III. Otras disposiciones. UNIVERSIDADES. Planes de estudios. (BOE-A-2024-10571)
Resolución de 6 de mayo de 2024, de la Universidad Pompeu Fabra, por la que se publican planes de estudios de Máster Universitario.
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BOLETÍN OFICIAL DEL ESTADO
Núm. 127
Sábado 25 de mayo de 2024
Sec. III. Pág. 59880
las otras universidades miembros del consorcio (Italia, Países Bajos, y Eslovenia). Para el
segundo año, pueden elegir entre todas las universidades miembros del consorcio.
2. Rama a la que se adscribe el título.
Ingeniería y Arquitectura.
3.
Créditos de Formación Obligatoria. Distribución en asignaturas.
Módulo Obligatorio
Universitat Pompeu Fabra.
Asignatura
Carácter
Créditos
Sistemas Autónomos/Autonomous Systems.
OB
6
Razonamiento Simbólico/Symbolic Reasoning.
OB
6
Introducción al Aprendizaje Automático/Introduction to Machine Learning.
OB
6
Interacción en Lenguaje Natural/Natural Language Interaction.
OB
6
Aprendizaje por refuerzo/Reinforcement Learning.
OB
6
Metodología de Investigación/Research Methodology.
OB
5
Estudios Críticos de Datos/Critical Data Studies.
OB
5
Temas Avanzados en Sistemas Inteligentes/Advanced Topics on Intelligent Systems.
OB
5
OB
6
Inteligencia Artificial/Artificial Intelligence.
OB
6
Visión y percepción/Vision and Perception.
OB
6
Programación de Robots/Robot Programming.
OB
3
Robótica I/Robotics I.
OB
6
Seminario en Inteligencia Artificial y Robótica/Seminars in AI and Robotics.
OB
3
OB
6
Seguridad y Privacidad del Aprendizaje Automático/Security and Privacy of Machine
Learning.
OB
6
Computación natural/Natural Computing.
OB
6
Seminario de Ciberseguridad e IA/Cyber Security and AI Seminar.
OB
6
Filosofía y Ética para la Computación y las Ciencias de la Información/Philosophy
and Ethics for Computing and Information Science.
OB
3
Criptografia Aplicada/Applied Cryptografhy.
OB
6
Big Data/Big Data.
OB
6
Aprendizaje Automático para la Ciencia de Datos 1/Machine Learning for Data Science 1.
OB
6
Proyecto en Ciencia de Datos/Data Science Project.
OB
6
Aprendizaje Automático para la Ciencia de Datos 2/Machine Learning for Data Science 2.
OB
6
Aprendizaje Profundo/Deep Learning.
OB
6
Extracción y Recuperación de la Información en la Web/Web Information Extraction
and Retrieval.
OB
6
OB
30
Università di Roma La Sapienza. Interacción Humano-Robot/Human-Robot Interaction.
Radboud University Nihmegen. Aprendizaje Automático en la Pràctica/Machine Learning in Practice.
University of Ljubjana.
Trabajo Fin de Máster/Master’s
Trabajo Fin de Máster/Master’s Thesis.
Thesis.
cve: BOE-A-2024-10571
Verificable en https://www.boe.es
Total créditos a cursar de formación obligatoria: 90 (30 ECTS en la UPF y el resto a
cursar en una de las universidades del consorcio).
Núm. 127
Sábado 25 de mayo de 2024
Sec. III. Pág. 59880
las otras universidades miembros del consorcio (Italia, Países Bajos, y Eslovenia). Para el
segundo año, pueden elegir entre todas las universidades miembros del consorcio.
2. Rama a la que se adscribe el título.
Ingeniería y Arquitectura.
3.
Créditos de Formación Obligatoria. Distribución en asignaturas.
Módulo Obligatorio
Universitat Pompeu Fabra.
Asignatura
Carácter
Créditos
Sistemas Autónomos/Autonomous Systems.
OB
6
Razonamiento Simbólico/Symbolic Reasoning.
OB
6
Introducción al Aprendizaje Automático/Introduction to Machine Learning.
OB
6
Interacción en Lenguaje Natural/Natural Language Interaction.
OB
6
Aprendizaje por refuerzo/Reinforcement Learning.
OB
6
Metodología de Investigación/Research Methodology.
OB
5
Estudios Críticos de Datos/Critical Data Studies.
OB
5
Temas Avanzados en Sistemas Inteligentes/Advanced Topics on Intelligent Systems.
OB
5
OB
6
Inteligencia Artificial/Artificial Intelligence.
OB
6
Visión y percepción/Vision and Perception.
OB
6
Programación de Robots/Robot Programming.
OB
3
Robótica I/Robotics I.
OB
6
Seminario en Inteligencia Artificial y Robótica/Seminars in AI and Robotics.
OB
3
OB
6
Seguridad y Privacidad del Aprendizaje Automático/Security and Privacy of Machine
Learning.
OB
6
Computación natural/Natural Computing.
OB
6
Seminario de Ciberseguridad e IA/Cyber Security and AI Seminar.
OB
6
Filosofía y Ética para la Computación y las Ciencias de la Información/Philosophy
and Ethics for Computing and Information Science.
OB
3
Criptografia Aplicada/Applied Cryptografhy.
OB
6
Big Data/Big Data.
OB
6
Aprendizaje Automático para la Ciencia de Datos 1/Machine Learning for Data Science 1.
OB
6
Proyecto en Ciencia de Datos/Data Science Project.
OB
6
Aprendizaje Automático para la Ciencia de Datos 2/Machine Learning for Data Science 2.
OB
6
Aprendizaje Profundo/Deep Learning.
OB
6
Extracción y Recuperación de la Información en la Web/Web Information Extraction
and Retrieval.
OB
6
OB
30
Università di Roma La Sapienza. Interacción Humano-Robot/Human-Robot Interaction.
Radboud University Nihmegen. Aprendizaje Automático en la Pràctica/Machine Learning in Practice.
University of Ljubjana.
Trabajo Fin de Máster/Master’s
Trabajo Fin de Máster/Master’s Thesis.
Thesis.
cve: BOE-A-2024-10571
Verificable en https://www.boe.es
Total créditos a cursar de formación obligatoria: 90 (30 ECTS en la UPF y el resto a
cursar en una de las universidades del consorcio).
