Grado en Inteligencia Artificial* Valencia

Plan de estudios ofertado en el curso actual

Podrás hacer tus prácticas en centros de reconocido prestigio a través de los cuales, tendrás la posibilidad de observar las características del mundo laboral real. Entre muchos otros encontramos:

• Agencia Espacial Europea.
• Airbus Defence and Space.
• Ford.
• Telefónica.
• Air Nostrum.
• Iberdrola.
• Indra.
• DHL.
• Demium Startups.

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 deberás estar matriculado en la materia correspondiente del plan de estudios que, en su caso, concretará los créditos mínimos que el estudiante debe tener superados previamente, como condición necesaria para hacer las prácticas. Estas prácticas llevan un seguimiento por parte de la empresa y del profesor de prácticas, así como la realización de un informe final 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.

El Grado en Inteligencia Artificial se ha comenzado a impartir en la Universidad Europea de Valencia en el curso académico 2026/2027.

80 plazas.

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 aplicable a 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 informáticos 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.

• Especialista en aprendizaje automático: se enfoca en desarrollar y optimizar modelos de machine learning para resolver problemas específicos.
• Desarrollador de software con IA: crea aplicaciones y sistemas que incorporan algoritmos de inteligencia artificial para mejorar su funcionalidad.
• Consultor en ética de la IA: asegura que los sistemas de inteligencia artificial se desarrollen y utilicen de manera ética y responsable.
• Arquitecto de soluciones de IA: diseña y planifica la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial para diferentes industrias.

• Esther Rodrigo Bonet
  Coordinadora del Grado, Doctora en Ingeniería por la VUB (2024) con la tesis "Explainable and Physics-guided Graph Deep Learning for Air Pollution Modelling" y Graduada en Ciencias Físicas por la Universidad de Zaragoza. Investigadora postdoctoral en el ISP (Universitat de València) y en ETRO (Vrije Universiteit Brussel) en aprendizaje profundo sobre grafos, modelos guiados por la física, IA explicable, cuantificación de incertidumbre y causalidad en modelos profundos, aplicados a la modelización de la calidad del aire y el clima, la salud y la biología computacional en diferentes proyectos europeos.. Autora de 16 publicaciones (8 como primera autora, 2020-2026) con 120 citas y h-index 5 en Google Scholar, incluyendo una coautoría en Nature Communications y el Best Student Paper Award en EUSIPCO 2024. Obtuvo la beca FWOEn docencia, ha sido profesora ayudante en la VUB en el Master de Applied Computer Science y cuenta con el Máster en Profesorado, especialidad Matemáticas (Universidad de Zaragoza, 2020-2022, nota media 9/10). Ha dirigido 5 Trabajos Fin de Máster en el programa MACS de la VUB. Actualmente es profesora en la Universidad Europea de Valencia (Facultad de Ciencias, Ingeniería y Diseño), donde también coordina el grado en Inteligencia Artificial.
• José Luis Gómez Ortega
  Doctor en Computer Science por la Manchester Metropolitan University, especializado en ciencia de datos, machine learning, deep learning e inteligencia artificial aplicada. Actualmente imparte docencia en la Universidad Europea de Valencia en titulaciones relacionadas con Ciencia de Datos, Inteligencia Artificial, Física e Ingeniería, en asignaturas vinculadas a aprendizaje automático, big data, programación, sistemas inteligentes y proyectos aplicados. Cuenta con experiencia previa como Lead Instructor en bootcamps de Data Science y como profesor en programas de máster y formación especializada. Su actividad combina la docencia universitaria, el diseño de proyectos prácticos y el desarrollo de materiales formativos orientados a la aplicación real de la inteligencia artificial y la ciencia de datos. Sus áreas de interés incluyen los modelos de lenguaje, la inteligencia artificial generativa, los sistemas RAG, el fine-tuning de modelos, el análisis de texto, computer vision y sistemas multimodales, así como la automatización de procesos y el uso de la IA en educación. Actualmente trabaja en iniciativas docentes y proyectos aplicados que buscan acercar las tecnologías emergentes al aula y al entorno profesional.
• Alba Arroyo Fructuoso
  Se graduó en Ingeniería Química por la Universitat Politècnica de València (UPV), donde también cursó el Máster en Química Sostenible. En 2021 inició su trayectoria investigadora como contratada predoctoral en el Instituto de Ciencia Molecular (ICMol), perteneciente a la Universitat de València (UV), en el marco del programa de Nanociencia y Nanotecnología. Su tesis doctoral se centra en el diseño y la nanofabricación de estructuras 2D y 3D mediante técnicas avanzadas de deposición inducida por haces de iones focalizados (FIBID).Ha participado en proyectos de investigación financiados por el Ministerio de Ciencia y la Generalitat Valenciana, y ha realizado estancias internacionales en centros de referencia como el HZDR-Ion Beam Center (Alemania), el CNR Nanotec y la Universidad Federico II de Nápoles (Italia), en el marco de programas europeos competitivos. Los resultados de su investigación han sido difundidos a través de publicaciones científicas y presentaciones en congresos nacionales e internacionales especializados en superconductividad y nanofabricación. Actualmente es profesora, investigadora y coordinadora del Grado en Ingeniería Informática en la Universidad Europea de Valencia (UEV), donde combina vocación docente, gestión académica y actividad investigadora en el ámbito STEAM.
• Camila Marin Sepúlveda
  Profesora e investigadora del Departamento de STEAM en la Universidad Europea de Valencia. Titulada de Ingeniería Industrial en la Universidad del Bío Bío, Chile. Máster en Educación de la Universidad de Valencia y Doctora en Gestión de Proyectos Industriales en la Universidad Politécnica de Valencia. Imparte asignaturas de Operations Research para alumnos de tercer año de Ingeniería Industrial y Organización y Gestión de Empresas para alumnos de primer año de Ingeniería Industrial y Ciencia de Datos. Autora de tres publicaciones sobre prácticas educativas de la física.
• Dr. Alejandro Calabuig Barroso
  Doctor en Ciencia e Ingeniería de los Materiales y las Estructuras, licenciado en Física y máster en Fotónica por la Universitat de València, cuenta con más de diez años de experiencia multidisciplinar en óptica, tecnologías cuánticas, inteligencia artificial, biofotónica y biotecnología. Ha trabajado en instituciones internacionales de referencia en Alemania e Italia, participando en proyectos de óptica biomédica, imagen computacional, microscopía holográfica y redes neuronales, así como en colaboraciones científicas con ITER, China e India. También posee experiencia industrial en transformación digital, automatización, IIoT, mantenimiento predictivo e integración de sistemas.Actualmente es profesor de Física y Ciencia de Datos en la Universidad Europea de Valencia. Su trayectoria está impulsada por la curiosidad científica, el rigor y el uso de la tecnología como herramienta de transformación social.

Consultar

El Grado en Inteligencia Artificial se diferencia de otros grados tecnológicos porque está especializado desde el inicio en el diseño y desarrollo de sistemas inteligentes, y no solo en programación general o sistemas informáticos. A lo largo del grado te formas específicamente en algoritmos de inteligencia artificial, aprendizaje automático, visión artificial y procesamiento del lenguaje natural (NLP), con un enfoque claramente aplicado.

Mientras que otros grados como Ingeniería Informática o Ciencia de Datos tienen un enfoque más amplio o parcial, este grado está orientado a que aprendas cómo crear soluciones basadas en IA, desde su diseño hasta su implementación, integrando programación, matemáticas aplicadas y tecnologías inteligentes en proyectos reales.

Este grado está pensado para estudiantes con interés por la tecnología, la innovación y la resolución de problemas, que disfrutan entendiendo cómo funcionan los sistemas y cómo aplicar la tecnología para crear soluciones inteligentes.

Es especialmente adecuado si te atraen áreas como la programación, los algoritmos, la lógica matemática y el desarrollo de tecnología con impacto real. No es necesario ser un experto desde el inicio, pero sí tener curiosidad y motivación por aprender.

Si vienes de Formación Profesional, también puedes acceder al Grado en Inteligencia Artificial. El plan de estudios parte de una base progresiva que te permite adquirir los fundamentos necesarios durante los primeros cursos.

No es obligatorio saber programar antes de comenzar el grado. El plan de estudios incluye asignaturas de programación desde los primeros cursos, pensadas para que adquieras las bases necesarias de forma progresiva.

Eso sí, tener nociones previas o interés por la programación puede ayudarte a adaptarte más rápido al ritmo del grado, ya que el desarrollo de software y los algoritmos son una parte fundamental de la formación en inteligencia artificial.

Un profesional de la inteligencia artificial trabaja en el diseño de soluciones tecnológicas capaces de analizar información, aprender de los datos y tomar decisiones de forma automatizada. Esto incluye problemas como:

• Automatización de procesos complejos
• Interpretación de imágenes, vídeo o lenguaje humano
• Optimización de sistemas y recursos
• Desarrollo de asistentes inteligentes y sistemas predictivos
• El objetivo es crear sistemas inteligentes que aporten valor real a organizaciones y sectores muy diversos, aplicando tecnologías de IA de forma práctica y eficiente.

Sí. El aprendizaje automático (machine learning) forma parte del plan de estudios del Grado en Inteligencia Artificial. A lo largo del grado aprenderás a trabajar con modelos de aprendizaje automático, entendiendo cómo se diseñan, entrenan y aplican para resolver problemas reales dentro de sistemas inteligentes.

Este conocimiento se integra con otras áreas clave de la IA, como los algoritmos, la programación y el desarrollo de software.

El grado prepara para desempeñar roles técnicos especializados en inteligencia artificial, relacionados con el desarrollo e implementación de soluciones inteligentes. Algunos de los perfiles profesionales a los que podrás acceder son:

• Ingeniero en Inteligencia Artificial
• Desarrollador de sistemas inteligentes
• Especialista en machine learning
• Ingeniero de software con enfoque en IA
• Consultor tecnológico en soluciones basadas en IA

Sí. El Grado en Inteligencia Artificial proporciona una formación técnica alineada con estándares y tecnologías utilizadas a nivel global, lo que te permite participar en proyectos internacionales y trabajar en entornos tecnológicos multiculturales.

Las competencias en programación, algoritmos y sistemas inteligentes son transferibles a cualquier mercado, lo que amplía tus oportunidades profesionales más allá del ámbito local.