• PLAN DE ESTUDIOS GRADO EN INGENIERÍA SISTEMAS IA

Grado en Ingeniería de Sistemas de Inteligencia Artificial

Plan de estudios

Plan de estudios

Primer curso
Segundo Curso
Tercer Curso
Cuarto curso
Estructura del plan de estudios
Competencias a adquirir por el alumno

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Primer curso

ASIGNATURA TIPOLOGÍA SEM CRD
ÁLGEBRA FB 1 SEM 6
CÁLCULO FB 1 SEM 6
PROGRAMACIÓN FB 1 SEM 6
ESTADÍSTICA I FB 1 SEM 6
LÓGICA Y PENSAMIENTO CRÍTICO OB 1 SEM 3
GESTIÓN DEL CONOCIMIENTO Y HABILIDADES DE LA PERSONA OB ANUAL 6
MATEMÁTICA DISCRETA FB 2 SEM 6
ÁLGEBRA Y CÁLCULO AVANZADOS FB 2 SEM 6
ESTRUCTURA DE DATOS FB 2 SEM 6
LÓGICA PARA LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 2 SEM 6
FUNDAMENTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 2 SEM 3

Segundo curso

ASIGNATURA TIPOLOGÍA SEM CRD
ESTADÍSTICA II FB 3 SEM 6
ALGORITMIA FB 3 SEM 6
BASES DE DATOS OB 3 SEM 6
NEUROCIENCIA COGNITIVA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 3 SEM 3
SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO OB 4 SEM 3
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO I OB 3 SEM 6
ANTROPOLOGÍA Y RESPONSABILIDAD SOCIAL OB ANUAL 6
COMPLEJIDAD COMPUTACIONAL FB 4 SEM 6
ARQUITECTURA HW PARA INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 4 SEM 6
PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL I OB 4 SEM 3
REDES NEURONALES OB 4 SEM 6
EMPRESA Y TRANSFORMACIÓN DIGITAL OB 4 SEM 3

Tercer curso

ASIGNATURA TIPOLOGÍA SEM CRD
BASES DE DATOS AVANZADAS OB 5 SEM 6
REDES, INFRAESTRUCTURA Y SERVICIOS CLOUD OB 5 SEM 6
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO II OB 5 SEM 6
ALGORITMOS DE BÚSQUEDA OB 5 SEM 6
DEEP LEARNING OB 5 SEM 6
ANÁLISIS, ETIQUETADO Y PREPROCESAMIENTO DE DATOS OB 6 SEM 6
CIBERSEGURIDAD OB 6 SEM 3
PROYECTO INTEGRADOR DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL II OB 6 SEM 3
SEÑALES Y DATOS TEMPORALES OB 6 SEM 6
INGENIERÍA Y GESTIÓN DE PROYECTOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 6 SEM 6
ÉTICA, GOBERNANZA Y POLÍTICA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 6 SEM 6

Cuarto curso

ASIGNATURA TIPOLOGÍA SEM CRD
INTELIGENCIA ARTIFICIAL AS A SERVICE OB 7 SEM 6
PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL OB 7 SEM 6
PROCESAMIENTO DE IMAGEN Y VISIÓN ARTIFICIAL OB 7 SEM 6
HORIZONTES DE LA CIENCIA Y LA TECNOLOGÍA OB 7 SEM 3
EMPRENDIMIENTO E INNOVACIÓN DE EMPRESAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 7 SEM 3
IMPLANTACIÓN DE SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL OB 8 SEM 6
PRÁCTICAS ACADÉMICAS EXTERNAS P. EXT. 8 SEM 6
PROYECTO FIN DE GRADO TFG 8 SEM 12
OPTATIVIDAD I OP 7 SEM 6
OPTATIVIDAD II OP 8 SEM 6
ASIGNATURAS OPTATIVAS (EL ALUMNO TIENE QUE CURSAR 6 ECTS EN EL 7 SEM Y 6 ECTS EN EL 8 SEM)
ASIGNATURA TIPOLOGÍA SEM CRD
VISUALIZACIÓN DE DATOS Y DE LA INFORMACIÓN OP 7 SEM 6
APLICACIÓN INTELIGENCIA ARTIFICIAL A LA BIOTECNOLOGÍA Y DIGITAL HEALTH OP 7 SEM 6
PROCESAMIENTO AVANZADO DE LENGUAJE NATURAL OP 7 SEM 6
COMPUTACIÓN CUÁNTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL OP 8 SEM 6
ARQUITECTURAS DE SISTEMAS MASIVOS DE DATOS OP 8 SEM 6
APLICACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL AL SECTOR FINANCIERO OP 7 SEM 6
PROCESAMIENTO DE AUDIO OP 8 SEM 3
HISTORIA DE LA CIENCIA Y LA TECNOLOGÍA OP 8 SEM 3
ACTIVIDADES FORMATIVAS COMPLEMENTARIAS I OP 8 SEM 3
ACTIVIDADES FORMATIVAS COMPLEMENTARIAS II OP 8 SEM 3
De la relación de asignaturas optativas que configuran el plan de estudios, los alumnos podrán escoger entre las asignaturas que la Universidad oferte cada curso académico y que serán publicadas en el libro de Planes de Estudios para la matrícula. Así mismo la Universidad, una vez finalizado el periodo de matrícula se reserva el derecho de apertura de dichas asignaturas optativas dependiendo del número de alumnos matriculados.

Estructura del plan de estudios

Descripción de los módulos/materias Descargar
Distribución de créditos Descargar

Competencias a adquirir por el alumno

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