Grado en Inteligencia Artificial

Plan de estudios ofertado en el curso actual

Las prácticas en empresas son un elemento clave en tu formación. Adquirir experiencia después de lo aprendido en tu titulación, es la mejor forma de entrar en el mercado laboral. Hay dos tipos de prácticas, las curriculares (incluidas en tu plan de estudios) y extracurriculares (las que puedes hacer de forma voluntaria).

Para realizar las prácticas curriculares en empresas, necesitarás tener el 50% de los créditos aprobado y matricular la asignatura antes de comenzar tus prácticas. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de informes intermedios y finales para su evaluación.

Si quieres mejorar tu experiencia laboral antes de concluir tu formación universitaria, puedes hacer prácticas extracurriculares. Podrás hacerlas en cualquier curso pero te recordamos que las prácticas son un complemento formativo a tus estudios; por tanto, cuanto más conocimiento hayas adquirido a lo largo de la carrera, mayor provecho sacarás de la experiencia de prácticas.

80

2025/2026

Conocimientos

• CON01 - Explicar el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en el campo de la inteligencia artificial.
• CON02 - Explicar la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos, los fundamentos de su programación y su aplicación para la resolución de problemas propios de la inteligencia artificial.
• CON03 - Describir el concepto de empresa, marco institucional y jurídico de la empresa.
• CON04 - Explicar los conceptos básicos de campos y ondas y electromagnetismo, teoría de circuitos eléctricos, circuitos electrónicos, principio físico de los semiconductores y familias lógicas, dispositivos electrónicos y fotónicos, y su aplicación para la resolución de problemas.
• CON05 - Describir la estructura y arquitectura de los computadores, así como los componentes básicos que los conforman.
• CON06 - Explicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas operativos.
• CON07 - Explicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas distribuidos, las redes de computadores e Internet
• CON08 - Describir técnicas de programación paralela, concurrente, distribuida y en tiempo real actuales usadas en la implementación de aplicaciones de la inteligencia artificial que las requieran.
• CON09 - Explicar los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.
• CON10 - Explicar la normativa y la regulación de la inteligencia artificial en los ámbitos nacional, europeo e internacional.
• CON11 - Explicar los principios matemáticos sobre álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística, optimización, matemática discreta y la lógica.
• CON12 - Explicar los principios, metodologías y ciclos de vida de la ingeniería de software para desarrollar sistemas y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial.
• CON13 - Seleccionar las tecnologías de inteligencia artificial adecuadas para casos de uso de aplicación en la ingeniería y en los negocios.

Competencias

• CP01 - Diseñar, desarrollar, seleccionar y evaluar aplicaciones y sistemas de inteligencia artificial, asegurando su fiabilidad, seguridad y calidad, conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente.
• CP02 - Analizar, diseñar, construir y mantener aplicaciones de forma robusta, segura y eficiente, eligiendo el paradigma y los lenguajes de programación más adecuados.
• CP03 - Aplicar y analizar las técnicas avanzadas de procesamiento de imagen y reconocimiento de patrones en sistemas robóticos autónomos que les permitan interpretar y reaccionar ante su entorno.
• CP04 - Dotar a robots autónomos de la inteligencia necesaria para desempeñar tareas de manipulación, navegación y planificación de su comportamiento.
• CP05 - Diseñar, implementar y gestionar infraestructuras de bases de datos y sistemas de procesamiento eficiente de grandes volúmenes de datos, incluyendo el análisis, visualización y transformación de los datos para su uso en sistemas y servicios basados en Inteligencia Artificial.
• CP06 - Utilizar y analizar las herramientas y tecnologías necesarias para ejecutar y mantener servicios y sistemas basados en la Inteligencia Artificial.
• CP07 - Diseñar, implementar y evaluar sistemas de Inteligencia Artificial robustos y escalables, incluyendo su despliegue como servicios en la nube.
• CP08 - Concebir, diseñar, analizar e implementar agentes, sistemas ciber-físicos y robots autónomos dotándoles de capacidades de percepción, aprendizaje, adaptación y colaboración para interactuar en entornos abiertos con habilidades sociales y centradas en las personas.
• CP09 - Desarrollar y aplicar técnicas de procesamiento del lenguaje natural, incluyendo análisis de texto, sintaxis, semántica y métodos de aprendizaje automático aplicado al lenguaje para generar y entender el lenguaje humano y su capacidad para adaptar estas tecnologías a diversas aplicaciones, entre ellas, la interacción hombre máquina.
• CP10 - Crear ideas nuevas y conceptos a partir de ideas y conceptos conocidos, llegando a conclusiones o resolviendo problemas, retos y situaciones de una forma original en el entorno académico y profesional.
• CP11 - Transmitir mensajes (ideas, conceptos, sentimientos, argumentos), tanto de forma oral como escrita, alineando de manera estratégica los intereses de los distintos agentes implicados en la comunicación en el entorno académico y profesional.
• CP12 - Utilizar las tecnologías de la información y de la comunicación para la búsqueda y análisis de datos, la investigación, la comunicación y el aprendizaje.
• CP13 - Influir en otros para guiarles y dirigirles hacía unos objetivos y metas concretos, tomando en consideración sus puntos de vista, especialmente en situaciones profesionales derivadas de entornos volátiles, inciertos, complejos y ambiguos (VUCA) del mundo actual.
• CP14 - Cooperar con otros en la consecución de un objetivo académico o profesional compartido, participando de manera activa, empática y ejerciendo la escucha activa y el respeto a todos los integrantes.
• CP15 - Integrar el análisis con el pensamiento crítico en un proceso de evaluación de distintas ideas o posibilidades profesionales y su potencial de error, basándose en evidencias y datos objetivos que lleven a una toma de decisiones eficaz y válida.
• CP16 - Adaptarse a situaciones adversas, inesperadas, que causen estrés, ya sean personales o profesionales, superándolas e incluso convirtiéndolas en oportunidades de cambio positivo.
• CP17 - Mostrar comportamientos éticos y compromiso social en el desempeño de las actividades de una profesión, así como sensibilidad a la desigualdad y a la diversidad.
• CP18 - Analizar y resolver problemas matemáticos del entorno laboral, mediante la integración innovadora de conocimientos adquiridos en materias fundamentales y tecnologías pertinentes.
• CP19 - Realizar, presentar y defender ante un tribunal universitario un ejercicio original consistente en un proyecto en el ámbito de la inteligencia artificial de naturaleza profesional en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.
• CP20 - Aplicar de forma práctica e integradora los conocimientos, habilidades y competencias adquiridos en entornos profesionales relacionados con la inteligencia artificial.

Habilidades

• HAB01 - Resolver problemas matemáticos aplicando conocimientos sobre álgebra lineal, cálculo diferencial e integral, métodos numéricos, algorítmica numérica, estadística y optimización.
• HAB02 - Aplicar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional para la resolución de problemas propios de la inteligencia artificial.
• HAB03 - Utilizar las herramientas informáticas de análisis estadístico, cálculo numérico y simbólico, visualización gráfica y optimización.
• HAB04 - Realizar proyectos en el ámbito de la inteligencia artificial, valorando su impacto económico y social conforme a principios éticos y a la legislación y normativa vigente.
• HAB05 - Realizar el desarrollo, operación, gestión de la configuración, administración y mantenimiento de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
• HAB06 - Analizar la complejidad e idoneidad de los procedimientos algorítmicos básicos para casos de uso de la inteligencia artificial.
• HAB07 - Utilizar los tipos y estructuras de datos más adecuados atendiendo a criterios de eficiencia para la resolución de un problema.
• HAB08 - Aplicar las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, centralizadas y distribuidas, que permitan su uso adecuado.
• HAB09 - Desarrollar aplicaciones con bases de datos centralizadas y distribuidas.
• HAB10 - Aplicar las herramientas necesarias para el almacenamiento, procesamiento y acceso a los sistemas de información, incluidos los basados en web.
• HAB11 - Aplicar los principios, metodologías y ciclos de vida de la ingeniería de software para desarrollar sistemas y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial.
• HAB12 - Aplicar las técnicas de aprendizaje automático que permitan transformar los datos en conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, incluyendo enfoques supervisados, no supervisados, de aprendizaje por refuerzo y profundo para entrenar modelos de IA.
• HAB13 - Validar las técnicas de aprendizaje automático para problemas de clasificación, regresión, descriptivos y secuenciales.
• HAB14 - Diseñar interfaces persona computador que garanticen la accesibilidad y usabilidad a los sistemas, servicios y aplicaciones de inteligencia artificial.
• HAB15 - Aplicar los aspectos éticos, legales y normativos relacionados con el tratamiento de los datos, el uso de las técnicas de la inteligencia artificial, incluyendo aspectos como transparencia y explicabilidad, libre de sesgos y confiable.
• HAB16 - Utilizar las técnicas de adquisición y representación del conocimiento y los modelos de razonamiento para desarrollar sistemas basados en el conocimiento que requieran de toma de decisiones y planificación.

• Desarrollo de aplicaciones y sistemas que incorporan algoritmos de IA para mejorar su funcionalidad.
• Implementación de soluciones de IA en diversos sectores industriales.

• Análisis y procesamiento de grandes volúmenes de datos para extraer información útil.
• Aplicación de técnicas de aprendizaje automático y minería de datos.

• Desarrollo y optimización de modelos de aprendizaje automático.
• Implementación de algoritmos de machine learning para resolver problemas específicos.

• Contribución al avance del conocimiento en el campo de la IA.
• Publicación de artículos científicos y participación en proyectos de investigación.

• Creación de aplicaciones que utilizan IA para mejorar la experiencia del usuario.
• Desarrollo de software que incorpora técnicas de procesamiento del lenguaje natural y visión artificial.

• Diseño y desarrollo de sistemas autónomos, como robots y vehículos autónomos.
• Implementación de algoritmos de navegación y planificación de trayectorias.

• Enfoque en el desarrollo y optimización de modelos de machine learning.
• Aplicación de técnicas avanzadas de aprendizaje supervisado y no supervisado.

• Aseguramiento de que los sistemas de IA se desarrollen y utilicen de manera ética y responsable.
• Evaluación de los impactos sociales y éticos de las tecnologías de IA.

• Diseño y planificación de la implementación de soluciones basadas en IA para diferentes industrias.
• Integración de tecnologías de IA en sistemas existentes para mejorar su eficiencia y efectividad.