És recomanable que el futur estudiantat del grau en Intel·ligència Robòtica siga una persona amb un interès i motivació en la programació d’ordinadors, les aplicacions de la intel·ligència artificial, l’electrònica i la programació de robots i màquines.

És aconsellable tindre bones aptituds en matemàtiques i física, amb capacitat per a treballar en equip, i analitzar i resoldre problemes de manera creativa i autònoma. En general, tenen una formació adequada les persones que han cursat el batxillerat de la modalitat de ciències.

Per a accedir a la universitat és important que tingues en compte una sèrie d’aspectes referents al procediment d’admissió a una determinada titulació:
 

Oferta de places...

• En el grau en Intel·ligència Robòtica s’ofereixen 30 places.
   

La nota de tall o d’accés...
 

• És la nota de l’última persona que ha accedit a la titulació.
• No està predeterminada, ja que depèn de l’oferta de places i de la demanda per part de l’estudiantat que la sol·licita.
• Si una titulació està molt sol·licitada la nota d’accés tendeix a ser alta.
• S’ha de considerar com un referent, ja que varia cada any.

Per exemple, si en Intel·ligència Robòtica s’han oferit 30 places i la nota de tall per a un determinat any ha sigut 11,546 això significa que la persona que va accedir en l’últim lloc (el número 30) tenia aquesta qualificació.

Notes de tall

Preinscripció

• S’han d’indicar les carreres que vols cursar per ordre de preferència.
• La sol·licitud per a cursar una determinada carrera ha de fer-se d’acord amb els procediments, els impresos i els terminis de la comunitat autònoma on es vol accedir.

Encara que es tinga una nota inferior a la nota de tall de l’últim any també es pot sol·licitar.
 

Més informació

Llistes d’espera

• Cada universitat estableix un determinat procediment per a l’adjudicació de les places que queden vacants.
   

Més informació

Matrícula

• Cada universitat té un procediment i un període de matrícula (a l’UJI sol ser la segona quinzena de juliol).
• A l’UJI es formalitza la matrícula de forma no presencial per Internet.
   

Més informació

Permanència i rendiment
 

Permanència en primer curs

1. L’estudiantat matriculat per primera vegada en el primer curs d’un estudi de grau a la Universitat Jaume I ha de superar un mínim del 20 % del total de crèdits matriculats.
2. L’estudiantat que no supere aquest mínim només podrà matricular-se, en el curs acadèmic següent en què es matricule, d’assignatures de primer curs o fer la preinscripció en un estudi de grau diferent.
3. A aquest efecte, les assignatures reconegudes no comptabilitzaran com a assignatures superades, excepte les cursades en un programa d’intercanvi.

Rendiment acadèmic

1. L’estudiantat que es matricule per segona vegada o posteriors en un mateix grau de la Universitat i que durant dos anys acadèmics consecutius no supere almenys el 50 % dels crèdits matriculats en cadascun d’aqueixos dos anys, ha d’estar un curs acadèmic sense matricular-se o fer la preinscripció en un estudi de grau diferent.
2. No s’aplicaran aquestes normes de permanència a l’estudiantat que haja superat el 80 % dels crèdits del pla d’estudis.
3. A aquests efectes, les assignatures reconegudes no comptabilitzaran com a assignatures superades, excepte les cursades en un programa d’intercanvi.
    

Més informació

En el Sistema d'Informació Acadèmica (SIA), trobaràs tota la informació relacionada amb cada assignatura del grau (horaris, aules, professorat, temaris, dates d'examen, sistema d'avaluació, guies docents, ....): Consulta SIA.

Resum de crèdits 

Primer curs

Matemàtiques I (Matemàtiques) (FBB)

Introducció a la Intel·ligència Robòtica (OB)

Programació I (Informàtica) (FBB)

Estructura de Computadors (Informàtica) (FBB)

Anglès (Idioma modern) (FB)*

Matemàtiques II (Matemàtiques) (FBB)

Física (FBB)

Programació II (Informàtica) (FBB)

Laboratori de Sistemes Operatius (OB)

Mecànica i Òptica (Física) (FBB)
 

Segon curs

Programació Avançada (OB)

Ampliació de Matemàtiques (Matemàtiques) (FBB)

Estadística i Optimització (Estadística) (FB)

Ètica de la Intel·ligència Robòtica (OB)**

Introducció a Xarxes (OB)

Electrònica (OB)

Programació i Simulació de Robots (OB)**

Sensors i Actuadors (OB)

Organització i Gestió d’Empreses (Empresa) (FB)

Fonaments d’Intel·ligència Artificial (OB)**
 

Tercer curs

Disseny de Sistemes Digitals (OB)

Manipulació Robòtica (OB)

Robòtica Mòbil (OB)

Reconeixement de Patrons (OB)

Sistemes Automàtics (OB)

Disseny de Sistemes Encastats i de Temps Real (OB)

Sistemes Intel·ligents (OB)**

Visió Artificial (OB)

Telerobòtica (OB)**

Sistemes Automàtics Avançats (OB)
 

Quart curs

Aprenentatge Automàtic (OB)

Big data i Internet de les Coses (OB)

Robòtica Industrial (OB)

Interfícies Humà-Màquina (OB)**

Robots Cooperatius (OB)

Robots Aeris i Submarins (OB)

Pràctiques Externes (PE) ¹

Treball de Final de Grau (TFG) ¹

Optativa I
 

Optatives

Instrumentació, Mesurament i Tractament del Senyal

Iniciativa Empresarial

Xarxes i Dispositius Mòbils**

¹ Per a cursar les assignatures: Pràctiques Externes (PE) i Treball de Final de Grau (TFG) s’ha d’haver superat almenys el 70 % dels crèdits ECTS de formació bàsica (FB) / i obligatòria (OB), sense tindre en compte les assignatures Pràctiques Externes i Treball de Final de Grau.

* Docència en llengua estrangera.

** Docència parcial en llengua estrangera.

En el grau en Intel·ligència Robòtica per la Universitat Jaume I es garanteix el desenvolupament per part de l’estudiantat de les competències bàsiques recollides en el Reial decret 1393/2007:

• Que l’estudiantat haja demostrat posseir i comprendre coneixements en una àrea d’estudi que parteix de la base de l’educació secundària general, i se sol trobar en un nivell que, tot i que fa servir llibres de text avançats, inclou també alguns aspectes que impliquen coneixements procedents de l’avantguarda del seu camp d’estudi;
• Que l’estudiantat sàpiga aplicar els seus coneixements al seu treball o vocació d’una forma professional i posseïsca les competències que solen demostrar-se per mitjà de l’elaboració i defensa d’arguments i la resolució de problemes dins de la seua àrea d’estudi;
• Que l’estudiantat tinga la capacitat de reunir i interpretar dades rellevants (normalment dins de la seua àrea d’estudi) per a emetre judicis que incloguen una reflexió sobre temes rellevants d’índole social, científica o ètica;
• Que l’estudiantat puga transmetre informació, idees, problemes i solucions a un públic tant especialitzat com no especialitzat;
• Que l’estudiantat haja desenvolupat aquelles habilitats d’aprenentatge necessàries per a emprendre estudis posteriors amb un alt grau d’autonomia.

Aquestes competències bàsiques es concreten en les següents competències genèriques i/o específiques avaluables corresponents als objectius genèrics i exigibles per a obtindre el títol.

CG - Competències genèriques

CG01 - Capacitat d’anàlisi i síntesi
CG02 - Capacitat d’organització i planificació
CG03 - Comunicació oral i escrita en llengua nativa
CG04 - Coneixement d’una llengua estrangera
CG05 - Capacitat de gestió de la informació
CG06 - Resolució de problemes
CG07 - Treball en equip
CG08 - Raonament crític
CG09 - Aprenentatge autònom
CG10 - Creativitat
CG11 - Iniciativa i esperit emprenedor

CT - Competències transversals

CT1 - Actuar de manera ètica, igualitària, inclusiva, responsable i sostenible, amb si mateix, amb les altres persones, amb la societat i amb el planeta en el seu conjunt.

E - Competències específiques

E1 - Resoldre els problemes matemàtics que puguen plantejar-se en la intel·ligència robòtica. Aptitud per a aplicar els coneixements sobre: àlgebra lineal, geometria, càlcul diferencial i integral; equacions diferencials i en derivades parcials; mètodes numèrics; algorítmica numèrica; probabilitat; estadística i optimització.

E2 - Descriure els conceptes bàsics de camps i ones i electromagnetisme, teoria de circuits elèctrics, circuits electrònics, principi físic dels semiconductors i famílies lògiques, dispositius electrònics i fotònics, i la seua aplicació per a la resolució de problemes propis de la intel·ligència robòtica.

E3 - Conèixer i comprendre les propietats fonamentals de la llum i dels instruments òptics i la seua aplicació a la resolució de problemes propis de la intel·ligència robòtica.

E4 - Utilitzar conceptes bàsics de les lleis generals de la mecànica per a la resolució de problemes propis de la intel·ligència robòtica.

E5 - Comprendre els conceptes bàsics de matemàtica discreta, lògica, algorítmica i complexitat computacional, i la seua aplicació per a la resolució de problemes propis de la intel·ligència robòtica.

E6 - Descriure l’ús i programació dels ordinadors, sistemes operatius, bases de dades i programes informàtics amb aplicació en intel·ligència robòtica.

E7 - Usar de manera eficient els tipus i estructures de dades més adequades en la resolució de problemes en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E8 - Utilitzar els principis fonamentals i tècniques bàsiques de la programació distribuïda i en temps real en la resolució de problemes propis de la intel·ligència robòtica.

E9 - Analitzar, dissenyar, construir i mantindre aplicacions de manera robusta, segura i eficient, triant el paradigma i els llenguatges de programació més adequats en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E10 - Triar i implementar formats adequats de visualització de dades segons la naturalesa de la informació en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E11 - Validar el funcionament de sistemes informàtics amb l’aplicació de principis de proves de programari i eines d’automatització de proves en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E12 - Dissenyar, implementar i avaluar sistemes de presa de decisions a partir de la recopilació, anàlisi i gestió de grans quantitats de dades en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E14 - Utilitzar coneixements de l’estructura, organització, funcionament, interconnexió dels sistemes informàtics i els fonaments de la seua programació en la resolució de problemes propis de la intel·ligència robòtica.

E15 - Desenvolupar processadors específics i sistemes encastats, així com desenvolupar i optimitzar el programari d’aquests sistemes en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E16 - Analitzar i avaluar plataformes paral·leles i distribuïdes, així com desenvolupar i optimitzar programari per a aquestes, en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E17 - Aplicar les característiques, funcionalitats i estructura de les xarxes de computadors en aplicacions de l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E18 - Descriure i classificar els diferents components d’un sistema robòtic intel·ligent i les diferents tipologies i morfologies de robots.

E19 - Dissenyar i implementar sistemes de control automàtic bàsics per a sistemes d’esdeveniments discrets i processos continus en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E20 - Triar i utilitzar els sensors i actuadors més adequats per a sistemes robòtics.

E21 - Dissenyar i implementar sistemes de control avançats en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E22 - Aplicar entorns de treball de programació de robots en la programació de sistemes robòtics intel·ligents.

E23 - Analitzar, avaluar, seleccionar i configurar plataformes de maquinari per al desenvolupament i execució d’aplicacions i serveis informàtics en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E24 - Usar aplicacions i programari de simulació i visualització de robots.

E25 - Modelitzar i simular l’estructura, cinemàtica i dinàmica d’un robot manipulador articulat; conèixer i aplicar tècniques de planificació del moviment; i dissenyar i programar sistemes de manipulació robòtics.

E26 - Programar sistemes i algorismes de localització, construcció de mapes i navegació per a robots mòbils, segons les seues característiques d’actuació i percepció.

E27 - Descriure els components d’un robot mòbil i capacitat de desenvolupar sistemes intel·ligents de navegació i control de robots mòbils.

E28 - Descriure els diversos camps d’aplicació de la robòtica i dissenyar i aplicar solucions per a aquests: robòtica mòbil, robòtica de serveis, teleoperació de robots, logística i gestió de magatzems, robots aeris, robots marins i subaquàtics, robots cooperatius i robots humanoides.

E29 - Descriure les diferents tècniques de la intel·ligència artificial i els seus camps d’aplicació, així com les disciplines relacionades amb la intel·ligència artificial.

E30 - Aplicar tècniques de resolució de problemes basades en els principis de la intel·ligència artificial: agents intel·ligents; cerca; lògica; planificació; representació del coneixement; raonament probabilístic; reconeixement de formes i aprenentatge automàtic.

E31 - Dissenyar i integrar arquitectures i sistemes intel·ligents per a robots i sistemes físics.

E32 - Aplicar mètodes d’extracció d’informació a partir de la informació percebuda per càmeres i sensors 3D al desenvolupament d’aplicacions en robots i sistemes intel·ligents.

E33 - Aplicar les principals tècniques de comunicació i interacció entre humans i sistemes robòtics intel·ligents.

E34 - Comunicar-se de manera oral i escrita en anglès en l’àmbit de les tecnologies de la informació i les comunicacions.

E35 - Descriure de manera adequada concepte d’empresa, marc institucional i jurídic i l’organització i gestió d’empreses.

E36 - Descriure i aplicar les nocions i directrius fonamentals de l’ètica i la deontologia professional, així com de les seues implicacions per a una ètica de l’activitat de la intel·ligència robòtica.

E37 - Integrar en la societat robots amb l’aplicació de criteris ètics de confiança i responsables, i saber transmetre els beneficis que la robòtica i la intel·ligència artificial pot aportar, sense ignorar els riscos d’una incorrecta aplicació.

E38 - Dissenyar i construir sistemes digitals, que incloguen computadors, sistemes basats en microprocessador i sistemes de comunicacions en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E39 - Analitzar, avaluar i seleccionar les plataformes de maquinari i programari més adequades per al suport d’aplicacions encastades i de temps real en l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

E40 - Programar cèl·lules de manipulació industrial.

EEPP - Integrar-se en un entorn de treball real i en l’estructura d’aquest entorn per a desenvolupar-hi una tasca professional de l’àmbit de la intel·ligència robòtica.

TFG - Realitzar, presentar i defensar individualment davant un tribunal universitari un exercici original, consistent en un projecte en l’àmbit de la intel·ligència robòtica de naturalesa professional en el qual se sintetitzen i integren les competències adquirides en els ensenyaments.

És prerequisit haver superat almenys el 70% dels crèdits ECTS de formació bàsica i obligatòria del Grau en Intel·ligència Robòtica, sense tindre en compte les assignatures Pràctiques Externes i Treball de Fi de Grau. Això és, el 70% de 216 ECTS que són 151,20 crèdits ECTS. Com totes les assignatures anteriors són de 6 crèdits ECTS, això implica que cal tindre aprovades almenys 26 d'aquestes assignatures, que en total sumen 156 ECTS.

Realització individual per part de l'estudiant d'un projecte de final de grau original de naturalesa professional sobre un tema de l'àmbit de la intel·ligència robòtica, part del mateix realitzat durant una estada en una empresa, organització o centre d'investigació. El projecte serà dirigit per un professor/a i documentat amb una memòria redactada per l'estudiant. El projecte desenvolupat haurà de ser presentat i defensat davant un tribunal universitari.

La Universitat Jaume I ha elaborat una normativa que conté les directrius bàsiques relacionades amb la definició, organització, elaboració, tutela, presentació, defensa, avaluació i gestió administrativa dels TFG a la Universitat Jaume I.

Màster

Què és?

Els estudis de màster tenen com a objectiu la formació avançada, especialitzada o multidisciplinària, dirigida a una especialització acadèmica o professional o a la iniciació en activitats investigadores.

Quina és la diferència entre màster oficial i màster propi?

Els màsters oficials tenen una càrrega lectiva de 60 a 120 crèdits europeus (un o dos cursos acadèmics) i han de disposar d’una acreditació oficial per part del Ministeri d’Educació i Formació Professional.

El màster oficial és reconegut en tota la Unió Europea sense necessitat de realitzar cap tràmit de reconeixement i, per això, garanteix la mobilitat entre països.

El màster propi acredita un cicle universitari de formació de postgrau no doctoral i reconeix un nivell qualificat de formació superior a la de grau.

El màster propi de la Universitat comprèn, com a mínim, 50 crèdits (un crèdit correspon a 10 hores d’ensenyament teòric, pràctic o de les seues equivalències).

Quins màsters pots cursar a l’UJI relacionats amb el grau en Intel·ligència Robòtica?

- Màsters oficials:

• Màster Universitari en Sistemes Intel·ligents
• Màster Universitari Erasmus Mundus en Robòtica Intel·ligent Marina i Marítima
• Màster Universitari en Matemàtica Computacional
• Màster Universitari en Professor/a d’Educació Secundària Obligatòria i Batxillerat, Formació Professional i Ensenyament d’Idiomes

Així mateix, amb el grau en Intel·ligència Robòtica també es pot accedir a altres màsters.

Doctorat

Els ensenyaments de doctorat tenen com a finalitat la formació avançada de l’estudiantat en les tècniques d’investigació. Poden incorporar cursos, seminaris o altres activitats orientades a la formació investigadora i inclouen l’elaboració i presentació de la corresponent tesi doctoral, que consisteix en un treball original d’investigació.

Més informació sobre estudis de postgrau en l’UJI: https://www.uji.es/serveis/ode/

Per a continuar amb la formació professional

Consulta els programes per a titulats i titulades en la guia PROMOTE your International Career elaborada per l’OIPEP.

Consulteu la Guia PREOCUPA’T: com millorar l’ocupabilitat?

Més informació: www.uji.es/serveis/oipep

Les eixides professionals possibles d’aquests titulats i titulats es concentren fonamentalment en les entitats següents:

• Indústries i empreses de producció de tots els sectors, en departaments d’R+D, de producció i de manteniment.
• Oficines tècniques o empreses que desenvolupen béns d’equipament.
• Empreses que desenvolupen programari.
• Centres d’investigació.
• Administració pública.
• Centres d’ensenyament.

Les tasques que poden realitzar són, principalment, les següents:

• Recerca i desenvolupament tecnològic.
• Desenvolupament de sistemes per a millorar l’eficiència i intel·ligència de sistemes automatitzats.
• Desenvolupament de programari.
• Disseny de sistemes informàtics i electrònics amb capacitats d’intel·ligència artificial.
• Aplicacions de visió per computador.
• Aplicacions d’aprenentatge automàtic.
• Disseny del sistema de control de màquines i processos productius automatitzats.
• Modelització matemàtica i computació en enginyeries i en centres tecnològics.
• Docència en centres d’ensenyament.
• Comercial, amb tasques relacionades amb la venda de béns d’equipament, instal·lacions i maquinària o programari.
• Manteniment de sistemes automatitzats.

Més informació

Oficina d’Inserció Professional i Estades en Pràctiques (OIPEP)