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Programa

El Máster Universitario en Computación (MUC) es un máster universitario de orientación investigadora adaptado al Espacio Europeo de Educación Superior, siguiendo la normativa contemplada en el R. D. 1393/2007. El MUC recoge la etapa docente del antiguo programa de Doctorado en Computación ahora en extinción y que se vino ofertando de manera ininterrumpida por parte del Departamento de Computación desde 1992. Dicho programa de doctorado recibió a partir del año 2005 la Mención de Calidad (MCD 2005 - 00166) otorgada por el Ministerio que, de hecho, será solicitada para las nuevas titulaciones (máster y doctorado).
 

Guías docentes

  • Aunque en la tabla de abajo se puede encontrar información sobre cada uno de los cursos, para una descripción actualizada se puede consultar el enlace externo a la guía docente de la titulación.
 

Estructura del programa

CURSOS OBLIGATORIOS      
AM Aprendizaje Máquina 6 ECTS 1er cuatrimestre      
ERI Extracción y Recuperación de la Información 6 ECTS 1er cuatrimestre      
LC Lógica Computacional 6 ECTS 1er cuatrimestre      
MSDC Modelado de Sistemas Distribuidos y Concurrentes 6 ECTS 1er cuatrimestre      
EDCAA Estructuras de Datos Compactas y Algoritmos Avanzados 6 ECTS 2º cuatrimestre      
SEM Seminarios 6 ECTS anual      
TFM TRABAJO FIN DE MASTER 6 ECTS 2º cuatrimestre      
CURSOS OPTATIVOS (se seleccionan 6) Itinerarios
CPSD Certificación de Propiedades de Sistemas Distribuidos 3 ECTS 2º cuatrimestre   S.D.
 
IMC Introducción a los Modelos de Cómputo 3 ECTS 2º cuatrimestre   S.D.
 
MFCA Modelos Fisicos en Computación Avanzada 3 ECTS 2º cuatrimestre   S.D.
 
MI Monitorización Inteligente 3 ECTS 2º cuatrimestre S.I.
   
PALN Procesamiento avanzado del Lenguaje Natural 3 ECTS 2º cuatrimestre     G.I.
PLRC Programación Lógica y Representación del Conocimiento 3 ECTS 2º cuatrimestre S.I.
  G.I.
RSC Razonamiento de Sentido Común 3 ECTS 2º cuatrimestre S.I.
   
SIG Sistemas de Información Geográfica 3 ECTS 2º cuatrimestre     G.I.
SM Sistemas Multiagente 3 ECTS 2º cuatrimestre   S.D.
 
TAPI Técnicas Avanzadas en Procesado de Imagen 3 ECTS 2º cuatrimestre S.I.
  G.I.
VUSI Validación y Usabilidad de Sistemas Informáticos 3 ECTS 2º cuatrimestre S.I.
   
VARA Vida Artificial y Robótica Autónoma 3 ECTS 2º cuatrimestre S.I
   

Leyenda itinerarios
 
S.I.
Sistemas Inteligentes
S.D.
Sistemas Distribuidos y Concurrentes
G.I.
Gestión de la Información



Aunque la elección de materias optativas es totalmente libre, existen tres itinerarios recomendados: Sistemas Inteligentes (S.I.) ; Sistemas Distribuídos y Concurrentes (S.D.); Gestión de la Información (G.I.). A continuación, se explican más en detalle tanto el diseño de los cursos obligatorios, como el contenido de cada uno de los itinerarios recomendados.



Los cursos obligatorios engloban un corpus de conocimientos fundamentales y necesarios para la adquisición de las competencias que debe proporcionar el título. En especial, los temarios de los cursos de Lógica Computacional y Aprendizaje Máquina poseen un carácter generalista, buscando más que una exposición minuciosa, una amplia presentación de aproximaciones y técnicas haciendo énfasis en su posterior utilidad para cada uno de los itinerarios.  Los cursos de Extracción y Recuperación de la Información (ERI) y de Estructuras de Datos Compactas y Algoritmos Avanzados (EDCAA) poseen también relación con los tres itinerarios propuestos, si bien su principal orientación es la de la Gestión de la Información. Por otro lado, el curso de Modelado de Sistemas Distribuidos y Concurrentes (MSDC) engloba los conceptos básicos necesarios para el itinerario de Sistemas Distribuidos, a la vez que proporciona una formación elemental en dicha disciplina de utilidad para los otros dos itinerarios.


Una de las novedades introducidas respecto al programa del antiguo Doctorado en Computación es la inclusión de un curso de Seminarios (SEM) en el que se planifican una serie de tutoriales, charlas o conferencias, impartidos principalmente por profesores invitados de reconocido prestigio, y que están enfocados a dar a conocer, de primera mano, trabajo de investigación puntera reciente a los alumnos. Este curso de seminarios incluye también un tutorial de Metodología de la Investigación de carácter obligatorio.



Objetivos y competencias del programa

OB1: El objetivo principal de este máster es la formación de investigadores en Computación avanzada, con el propósito de que dispongan de una preparación adecuada tanto para poder dedicarse a la actividad científica mediante la elaboración de una tesis doctoral como para incorporarse al entorno I+D+i empresarial en el área de las TIC.Este objetivo principal puede descomponerse en objetivos más específicos:

  • OB2: Proporcionar al alumno una formación amplia, articulada y coherente para iniciar su actividad investigadora en Computación, organizando el programa en torno a tres perfiles recomendados: Sistemas Inteligentes; Sistemas Distribuídos y Concurrentes; y Gestión de la Información.
     
  • OB3: Garantizar al alumno la puesta al día en los últimos resultados punteros de la investigación en Computación, gracias por un lado a la experiencia y especialización de la plantilla docente y, por otro, a la participación de expertos internacionales en seminarios y charlas invitadas.
     
  • OB4: Inculcar al alumno los aspectos clave de la metodología de la investigación y las tareas relacionadas.
     
  • OB5: Requerir desde un primer instante el desarrollo de un trabajo de investigación de calidad, proporcionando los criterios de evaluación adecuados para este fin.
     
  • OB6: Facilitar la futura labor del supervisor de la tesis doctoral.
     
  • OB7: Proporcionar una formación que conjugue adecuadamente los aspectos teóricos con su posible puesta en práctica, teniendo presente en todo momento su potencial aplicabilidad en el área I+D+i del entorno industrial y empresarial.


Competencias
 

C0. - Competencia general: ser capaz 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.

C1. - Competencia general: destreza en la adquisición del conocimiento, análisis del estado del arte y bibliografía relevante en un área de investigación.

C2. - Competencia general: capacidad para identificar problemas y plantear adecuadamente las hipótesis a contrastar siguiendo una metodología científica.

C3. - Competencia general: aplicación del método científico mediante análisis empírico de las hipótesis planteadas o mediante demostración formal, en el caso de propiedades matemáticas. Destreza en el diseño de experimentos y el análisis de resultados.

C4. - Competencia general: aptitud para la correcta elaboración y redacción de publicaciones científicas tales como artículos de revista o informes técnicos.

C5. - Competencia general: soltura y facilidad para la presentación oral, la transmisión de conceptos, problemas, soluciones y resultados relevantes en investigación, tanto a público especializado como a no especializado.

C6. - Competencia general: acostumbrarse al uso del inglés como principal idioma de adquisición y transmisión de conocimiento científico y de investigación.

C7. - Competencia específica: adquirir conocimientos de Lógicas Computacionales y sus principales aplicaciones a otras áreas específicas de investigación en Computación tales como Razonamiento Automático, Representación del Conocimiento, Razonamiento Temporal y Espacial, Sistemas Multiagente, Web semántica, Verificación Formal, etc.

C8. - Competencia específica: comprender los conceptos básicos del aprendizaje computacional, las diferentes técnicas disponibles y su ámbito de aplicabilidad. Ser capaz de aplicar las distintas técnicas de aprendizaje empleando una metodología adecuada.

C9. - Competencia específica: conocimiento de los principales aspectos de modelado formal y de evaluación del rendimiento de los Sistemas Distribuídos y Concurrentes.

C10. - Competencia específica: poseer una amplia comprensión de los sistemas de Gestión de la Información, desde los aspectos más técnicos como las Estructuras de Datos Compactas y los correspondientes algoritmos de uso, hasta las más avanzadas técnicas de Recuperación de la Información, Extracción de Información y Búsqueda de Respuestas.

C11. - Competencia general: Conocer resultados recientes en áreas de investigación punteras y presentados de primera mano por sus propios autores o especialistas de reconocido prestigio.