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
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Créditos
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Semestre 1
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ECTS
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Manipulación robótica
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RM
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6
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Robótica probabilística
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PR
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6
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Sistemas autónomos
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AS
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6
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Geometría multivista
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MG
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6
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Aprendizaje automático
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ML
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6
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M2: Ampliación Especialización I
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Semestre 2
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ECTS
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Proyecto de intervención
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ALLÍ
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6
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Proyecto de localización
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HL
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6
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Proyecto de percepción
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HP
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6
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Proyecto de planificación
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HPl
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6
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Gestión y emprendeduría
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ME
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3
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Escritura y buenas prácticas en la investigación
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WRBP
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3
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M3: Especialización II
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Créditos
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Semestre 3
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ECTS
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Estadística para la ciencia de datos
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SDS
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6
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Percepción 3D y fusión sensorial
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3DP
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7
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Detección y segmentación de objetos
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ODS
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5
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Aprendizaje por refuerzo
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RL
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6
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Técnicas avanzadas de aprendizaje automático
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AML
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6
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M4: Tesis de Máster
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Créditos
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Semestre 4
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ECTS
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Tesis de máster
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MT
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30
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