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Compulsory subjects
Subject | Languages | ECTS Credits | Specialities / Syllabus | Teaching Base | Mode |
---|---|---|---|---|---|
Data exploration and analysis | Spanish | 6 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Research methodology and techniques | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Optional subjects
Subject | Languages | ECTS Credits | Specialities / Syllabus | Teaching Base | Mode |
---|---|---|---|---|---|
Advanced Machine Learning | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Advanced Probabilistic Modeling | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Artificial perception | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Biomedical Data Analysis | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Computational Intelligent in Social Networks | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Virtual |
Computer Vision | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Computing for Science and Engineering | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Image and Signal Processing | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Infrastructures for Data Science | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Intelligent Robotics I | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Intelligent Robotics II | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Introduction to Deep Learning | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Introduction to Time Series Data Analisis | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Introduction to reinforcement learning | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Mathematical and statistical software | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Virtual |
Natural Language Processing | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Optimisation techniques | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Search heuristics | English | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
Virtual and Augmented Reality | Spanish | 3 | -- | Campus Virtual
(
Campus Virtual
)
University of the Basque Country
(
Faculty of Computer Engineering
)
| Face-to-face degree course |
External Practical Training | Spanish | 0 | -- | Face-to-face degree course |
Final Master's dissertation
Subject | Languages | ECTS Credits | Specialities / Syllabus | Teaching Base | Mode |
---|---|---|---|---|---|
Master Thesis | 18 | -- |
Internships
Subject | Languages | ECTS Credits | Specialities / Syllabus | Teaching Base | Mode |
---|---|---|---|---|---|
External Practical Training | Spanish | 0 | -- | Face-to-face degree course |
Methodology
La estructura del máster consiste en 60 créditos (ECTS), repartidos por su carácter en 9 obligatorias correspondientes a 2 materias básicas, 33 optativas entre los 60 ofertados en 14 materias, y 18 correspondientes a la Tesis de Máster, también obligatoria. Las materias del máster se organizarán temporalmente a lo largo de los dos cuatrimestres lectivos del año académico. Las obligatorias se desarrollan al principio del calendario de cursos, y la Tesis del Máster al final del mismo. El tipo de sesiones de los cursos es mixto, los hay de tipo magistral, los hay de laboratorio y los hay de tipo seminario, para discusión y presentación de trabajos. Para alcanzar los objetivos señalados en otro apartado, los estudiantes realizarán, a lo largo del máster, trabajos de laboratorio y presentaciones de los mismos, que servirán para contrastar la adquisición del mencionado conocimiento científico y tecnológico. El reparto de tipos en los cursos depende de los contenidos de las materias respectivas.Dada la especificidad del máster se aprovecharán las sinergias existentes entre distintas materias y se promoverá que los problemas sean abordados desde distintas ópticas o materias. La orientación investigadora del máster permitirá así a los estudiantes la participación en los grupos de investigación que soportan el máster, tanto en la formación investigadora avanzada como en la difusión de su actividad investigadora. La formación del estudiante en materia de investigación se completa con la Tesis de Máster que se realizará bien en algún grupo de investigación del departamento, bien en una entidad investigadora externa (centros tecnológicos y empresas convenidas u otros departamentos universitarios). Aunque la consecución del Máster no obliga a la realización del doctorado, la naturaleza investigadora de los estudios posibilita que el Trabajo se plantee como una labor previa o introductoria a una futura tesis doctoral.Assessment
El proceso de evaluación no es uniforme en todas las materias, y dentro de una flexibilidad académica, se deja a los responsables de las materias que evalúen a su criterio. En todo caso es una constante el que se incida más en la evaluación del proceso de aprendizaje de introducción a la investigación, en el que los trabajos y presentaciones tienen más peso que una evaluación del tipo de examen final, que se restringe casi únicamente a la evaluación de las competencias de adquisición de conocimiento propio de la materia. Así pues, la Comisión Académica coordinará ambos tipos de evaluación para no sobrecargar en demasía a los alumnos en ciertos periodos, y se destinará una parte del calendario (el final de cada uno de los dos periodos cuatrimestrales) a efectuar las evaluaciones finales en las materias que así se hace aconsejable. El hecho de que la evaluación del proceso de aprendizaje a la investigación tenga una componente muy importante implica que el control de asistencia del alumnado se haga con rigor. La Tesis de Máster deberá estar orientada a la evaluación de las competencias generales asociadas al máster. Se evaluará una vez superadas el resto de evaluaciones previas. El examen se realizará mediante un acto presencial, en sesión pública, y consistirá en la exposición frente a un tribunal, tras el que cada uno de los miembros del tribunal formulará cuantas preguntas estime oportunas para evaluar la calidad técnica y científica del trabajo presentado.- Number of credits ECTS : 18
- Master's Final Project teachers