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Carga lectiva
Materias obligatoriasMaterias optativasTrabajo Fin de MásterPrácticas externasTotal
9   créditos   ECTS 33   créditos   ECTS 18   créditos   ECTS 0   créditos   ECTS 60   créditos   ECTS

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Materias obligatorias

Materias obligatorias
MateriaIdiomasCréditos   ECTS Especialidades / itinerarios curricularesSede de imparticiónModalidad
Exploración y análisis de datosCastellano6 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Metodología y técnicas de investigaciónCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial

Materias optativas

Materias optativas
MateriaIdiomasCréditos   ECTS Especialidades / itinerarios curricularesSede de imparticiónModalidad
Análisis de Datos BiomédicosInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Aprendizaje Automático AvanzadoCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Computación en Ciencia e IngenieríaCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Heurísticos de búsquedaInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Infraestructuras en Ciencia de DatosInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Inteligencia Computacional en Redes SocialesCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Virtual
Introducción al Análisis de Datos de Series TemporalesInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Introducción al Deep LearningCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Introducción al aprendizaje por refuerzoInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Modelado Probabilístico AvanzadoInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Percepción artificialCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Procesamiento de Imagen y SeñalCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Procesamiento del Lenguaje NaturalInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Realidad Virtual y AumentadaCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Robótica Inteligente ICastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Robótica Inteligente IICastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Software matemático y estadísticoCastellano3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Virtual
Técnicas de optimizaciónInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Visión por ComputadorInglés3 --
Campus Virtual ( Campus Virtual )
Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea ( Facultad de Informática )
Presencial
Prácticas ExternasCastellano0 -- Presencial

Trabajo Fin de Máster

Trabajo Fin de Máster
MateriaIdiomasCréditos   ECTS Especialidades / itinerarios curricularesSede de imparticiónModalidad
Proyecto Fin de Máster18 --

Prácticas externas

Prácticas externas
MateriaIdiomasCréditos   ECTS Especialidades / itinerarios curricularesSede de imparticiónModalidad
Prácticas ExternasCastellano0 --
Presencial

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Metodología

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.

Evaluación

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.

TFM Ingeniería Computacional

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