Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras de UNIR

Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al sector Energético y de las Infraestructuras, oficial y 100% online, te formará como un profesional capaz de aplicar soluciones de Inteligencia Artificial a los problemas de control, optimización y planificación surgidos dentro de este entorno empresarial.

INICIO: Flexible
DURACIÓN: 1 año
HORAS LECTIVAS: 60

INICIO: MARZO 2024

OBJETIVOS

El Máster en Inteligencia Artificial aplicada al sector Energético y de las Infraestructuras, oficial y 100% online, te formará como un profesional capaz de aplicar soluciones de Inteligencia Artificial a los problemas de control, optimización y planificación surgidos dentro de este entorno empresarial.

Diseñado por UNIR, la Universidad Rey Juan Carlos y la Universidad de Alcalá, este título te ayudará a identificar y aplicar los algoritmos de inteligencia artificial más adecuados para resolver problemas complejos en el sector de las energías renovables, las infraestructuras y las ciudades inteligentes, entre otras.

Adquiere un perfil profesional altamente demandado por el sector empresarial, donde, según el 2020 Emerging Jobs Report de LinkedIn, las ofertas de empleo crecen anualmente más del 74%.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

El perfil recomendado de ingreso corresponde al de un estudiante que, cumpliendo los requisitos de acceso establecidos, muestre interés por la aplicación de la Inteligencia Artificial en los ámbitos de la energía e infraestructuras. Concretamente, el presente máster está dirigido tanto a profesionales relacionados con las áreas de energía e infraestructuras inteligentes que deseen completar su formación tecnológica con la aplicación práctica de técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial en dichos dominios, como a aquellos titulados de las áreas de tecnologías de la información que quieran ampliar su capacitación profesional y optar a las ofertas laborales de los sectores de la energía e infraestructuras inteligentes. Además, se recomienda que el estudiante posea unas aptitudes que le permitan integrar y relacionar sus conocimientos previos con los que desarrollará en el título:

Capacidad de abstracción, análisis, síntesis y razonamiento lógico.
Poseer capacidad de percepción y atención.
Disponer de sentido práctico de la organización.
Actitud y motivación de esfuerzo activo y autodisciplina.

REQUISITOS

De acuerdo con el artículo 16 del Real Decreto 1393/2007 del 29 de octubre sobre Organización de las Enseñanzas Universitarias Oficiales, modificado por el Real Decreto 861/2010 de 2 de julio, para el acceso a las enseñanzas oficiales de este máster se requerirá:

Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de máster.
Para los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al Espacio Europeo de Educación Superior sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes a títulos universitarios oficiales españoles y que facultan en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de máster.
En concreto, para acceder al Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras se requiere que los estudiantes que accedan al máster cumplan con el perfil competencial establecido que se obtendría mediante al menos uno de los siguientes requisitos:

Estén en posesión de alguno de los títulos considerados como afines al título, es decir, sean titulados universitarios en Informática, Telecomunicaciones, Ingeniería Industrial y Matemáticas u otras titulaciones del área de ciencias o ingeniería siempre que se pueda comprobar que su plan de estudios incluya al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con la programación de ordenadores y al menos 12 créditos de asignaturas relacionados con álgebra y estadística; en estos casos el estudiante deberá entregar información que demuestre que se han cursado y superado las materias que permiten adquirir un perfil competencial similar al de las titulaciones mencionadas. La Comisión de Coordinación Académica Interuniversitaria, encargada de supervisar el procedimiento de admisión, determinará si el título aportado cumple este requisito.

TITULACIÓN

Titulación oficial universitaria expedida por UNIR y reconocida por el Ministerio de Educación

TEMARIO

Primer cuatrimestre (30 ECTS)
Soluciones Tecnológicas en Energía e Infraestructuras 6
Aprendizaje Automático 6
Búsqueda y Optimización 6
Razonamiento y Planificación 6
Sistemas Autónomos y Multiagente 6

Segundo cuatrimestre (30 ECTS)
Aprendizaje Profundo para Percepción y Control 6
Asignatura optativa 6
Seminarios sobre Investigación en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras 6
Trabajo Fin de Máster 12

COMPETENCIAS

El fin de este Máster Universitario en Inteligencia Artificial para el Sector de la Energía y las Infraestructuras es formar a profesionales para que sean capaces de:

Liderar procesos de transformación digital en el sector de la energía y las infraestructuras mediante tecnologías habilitadoras clave como la Inteligencia Artificial.
Dirigir proyectos de Inteligencia Artificial en el sector, con puestos como CTO, CIO o CAIO (Chief AI Officer).
Actuar como consultor en empresas inversoras en desarrollo de IA para la energía y las infraestructuras.
Orientar su carrera al mundo académico de la investigación y la docencia a través de un doctorado.
Llevar a cabo tareas como Ingeniero de Datos o Analista de Datos (con los Cursos Universitarios Avanzados en IA y Data Engineering y Data Analyst para la IA).

PROFESORADO

Profesores

Antonio Jesús Fernández García
Doctor en Informática por la Universidad de Almería. Investigador Colaborador en UEX y UAL. Ha publicado más de 15 artículos en revistas y congresos científicos y ha participado en más de 10 proyectos y contratos de investigación.

María Eugenia Pérez Pons
Analista de datos en lKEA con experiencia en diferentes multinacionales. Ha colaborado con el Fondo de Capitalización y Desarrollo de las Naciones Unidas para Asia. Ha participado en diferentes proyectos regionales, nacionales y europeos de I+D.

Alberto Fernández Gil
Es profesor en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España) desde el año 2000 y Titular de Universidad del área de Ciencia de la Computación e IA desde el año 2017. Ha sido Subdirector de Calidad y Planes de Estudio de la ETSII (URJC).

José Felipe Ortega Soto
Es Profesor Contratado Doctor del área de Ingeniería Telemática, en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación de la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España). Coordinador del Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos

Holger Billhardt
Es profesor en la Universidad Rey Juan Carlos desde el año 2001 y Catedrático del área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial desde el año 2018.

Joaquín Arias
Joaquín Arias es profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad Rey Juan Carlos y colabora con IMDEA Software Institute y University of Texas at Dallas. Es Doctor en Informática (2020) y Arquitecto (2002) por la UPM.

Marin Lujak
Marin Lujak es Investigador Distinguido en la Universidad Rey Juan Carlos, como parte de la iniciativa de excelencia Beatriz Galindo del Ministerio de Universidades. Doctor en Ingeniería de Organización (2010), Universidad de Roma Tor Vergata.

Sascha Ossowski
Es Catedrático del área de Ciencias de la Computación e IA en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid, España), donde dirige el Centro de Investigación para las Tecnologías Inteligentes de la Información y sus Aplicaciones (CETINIA) desde 2008.

Laura María Cornejo Bueno
Laura es profesora ayudante doctor en la Universidad de Alcalá. Doctora Cum Laude por la Universidad de Alcalá en 2018, y reconocida con el premio extraordinario de doctorado de la Universidad de Alcalá en 2019.

Iván Bernabé Sánchez
Doctor en Ingeniería Telemática por la Universidad Carlos III de Madrid. Colabora con los grupos de investigación GIA de la Universidad Rey Juan Carlos y con el grupo Pervasive de la Universidad Carlos III de Madrid.

Ignacio Valiente Blanco
D. Ignacio Valiente es doctor en Ingeniería Mecánica y Organización Industrial por la Universidad Calor III de Madrid (2013). Su actividad investigadora se centra en nuevos sistemas en energía renovables y sistemas magneto-mecánicos.

Enrique Caño Marín
Enrique Caño es IT Product Manager en una multinacional farmacéutica. Profesor asociado en Ciencias de la computación en la UAH. Como investigador, ha publicado diferentes artículos científicos en revistas internacionales de alto impacto.

MÁS DETALLES

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