Última actualización: 19/06/2023


Curso Académico: 2023/2024

Trabajo Fin de Máster
(19227)
Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada (Plan: 475 - Estudio: 378)
Escuela de Ingeniería y Ciencias Básicas


Coordinador/a: MARTÍNEZ OLMOS, PABLO

Departamento asignado a la asignatura: Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones

Tipo: Trabajo Fin de Máster
Créditos: 6.0 ECTS

Curso:
Cuatrimestre:




Requisitos (Asignaturas o materias cuyo conocimiento se presupone)
No se establecen requisitos previos para cursar la asignatura
Objetivos
Competencias Básicas 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. 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. 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. 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. 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: Capacidad de recopilación y análisis de los conocimientos existentes en las diferentes áreas de la IA, de forma autónoma, y capacidad de hacer una propuesta de posibles soluciones a los problemas planteados. Capacidad de comunicación pública de conceptos, desarrollos y resultados científico-técnicos obtenidos al aplicar técnicas relacionadas con actividades en IA, adaptada al perfil de la audiencia, de modo claro y sin ambigüedades. Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares de la IA, con la capacidad de integrar conocimientos. Capacidad para saber comunicar (de forma oral y escrita) el progreso de trabajos y estudios relacionados con la IA, los resultados obtenidos y conclusiones, valorando además el impacto logrado por las técnicas de IA en las áreas de negocio, social y económica. Competencias específicas: Capacidad de elaborar individualmente, presentar y defender públicamente ante un tribunal universitario, un proyecto en el ámbito científico o tecnológico de las materias del programa, en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas
Competencias y resultados del aprendizaje
Descripción de contenidos: Programa
El trabajo de Fin de Máster se organiza en torno al tratamiento de un caso práctico de implementación de un sistema basado en Inteligencia Artificial. Se presentan a los alumnos posibles ámbitos en los que llevar a cabo dicho trabajo y se proporcionará una orientación y seguimiento de este. Entre las tareas que comprende se contemplan: - Presentación de temas de trabajo - Recopilación y análisis de información relativa al Trabajo Fin de Máster - Desarrollo del Trabajo Fin de Máster - Elaboración de la Memoria y Defensa del Trabajo Fin de Máster
Actividades formativas, metodología a utilizar y régimen de tutorías
Tutorías Trabajo individual del estudiante Presentación del informe y defensa
Sistema de evaluación
  • Peso porcentual del Examen Final 100
  • Peso porcentual del resto de la evaluación 0
Calendario de Evaluación Continua
Matriz de evaluación
Información Adicional

El programa de la asignatura podría sufrir alguna variación por causa de fuerza mayor debidamente justificada o por eventos académicos comunicados con antelación.