | 4.40 | 4.07 | 5.00 | 4.63 |
| Grado de inserción laboral de titulados y tituladas | 85.71 | 80.00 | 66.67 | 83.33 | 100.00 | 100.00 |
| Movilidad internacional de alumnos | ||||||
| % o número de alumnos de movilidad entrantes | 7.89 | 4.76 | 12.50 | 26.00 | 11.11 | 22.22 |
| % o número de alumnos de movilidad salientes | 2.00 | 1.85 | ||||
| Oferta plazas de prácticas externas | 3.00 | 23.00 | ||||
| Nivel de satisfacción con las prácticas externas | 4.75 | 5.00 | 5.00 | |||
| Total de alumnos matriculados SIN créditos reconocido | 38.00 | 42.00 | 47.00 | 50.00 | 54.00 | 54.00 |
| Total de alumnos matriculados | 38.00 | 42.00 | 48.00 | 50.00 | 54.00 | 54.00 |
| (*) A partir del curso 2016/2017 se puntúa sobre 5. | ||||||
Información sobre el Sistema de Garantía de Calidad del Título
Sistema de Garantía de Calidad de los Títulos
Renovación de la acreditación:
PLANIFICACIÓN DE LA ENSEÑANZA
Plan de Estudios
| Formación Básica | ||
| Obligatorios | ||
| Optativos | 48 | |
| Prácticas externas | Practicum obligatorio | 0.00 |
| Prácticas en empresas (optativas) | 0.00 | |
| Trabajo Fin de Máster | 12 | |
Organización de las asignaturas
| Curso | Código Asig. | Asignatura | Créditos | Tipo |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 50950018 | Aplicaciones Reales de Modelos Bioinspirados | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950001 | Aprendizaje Automático | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950019 | Aprendizaje Profundo | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950002 | Computación Bioinspirada | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950003 | Ingeniería del Conocimiento | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950020 | Inteligencia Artificial para la Ciencia de los Datos | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950004 | Métodos Computacionales en Vida Artificial | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950016 | Procesamiento del Lenguaje Natural | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950010 | Programación Lógica | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950005 | Razonamiento Automático | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950006 | Representación del Conocimiento en la Web | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950013 | Síntesis, Verificación y Razonamiento sobre Agentes Inteligentes | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950014 | Técnicas Inteligentes en Bioinformática | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950017 | Teoría de Modelos | 6.00 | Optativa |
| 1 | 50950015 | Trabajo de Fin de Máster | 12.00 | Trabajo fin de máster |
Plan de estudios del título publicado en BOE
Coordinación docente horizontal y vertical
Prácticas externas y Trabajo Fin de Grado
Curriculares
Descripción del Prácticum
Este Máster no contempla prácticas curriculares.¿Se pueden hacer en otra Universidad española o en el extranjero?
SíExtracurriculares
Descripción e interés de las mismas en la formación del estudiante
La Universidad de Sevilla (US) ofrece a sus estudiantes y titulados la posibilidad de completar su formación académica y adquirir una experiencia profesional a través de la realización de prácticas en empresas e instituciones.Estas prácticas son inmersiones profesionales en empresas o instituciones que tienen la finalidad de proporcionar:
- Un conocimiento más cercano del entorno laboral.
- El desarrollo de aptitudes y actitudes profesionales.
- La adquisición de hábitos, prácticas y valores propios del mundo del trabajo.
Constituyen un importante complemento de la formación académica, un rodaje orientado a facilitar la posterior inserción laboral.
La gestión de los programas de prácticas de la US se desarrolla a través del Secretariado de Prácticas en Empresa y Empleo (SPEE) y sus Centros Universitarios.
¿Se pueden hacer en otra Universidad española o en el extranjero?
SíNormativa
Convenios o empresas donde realizar
Trabajo fin de Máster
En este período el objetivo principal consiste en dotar a los alumnos de la capacidad para recopilar información selectiva sobre Lógica, Ciencias de la Computación o Inteligencia Artificial, comprender y analizar esa información, realizar análisis crítico de artículos e iniciar su singladura en tareas concretas de investigación. Durante este periodo la labor del tutor tiene que ser fundamental en la introducción del alumno en el mundo de la investigación, orientándole sobre la metodología a seguir en determinados procesos, implicándose de lleno en la investigación objeto de estudio.
Los resultados de aprendizaje de esta materia son dos:
- Saber recopilar resultados científicos sobre un tema relacionado con el contenido del máster.
- Saber redactar documentos tipo estado-del-arte sobre el tema del trabajo.
- Saber componer una memoria científica sobre un tema específico concreto.
- Saber presentar trabajos e informes científicos.
- Reconocer problemas abiertos descubiertos en la revisión bibliográfica y estimar su dificultad en primera instancia.
Las principales actividades formativas en este período son las entrevistas entre cada alumno con su correspondiente tutor, la redacción de los trabajos de investigación y la exposición de los mismos.
El Trabajo de Fin de Máster sólo podrá ser evaluado una vez que se tenga constancia de que el alumno ha superado las evaluaciones previstas en las restantes materias del Plan de Estudios y dispone, por tanto, de todos los créditos necesarios para la obtención del título de Máster, salvo los correspondientes al propio Trabajo.
La evaluación se realizará mediante la defensa pública de los trabajos realizados ante un tribunal formado por 3 profesores del Programa de Máster nombrados por la Comisión Académica del Programa, siguiendo la normativa en vigor en la Universidad de Sevilla.
Para más información, puede consultar la normativa propia del centro sobre Trabajos Fin de Estudios en el siguiente enlace (clic aquí). Del mismo modo, se encuentra disponible la normativa reguladora TFE de la Universidad de Sevilla aquí.
Los resultados de aprendizaje de esta materia son dos:
- Saber recopilar resultados científicos sobre un tema relacionado con el contenido del máster.
- Saber redactar documentos tipo estado-del-arte sobre el tema del trabajo.
- Saber componer una memoria científica sobre un tema específico concreto.
- Saber presentar trabajos e informes científicos.
- Reconocer problemas abiertos descubiertos en la revisión bibliográfica y estimar su dificultad en primera instancia.
Las principales actividades formativas en este período son las entrevistas entre cada alumno con su correspondiente tutor, la redacción de los trabajos de investigación y la exposición de los mismos.
El Trabajo de Fin de Máster sólo podrá ser evaluado una vez que se tenga constancia de que el alumno ha superado las evaluaciones previstas en las restantes materias del Plan de Estudios y dispone, por tanto, de todos los créditos necesarios para la obtención del título de Máster, salvo los correspondientes al propio Trabajo.
La evaluación se realizará mediante la defensa pública de los trabajos realizados ante un tribunal formado por 3 profesores del Programa de Máster nombrados por la Comisión Académica del Programa, siguiendo la normativa en vigor en la Universidad de Sevilla.
Para más información, puede consultar la normativa propia del centro sobre Trabajos Fin de Estudios en el siguiente enlace (clic aquí). Del mismo modo, se encuentra disponible la normativa reguladora TFE de la Universidad de Sevilla aquí.
Movilidad
La movilidad de los estudiantes se realiza en base a los convenios de cooperación que la Universidad de Sevilla tiene con el resto de universidades extranjeras y nacionales con garantía de reconocimiento académico y aprovechamiento.
Los alumnos podrán cursar parte de sus estudios en otras Facultades que los oferten del territorio nacional a través del Sistema de Intercambio entre Centros Universitarios Españoles (SICUE).
Erasmus es el programa que trata la cooperación transnacional en la Enseñanza Superior, entre cuyas acciones se contempla el fomento, a través de becas, de la movilidad de estudiantes.
Los alumnos podrán cursar parte de sus estudios en otras Facultades que los oferten del territorio nacional a través del Sistema de Intercambio entre Centros Universitarios Españoles (SICUE).
Erasmus es el programa que trata la cooperación transnacional en la Enseñanza Superior, entre cuyas acciones se contempla el fomento, a través de becas, de la movilidad de estudiantes.
Movilidad nacional
¿Convenios SICUE para realizar 1 año en una Universidad Española?
NoMovilidad internacional
¿Convenios ERASMUS para Universidades Extranjeras?
SíNormativa
Programas de Movilidad
Toda la información relacionada con la movilidad de estudiantes se recoge anualmente en la Guía del estudiante. Para más información sobre Movilidad Internacional consulte el Centro Internacional de la Universidad de Sevilla. Además, en el siguiente enlace encontrará información sobre los programas de movilidad internacional y las convocatorias vigentes. Del mismo modo, también puede conocer los datos de contacto de la persona responsable de relaciones internacionales de cada centro.
Formación, innovación y evaluación del profesorado
Programas de formación, e innovación del profesorado
El Secretariado de Innovación Educativa planifica y desarrolla su actividad formativa con sujeción a las diferentes actuaciones previstas dentro del III Plan Propio de Docencia de la Universidad de Sevilla (aprobado mediante Acuerdo 4.1/CG, de 21-12-2016). En concreto, dicha actividad formativa se realiza en base a los siguientes Programas y Actuaciones:- Programa de Formación para la Adquisición y Acreditación de Competencias Lingüísticas (Actuación 2.1.3 del III PPD)
- Programa de Apoyo a la Docencia en inglés (Actuación 2.1.4 del III PPD).
- Programa de Formación e Innovación Docente del Profesorado (Actuación 3.1.2 del III PPD)
- Programa de Formación Presencial Especializada en Colaboración con Centros Docentes (Actuación 3.1.3 del III PPD)
- Programa de Formación Presencial Especializada en Colaboración con Unidades No Docentes (Actuación 3.1.4 del III PPD)
Puede encontrar más información en la página web del Secretariado de Innovación Educativa disponible en este enlace.
Programa de evaluación docente del profesorado
El programa de evaluación de la actividad docente del profesorado de los títulos de la Universidad de Sevilla (US) tiene como misión proporcionar un conjunto de evidencias que permita la evaluación de la calidad de la actividad docente del profesorado universitario, proporcionando referentes necesarios para favorecer el proceso de acreditación. Además, es una herramienta que es necesario considerar para conocer el modo en que el profesorado planifica, desarrolla y mejora la enseñanza y lo que el estudiante aprende.La US evalúa la actividad docente del Profesorado mediante los datos del Servicio de Inspección Docente y las Encuestas de Satisfacción del Alumnado. Este sistema, persigue proporcionar una información que facilite al profesor reflexionar sobre su actuación docente, identificando tanto sus aspectos positivos como los susceptibles de mejora.
