Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial

Documentación informativa relacionada con el carácter oficial del título

Sistema de Gestión de Calidad

Seguimiento del Título - Composición de la Junta de Escuela

Normativa Académica

Normas Académicas de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería

Normativa de Admisión

Normativa de Permanencia

Normativa de Reconocimiento

COMPETENCIAS GENERALES
- Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos generales que puedan plantearse en la ingeniería.
- Capacidad de razonamiento abstracto y sentido crítico, así como de cálculo, modelado, simulación, optimización y predicción, para dar respuesta a los problemas planteados por la ciencia, la tecnología y la sociedad en general.
- Comprensión y dominio de los conceptos básicos sobre las leyes generales de la mecánica, electromagnetismo y física cuántica y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería
- Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
- Conocimiento de la estructura, organización, funcionamiento e interconexión de los sistemas informáticos, los fundamentos de su programación, y su aplicación para la resolución de problemas propios de la ingeniería.
- Capacidad para utilizar el aprendizaje de manera estratégica y flexible en función del objetivo perseguido, a partir del reconocimiento del propio sistema de aprendizaje y de la conciencia del aprendizaje mismo, dentro un contexto tecnológico que evoluciona rápidamente.
- Capacidad para integrarse en equipos de trabajo y colaborar de forma activa con otras personas, áreas y organizaciones en la consecución de los objetivos ligados a las actividades de extracción de valor de los datos e inteligencia artificial.
- Capacidad para identificar, analizar y definir los elementos significativos que constituyen un problema vinculado a la explotación de datos e inteligencia artificial aplicada a las actividades empresariales para resolverlo con criterio y de forma efectiva.
- Capacidad para determinar eficazmente los objetivos, prioridades, métodos y controles para desempeñar tareas relacionadas con la planificación de proyectos de explotación de datos e inteligencia artificial, mediante la organización de las actividades con los plazos y los medios disponibles.
- Capacidad para comprender y aceptar la diversidad social y cultural presente en las empresas y las organizaciones del entorno, como un componente enriquecedor personal y colectivo para desarrollar la convivencia entre las personas sin incurrir en discriminación por sexo, edad, religión, condición social, política y/o étnica.
- Capacidad de resolver problemas con iniciativa, toma de decisiones, creatividad, y de comunicar y transmitir conocimientos, habilidades y destrezas, comprendiendo la responsabilidad ética y profesional de la actividad propia de la titulación.
- Capacidad de analizar y valorar el impacto social y medioambiental de las soluciones técnicas.
- Capacidad para la gestión de la investigación, desarrollo e innovación tecnológica.
- Capacidad para integrar conocimiento multidisciplinar en un determinado proyecto o sistema.
- Capacidad para trabajar en un contexto internacional.

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS
- Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos que puedan plantearse en la ingeniería aplicando con aptitud los conocimientos sobre: álgebra lineal y multilineal, geometría, cálculo diferencial e integral, ecuaciones diferenciales, métodos numéricos, estadística y optimización.
- Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional.
- Capacidad para saber aplicar las técnicas matemáticas más adecuadas en la resolución de los diferentes problemas, técnicos y tecnológicos, planteados en el ámbito de la ingeniería y la inteligencia artificial. Aptitud para conocer el rango de aplicabilidad y limitaciones en la resolución de problemas de las diferentes herramientas matemáticas.
- Capacidad para utilizar con habilidad y soltura software matemático, así como para implementar algoritmos y desarrollar programas informáticos que permitan resolver los problemas matemáticos planteados en el ámbito de la ingeniería y de la inteligencia artificial.
- Capacidad para discernir los aspectos éticos que subyacen a las tecnologías específicas de la titulación y al ejercicio profesional del ingeniero desde el prisma de los Objetivos de Desarrollo Sostenible, el respeto a los derechos fundamentales y de igualdad ante la ley, el respeto y promoción de los Derechos Humanos y a los principios de accesibilidad universal de las personas con discapacidad, como condiciones básicas para una sociedad basada en la convivencia y el diálogo.
- Aptitud para aplicar las técnicas propias de la matemática discreta y la geometría computacional a la resolución de problemas de optimización discreta, al modelado de la interacción entre las componentes de un sistema, al estudio de bases de datos y diagramas de jerarquía, a problemas de codificación y decodificación de la información, al modelado de redes de computadores y a la resolución de problemas de localización y otros problemas geométricos.
- Aptitud para modelar y resolver sistemas físicos en el ámbito de la ingeniería, mediante técnicas de cálculo numérico, álgebra numérica, ecuaciones en diferencias, ecuaciones diferenciales o técnicas propias de la matemática discreta.
- Conocimiento de los fundamentos de la topología en espacios métricos y del análisis funcional, adquiriendo capacidad para operar y aproximar en espacios de dimensión infinita. Capacidad para trabajar en espacios de Hilbert y con operadores lineales entre dichos espacios, dando solución a una gran variedad de problemas planteados en el ámbito de la ingeniería.
- Capacidad para analizar, diseñar y resolver problemas reales a través de técnicas algorítmicas mediante un lenguaje de programación.
- Conocimiento de la sintaxis, las estructuras principales y los elementos básicos de un lenguaje de programación en el contexto del análisis de datos y la inteligencia artificial.
- Dominio de las principales estructuras de datos y técnicas algorítmicas, siendo capaz de implementarlas en distintos lenguajes de programación conociendo su complejidad computacional.
- Conocimiento de los fundamentos y beneficios de los distintos paradigmas de programación para saber aplicarlos en cada problema particular para maximizar su eficiencia computacional y distinguir la diferencia que existe entre los lenguajes de programación nativos e interpretados.
- Conocimiento del funcionamiento, diseño y parametrización de la ejecución de código distribuido en arquitecturas Big Data con el objetivo de crear soluciones de software eficientes para el procesamiento masivo de datos.
- Dominio de los conceptos y técnicas más utilizadas de adquisición y transformación de la información localizada en local o en remoto, en el ámbito del análisis de datos y la inteligencia artificial.
- Capacidad para diseñar y gestionar sistemas de almacenamiento de información estructurado, semi-estructurado y no estructurado para el desarrollo de aplicaciones en el ámbito de la inteligencia artificial.
- Capacidad para diseñar e implementar aplicaciones web que permitan publicar e intercambiar los resultados obtenidos por los modelos analíticos realizados mediante varias interfaces y servicios de comunicación.
- Capacidad para analizar y distinguir las características, funcionalidades y estructura de los sistemas operativos y diseñar aplicaciones basadas en sus servicios.
- Conocimiento de tecnologías habilitadoras de la transformación digital para el desarrollo de soluciones innovadoras en las organizaciones.
- Conocimiento de los requisitos de ciberseguridad, y en especial en la privacidad, en el entorno del análisis de datos para garantizar la seguridad de los datos.
- Conocimiento de la infraestructura Big Data de almacenamiento y procesamiento distribuido para el procesamiento de datos masivos.
- Capacidad para diseñar e implementar aplicaciones Big Data, siendo capaz de identificar y desplegar las tecnologías que mejor se adapten a cada caso de uso para el procesamiento masivo de datos.
- Capacidad para analizar los datos mediante la aplicación de métodos y técnicas estadísticas, trabajando con datos cualitativos y cuantitativos.
- Capacidad para desarrollar y utilizar herramientas de visualización de grandes volúmenes de datos para poder comunicar los resultados de los análisis realizados sobre los mismos.
- Capacidad para identificar los modelos estadísticos y de investigación operativa más adecuados para la toma de decisiones.
- Conocimiento y capacidad para aplicar técnicas de inteligencia artificial, aprendizaje automático, aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo que permiten extraer conocimiento de grandes volúmenes de datos.
- Capacidad para aplicar técnicas de inteligencia artificial adecuadas para la realización de trabajos y proyectos de ingeniería.
- Capacidad para diseñar programas que usen software estadístico y de investigación operativa conociendo su alcance y sus limitaciones.
- Conocimiento y capacidad para utilizar distintas tecnologías de procesamiento, representación y análisis de lenguaje natural.
- Capacidad para realizar el tratamiento y análisis de información de visión por ordenador, así como la extracción de características a partir de dicha información.
- Capacidad para diseñar y aplicar métodos y algoritmos heurísticos de búsqueda para la toma de decisiones.
- Capacidad para especificar, diseñar e implementar las técnicas de aprendizaje automático y profundo para la resolución de problemas complejos.
- Conocimiento de los fundamentos económicos de las empresas consolidadas y la dinámica de negocios emergentes.
- Capacidad para analizar el comportamiento de los sistemas físicos en el dominio del tiempo. Conocimiento de los principios de los sistemas de control en lazo cerrado: estabilidad, precisión, rapidez y amortiguamiento.
- Capacidad para diseñar sistemas electrónicos mediante la integración de sensores y actuadores comerciales, tanto analógicos como digitales, con un ordenador de placa única (SBC).
- Conocimiento de las arquitecturas básicas de los robots móviles con ruedas y de los principales algoritmos de navegación, localización y creación de mapas.
- Capacidad para analizar el comportamiento de los sistemas cognitivos y aplicarlos en el dominio artificial. Conocimiento de los principios de los procesos psicológicos básicos.
- Capacidad para presentar y defender un proyecto en el ámbito de los conocimientos y tecnologías específicas de la titulación, de naturaleza profesional, en el que se sinteticen e integren otras competencias adquiridas en las enseñanzas.
- Capacidad para entender el funcionamiento de los ordenadores y el papel que juegan los sistemas operativos en el proceso de ejecución de programas.

Perfil de egreso:
El perfil de egreso del GRADO EN INGENIERÍA MATEMÁTICA E INTELIGENCIA ARTIFICIAL viene determinado por la adquisición de todas las competencias genéricas y específicas que aparecen descritas en la Memoria de verificación del Título.

Salidas profesionales:
Las salidas profesionales más habituales en esta titulación son:
- AI Engineer
- Data Scientist
- Machine Learning Scientist / Machine Learning Engineer
- Robotics Engineer
- Entrepreneurship: creation and management of technology-based companies
- Head of Artificial Intelligence (Chief Artificial Intelligence Officer - CAIO)
- Architect of Artificial Intelligence Systems
- Computer Vision Engineer
- Natural Language Processing Engineer
- Technological Consulting
- Research and Development (R&D) in Data Science and Artificial Intelligence

Calendario académico

Calendario Académico Universidad Pontificia Comillas

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