Bachelor's Degree in Artificial Intelligence

El curso se centra en contenidos que permitan comprender las bases teóricas y técnicas de la Inteligencia Artificial, aportando fundamentos de Ciencias de la Computación, Matemáticas, Física, Estadística, Ciencias Cognitivas, y también de Derecho y Ética , lo cual resulta imprescindible para comprender las limitaciones que limitan el uso socialmente aceptable de estas nuevas herramientas.

Primer año

• Lógica computacional
• Física experimental para IA
• Programación informática, algoritmos y estructuras de datos.
• Representación del conocimiento y razonamiento
• Cálculo
• Álgebra lineal teórica y computacional
• Psicología cognitiva

Segundo año

• Ética, derecho e IA
• Aprendizaje automático, redes neuronales artificiales y aprendizaje profundo
• Probabilidad e inferencia estadística
• Física teórica y cuántica para la IA
• Sistemas difusos y computación evolutiva
• Minería de texto y procesamiento del lenguaje natural

Tercer año

• Modelado estadístico
• Modelado cerebral
• Cursos de la pista elegida
• Electivos
• Escenario (o laboratorios)
• Examen final

Pistas

Tema 1 - Análisis de datos, comunicación y marketing

• Minería de datos y extracción de conocimiento
• Sistemas de recuperación de información y de recomendación
• Búsqueda y análisis de web y redes sociales
• Inteligencia artificial para la comunicación y el marketing

Pista 2 - Sistemas industriales y atención sanitaria

• Aplicaciones médicas y atención sanitaria
• Interacción entre el ser humano y el sistema
• Procesamiento de señal e imagen.
• Control de procesos, automatización industrial y robótica

Pista 3 – Cerebro, cognición y sociedad

• Redes neuronales y arquitecturas neuronales inspiradas en el cerebro
• Interacción entre el ser humano y el sistema
• Lógica para el razonamiento práctico y la inteligencia artificial
• Inteligencia Artificial y Sociedad

Pista 4 - Física para IA: medio ambiente, salud e información cuántica

• Física experimental para IA 2
• Matemáticas para procesamiento de imágenes y señales
• Imágenes y espectroscopia para el medio ambiente y la salud
• Materiales y Plataformas para Inteligencia Artificial

Durante el segundo semestre del tercer año , los estudiantes pueden elegir entre una o tres etapas de los siguientes laboratorios :

Laboratorios

• Laboratorio de aprendizaje automático
• Laboratorio de Inteligencia Computacional
• Laboratorio de aprendizaje automático aplicado a sistemas físicos
• Laboratorio de Aplicaciones Industriales
• Laboratorio de dispositivos y sistemas médicos
• Laboratorio de medidas cognitivas y conductuales
• Laboratorio de señales neuronales y sistemas inspirados en el cerebro
• Laboratorio de sistemas complejos
• Laboratorio de información cuántica
• Laboratorio de sensores físicos y análisis de datos relacionados

Perfiles Profesionales

• Experto en Inteligencia Artificial aplicada al análisis de datos y gestión del conocimiento en comunicación y marketing: diseño, desarrollo y gestión de sistemas y aplicaciones informáticas para el análisis de datos y la extracción de conocimiento para apoyar la toma de decisiones informadas, especialmente en los ámbitos de la comunicación y el marketing, o campos afines.
• Experto en Inteligencia Artificial aplicada a sistemas embebidos inteligentes y procesos de fabricación : diseño, implementación y gestión de inteligencia artificial en sistemas de información para aplicaciones industriales de fabricación y medioambientales, así como para sistemas embebidos inteligentes (p. ej. electrónica de consumo, automoción, transporte, energía, sistemas médicos y prótesis médicas)
• Experto en Inteligencia Artificial aplicada a algoritmos bioinspirados y sistemas de interacción humano-entorno: recogida, procesamiento, clasificación y reconocimiento de datos multimodales para la gestión de interfaces Medicina-TIC e interfaces entre la actividad cerebral y diversos dispositivos médicos, sistemas mecánicos y de soporte (p. ej. ordenadores, exoesqueletos, ayudas al movimiento) y sistemas de interacción humano-entorno.
• Experto en Inteligencia Artificial aplicada a modelos matemáticos y tecnologías físicas: utilización y optimización de instrumentos de medida o de laboratorio, sensores y sistemas físicos complejos; desarrollo de software inteligente integrado con hardware de dispositivos/equipos; análisis y mejora de la calidad de datos e imágenes, comprensión de sus propiedades estadísticas; desarrollo de algoritmos y modelos matemáticos.

Oportunidades profesionales

• Los graduados pueden encontrar empleo tanto en el sector público como en el privado en pequeñas y medianas empresas innovadoras, grandes actores industriales, instituciones de gestión y vigilancia del medio ambiente y el espacio, institutos científicos de investigación, hospitalización y atención sanitaria (IRCCS), hospitales y centros de investigación. Departamentos de I+D de industrias TIC, empresas manufactureras y de servicios, administraciones públicas que operan en los sectores industrial, medioambiental y sanitario.
• Pueden trabajar con empresas de consultoría y servicios en el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial en los campos de la salud, la banca y el crédito, la ingeniería y los sensores, el marketing, los seguros, la logística y el transporte, las telecomunicaciones y los medios de comunicación.