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Plan de Estudios con Menciones/Especialidades del Máster Universitario en Ingeniería Informática (Plan 2025)
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| Asignatura | Descriptores | ECTS | Carácter |
|---|---|---|---|
| Arquitecturas de altas prestaciones | 1. Explotación de paralelismo 2. Diseño de las arquitecturas paralelas 3. Programación paralela 4. Análisis de rendimiento y optimización | 4,5 | Obligatoria |
| Big Data | 1. Big Data Introducción a Big Data Procesamiento escalable de datos 2. Procesamiento de datos en streaming | 4,5 | Obligatoria |
| Deep Learning | 1. Algoritmos de aprendizaje en redes profundas 2. Descenso estocástico del gradiente 3. Redes convolucionales profundas 4. Redes recurrentes profundas Transformadores neuronales (transformers) 5. Análisis de imágenes y vídeo con redes profundas 6. Análisis de textos con redes profundas | 6 | Obligatoria |
| Dirección de Tecnología e Innovación en TI | 1. Introducción a la dirección TIC 2. Marcos de procesos y herramientas 3. Áreas y técnicas de gestión 4. Análisis financiero de proyectos y empresas 5. Gestión de equipos de trabajo 6. Estrategia tecnológica | 6 | Obligatoria |
| Dirección de Sistemas de Información y Estrategia Tecnológica | 1. El papel de la innovación en la economía moderna I+D e Innovación. 2. Tipos de I+D. El manual Frascati 3. Gestión de la I+D+i. Norma ISO de calidad de actividades I+D+i 4. Emprendimiento tecnológico 5.Modelos de negocio | 6 | Obligatoria |
| Infraestructuras para la Computación en la Nube | 1. Introducción 2. Virtualización del hardware: procesador, memoria , red y almacenamiento 3. Virtualización mediante espacios de nombres privados (containers) 4. Clusters virtuales | 4,5 | Obligatoria |
| Ingeniería de Datos | 1. Comprensión, integración y modelado de datos 2. Limpieza de datos 3. Transformación de datos 4. Reducción de datos 5. Visualización de los datos | 4,5 | Obligatoria |
| Metodologías para el desarrollo de proyectos de IA | 1. Introducción a la Ingeniería del Software para el IA 2. Diseño de sistemas de IA 3. Integración continua de modelos de IA 4. Calidad y mantenimiento de modelos de IA | 4,5 | Obligatoria |
| Métodos Formales para Ciencia de Datos | 1. Inferencia estadística 2. Regresión 3. Estadística Bayesiana 4.Teoría de grafos 5. Procesos de Markov 6. Método de Montecarlo | 4,5 | Obligatoria |
| Métodos Formales para Ciencia de Datos II | 1. Conocimiento basado en reglas y explicabilidad 2. Extracción de patrones y reglas 3. Análisis de Conceptos Formales 4. Casos de uso: sistemas de recomendación, procesamiento de lenguaje natural, ... | 3 | Obligatoria |
| Procesadores gráficos | 1. Generación de gráficos usando GPUs 2. Procesadores gráficos de propósito general 3. Arquitectura multicore de los procesadores gráficos 4. Procesadores matriciales (tensor cores) 5. Modelos de paralelismo de datos: OpenACC, OpenCL, CUDA 6. Aceleración de redes neuronales usando procesadores gráficos | 4,5 | Obligatoria |
| Redes Abiertas y Programables | 1. Introducción a redes abiertas y progamables 2. Redes móviles modernas 3. Red programable 4. Exposición de APIs en redes abiertas | 4,5 | Obligatoria |
| Tecnología e infraestructuras IoT | 1. Introducción a Internet de las Cosas (IoT) 2. Tecnologías e infraestructuras IoT 3. Diseño y desarrollo de dispositivos IoT | 4,5 | Obligatoria |
| Trabajo Fin de Máster | --- | 12 | Obligatoria |
En todo el plan de estudios los estudiantes también desarrollarán habilidades de comunicación y colaboración. Esto es de capital importancia para trabajar en equipos multidisciplinarios y presentar resultados a los interesados.
En el máster se proponen dos menciones que permitirán alcanzar una formación específica y que están diseñadas para que tengan una aplicación directa a las necesidades que plantean las empresas de esos sectores.
Ambas especialidades permitirán al estudiantado:
- Valorar el impacto de las tecnologías en el desarrollo de las empresas e instituciones, siendo capaz de evaluar, valorar y plantear la estrategia para su incorporación, adquiriendo así parte de las competencias y habilidades de los CTO y CIO.
- Discriminar y evaluar el impacto de las tecnologías actuales, y especialmente las que tienen que ver con la Computación en la huella de carbono que producen y su conexión con los objetivos de Desarrollo Sostenible, agenda 2030.
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