Asignaturas del Máster
| 1º semestre | 2º semestre |
|---|---|
| ANÁLISIS DE REDES SOCIALES | APRENDIZAJE POR REFUERZO Y TÉCNICAS GENERATIVAS |
| COMPUTACIÓN EVOLUTIVA Y BIOINSPIRADA | ASPECTOS ETICOS, LEGALES Y SOCIALES DEL BIG DATA Y LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL |
| DEEP LEARNING PARA VISIÓN COMPUTACIONAL | MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA SERIES TEMPORALES |
| DISEÑO DE SISTEMAS DE ADQUISICION Y PROCESAMIENTO MASIVO DE DATOS | OPTIMIZACIÓN PARA GRANDES VOLUMEN DE DATOS |
| GESTION DE SISTEMAS DE DATOS MASIVOS | SEGURIDAD Y PRIVACIDAD DE DATOS |
| METODOLOGÍA Y TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN | SISTEMAS DE RECOMENDACIÓN |
| OPTIMIZACIÓN EXACTA Y APROXIMADA | |
| PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL MEDIANTE DEEP LEARNING | |
| SEMINARIOS | |
| VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS |
ANÁLISIS DE REDES SOCIALES
SOCIAL NETWORK ANALYSIS
- Representación y almacenamiento eficiente de redes sociales
- Métricas y algoritmos para redes sociales
- Modelado y visualización de redes
- Análisis micro‐, meso‐ y macroscópico
- Detección de comunidades
3 ECTS/1er Semestre
Guía docente:
METODOLOGÍA Y TÉCNICAS DE INVESTIGACIÓN
RESEARCH METHODOLOGY AND TECHNIQUES
- El método y la investigación científica
- Búsqueda de información científica
- Diseño y organización de un proyecto de investigación
- Redacción y presentación de trabajos científicos
3 ECTS/1er Semestre
Guía docente:
OPTIMIZACIÓN EXACTA Y APROXIMADA
EXACT AND APPROXIMATE OPTIMIZATION
- Descenso de gradiente
- Multiplicadores de Lagrange y optimización con restricciones
- Programación matemática, lineal y cuadrática
- Metaheurísticas
3 ECTS/1er Semestre
Guía docente:
PROCESAMIENTO DEL LENGUAJE NATURAL MEDIANTE DEEP LEARNING
DEEP LEARNING FOR NATURAL LANGUAGE PROCESSING
- Modelos de representación distribuida
- Modelos probabilísticos
- Modelos secuenciales
- Modelos de transformadores
3 ECTS/1er Semestre
Guía docente:
SEMINARIOS
SEMINARS
- Seminarios sobre aspectos que no se abordan en el contenido del máster, impartidos por profesores invitados de acreditado prestigio
- Seminarios que muestren casos reales de investigación y los resultados obtenidos por los investigadores invitados
3 ECTS/1er Semestre
Guía docente:
VISUALIZACIÓN AVANZADA DE DATOS
ADVANCED DATA VISUALIZATION
- Narración de datos (Data Storytelling)
- Visualización de datos espaciales
- Visualización de datos temporales
- Visualización interactiva de datos
3 ECTS/1er Semestre
Guía docente:
APRENDIZAJE POR REFUERZO Y TÉCNICAS GENERATIVAS
REINFORCEMENT LEARNING AND GENERATIVE TECHNIQUES
Contenido:
- Aprendizaje asociativo por refuerzo
- Aprendizaje profundo por refuerzo
- Autoencoders variacionales
- Redes generativas antagónicas
3 ECTS/2º Semestre
Guía docente:
OPTIMIZACIÓN PARA GRANDES VOLUMEN DE DATOS
BIG DATA OPTIMIZATION
- El paradigma Map‐Reduce
- Frameworks para la computación intensiva en datos
- Procesamiento de datos masivos en tiempo real (streaming)
- Computación en la nube
- Gestión de recursos computacionales
3 ECTS/2º Semestre
Guía docente:
SEGURIDAD Y PRIVACIDAD DE DATOS
DATA SECURITY AND PRIVACY
- Seguridad de sistemas de información
- Criptografía
- Privacidad y anonimización de la información
3 ECTS/2º Semestre
Guía docente:
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