Módulo I: Metodología de Investigación
Metodología de Investigación:
Redacción y desarrollo de proyectos en el ámbito específico de la especialidad. El curso revisa el contexto, las habilidades y la metodología en investigación, e introduce los aspectos esenciales para tener éxito en la redacción de propuestas e informes de investigación.
Módulo II: Sistemas Inteligentes Interactivos
Sistemas Autónomos:
Materias sobre la actuación autónoma de agentes inteligentes y, en particular, sobre los métodos para el desarrollo de agentes capaces de tomar sus propias decisiones en ámbitos reales o simulados.
Interacción en Lenguaje Natural:
Métodos y herramientas actuales de interacción hombre-máquina por medio del lenguaje natural escrito.
Robótica Móvil:
Toda una serie de temas relacionados con la incorporación de capacidades inteligentes en robots móviles.
Aprendizaje Automático:
Modelos y algoritmos de aprendizaje supervisados y no supervisados. Modelos y algoritmos de interacción.
Inteligencia de la Web:
Integración de técnicas inteligentes e interactivas para acelerar la recuperación de información y mejorar la colaboración con los usuarios de la web.
Módulo IV: Proyecto de Investigación
Proyecto de Investigación:
El alumno puede optar entre los temas ofrecidos en los diversos campos de investigación cubiertos por el máster. Más concretamente y con el fin de valorar la adquisición de las competencias asociadas al título, cubrirá una de las áreas de investigación del MIIS. En el trabajo se valorará la capacidad para redactar y desarrollar proyectos en el ámbito de una especialidad así como el hecho de tener una visión conjunta de los correspondientes campos de investigación y conocer sus logros y sus déficits para poder dibujar agendas de investigación y desarrollo, participar en foros de discusión, contribuir en revistas y conferencias de la especialidad, etc.
Asignaturas optativas (10 créditos ECTS)
Módulo III: Aprendizaje, Cognición y Aspectos Hombre-Máquina en Sistemas Interactivos Inteligentes
Temas Avanzados en IIS:
Tópicos avanzados en los temas del máster: interacción, inteligencia y aprendizaje.
Diseño de Algoritmos:
Estudio de varias clases de problemas y de los algoritmos desarrollados para resolverlos de manera eficiente. Complejidad y evaluación empírica de algoritmos.
Reconocimiento de Patrones:
Métodos estadísticos de aprendizaje supervisado. Teoría y práctica