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Rama de Ingeniería y Arquitectura

Máster Universitario en Inteligencia Artificial

Ingenieria y Arquitectura
Icono del Area del estudio
Ámbito de conocimiento en Ingeniería informática y de sistemas.
Créditos

Número de plazas
30
Lugares de impartición
  • Escuela Superior de Ingeniería Informática de Albacete.
  • Escuela Superior de Informática de Ciudad Real.

Comisión académica
Modalidad

Virtual

Precios

Carácter
Investigador / Profesional
Información General
Los grandes avances en el desarrollo de tecnologías y sistemas inteligentes, ampliamente conocidos bajo el nombre de Inteligencia Artificial (IA), están produciendo una transformación profunda de todos los sectores productivos. Estos sistemas, que integran mecanismos de aprendizaje a partir de datos y razonamiento, son capaces de producir resultados como decisiones, predicciones, recomendaciones e incluso generar contenido. Todo ello siguiendo la legislación y normativa vigentes, respetando los derechos fundamentales y diseñando soluciones transparentes, éticas y confiables. 

El Máster Universitario en Inteligencia Artificial (MIA) está dirigido a graduados en ingeniería informática o áreas afines, y tiene como objetivo formar especialistas en este ámbito. Es un máster oficial, homologado en el Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), que permite el acceso a programas de doctorado y la solicitud de becas o ayudas. 
  • Capacitar a los estudiantes para diseñar, desarrollar y desplegar sistemas de Inteligencia Artificial (IA) robustos y confiables, enfocándose en identificar y mitigar posibles fallos y sesgos, y en implementar estrategias de validación y verificación para garantizar la seguridad y precisión de los sistemas de IA en entornos críticos.

 

  • Capacitar a los estudiantes en habilidades y conocimientos para aplicar algoritmos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo en la resolución de problemas complejos, desde la selección y preparación de datos hasta la implementación y evaluación de modelos predictivos y descriptivos, y para diseñar y entrenar agentes de aprendizaje para optimizar la toma de decisiones en entornos dinámicos y variados, y su aplicación práctica en contextos reales.

 

  • Capacitar a los estudiantes para una comprensión teórica y práctica del paradigma del procesamiento de datos textuales y sus representaciones para su uso en procesos de extracción de conocimiento, abordando aplicaciones prácticas.

 

  • Capacitar a los estudiantes dotándoles de los conocimientos teóricos y prácticos necesarios para llevar a cabo procesos de analítica de datos, abordando la organización y preparación, identificando patrones y tendencias, y comunicándolos con técnicas de visualización claras y efectivas.

 

  • Capacidad para la aplicación de los conocimientos adquiridos y de resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

 

  • Capacidad para comprender y aplicar la responsabilidad ética, la legislación y la deontología profesional de la actividad.

Conocimientos (básicos)

CN01 - Interpretar la legislación y la regulación de la inteligencia artificial, así como los aspectos éticos implicados en el desarrollo e implantación de soluciones basadas en inteligencia artificial, en especial aquellos que tengan impacto en la seguridad de las personas y los datos personales.

 

CN02 - Comprender los fundamentos teóricos y prácticos de los métodos y herramientas de Inteligencia Artificial para solucionar problemas complejos que requieran de este tipo de técnicas.

 

Habilidades (concretas)

HA01 - Desarrollar sistemas software que usen técnicas de aprendizaje automático y las apliquen para el diseño y entrenamiento de agentes que optimicen la toma de decisiones en sus entornos de aplicación, generando así aplicaciones prácticas.

 

HA02 - Evaluar qué técnicas, métodos avanzados y de representación del conocimiento, como, por ejemplo, procesamiento del lenguaje natural, sistemas expertos, redes neuronales y/o profundas o agentes inteligentes, son los más adecuados para la resolución de problemas que requieren el uso de métodos de la Inteligencia Artificial.

 

HA03 - Desarrollar, recopilar y procesar conjuntos de datos de calidad teniendo en cuenta aspectos éticos y legales para su aplicación en sistemas que requieran el entrenamiento y/o la validación sobre dichos datos.

 

Competencias (generales)

CP01 - Aplicar conceptos, técnicas y métodos avanzados de Inteligencia Artificial en entornos que requieran representación del conocimiento y razonamiento, aprendizaje automático, ayuda a la toma de decisiones, percepción e interacción con el entorno, u otros.

 

CP02 - Planificar y ejecutar proyectos de desarrollo y despliegue de soluciones a problemas complejos que requieran de técnicas y métodos de Inteligencia Artificial en entornos que impliquen conducta inteligente, aprendizaje e interacción, conforme a procesos de ingeniería de proyectos.

 

CP03 - Aplicar técnicas de análisis, estadística e inteligencia artificial sobre datos, para dar apoyo a la toma de decisiones, descubriendo relaciones, y ofreciendo una visualización y comprensión intuitiva, precisa y profunda.

 

CP04 - Identificar debilidades en modelos y conjuntos de datos relacionadas con el sesgo, privacidad y transparencia, equidad, explicabilidad y el cumplimiento de las normativas vigentes sobre Inteligencia Artificial, y ser capaz de desarrollar estrategias para su mitigación.

El Máster en Inteligencia Artificial proporciona una formación avanzada en el diseño, desarrollo e implementación de sistemas inteligentes utilizando para ello un amplio abanico de técnicas que van desde las más fundamentales a las técnicas más sofisticadas relacionadas con el aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo, razonamiento, aprendizaje por refuerzo, grandes modelos de lenguaje y modelos generativos, etc. Los egresados de este máster estarán capacitados para incorporarse a equipos multidisciplinares de desarrollo tecnológico, así como para desempeñar funciones estratégicas en empresas e instituciones orientadas a la transformación digital.

Entre las posibles salidas profesionales del máster, se encuentran perfiles como:

  • Científico/a de Datos (Data Scientist) - Aplica técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para la modelización y análisis predictivo de datos en ámbitos como la salud, la industria o las finanzas.
  • Ingeniero/a de aprendizaje automático (ML Engineer) - Desarrolla y pone en producción modelos de aprendizaje automático, optimizando su rendimiento y escalabilidad. 
  • Arquitecto/a de aprendizaje automático (ML Architect) - Diseña sistemas de aprendizaje automático desde un nivel de abstracción alto así como su integración en la arquitectura general de un sistema software. 
  • Investigador en IA (AI Researcher) - Promueve el avance del conocimiento en técnicas y algoritmos de aprendizaje automático desarrollando nuevos modelos y algoritmos. 
Novedades
Perfil de ingreso

El Máster Universitario en Inteligencia Artificial está especialmente dirigido a estudiantes graduados en Ingeniería Informática, que tendrán acceso directo al Máster. 

También podrán acceder al MIA quienes estén en posesión de otros títulos universitarios en los que hayan adquirido previamente las competencias y formación necesarias. Igualmente, podrán acceder a este Máster quienes estén en posesión de cualquier título de grado sin perjuicio de que en este caso se establezcan los complementos de formación previa que se estimen necesarios.


El perfil de ingreso se establece de manera precisa en la Resolución de 8 de junio de 2009, de la Secretaría General de Universidades (BOE-A-2009-12977):

  • Acceso: Anexo I, apartado 4.2.
  • Competencias: Anexo II, apartado 3.
  • Formación: Anexo II, apartado 5.
  • Los criterios de acceso generales que se aplicarán son los que se indican en el artículo 18 del R.D. 822/2021 en el que se establece que pueden cursar estudios de máster aquellas personas que estén en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), siempre que faculten en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de máster.

 

  • De igual modo, podrán acceder a un máster universitario del Sistema Universitario Español (SUE) las personas que se encuentren en posesión de títulos procedentes de sistemas educativos que no formen parte del EEES, que equivalgan al título de grado, sin necesidad de homologación del título, pero sí de comprobación por parte de la universidad del nivel de formación que implican, siempre y cuando en el país donde se haya expedido dicho título este permita acceder a estudios de nivel de postgrado universitario. En ningún caso el acceso por esta vía implicará la homologación del título previo del que disponía la persona interesada ni su reconocimiento a otros efectos que el de realizar los estudios de máster.

 

  • La lengua vehicular del título será el castellano, por lo que los estudiantes extranjeros no hispanohablantes que no hayan cursado los estudios que facultan para el acceso a la universidad en el sistema educativo español deberán acreditar un nivel de conocimiento B1 o superior de español, de acuerdo con el Marco Europeo Común de Referencia para las Lenguas (MCERL). Dicho nivel podrá acreditarse mediante la presentación de cualquiera de los certificados reconocidos por la Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas (CRUE), por la Asociación de Centros de Lenguas en la Enseñanza Superior (ACLES) o las pruebas de nivel de la UCLM según lo establecido en el Reglamento sobre reconocimiento del dominio de una lengua extranjera para la obtención del título de Grado, de acreditación de una lengua extranjera para el acceso a estudios de Máster universitario que así lo requieran y sobre certificación del nivel MC. La presentación de esta documentación conllevará implícitamente la autorización para su verificación por parte de la UCLM ante las entidades certificadoras. Quedan exceptuados del requisito anterior los estudiantes extranjeros que hayan superado en español los estudios que dan acceso al Máster, en cuyo caso podrán presentar una declaración responsable sobre su dominio de idioma. Este requisito podrá ser sustituido por una entrevista a criterio de la comisión del Máster.

 

  • La comisión académica del máster estudiará los títulos y méritos aportados por los estudiantes interesados en comprobar los requisitos generales de acceso y los requisitos de admisión, y configurará los complementos formativos que pudieran requerirse cursar y superar por cada estudiante de entre las asignaturas recogidas en la siguiente tabla, presentes en el plan de estudios de la titulación de Grado en Ingeniería Informática (BOE-A-2011-359) implantado en ambos centros, según la formación y las competencias adquiridas en las titulaciones de origen. Si los complementos formativos seleccionados excediesen de 12 ECTS, el estudiante interesado/a no podrá acceder al máster. 

 

 CÓD.  Asignatura ECTS                                                                              
42302   Fundamentos de Programación I  6 
42306  Fundamentos de Programación II  6
42312   Estructura de Datos  6
42316  Metodología de la Programación  6
42315  Estadística  6
42319  Bases de Datos  6
42321  Sistemas Inteligentes  6

 

  • La admisión continuará con el procedimiento de selección siguiente, que será similar al del resto de másteres de la UCLM. Se abrirá un proceso de preinscripción, en el que se priorizará a los estudiantes atendiendo a los siguientes criterios:

          - Perfil de adecuación de la formación previa a los contenidos del Máster: 50% 

                  - Titulaciones pertenecientes al ámbito del conocimiento: 20%.  

                  - Expediente académico: 15%  

                  - Otros méritos académicos o de formación (postgrados, otras titulaciones, publicaciones, etc): 5%

                  - Experiencia profesional: 5%

                  - Dominio de lengua inglesa: 5% (máxima puntuación con C1 o superior; mitad de la puntuación B2; 0 puntos en otro caso)

Acceso y matrícula

La  SOLICITUD DE PREINSCRIPCIÓN se realizará exclusivamente on-line. Antes de iniciar la preinscripción en este Máster, por favor, consulta atentamente el siguiente documento de ayuda:

 

INSTRUCCIONES PARA LA PREINSCRIPCIÓN DE MÁSTER EN EL CURSO 2025/26

MÁSTER UNIVERSITARIO UCLM - 2025/26

 

FASES DEL PROCESO DE PREINSCRIPCIÓN/ADMISIÓN/MATRÍCULA

1-INFORMACIÓN PREVIA:

Revisa la web del Máster en el que estés interesado/a. Apartados recomendados: Acceso y Matrícula, Perfil de Ingreso, Plan de estudios…

2-SOLICITUD PREINSCRIPCIÓN

Accede a la aplicación web de Preinscripción para cumplimentar tu solicitud, donde podrás consultar las instrucciones facilitadas para este proceso y la documentación requerida para el acceso al Máster deseado. En la aplicación encontrarás también la opción para descargar modelos de documentación requerida e información de interés

Estado solicitud preinscripción: INICIAL

3-CONFIRMACIÓN

Cumplimentada y revisados los datos, asegúrate de ‘Confirmar’ la solicitud y adjuntar la documentación requerida en la solicitud

Estado solicitud preinscripción: CONFIRMADA

4-REVISIÓN

La solicitud, una vez confirmada, será revisada por la UGAC del campus que hayas seleccionado para la impartición del Máster

Estado solicitud preinscripción: PENDIENTE REVISIÓN

4.1-SUBSANACIÓN (Si procede)

En el caso de que la solicitud no esté correcta o falte documentación, se notificarán en tu correo electrónico los aspectos a subsanar para que tu solicitud de preinscripción sea validada

Estado solicitud preinscripción: PENDIENTE DE DOCUMENTACIÓN

5-VALIDACIÓN

Si todo está correcto conforme a lo requerido, la UGAC validará tu solicitud. En este momento la solicitud será valorada por la Comisión Académica del Máster según los criterios de admisión definidos en la web del título (Apartado: ‘Perfil de ingreso’)

Estado solicitud preinscripción: VALIDADA

6-RESOLUCIÓN

Tu solicitud será resuelta dentro de los plazos de admisión indicados en la web del Máster (Apartado: ‘Acceso y Matrícula’)

Estado solicitud preinscripción: ADMITIDA

7-CITA AUTOMATRÍCULA

Una vez ADMITIDO/A en el Máster, recibirás una notificación en el correo electrónico detallado en la solicitud, con el plazo asignado (cita de automatrícula) para que puedas realizar la Automatrícula on-line

Estado solicitud preinscripción: MATRICULADA

8-PRESENTACIÓN DOCUMENTACIÓN

La matrícula formalizada quedará pendiente de presentar en la UGAC del Campus correspondiente, antes del 31 de octubre de 2025, los originales y copias de los documentos incluidos en tu Preinscripción, a fin de comprobar la veracidad de los datos de acceso. En caso contrario, la matricula se anulará de oficio

9-INICIO CLASES

La fecha de inicio de las clases y horarios serán actualizados en el apartado ‘Organización docente’ de la web del Máster

10-INCIDENCIAS

Consulta a través de CAU cualquier incidencia relacionada con el proceso Preinscripción/Matrícula de Máster en la UCLM (Tu duda/consulta será registrada y recibirás respuesta lo antes posible).

 

INFORMACIÓN DE INTERÉS

 

INFORMACIÓN ESPECÍFICA DEL MÁSTER

Plan de estudios
Organización docente
Apoyo y Orientación
Prácticas externas e instituciones

Las prácticas externas en empresas e instituciones permiten al estudiante conocer la realidad empresarial y laboral de su entorno, dentro de sus respectivas profesiones y le facilita la transición al mercado de trabajo.

La UCLM cuenta con el Centro de Información y Promoción de Empleo (CIPE) que ayuda a nuestros estudiantes y egresados a preparar su entrada en el mercado de trabajo mediante el desarrollo de competencias, los contactos con empresas e instituciones y la utilización de las herramientas adecuadas.

Por último, la UCLM cuenta con el programa UCLMEmprende cuyo objetivo es el fomento del emprendimiento entre estudiantes y egresados.

El plan de estudios del MIA contempla la posibilidad de que el estudiante realice de forma optativa unas prácticas en empresa de 6 ECTS en el segundo semestre.