El título de Graduado/a en Inteligencia Artificial proporciona la formación amplia, profunda y multidisciplinar que necesitan los y las profesionales de este ámbito y que resulta imprescindible para construir con éxito los servicios y aplicaciones inteligentes que están teniendo un impacto tan importante en nuestras vidas a todos los niveles.
Duración:
4 años académicos
Código RUCT: 2504532
Número plazas: 50
Decano/a o director/a del centro:
JULIA GONZALEZ ALVAREZ
julia.gonzalez [at] usc.es
Coordinador-a del título:
Alberto Jose Bugarin Diz
alberto.bugarin.diz [at] usc.es
Lenguas de uso:
Gallego, Castellano
Nivel MECES: 2
Universidad coordinadora:
Universidad de Santiago de Compostela
Universidad(es) participante(s):
Universidad de Santiago de Compostela
Universidad de A Coruña
Universidad de Vigo
Fecha de la autorización de implantación del título por la Xunta de Galicia:
Orde do 27/07/2022 (DOG do 10/08/2022)
Fecha de publicación en el BOE:
BOE do 26/04/2023
Fecha de la última acreditación:
27/06/2022
Se trata de una titulación interuniversitaria de cuatro cursos (240 ECTS), coordinada por la USC, en la que las materias de los dos primeros cursos son comunes a las tres universidades. En tercero y cuarto, en la USC desarrollamos la orientación en Tecnologías Inteligentes.
La orientación en TECNOLOGÍAS INTELIGENTES es multidisciplinar, e integra elementos propios de:
- tecnologías de información de vanguardia: Internet de las cosas, computación de altas prestaciones o computación en la nube, ...
- modelos de inteligencia artificial
- modelos naturales de inteligencia y de comportamiento (en particular humanos) procedentes de la neurociencia, psicología o lógica.
El impacto de la IA está siendo tan grande, que no hay ningún ámbito social ni económico al que resulte ajeno, por lo que en la formación de una graduada o graduado en IA debe haber una buena base jurídica, ética y socioeconómica. Finalmente, muchas de las oportunidades y modelos de negocio basados en IA están por desarrollarse, por lo que es muy importante que los/as futuros/as especialistas en IA tengan también una formación orientada al emprendimiento. Por que no crear tu propia empresa? Te ayudaremos a hacerlo si esa es tu ambición.
La orientación en TECNOLOGÍAS INTELIGENTES incluye el módulo profesional, con una duración de un cuadrimestre completo, en el que realizaréis proyectos integradores de varias disciplinas, resolveréis retos propuestos por entidades y empresas externas, desarrollaréis habilidades de comunicación e interpersoles, definiréis proyectos de emprendimiento y podéis doblar la duración de las prácticas profesionales externas obrigatorias.
El título se estructura de forma que los contenidos de los dos primeros cursos son comunes a las tres universidades y en los dos últimos cursos cada universidad desarrolla un itinerario propio que incluye una serie de optativas vinculadas:
Itinerario USC: Tecnologías Inteligentes
Este itinerario se conforma con 120 créditos diferenciados en 3º y 4º curso, en los que 114 créditos son optativos vinculados al itinerario (OPV) y el alumnado tendrá que cursar 6 créditos optativos (OP) adicionales para los que podrá optar por ampliar las Prácticas externas o elegir la optatividad abierta
Itinerario UDC: Sociedad y Empresa Inteligentes
En este itinerario el alumnado deberá cursar 120 créditos repartidos entre 3º y 4º curso, a razón de 106,5 créditos optativos vinculados al propio itinerario (OPV) y 13,5 créditos optativos (OP). En el cuarto curso del itinerario se ofertan dos modalidades: un módulo transversal de formación académica y un módulo transversal de formación dual. La formación dual contempla la adquisición de una serie de competencias a través de la formación directa en empresas, en coordinación con la Universidad y con un seguimiento personalizado por parte de dos tutores: el académico y el empresarial. El alumnado matriculado en formación dual cursará 48 de 60 créditos ECTS en la empresa, incluyendo todos los créditos optativos en una materia de Prácticas Externas II. El alumnado matriculado en formación académica tendrá que elegir 3 materias optativas entre una oferta de 9 asignaturas.
Itinerario UVIGO: Sistemas de Información Inteligentes
Este itinerario se conforma con 120 créditos diferenciados en 3º y 4º curso, en los que 108 créditos son optativos vinculados al itinerario (OPV) y el alumnado tendrá que elegir 12 créditos optativos (OP) (2 materias) de entre una oferta anual de 4 materias.
1.- El alumnado de primer curso por primera vez a tiempo completo tiene que matricular 60 créditos.
Un 15% del alumnado podrá cursar estudios a tiempo parcial (30 créditos).
2.- Continuación de estudios : libre con un máximo de 75 créditos.
Además de la jornada de acogida y presentación, se ofrece una atención continuada en cada centro. Las direcciones o decanatos de los centros y sus servicios administrativos están accesibles a diario para cualquier consulta de ámbito académico que afecte a sus estudios. Los/as coordinadores/as de los títulos son el enlace natural con el alumnado para apoyo y orientación relacionada con los estudios de grado o máster. Cada centro dispone de pantallas informativas donde se distribuye información de interés (anuncios, becas, empleo, jornadas, conferencias, etc.). Otros medios de información son los tableros, donde se publican horarios de clases, exámenes y otros anuncios (normativas, programas de movilidad, prácticas en empresa, etc.).
La página web de cada centro se mantiene permanentemente actualizada como referencia básica de información, en la que se pueden consultar horarios de actividades académicas, calendarios de evaluación, programas de asignaturas, horas de tutoría del profesorado, actividades extraordinarias, normativa, etc. También dentro del campus virtual de cada universidad se habilitan aulas virtuales específicas para coordinación de los títulos, y que son un punto de encuentro entre profesorado y alumnado.
La USC tiene un programa de alumnos tutores para las titulaciones de grao, de forma que alumnos de últimos cursos, despues de una formación que les facilita la Universidad, realizan tareas de orientación a los alumnos que inician los estudios.
Información programa alumnos tutores:
Cuando se produzca la suspensión de un Título oficial, la USC garantiza el adecuado desarrollo efectivo de las enseñanzas que hubieran iniciado sus estudiantes hasta su finalización. Para ello, el Consejo de Gobierno aprueba los criterios relacionados, entre otros, con:
• La admisión de matrículas de nuevo ingreso en la titulación.
• La supresión gradual de la impartición de la docencia.
• Si el título extinguido es sustituido por otro similar (modificando la naturaleza del título), fija las condiciones que facilitan a los/las estudiantes la continuidad de estudios en el nuevo título y las equivalencias entre las materias de uno y otro plan.
Los generales para las titulaciones de grado.
No se contemplan condiciones ni pruebas de acceso especiales
A ETSE conta con espazos de docencia no Campus Vida da USC, no propio edificio da ETSE, no Monte da Condesa e no Aulario de IA, ubicado no Edificio Emprendia. A docencia expositiva e interactiva do GrIA impártese na súa totalidade neste último Edificio, ubicado na zona da Cidade da Saúde, moi próximo ao edificio principal da ETSE. O modelo de docencia interactiva realízase en espazos versátiles nos que o estudantado traballa co seu propio equipo portátil. Adicionalmente, a ETSE dispón doutros servizos como a Biblioteca, o Salón de Actos e aulas e zonas de traballo de acceso libre tanto para traballo autónomo individual como en grupo.
El Grado en Inteligencia Artificial (GrIA) hace frente al reto de formar profesionales, con capacidades, conocimientos y habilidades que les permitan crear nuevas aplicaciones o servicios inteligentes o aportar innovaciones valiosas con el uso adecuado, profesional y responsable de la inteligencia artificial.
- Que los estudiantes demuestren poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar la un nivel que, aunque se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vangarda de su campo de estudio
- Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
- Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
- Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
- Que los estudiantes desarrollen aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, y desarrollar modelos, aplicaciones y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial, identificando objetivos, prioridades, plazos recursos y riesgos, y controlando los procesos establecidos.
- Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad.
- Capacidad para diseñar y crear modelos y soluciones de calidad basadas en Inteligencia Artificial que sean eficientes, robustas, transparentes y responsables
- Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial.
- Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y técnicas de inteligencia artificial.
- Capacidad para utilizar los conceptos y métodos matemáticos que puedan plantearse en la modelización y resolución de problemas de inteligencia artificial.
- Capacidad para utilizar los conceptos y métodos de la probabilidad, la estadística y la optimización, para modelizar y resolver problemas de inteligencia artificial.
- Capacidad para resolver problemas de inteligencia artificial que precisen algoritmos, desde su diseño e implementación hasta su evaluación.
- Conocer y aplicar al ámbito de la inteligencia artificial las metodologías de la ingeniería de software y del diseño centrado en usuario.
- Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de lógica, gramáticas y lenguajes formales para analizar y mejorar las soluciones basadas en inteligencia artificial.
- Conocer la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos (computador, sistemas operativos y redes de computadores).
- Comprender y aplicar los principios y técnicas básicas de la programación paralela y distribuida para el desarrollo y ejecución eficiente de las técnicas de inteligencia artificial.
- Capacidad para realizar el análisis, diseño, implementación de aplicaciones que requieran trabajar con grandes volúmenes de datos, aplicando arquitecturas hardware/software adecuadas.
- Capacidad para realizar el despliegue en la nube de aplicaciones de inteligencia artificial que se ejecuten de forma eficiente con unos recursos computaciones definidos.
- Comprender las necesidades de captura, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas, entendiendo la heterogeneidad de los datos y las especiales características de este tipo de entornos.
- Conocer las principales plataformas y arquitecturas software para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas.
- Conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas de bases de datos y las bases de datos distribuidas, que permitan su uso adecuado y la implementación sobre ellos de soluciones de Inteligencia Artificial que puedan incluir grandes volúmenes de datos.
- Capacidad para definir e interpretar los fundamentos de las organizaciones, los aspectos básicos de su organización y gestión, el proceso de innovación y su gestión, sus distintas áreas funcionales y su entorno socioeconómico.
- Entender los nuevos modelos de negocio e innovación en el marco de las empresas basadas en la inteligencia artificial y sus tecnologías.
- Capacidad para diseñar y crear modelos de valoración económico-financiera de proyectos empleando herramientas informáticas apropiadas.
- Capacidad para adaptar y aplicar en el ámbito profesional un conjunto significativo de las competencias adquiridas en este título de grado.
- Conocer los fundamentos de los algoritmos de la inteligencia artificial y la optimización, entender su complejidad computacional y saber aplicarlos a la resolución de problemas.
- Conocer los aspectos fundamentales de los algoritmos metaheurísticos y bioinspirados para la resolución de problemas, tener capacidad para aplicarlos y para diseñar nuevos modelos.
- Conocer las técnicas de modelización y representación del conocimiento y su relación con los paradigmas de razonamiento, diseñando soluciones basadas en razonamiento lógico que tengan en cuenta la eficiencia y en las necesidades de los problemas.
- Capacidad para diseñar sistemas basados en conocimiento y de las estrategias de representación y razonamiento aplicadas a diferentes dominios y problemas, descubriendo los problemas básicos que surgen en su construcción.
- Conocer las tecnologías semánticas para el almacenamiento y acceso de grafos de conocimiento y su uso en la resolución de los problemas.
- Conocer los fundamentos de las técnicas de razonamiento aproximado y de toma de decisiones, en ambientes de incertidumbre, seleccionando la más adecuada para la resolución de los problemas.
- Concebir, diseñar, desarrollar y presentar soluciones a problemas de cierta complejidad basadas en inteligencia artificial, afrontando y resolviendo de manera adecuada las dificultades que pudiesen surgir durante su desarrollo.
- Conocer y saber aplicar y explicar correctamente las técnicas de validación de las soluciones de inteligencia artificial.
- Desarrollo de las capacidades adecuadas para realizar un ejercicio original, presentarlo y defenderlo ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto en el ámbito de las tecnologías de Inteligencia Artificial en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.
- Capacidad para comunicar y transmitir sus conocimientos, habilidades y destrezas.
- Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos.
- Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.
- Capacidad para introducir la perspectiva de género en los modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial.
- Capacidad para desarrollar modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial que resulten éticas, no discriminatorias y confiables.
- Capacidad para integrar aspectos jurídicos, sociales, ambientales y económicos inherentes a la inteligencia artificial, analizando sus impactos, y comprometiéndose con la búsqueda de soluciones compatibles con un desarrollo sostenible.
La movilidad de estudiantes se realiza a partir del segundo año de estudios en la titulación, en períodos cuatrimestrales o anuales. La selección de las personas candidatas se lleva a cabo, para cada convocatoria o programa, según la normativa de cada universidad. En la USC, está compuesta por la persona del equipo directivo responsable de programas de intercambio, el/la responsable de la UAGCD y las personas que actúan como coordinadores/as académicos/as, de acuerdo con criterios de baremación, previamente establecidos, que tienen en cuenta el expediente académico, una memoria y, en su caso, las competencias en idiomas que exige la Universidad de destino.
La movilidad está regulada a través del “Reglamento de intercambios interuniversitarios”. A través de la Oficina de Relaciones Exteriores se gestionan programas de intercambio tanto nacionales (SICUE), como europeos (ERASMUS) y extracomunitarios (intercambios con países de América Latina o países de habla inglesa):
El Plan de Estudios de Grado en Inteligencia Artificial incluye el reconocimiento de 6 créditos obligatorios por realización de prácticas externas, que supondrán un total de 150h de trabajo presencial en la organización que oferta las prácticas.
La ETSE cuenta con experiencia de organización y gestión directa de estas prácticas, coordinadas a través de las respectivas Comisiones de Título. El programa de prácticas externas tiene un/a coordinador/a para cada título que es responsable de dinamizar la oferta, supervisar la selección y garantizar su correcto funcionamiento. Los/as coordinadores/as son asistidos/as por un equipo de tutores/as que actúan como interlocutores más directos con las entidades externas y ayudan a los/as estudiantes en lo que es necesario durante la realización de las prácticas
Para la realización de las prácticas, el/la estudiante deberá tener un/a tutor/a externo/a en la empresa y un/a tutor/a académico/a responsable de fijar, en coordinación con el/la tutor/a externo/a, el programa de prácticas de cada estudiante en función de las características del trabajo a desarrollar, realizar el seguimiento y orientación del/de la estudiante durante la realización de las prácticas y la evaluación del/de la estudiante, en función de la memoria de prácticas que éste debe entregar y del informe emitido por el/la tutor/a externo/a.
El itinerario de la USC también contempla una materia de prácticas externas de 6 ECTS que el alumno podrá elegir en concepto de créditos optativos libres de la titulación.
El objetivo del Trabajo de Fin de Grado será la realización por parte del alumnado de un trabajo original donde se pueda verificar la adquisición por parte del alumnado de las destrezas y competencias descritas con anterioridad en los objetivos generales del título de Grado, junto a destrezas específicas de orientación académica, investigadora o profesional.
En función de la tipología de trabajo, las actividades a desarrollar podrán consistir en la realización de una serie de etapas, entre las que se incluyen: Estudio bibliográfico, Definición de objetivos, Planificación, Análisis de alternativas científico- tecnológicas, Diseño e Implementación de Soluciones, Validación y Pruebas, Documentación, Comunicación de Resultados.
|
Indicador |
2022-2023 |
2023-2024 |
|
|---|---|---|---|
|
Oferta |
|||
|
IN01 Plazas ofertadas Número de plazas ofertadas para cada curso académico. Info de la escala: Número entero |
50,0 |
50,0 |
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Matrícula |
|||
|
IN02 Matrícula Número de estudiantes matriculados en un curso académico sin contabilizar los estudantes de programas de movilidad incoming. Info de la escala: Número entero |
54,0 |
102,0 |
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|
IN03 Matrícula de acceso Número de estudiantes que se matriculan en un plan de estudios por primera vez. Incluye el alumnado que traslada su expediente, que accede por validación parcial de estudios extranjeros o que se adapta desde planes en extinción. Info de la escala: Número entero |
54,0 |
55,0 |
|
|
IN04 Matrícula de nuevo ingreso por preinscripción Número de estudiantes que se matriculan en el primer curso de un plan de estudios por primera vez, es decir, sin contar a los estudiantes que acceden a través de validación parcial de estudios extranjeros, traslados o adaptaciones desde planes en extición. Info de la escala: Número entero |
54,0 |
52,0 |
|
|
Perfil de entrada |
|||
|
IN06 Nota media de acceso por preinscripción Nota media de acceso por preinscripción de los estudiantes que inician estudios. Determina el perfil de entrada. Info de la escala: Número racional con dos decimales. El rango va desde 0 hasta el valor máximo que se puede obtener en cada curso académico para la preinscripción (algunos valores históricos han sido 10,00 puntos, 12,00 puntos o 14,00 puntos). |
11,8682 |
12,1825 |
|
|
IN08 Porcentaje de estudiantes extranjeros sobre matriculados Porcentaje de estudiantes extranjeros sobre estudiantes matriculados, sin contabilizar los estudiantes matriculados en programas de movilidad incoming. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
0,0 |
0,0 |
|
|
IN09 Porcentaje de estudiantes nacionales de fuera de Galicia sobre matriculados Porcentaje de estudiantes nacionales de fuera de Galicia sobre estudiantes matriculados, sin contabilizar los estudiantes matriculados en programas de movilidad incoming. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
0,0 |
3,92 |
|
|
Adecuación a la demanda |
|||
|
IN10 Relación de estudiantes preinscritos en 1ª opción matriculados por 1ª vez sobre las plazas ofertadas Número de estudiantes preinscritos en primera opción matriculados por primera vez dividido entra las plazas ofertadas. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
72,0 |
84,0 |
|
|
IN12 Tasa de ocupación Número de estudiantes de nuevo ingreso por preinscripción dividido entre las plazas ofertadas. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
108,0 |
104,0 |
|
Indicador |
2022-2023 |
2023-2024 |
|
|---|---|---|---|
|
Movilidad ajena |
|||
|
IN18 Porcentaje de estudiantes recibidos por la USC de programas de movilidad sobre el total de matriculados Número de estudiantes recibidos en la USC en esa titulación procedentes de otras universidades (programas de movilidad) dividido entre el número de estudiantes matriculados en el título. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
0,0 |
0,0 |
|
Indicador |
2022-2023 |
2023-2024 |
|
|---|---|---|---|
|
Evaluación |
|||
|
IN36 Tasa de evaluación Relación porcentual entre el número total de créditos ordinarios a los que se presentaron los estudiantes y el número total de créditos ordinarios matriculados. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
92,72 |
95,06 |
|
|
Estudiantes por grupo |
|||
|
IN32 Media de alumnos por grupo de docencia interactiva Relación entre el número de alumnos matriculados y el número de grupos de docencia interactiva. Info de la escala: Número racional con dos decimales |
26,8 |
20,68 |
|
|
IN55 Media de alumnos matriculados en asignaturas obligatorias y de formación básica por grupo de teoría (expositivas) Relación entre el número de alumnos matriculados en asignaturas obligatorias, asignaturas de formación básica y el número de grupos de teoría de esas asignaturas. Info de la escala: Número racional con dos decimales |
53,6 |
51,7 |
|
|
Éxito |
|||
|
IN35 Tasa de éxito Relación porcentual entre el número total de créditos ordinarios que superaron los estudiantes y el número total de créditos ordinarios a los que se presentaron. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
86,32 |
92,87 |
|
|
Rendimiento |
|||
|
IN34 Tasa de rendimiento Relación porcentual entre el número total de créditos ordinarios que superaron los estudiantes y el número total de créditos ordinarios en que se matricularon. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
80,04 |
88,29 |
|
|
Satisfacción |
|||
|
IN46 Satisfacción del alumnado con la docencia recibida Valoración media de la encuesta de satisfacción del alumnado con la docencia recibida. Info de la escala: Mínimo 0,00 , máximo 5,00 |
3,86 |
3,97 |
|
|
IN47 Satisfacción del profesorado con la docencia impartida Valoración media de la encuesta de satisfacción del profesorado con la docencia impartida. Info de la escala: Mínimo 0,00 , máximo 5,00 |
4,1481 |
4,1284 |
|
|
IN48 Tasa de respuesta en la encuesta de satisfacción del alumnado con la docencia recibida Porcentaje de respuesta a la encuesta de satisfacción por parte del alumnado. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
41,8182 |
79,8077 |
|
Indicador |
2022-2023 |
|---|---|
|
IN24 Porcentaje de Personal Docente e Investigador (PDI) con sexenios Relación porcentual entre el PDI con sexenios y el PDI total con docencia en el título y que puede tener sexenios. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
83,33 |
|
IN25 Porcentaje de PDI doctor sobre el PDI total Relación porcentual entre el PDI doctor y el PDI total con docencia en el título. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
100,0 |
|
IN26 Porcentaje de PDI funcionario sobre el PDI total Relación porcentual entre el PDI funcionario y el PDI total con docencia en el título. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
62,5 |
Duración:
4 años académicos
Código RUCT: 2504532
Número plazas: 50
Decano/a o director/a del centro:
JULIA GONZALEZ ALVAREZ
julia.gonzalez [at] usc.es
Coordinador-a del título:
Alberto Jose Bugarin Diz
alberto.bugarin.diz [at] usc.es
Lenguas de uso:
Gallego, Castellano
Nivel MECES: 2
Universidad coordinadora:
Universidad de Santiago de Compostela
Universidad(es) participante(s):
Universidad de Santiago de Compostela
Universidad de A Coruña
Universidad de Vigo
Fecha de la autorización de implantación del título por la Xunta de Galicia:
Orde do 27/07/2022 (DOG do 10/08/2022)
Fecha de publicación en el BOE:
BOE do 26/04/2023
Fecha de la última acreditación:
27/06/2022
Se trata de una titulación interuniversitaria de cuatro cursos (240 ECTS), coordinada por la USC, en la que las materias de los dos primeros cursos son comunes a las tres universidades. En tercero y cuarto, en la USC desarrollamos la orientación en Tecnologías Inteligentes.
La orientación en TECNOLOGÍAS INTELIGENTES es multidisciplinar, e integra elementos propios de:
- tecnologías de información de vanguardia: Internet de las cosas, computación de altas prestaciones o computación en la nube, ...
- modelos de inteligencia artificial
- modelos naturales de inteligencia y de comportamiento (en particular humanos) procedentes de la neurociencia, psicología o lógica.
El impacto de la IA está siendo tan grande, que no hay ningún ámbito social ni económico al que resulte ajeno, por lo que en la formación de una graduada o graduado en IA debe haber una buena base jurídica, ética y socioeconómica. Finalmente, muchas de las oportunidades y modelos de negocio basados en IA están por desarrollarse, por lo que es muy importante que los/as futuros/as especialistas en IA tengan también una formación orientada al emprendimiento. Por que no crear tu propia empresa? Te ayudaremos a hacerlo si esa es tu ambición.
La orientación en TECNOLOGÍAS INTELIGENTES incluye el módulo profesional, con una duración de un cuadrimestre completo, en el que realizaréis proyectos integradores de varias disciplinas, resolveréis retos propuestos por entidades y empresas externas, desarrollaréis habilidades de comunicación e interpersoles, definiréis proyectos de emprendimiento y podéis doblar la duración de las prácticas profesionales externas obrigatorias.
El título se estructura de forma que los contenidos de los dos primeros cursos son comunes a las tres universidades y en los dos últimos cursos cada universidad desarrolla un itinerario propio que incluye una serie de optativas vinculadas:
Itinerario USC: Tecnologías Inteligentes
Este itinerario se conforma con 120 créditos diferenciados en 3º y 4º curso, en los que 114 créditos son optativos vinculados al itinerario (OPV) y el alumnado tendrá que cursar 6 créditos optativos (OP) adicionales para los que podrá optar por ampliar las Prácticas externas o elegir la optatividad abierta
Itinerario UDC: Sociedad y Empresa Inteligentes
En este itinerario el alumnado deberá cursar 120 créditos repartidos entre 3º y 4º curso, a razón de 106,5 créditos optativos vinculados al propio itinerario (OPV) y 13,5 créditos optativos (OP). En el cuarto curso del itinerario se ofertan dos modalidades: un módulo transversal de formación académica y un módulo transversal de formación dual. La formación dual contempla la adquisición de una serie de competencias a través de la formación directa en empresas, en coordinación con la Universidad y con un seguimiento personalizado por parte de dos tutores: el académico y el empresarial. El alumnado matriculado en formación dual cursará 48 de 60 créditos ECTS en la empresa, incluyendo todos los créditos optativos en una materia de Prácticas Externas II. El alumnado matriculado en formación académica tendrá que elegir 3 materias optativas entre una oferta de 9 asignaturas.
Itinerario UVIGO: Sistemas de Información Inteligentes
Este itinerario se conforma con 120 créditos diferenciados en 3º y 4º curso, en los que 108 créditos son optativos vinculados al itinerario (OPV) y el alumnado tendrá que elegir 12 créditos optativos (OP) (2 materias) de entre una oferta anual de 4 materias.
1.- El alumnado de primer curso por primera vez a tiempo completo tiene que matricular 60 créditos.
Un 15% del alumnado podrá cursar estudios a tiempo parcial (30 créditos).
2.- Continuación de estudios : libre con un máximo de 75 créditos.
Además de la jornada de acogida y presentación, se ofrece una atención continuada en cada centro. Las direcciones o decanatos de los centros y sus servicios administrativos están accesibles a diario para cualquier consulta de ámbito académico que afecte a sus estudios. Los/as coordinadores/as de los títulos son el enlace natural con el alumnado para apoyo y orientación relacionada con los estudios de grado o máster. Cada centro dispone de pantallas informativas donde se distribuye información de interés (anuncios, becas, empleo, jornadas, conferencias, etc.). Otros medios de información son los tableros, donde se publican horarios de clases, exámenes y otros anuncios (normativas, programas de movilidad, prácticas en empresa, etc.).
La página web de cada centro se mantiene permanentemente actualizada como referencia básica de información, en la que se pueden consultar horarios de actividades académicas, calendarios de evaluación, programas de asignaturas, horas de tutoría del profesorado, actividades extraordinarias, normativa, etc. También dentro del campus virtual de cada universidad se habilitan aulas virtuales específicas para coordinación de los títulos, y que son un punto de encuentro entre profesorado y alumnado.
La USC tiene un programa de alumnos tutores para las titulaciones de grao, de forma que alumnos de últimos cursos, despues de una formación que les facilita la Universidad, realizan tareas de orientación a los alumnos que inician los estudios.
Información programa alumnos tutores:
Cuando se produzca la suspensión de un Título oficial, la USC garantiza el adecuado desarrollo efectivo de las enseñanzas que hubieran iniciado sus estudiantes hasta su finalización. Para ello, el Consejo de Gobierno aprueba los criterios relacionados, entre otros, con:
• La admisión de matrículas de nuevo ingreso en la titulación.
• La supresión gradual de la impartición de la docencia.
• Si el título extinguido es sustituido por otro similar (modificando la naturaleza del título), fija las condiciones que facilitan a los/las estudiantes la continuidad de estudios en el nuevo título y las equivalencias entre las materias de uno y otro plan.
Los generales para las titulaciones de grado.
No se contemplan condiciones ni pruebas de acceso especiales
A ETSE conta con espazos de docencia no Campus Vida da USC, no propio edificio da ETSE, no Monte da Condesa e no Aulario de IA, ubicado no Edificio Emprendia. A docencia expositiva e interactiva do GrIA impártese na súa totalidade neste último Edificio, ubicado na zona da Cidade da Saúde, moi próximo ao edificio principal da ETSE. O modelo de docencia interactiva realízase en espazos versátiles nos que o estudantado traballa co seu propio equipo portátil. Adicionalmente, a ETSE dispón doutros servizos como a Biblioteca, o Salón de Actos e aulas e zonas de traballo de acceso libre tanto para traballo autónomo individual como en grupo.
El Grado en Inteligencia Artificial (GrIA) hace frente al reto de formar profesionales, con capacidades, conocimientos y habilidades que les permitan crear nuevas aplicaciones o servicios inteligentes o aportar innovaciones valiosas con el uso adecuado, profesional y responsable de la inteligencia artificial.
- Que los estudiantes demuestren poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar la un nivel que, aunque se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vangarda de su campo de estudio
- Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio
- Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética
- Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado
- Que los estudiantes desarrollen aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía
Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, y desarrollar modelos, aplicaciones y servicios en el ámbito de la inteligencia artificial, identificando objetivos, prioridades, plazos recursos y riesgos, y controlando los procesos establecidos.
- Capacidad para resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, autonomía y creatividad.
- Capacidad para diseñar y crear modelos y soluciones de calidad basadas en Inteligencia Artificial que sean eficientes, robustas, transparentes y responsables
- Capacidad para seleccionar y justificar los métodos y técnicas adecuadas para resolver un problema concreto, o para desarrollar y proponer nuevos métodos basados en inteligencia artificial.
- Capacidad para concebir nuevos sistemas computacionales y/o evaluar el rendimiento de sistemas existentes, que integren modelos y técnicas de inteligencia artificial.
- Capacidad para utilizar los conceptos y métodos matemáticos que puedan plantearse en la modelización y resolución de problemas de inteligencia artificial.
- Capacidad para utilizar los conceptos y métodos de la probabilidad, la estadística y la optimización, para modelizar y resolver problemas de inteligencia artificial.
- Capacidad para resolver problemas de inteligencia artificial que precisen algoritmos, desde su diseño e implementación hasta su evaluación.
- Conocer y aplicar al ámbito de la inteligencia artificial las metodologías de la ingeniería de software y del diseño centrado en usuario.
- Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de lógica, gramáticas y lenguajes formales para analizar y mejorar las soluciones basadas en inteligencia artificial.
- Conocer la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos (computador, sistemas operativos y redes de computadores).
- Comprender y aplicar los principios y técnicas básicas de la programación paralela y distribuida para el desarrollo y ejecución eficiente de las técnicas de inteligencia artificial.
- Capacidad para realizar el análisis, diseño, implementación de aplicaciones que requieran trabajar con grandes volúmenes de datos, aplicando arquitecturas hardware/software adecuadas.
- Capacidad para realizar el despliegue en la nube de aplicaciones de inteligencia artificial que se ejecuten de forma eficiente con unos recursos computaciones definidos.
- Comprender las necesidades de captura, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas, entendiendo la heterogeneidad de los datos y las especiales características de este tipo de entornos.
- Conocer las principales plataformas y arquitecturas software para la adquisición, almacenamiento y procesamiento de datos en el contexto de Internet de las Cosas.
- Conocer y aplicar las características, funcionalidades y estructura de los sistemas de bases de datos y las bases de datos distribuidas, que permitan su uso adecuado y la implementación sobre ellos de soluciones de Inteligencia Artificial que puedan incluir grandes volúmenes de datos.
- Capacidad para definir e interpretar los fundamentos de las organizaciones, los aspectos básicos de su organización y gestión, el proceso de innovación y su gestión, sus distintas áreas funcionales y su entorno socioeconómico.
- Entender los nuevos modelos de negocio e innovación en el marco de las empresas basadas en la inteligencia artificial y sus tecnologías.
- Capacidad para diseñar y crear modelos de valoración económico-financiera de proyectos empleando herramientas informáticas apropiadas.
- Capacidad para adaptar y aplicar en el ámbito profesional un conjunto significativo de las competencias adquiridas en este título de grado.
- Conocer los fundamentos de los algoritmos de la inteligencia artificial y la optimización, entender su complejidad computacional y saber aplicarlos a la resolución de problemas.
- Conocer los aspectos fundamentales de los algoritmos metaheurísticos y bioinspirados para la resolución de problemas, tener capacidad para aplicarlos y para diseñar nuevos modelos.
- Conocer las técnicas de modelización y representación del conocimiento y su relación con los paradigmas de razonamiento, diseñando soluciones basadas en razonamiento lógico que tengan en cuenta la eficiencia y en las necesidades de los problemas.
- Capacidad para diseñar sistemas basados en conocimiento y de las estrategias de representación y razonamiento aplicadas a diferentes dominios y problemas, descubriendo los problemas básicos que surgen en su construcción.
- Conocer las tecnologías semánticas para el almacenamiento y acceso de grafos de conocimiento y su uso en la resolución de los problemas.
- Conocer los fundamentos de las técnicas de razonamiento aproximado y de toma de decisiones, en ambientes de incertidumbre, seleccionando la más adecuada para la resolución de los problemas.
- Concebir, diseñar, desarrollar y presentar soluciones a problemas de cierta complejidad basadas en inteligencia artificial, afrontando y resolviendo de manera adecuada las dificultades que pudiesen surgir durante su desarrollo.
- Conocer y saber aplicar y explicar correctamente las técnicas de validación de las soluciones de inteligencia artificial.
- Desarrollo de las capacidades adecuadas para realizar un ejercicio original, presentarlo y defenderlo ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto en el ámbito de las tecnologías de Inteligencia Artificial en el que se sinteticen e integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.
- Capacidad para comunicar y transmitir sus conocimientos, habilidades y destrezas.
- Capacidad de trabajo en equipo, en entornos interdisciplinares y gestionando conflictos.
- Capacidad para crear nuevos modelos y soluciones de forma autónoma y creativa, adaptándose a nuevas situaciones. Iniciativa y espíritu emprendedor.
- Capacidad para introducir la perspectiva de género en los modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial.
- Capacidad para desarrollar modelos, técnicas y soluciones basadas en inteligencia artificial que resulten éticas, no discriminatorias y confiables.
- Capacidad para integrar aspectos jurídicos, sociales, ambientales y económicos inherentes a la inteligencia artificial, analizando sus impactos, y comprometiéndose con la búsqueda de soluciones compatibles con un desarrollo sostenible.
La movilidad de estudiantes se realiza a partir del segundo año de estudios en la titulación, en períodos cuatrimestrales o anuales. La selección de las personas candidatas se lleva a cabo, para cada convocatoria o programa, según la normativa de cada universidad. En la USC, está compuesta por la persona del equipo directivo responsable de programas de intercambio, el/la responsable de la UAGCD y las personas que actúan como coordinadores/as académicos/as, de acuerdo con criterios de baremación, previamente establecidos, que tienen en cuenta el expediente académico, una memoria y, en su caso, las competencias en idiomas que exige la Universidad de destino.
La movilidad está regulada a través del “Reglamento de intercambios interuniversitarios”. A través de la Oficina de Relaciones Exteriores se gestionan programas de intercambio tanto nacionales (SICUE), como europeos (ERASMUS) y extracomunitarios (intercambios con países de América Latina o países de habla inglesa):
El Plan de Estudios de Grado en Inteligencia Artificial incluye el reconocimiento de 6 créditos obligatorios por realización de prácticas externas, que supondrán un total de 150h de trabajo presencial en la organización que oferta las prácticas.
La ETSE cuenta con experiencia de organización y gestión directa de estas prácticas, coordinadas a través de las respectivas Comisiones de Título. El programa de prácticas externas tiene un/a coordinador/a para cada título que es responsable de dinamizar la oferta, supervisar la selección y garantizar su correcto funcionamiento. Los/as coordinadores/as son asistidos/as por un equipo de tutores/as que actúan como interlocutores más directos con las entidades externas y ayudan a los/as estudiantes en lo que es necesario durante la realización de las prácticas
Para la realización de las prácticas, el/la estudiante deberá tener un/a tutor/a externo/a en la empresa y un/a tutor/a académico/a responsable de fijar, en coordinación con el/la tutor/a externo/a, el programa de prácticas de cada estudiante en función de las características del trabajo a desarrollar, realizar el seguimiento y orientación del/de la estudiante durante la realización de las prácticas y la evaluación del/de la estudiante, en función de la memoria de prácticas que éste debe entregar y del informe emitido por el/la tutor/a externo/a.
El itinerario de la USC también contempla una materia de prácticas externas de 6 ECTS que el alumno podrá elegir en concepto de créditos optativos libres de la titulación.
El objetivo del Trabajo de Fin de Grado será la realización por parte del alumnado de un trabajo original donde se pueda verificar la adquisición por parte del alumnado de las destrezas y competencias descritas con anterioridad en los objetivos generales del título de Grado, junto a destrezas específicas de orientación académica, investigadora o profesional.
En función de la tipología de trabajo, las actividades a desarrollar podrán consistir en la realización de una serie de etapas, entre las que se incluyen: Estudio bibliográfico, Definición de objetivos, Planificación, Análisis de alternativas científico- tecnológicas, Diseño e Implementación de Soluciones, Validación y Pruebas, Documentación, Comunicación de Resultados.
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Indicador |
2022-2023 |
2023-2024 |
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|---|---|---|---|
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Oferta |
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IN01 Plazas ofertadas Número de plazas ofertadas para cada curso académico. Info de la escala: Número entero |
50,0 |
50,0 |
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Matrícula |
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IN02 Matrícula Número de estudiantes matriculados en un curso académico sin contabilizar los estudantes de programas de movilidad incoming. Info de la escala: Número entero |
54,0 |
102,0 |
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IN03 Matrícula de acceso Número de estudiantes que se matriculan en un plan de estudios por primera vez. Incluye el alumnado que traslada su expediente, que accede por validación parcial de estudios extranjeros o que se adapta desde planes en extinción. Info de la escala: Número entero |
54,0 |
55,0 |
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IN04 Matrícula de nuevo ingreso por preinscripción Número de estudiantes que se matriculan en el primer curso de un plan de estudios por primera vez, es decir, sin contar a los estudiantes que acceden a través de validación parcial de estudios extranjeros, traslados o adaptaciones desde planes en extición. Info de la escala: Número entero |
54,0 |
52,0 |
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Perfil de entrada |
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IN06 Nota media de acceso por preinscripción Nota media de acceso por preinscripción de los estudiantes que inician estudios. Determina el perfil de entrada. Info de la escala: Número racional con dos decimales. El rango va desde 0 hasta el valor máximo que se puede obtener en cada curso académico para la preinscripción (algunos valores históricos han sido 10,00 puntos, 12,00 puntos o 14,00 puntos). |
11,8682 |
12,1825 |
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IN08 Porcentaje de estudiantes extranjeros sobre matriculados Porcentaje de estudiantes extranjeros sobre estudiantes matriculados, sin contabilizar los estudiantes matriculados en programas de movilidad incoming. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
0,0 |
0,0 |
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IN09 Porcentaje de estudiantes nacionales de fuera de Galicia sobre matriculados Porcentaje de estudiantes nacionales de fuera de Galicia sobre estudiantes matriculados, sin contabilizar los estudiantes matriculados en programas de movilidad incoming. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
0,0 |
3,92 |
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Adecuación a la demanda |
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IN10 Relación de estudiantes preinscritos en 1ª opción matriculados por 1ª vez sobre las plazas ofertadas Número de estudiantes preinscritos en primera opción matriculados por primera vez dividido entra las plazas ofertadas. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
72,0 |
84,0 |
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IN12 Tasa de ocupación Número de estudiantes de nuevo ingreso por preinscripción dividido entre las plazas ofertadas. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
108,0 |
104,0 |
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Indicador |
2022-2023 |
2023-2024 |
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|---|---|---|---|
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Movilidad ajena |
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IN18 Porcentaje de estudiantes recibidos por la USC de programas de movilidad sobre el total de matriculados Número de estudiantes recibidos en la USC en esa titulación procedentes de otras universidades (programas de movilidad) dividido entre el número de estudiantes matriculados en el título. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
0,0 |
0,0 |
|
Indicador |
2022-2023 |
2023-2024 |
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|---|---|---|---|
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Evaluación |
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IN36 Tasa de evaluación Relación porcentual entre el número total de créditos ordinarios a los que se presentaron los estudiantes y el número total de créditos ordinarios matriculados. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
92,72 |
95,06 |
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Estudiantes por grupo |
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IN32 Media de alumnos por grupo de docencia interactiva Relación entre el número de alumnos matriculados y el número de grupos de docencia interactiva. Info de la escala: Número racional con dos decimales |
26,8 |
20,68 |
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IN55 Media de alumnos matriculados en asignaturas obligatorias y de formación básica por grupo de teoría (expositivas) Relación entre el número de alumnos matriculados en asignaturas obligatorias, asignaturas de formación básica y el número de grupos de teoría de esas asignaturas. Info de la escala: Número racional con dos decimales |
53,6 |
51,7 |
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Éxito |
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IN35 Tasa de éxito Relación porcentual entre el número total de créditos ordinarios que superaron los estudiantes y el número total de créditos ordinarios a los que se presentaron. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
86,32 |
92,87 |
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Rendimiento |
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IN34 Tasa de rendimiento Relación porcentual entre el número total de créditos ordinarios que superaron los estudiantes y el número total de créditos ordinarios en que se matricularon. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
80,04 |
88,29 |
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Satisfacción |
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IN46 Satisfacción del alumnado con la docencia recibida Valoración media de la encuesta de satisfacción del alumnado con la docencia recibida. Info de la escala: Mínimo 0,00 , máximo 5,00 |
3,86 |
3,97 |
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IN47 Satisfacción del profesorado con la docencia impartida Valoración media de la encuesta de satisfacción del profesorado con la docencia impartida. Info de la escala: Mínimo 0,00 , máximo 5,00 |
4,1481 |
4,1284 |
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IN48 Tasa de respuesta en la encuesta de satisfacción del alumnado con la docencia recibida Porcentaje de respuesta a la encuesta de satisfacción por parte del alumnado. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
41,8182 |
79,8077 |
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Indicador |
2022-2023 |
|---|---|
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IN24 Porcentaje de Personal Docente e Investigador (PDI) con sexenios Relación porcentual entre el PDI con sexenios y el PDI total con docencia en el título y que puede tener sexenios. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
83,33 |
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IN25 Porcentaje de PDI doctor sobre el PDI total Relación porcentual entre el PDI doctor y el PDI total con docencia en el título. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
100,0 |
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IN26 Porcentaje de PDI funcionario sobre el PDI total Relación porcentual entre el PDI funcionario y el PDI total con docencia en el título. Info de la escala: Porcentaje con dos decimales |
62,5 |