Máster Universitario en Inteligencia Artificial e Ingeniería Computacional
El programa de máster en Inteligencia Artificial e Ingeniería Computacional está diseñado como puente hacia la investigación e innovación.
Al combinar las capacidades de razonamiento de la Inteligencia Artificial con la sólida modelización de la Ingeniería Computacional, este programa prepara a los titulados para afrontar los retos tecnológicos y científicos de nuestro tiempo.
El plan de estudios trasciende las fronteras tradicionales, integrando conocimientos de estadística, ingeniería, inteligencia artificial, supercomputación... Este enfoque interdisciplinario no es meramente teórico; es la misma base que condujo a los Premios Nobel de Física y Química de 2024, lo que pone de relieve el papel fundamental de los modelos computacionales y la inteligencia artificial en la ciencia moderna.
El programa se imparte en inglés para mejorar su proyección, y las capacidades comunicativas de sus estudiantes.
Para cualquier duda sobre esta titulación escribir al profesor Javier Resano, presidente de la comisión de la titulación: jresano@unizar.es
Este máster no solo te dota de las herramientas para desarrollar algoritmos inteligentes avanzados, sino que te enseña a diseñar, simular y optimizar la infraestructura computacional necesaria para resolver problemas complejos del mundo real. Además pone el foco en comprender a fondo los sesgos y limitaciones de la Inteligencia Artificial, ya que solo desde el pensamiento crítico y la responsabilidad ética se pueden diseñar soluciones tecnológicas que sean verdaderamente seguras, justas y confiables en el mundo real.
Algunos puntos a destacar son:
- Alcance internacional: Se imparte en inglés para potenciar su alcance internacional y las habilidades comunicativas de los estudiantes. (Se requiere un nivel B2 de inglés o equivalente).
- Ecosistema de investigación: Todos los miembros del cuerpo docente son investigadores de prestigio internacional. Todos los grupos de investigación ofrecerán prácticas o proyectos de tesis de máster relacionados con temas de investigación de vanguardia en Inteligencia Artificial e Ingeniería Computacional
- Alianzas estratégicas con las empresas tecnológicas: Fuertes vínculos con las empresas del clúster tecnológico de Aragón. Los clústeres tecnológicos aragoneses IDiA (Investigación, Desarrollo e Innovación en Aragón) y TECNARA (Empresas de TIC, Electrónica y Telecomunicaciones de Aragón) han declarado que este máster es una iniciativa crucial para satisfacer la creciente demanda de expertos en Inteligencia Artificial e Ingeniería Computacional . El máster se beneficiará de su compromiso de colaborar mediante prácticas, conferencias o la supervisión de tesis de máster.
Salidas profesionales
Este máster está diseñado para que sus egresados estén preparados para integrarse en empresas o instituciones dedicadas a la investigación, el desarrollo o la innovación en el ámbito de la Inteligencia Artificial y/o la Ingeniería Informática. Según el Barómetro Internacional de la Innovación, este perfil es actualmente uno de los más demandados en el mercado profesional de la I+D+i.
Este enfoque se ve confirmado por el apoyo explícito a esta titulación expresado por los clústeres tecnológicos aragoneses IDiA (Investigación, Desarrollo e Innovación en Aragón) y TECNARA (Empresas de TIC, Electrónica y Telecomunicaciones de Aragón), que, junto con los centros de investigación, serán los principales destinos de los titulados.
Acceso y admisión
El perfil recomendado son estudiantes graduados en titulaciones de Ingeniería y Arquitectura o Ciencias, con buena base en matemáticas, física, estadística y programación, y nivel B2 de inglés.
Los requisitos de admisión para este programa de máster están dirigidos a titulados universitarios en las áreas de «Ingeniería y Arquitectura» y «Ciencias», o en campos relacionados, que puedan acreditar como mínimo:
18 créditos ECTS (o experiencia laboral equivalente, u otros tipos de formación) en asignaturas de Matemáticas, Física y Estadística.
6 créditos ECTS completados (o experiencia laboral equivalente, u otros tipos de formación) en asignaturas de Programación Informática.
Nivel B2 de dominio del inglés o equivalente según el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas. Quienes tengan el inglés como lengua materna, o cuyos estudios previos al máster se hayan impartido íntegramente en inglés, están exentos de este requisito.
Plan de estudios
El programa de máster ofrece un plan de estudios muy flexible que comprende 60 créditos, de los cuales solo 18 corresponden a contenidos obligatorios. Estos contenidos son la base de la titulación, y a partir de ellos, los estudiantes pueden elegir las asignaturas que más les interesen de entre una amplia oferta de optativas (20 cada curso académico) y seguir profundizando en esos temas a través de prácticas, en empresas o grupos de investigación y su trabajo fin de máster.
El plan de estudios se organiza en cuatro bimestres a lo largo de un único curso académico:
- Primer bimestre: 18 créditos obligatorios que proporcionan la base necesaria para abordar conceptos avanzados en Inteligencia Artificial e Ingeniería Computacional.
- Segundo y tercer bimestres: 30 créditos de asignaturas optativas que se elegirán entre las 20 asignaturas optativas que ofrece el programa de estudios, las asignaturas interdisciplinarias que ofrece la Universidad o hasta 6 créditos de prácticas profesionales o de investigación.
- Cuarto bimestre: Trabajo de fin de máster (12 ECTS).
Descripción de los contenidos de las asignaturas obligatorias:
- Data Science (6 créditos): Preparación de los datos: visualización, reducción dimensional, sesgos, varianza, limpieza de espurios, etc. Contraste de hipótesis. Modelización. Validación. Métricas de rendimiento. Inferencia bayesiana. Herramientas para el procesado y análisis de grandes volúmenes de datos.
- Artificial Intelligence (6 créditos): Algoritmos de búsqueda. Algoritmos de optimización. Toma de decisiones. Aprendizaje supervisado y no supervisado. Aprendizaje por refuerzo. Aprendizaje profundo.
- Computational Engineering (6 créditos): Ecuaciones diferenciales de la Ciencia y la Ingeniería. Discretización espacial y temporal. Métodos de solución. Modelos de Orden Reducido.
- Contenidos trasversales para las tres asignaturas: en las tres asignaturas se estudiarán las plataformas hardware, entornos de desarrollo y bibliotecas más adecuadas, se analizarán los aspectos éticos y legales relacionados, y se evaluará la sostenibilidad y la transparencia de las soluciones desarrolladas.
Oferta de optativas para el curso 2026/27 (todas de 3 créditos)
- Acceleration for Artificial Intelligence and Computational Engineering Applications
- Artificial Intelligence for Biomedical Data Analysis and Healthcare Applications
- Artificial Intelligence for Cyber Threat Detection and Defense
- Artificial Intelligence for Spoken Language Communication
- Bayesian Statistics in Artificial Intelligence
- Computational Flow Simulation in Engineering
- Computational Simulation in Solid Mechanics
- Computer Vision
- Data-Centric Visual Generative Artificial Intelligence
- Data Engineering
- Decision making and reinforcement learning
- Environmental Computational Fluid Dynamics
- Industrial Computational Fluid Dynamics
- Multiscale and Multiphysics simulation
- Natural Language Processing with Language Models
- Optimization Methods
- Reduced Order Modeling and Digital Twins
- Reliable and Interpretable Machine Learning: looking into the black box
- Scientific Artificial Intelligence
- Supercomputing
- Scientific Artificial Intelligence
- Multiscale and Multiphysics simulation
- Reduced Order Modeling and Digital Twins
Optativas adicionales planificadas para el curso 2027/28 (todas de 3 créditos)
Las siguientes optativas no se imparten en el curso 26/27, pero si el estudiante está interesado en las temáticas, a través del coordinador de la titulación se puede contactar con el profesorado para realizar prácticas, o el TFM en temas relacionados.
- Efficient Edge Computing and Smart Sensing
- Knowledge-based Artificial Intelligence
- Recommender Systems