Máster en Sistemas Robóticos Inteligentes

A diferencia de los robots industriales que operan en fábricas, de forma aislada y en un ambiente predictible y adaptado a la tarea de la máquina, los sistemas robóticos inteligentes tienen que cooperar o sustituir a los humanos en tareas complejas y en entornos no estructurados y a menudo impredecibles. El Máster en Sistemas Robóticos Inteligentes (MIRS) es un máster universitario que tiene como objetivo formar una nueva generación de ingenieros que desarrollará nuevas aplicaciones y herramientas para ampliar las capacidades de estos sistemas robóticos inteligentes, en un futuro próximo. La tecnología que está detrás del desarrollo de estos sistemas proviene de diferentes áreas de conocimiento como la inteligencia artificial, la visión por computador, el control, la sensorización, el aprendizaje automático y otros, todas ellas con una rápida evolución en la actual revolución digital. El MIRS es un máster de dos años de duración con 120 ECTS promovido por la UdG.

Los estudiantes para poder ser admitidos tienen que acreditar:

Obtención de un grado (mínimo 180 ECTS) en ingeniería o de otros grados con asignaturas básicas parecidos.
Un nivel adecuado de inglés para poder seguir los cursos, que corresponde al nivel B2.

El perfil de ingreso recomendado a los estudiantes del máster es el de licenciados o graduados en ingeniería industrial, eléctrica o mecánica, electrónica, informática, robótica, física o matemáticas. También se tendrán en cuenta otros ámbitos afines, según su expediente académico y su currículum.

El objetivo principal del máster es ofrecer a los estudiantes una formación de posgrado especializada, de vanguarda y de investigación en el área de los sistemas robóticos inteligentes.

PRIMER CURSO
Manipulación Robótica (3501MO3351)
Robótica Probabilística (3501MO3352)
Sistemas Autónomos (3501MO3353)
Geometría Multivista (3501MO3354)
Aprendizaje Automático (3501MO3355)
Proyecto de Intervención (3501MO3356)
Proyecto de localización (3501MO3357)
Proyecto de Percepción (3501MO3358)
Proyecto de planificación (3501MO3359)
Gestión y emprendimiento (3501MO3360)
Escritura científica y buenas prácticas en la investigación (3501MO3361)

SEGUNDO CURSO
Percepción 3D y fusión sensorial (3501MO3377)
Detección y segmentación de objetos (3501MO3378)
Aprendizaje por refuerzo (3501MO3379)
Técnicas avanzadas de aprendizaje automático (3501MO3380)
Estadística para Ciencia de Datos (3501MO3381)

Trabajo Fin de Máster