En el Màster Universitari en Sistemes Intel·ligents per la Universitat Jaume I, es garantirà el desenvolupament per part de l'estudiantat dels resultats d'aprenentatge arreplegats en l'Art. 7 Nivell de Màster del RD1027/2011. Són els següents:

a) haver adquirit coneixements avançats i demostrat, en un context d'investigació científica i tecnològica o altament especialitzat, una comprensió detallada i fonamentada dels aspectes teòrics i pràctics i de la metodologia de treball en un o més camps d'estudi;

b) saber aplicar i integrar els seus coneixements, la comprensió d'aquests, la seua fonamentació científica i les seues capacitats de resolució de problemes en entorns nous i definits de manera imprecisa, incloent-hi contextos de caràcter multidisciplinari tant investigadors com professionals altament especialitzats;

c) saber avaluar i seleccionar la teoria científica adequada i la metodologia precisa dels seus camps d'estudi per a formular judicis a partir d'informació incompleta o limitada incloent, quan calga i pertinent, una reflexió sobre la responsabilitat social o ètica lligada a la solució que es propose en cada cas;

d) ser capaces de predir i controlar l'evolució de situacions complexes mitjançant el desenvolupament de noves i innovadores metodologies de treball adaptades a l'àmbit científic/investigador, tecnològic o professional concret, en general multidisciplinari, en el qual es desenvolupe la seua activitat;

e) saber transmetre d'un mode clar i sense ambigüitats a un públic especialitzat o no, resultats procedents de la investigació científica i tecnològica o de l'àmbit de la innovació més avançada, així com els fonaments més rellevants sobre els quals se sustenten;

f) haver desenvolupat l'autonomia suficient per a participar en projectes d'investigació i col·laboracions científiques o tecnològiques dins el seu àmbit temàtic, en contextos interdisciplinaris i, si és el cas, amb una alta component de transferència del coneixement;

g) ser capaços d'assumir la responsabilitat del seu propi desenvolupament professional i de la seua especialització en un o més camps d'estudi.

Aquests resultats d'aprenentatge es concreten en els següents coneixements o continguts, habilitats o destreses i competències avaluables i que corresponen als objectius genèrics i exigibles per a obtenir el títol.

CONEIXEMENTS O CONTINGUTS

CON01 - Reconèixer els diferents tipus de problemes de percepció visual en contextos reals i quins tipus de tècniques resulten adequades en cada cas.

HABILITATS O DESTRESES

HAB01 - Crear i gestionar sistemes d'adquisició i percepció mitjançant interfícies avançades.

HAB02 - Manejar llibreries de processament d'imatges i seqüències d'imatges, i la seua adequada aplicació i integració en la resolució de problemes.

COMPETÈNCIES

COM01 - Aplicar i analitzar mètodes d'adquisició i percepció mitjançant interfícies avançades.

COM02 - Integrar i gestionar un sistema ciberfísico robòtic dotat de percepció.

COM03 - Aplicar mètodes d'aprenentatge automàtic a la solució de tasques de classificació, regressió i presa de decisions.

COM04 - Aplicar i analitzar mètodes de processament intel·ligent de la informació.

COM05 - Integrar coneixements, competències i habilitats adquirits en el màster mitjançant la realització d'un treball de caràcter aplicat.

L'alumnat adquirirà resultats d'aprenentatge addicionals si trien cursar unes certes matèries

Els alumnes que trien cursar la matèria Perception and Actuation adquiriran la següent competència:

• HAB03 - Planificar i executar accions físiques en sistemes mòbils i de manipulació a partir d'informació sensorial.

Els alumnes que trien cursar la matèria Simulation and Augmented Reality adquiriran la següent competència:

• HAB04 - Visualitzar i presentar informació complexa.

Els alumnes que trien cursar la matèria Collaborative Robots adquiriran la següent competència:

• COM06 - Integrar i gestionar de manera segura un sistema humà-robot interactuant físicament.
• COM07 - Integrar i comunicar sistemes heterogenis.

Els alumnes que trien cursar la matèria High Performance Machine Learning adquiriran la següent competència:

• HAB05 - Dissenyar i utilitzar entorns i biblioteques per a l'aprenentatge automàtic eficient sobretot tipus d'arquitectures.
• COM07 - Integrar i comunicar sistemes heterogenis.

Els alumnes que trien cursar la matèria Application of AI to Complex Systems adquiriran la següent competència:

• COM08 - Optimitzar processos logístics utilitzant tecnologies avançades.

Els alumnes que trien cursar la matèria Communications and Cybersecurity adquiriran la següent competència:

• COM07 - Integrar i comunicar sistemes heterogenis.

Els alumnes que trien cursar la matèria Internet of Things adquiriran la següent competència:

• COM07 - Integrar i comunicar sistemes heterogenis.