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Máster en Sistemas Robóticos Inteligentes (MIRS)

Plan de estudios

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Asignaturas

Plan de estudios

Especialización I30.00 créditos

Nombre de la asignatura Tipo Créditos Duración Oferta 2023-2024

Manipulació RobóticaManipulación RobóticaRobot Manipulation  (3501MO3351)

OBObligatoria 6 SSemestral

Robòtica ProbabilísticaRobótica ProbabilísticaProbabilistic Robotics  (3501MO3352)

OBObligatoria 6 SSemestral

Sistemes AutònomsSistemas AutónomosAutonomous Systems  (3501MO3353)

OBObligatoria 6 SSemestral

Geometria MultivistaGeometría MultivistaMultiview Geometry  (3501MO3354)

OBObligatoria 6 SSemestral

Aprenentatge AutomàticAprendizaje AutomáticoMachine Learning  (3501MO3355)

OBObligatoria 6 SSemestral

Ampliación Especialización I30.00 créditos

Nombre de la asignatura Tipo Créditos Duración Oferta 2023-2024

Projecte de IntervencióProyecto de IntervenciónHands-on Intervention  (3501MO3356)

OBObligatoria 6 SSemestral

Projecte de localitzacióProyecto de localizaciónHands-on Localization  (3501MO3357)

OBObligatoria 6 SSemestral

Projecte de PercepcióProyecto de PercepciónHands-on Perception  (3501MO3358)

OBObligatoria 6 SSemestral

Projecte de PlanificacióProyecto de planificaciónHands-on Planning  (3501MO3359)

OBObligatoria 6 SSemestral

Gestió i emprenedoriaGestión y emprendimientoManagement & Entrepreneurship  (3501MO3360)

OBObligatoria 3 SSemestral

Escriptura científica i bones pràctiques en la investigacióEscritura científica y buenas prácticas en la investigaciónScientific Writing & Research best practices  (3501MO3361)

OBObligatoria 3 SSemestral

Especialización II30.00 créditos

Trabajo Final de Master30.00 créditos

Nombre de la asignatura Tipo Créditos Duración Oferta 2023-2024

Tesi de MàsterTesis de MásterMaster Thesis  (3501MO3382)

PFProyecto final de carrera 30 SSemestral

El máster MIRS está estructurado en dos cursos de dos semestres de 30 ECTS cada uno.

Durante el 1.º semestre se realizarán cursos sobre robótica industrial, robótica probabilística, sistemas autónomos, visión por computador y aprendizaje automático. En el 2.º semestre, los alumnos trabajarán en cuatro proyectos, uno sobre cada uno de los pilares que forman el máster: intervención, localización y mapeig, percepción e inteligencia artificial. Además de los proyectos, los estudiantes cursarán asignaturas de carácter transversal como gestión de proyectos y emprendeduría o escritura científica y buenas prácticas en la investigación. En el 3.º semestre se completarán los conceptos clásicos de robótica y visión por computador con asignaturas de percepción 3D y detección y segmentación de objetos. Además, se abordarán nuevas técnicas de inteligencia artificial basadas en el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. Los estudiantes cursarán también una asignatura para entender las bases estadísticas así como técnicas específicas que forman parte del corpus de metodologías de la ciencia de datos. En el 4.º semestre los alumnos realizarán una tesis de máster.

La temporalización de los módulos, junto con las asignaturas y créditos ECTS que los configuran, se muestra en la mesa siguiente:

M1: Especialización I

Créditos

Semestre 1

ECTS

Manipulación robótica

RM

6

Robótica probabilística

PR

6

Sistemas autónomos

AS

6

Geometría multivista

MG

6

Aprendizaje automático

ML

6

M2: Ampliación Especialización I

 

Semestre 2

ECTS

Proyecto de intervención

ALLÍ

6

Proyecto de localización

HL

6

Proyecto de percepción

HP

6

Proyecto de planificación

HPl

6

Gestión y emprendeduría

ME

3

Escritura y buenas prácticas en la investigación

WRBP

3

M3: Especialización II

Créditos

Semestre 3

ECTS

Estadística para la ciencia de datos

SDS

6

Percepción 3D y fusión sensorial

3DP

7

Detección y segmentación de objetos

ODS

5

Aprendizaje por refuerzo

RL

6

Técnicas avanzadas de aprendizaje automático

AML

6

M4: Tesis de Máster

Créditos

Semestre 4

ECTS

Tesis de máster

MT

30

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