Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial — iMAT
ContenidoGrado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial — iMAT.
¿Te gustaría trabajar como ingeniero en IA, la profesión más demandada del futuro?
Facultad Ingeniería (Comillas ICAI) Idiomas: Inglés, Español Certificación: Grados oficiales Modalidad: Presencial Duración: 4 años (240 ECTS) Plazas: 90
¿Qué es el Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial?
El Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial (iMAT) es un programa oficial presencial de cuatro años (240 ECTS) impartido en Madrid por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería (ICAI). Se trata de un grado en ingeniería matemática e inteligencia artificial diseñado para formar profesionales capaces de responder a los retos de la industria conectada y la economía digital.
Está dirigido a estudiantes con una sólida base matemática y vocación por la tecnología, la programación y la ciencia de datos, que quieran especializarse en el desarrollo de sistemas de IA, machine learning y computación avanzada, y convertirse en protagonistas de la transformación digital.
El programa combina matemáticas aplicadas, estadística, programación e inteligencia artificial con una formación avanzada en deep learning, procesamiento del lenguaje natural, visión por ordenador, Big Data, robótica móvil autónoma y computación cuántica. Todo ello con un enfoque práctico y orientado a la empresa, apoyado en metodologías docentes innovadoras, trabajo por proyectos y una fuerte conexión con el ecosistema tecnológico.
Además, quienes deseen seguir especializándose podrán ampliar su formación con el Máster Universitario en Inteligencia Artificial Aplicada, reforzando sus competencias para afrontar los retos más avanzados de la IA en entornos empresariales e industriales.
El Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial (iMAT) ofrece acceso a un AI Lab,prácticas en empresa, optativas de especialización y un Proyecto de Emprendimiento, dentro de una institución con más de 100 años de experiencia formando ingenieros comprometidos y preparados para liderar la transformación digital.
¿Por qué estudiar el Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial en Comillas?
Único grado en España que integra en un solo programa matemáticas aplicadas, ciencia de datos e inteligencia artificial con enfoque en ingeniería y empresa.
Formación avanzada en machine learning, deep learning, NLP, visión por ordenador, robótica autónoma y computación cuántica.
AI Lab: espacio de experimentación y desarrollo de proyectos reales de inteligencia artificial.
Prácticas en empresa integradas en el plan de estudios, con acceso a la red de más de 8.300 empresas colaboradoras del servicio OPE de Comillas.
Diploma de Habilidades Personales, Comunicativas y Profesionales incluido en el itinerario.
Experiencia internacional a través de Erasmus+ y convenios bilaterales con universidades tecnológicas líderes.
Proyecto de Emprendimiento y asignatura de Modelos de Negocio Disruptivos para desarrollar visión empresarial junto a la técnica.
Plan de estudios.
PRIMER CURSO
Primer Semestre Créditos
Programación 6.0 ECTS
Segundo Semestre Créditos
Algoritmos y estructuras de datos 6.0 ECTS
Anuales Créditos
Álgebra y geometría 12.0 ECTS
Análisis matemático y cálculo vectorial 12.0 ECTS
Cristianismo y ética social 6.0 ECTS
Física 9.0 ECTS
Probabilidad y estadística 9.0 ECTS
Habilidades Personales 3.0 ECTS
SEGUNDO CURSO
Primer Semestre Créditos
Adquisición y visualización de datos 6.0 ECTS
Ecuaciones diferenciales 6.0 ECTS
Fundamentos de Inteligencia Artificial 6.0 ECTS
Fundamentos de los Sistemas operativos 6.0 ECTS
Matemática discreta 6.0 ECTS
Segundo Semestre Créditos
Aprendizaje Automático (“Machine Learning”) 7.5 ECTS
Bases de Datos 6.0 ECTS
Cognición humana e Inteligencia Artificial 4.5 ECTS
Métodos numéricos 6.0 ECTS
Sistemas electrónicos 6.0 ECTS
Anuales Créditos
Ingeniería y Comunicación 3.0 ECTS
Técnicas de Comunicación Personal 3.0 ECTS
English for Engineers II / Français II / Deutsch II 6.0/12.0 ECTS
TERCER CURSO
Primer Semestre Créditos
Geometría Computacional 4.5 ECTS
Paradigmas y técnicas de programación 6.0 ECTS
Optimización y simulación 6.0 ECTS
Visión por Ordenador I (“Computer vision I”) 4.5 ECTS
Sistemas de control 6.0 ECTS
Análisis y predicción de series temporales 3.0 ECTS
Segundo Semestre Créditos
Aprendizaje Profundo (“Deep learning”) 6.0 ECTS
Procesamiento de lenguaje natural I (“Natural Language
Processing I”)
6.0 ECTS
Robots Móviles Autónomos 6.0 ECTS
Despliegue y exposición de modelos 6.0 ECTS
Tecnologías de procesamiento Big Data 6.0 ECTS
Primer Semestre Créditos
Economía y Empresa 6.0 ECTS
Procesamiento de Lenguaje Natural II 6.0 ECTS
Aprendizaje por Refuerzo 4.5 ECTS
Visión por Ordenador II 6.0 ECTS
Matemática Avanzada 3.0 ECTS
Computación en la nube 4.5 ECTS
Segundo Semestre Créditos
Modelos de Negocio Disruptivos 3.0 ECTS
Ética e Inteligencia Artificial 3.0 ECTS
Trabajo Fin de Grado 12.0 ECTS
Optativas (6 ECTS)
AI Lab 6.0 ECTS
Prácticas Académicas Externas 6.0 ECTS
Proyecto de Emprendimiento 6.0 ECTS
Anuales Créditos
Aprendizaje y Servicio 3.0 ECTS
Liderazgo Ignaciano 2.0 ECTS
English for Professional Purposes 6.0 ECTS
Salidas profesionales.
Los titulados del Grado en Ingeniería Matemática e Inteligencia Artificial (iMAT) de Comillas acceden a los perfiles más demandados del mercado tecnológico global, en sectores como tecnología, finanzas, salud, industria, consultoría y administración pública:
Sigue todos los pasos y conviértete en un estudiante de Comillas
Comillas apuesta decididamente por apoyar a alumnos con capacidad y méritos para el estudio y recursos económicos limitados; cada curso académico la universidad invierte un gran número de recursos en becas y ayudas al estudio. Ese esfuerzo se realiza mediante fondos propios y aportaciones de la Fundación Universitaria Comillas, pero también gracias a la aportación de importantes fundaciones, entidades y personas.
Información y requisitos.
Perfil de Ingreso.
Se recomienda que los candidatos hayan estudiado el Bachillerato en la modalidad de Ciencias y Tecnología, habiendo cursado asignaturas de matemáticas y física para facilitar su adaptación a los estudios de grado. De igual forma, es factible que provengan de ciclos formativos de Grado Superior relacionados con las TIC y la electrónica
Las principales características personales y académicas que configuran el perfil de ingreso recomendado son:
- Interés por los conocimientos científicos y tecnológicos.
- Facilidad para el cálculo y el razonamiento lógico en la resolución de problemas.
- Facilidad de aprendizaje, capacidad de trabajo y predisposición por la organización.
-Capacidad para el análisis y síntesis de información.
- Responsabilidad en la realización de trabajos individuales y habilidades para el trabajo en equipo.
- Predisposición para la aplicación de conceptos y conocimientos en la práctica.
Interés por la innovación y el emprendimiento.
Nivel de inglés igual o superior a B2.
Requisitos y Documentación.
Para comenzar tus estudios es condición indispensable acreditar que cumples con los requisitos legales de acceso a la Universidad.
COMPETENCIAS
CPT01. 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 de un contexto tecnológico que evoluciona rápidamente.
CPT02. 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.
CPT03. 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.
CPT04. 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.
CPT05. 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.
CPT06. Capacidad de analizar y valorar el impacto social y medioambiental de las soluciones técnicas.
CPT07. Capacidad para la gestión de la investigación, desarrollo e innovación tecnológica.
CPT08. Capacidad para integrar conocimiento multidisciplinar en un determinado proyecto o sistema.
CPT09. Capacidad para trabajar en un contexto internacional.
CPT10. 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.
CPT11. 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.
CONOCIMIENTOS O CONTENIDOS
CON01. 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.
CON02. Conocimientos básicos sobre el uso y programación de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas informáticos con aplicación en ingeniería.
CON03. 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.
CON04. Capacidad para comprender y dominar los conceptos básicos de matemática discreta, lógica, algorítmica y complejidad computacional.
CON05. 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.
CON06. 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.
CON07. 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.
CON08. 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.
CON09. 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.
CON10. Conocimiento de tecnologías habilitadoras de la transformación digital para el desarrollo de soluciones innovadoras en las organizaciones.
CON11. 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.
CON12. Conocimiento de la infraestructura Big Data de almacenamiento y procesamiento distribuido para el procesamiento de datos masivos.
CON13. Conocimiento y capacidad para utilizar distintas tecnologías de procesamiento, representación y análisis de lenguaje natural.
CON14. Conocimiento de los fundamentos económicos de las empresas consolidadas y la dinámica de negocios emergentes.
CON15. 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.
CON16. Conocimiento de las arquitecturas básicas de los robots móviles con ruedas y de los principales algoritmos de navegación, localización y creación de mapas.
CON17. Capacidad para analizar el comportamiento de los sistemas cognitivos y aplicarlos en el dominio artificial. Conocimiento de los principios de los procesos psicológicos básicos.
CON18. Capacidad para entender el funcionamiento de los ordenadores y el papel que juegan los sistemas operativos en el proceso de ejecución de programas.
HABILIDADES O DESTREZAS
HAB01. Capacidad para la resolución de los problemas matemáticos generales que puedan plantearse en la ingeniería.
HAB02. 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.
HAB03. 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.
HAB04. 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.
HAB05. 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.
HAB06. 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.
HAB07. 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.
HAB08. 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.
HAB09. Capacidad para analizar, diseñar y resolver problemas reales a través de técnicas algorítmicas mediante un lenguaje de programación.
HAB10. Dominio de las principales estructuras de datos y técnicas algorítmicas, siendo capaz de implementarlas en distintos lenguajes de programación conociendo su complejidad computacional.
HAB11. 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.
HAB12. 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.
HAB13. Capacidad para analizar y distinguir las características, funcionalidades y estructura de los sistemas operativos y diseñar aplicaciones basadas en sus servicios.
HAB14. 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.
HAB15. Capacidad para analizar los datos mediante la aplicación de métodos y técnicas estadísticas, trabajando con datos cualitativos y cuantitativos.
HAB16. 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.
HAB17. Capacidad para identificar los modelos estadísticos y de investigación operativa más adecuados para la toma de decisiones.
HAB18. 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.
HAB19. Capacidad para aplicar técnicas de inteligencia artificial adecuadas para la realización de trabajos y proyectos de ingeniería.
HAB20. Capacidad para diseñar programas que usen software estadístico y de investigación operativa conociendo su alcance y limitaciones
HAB21. Capacidad para realizar el tratamiento y análisis de información de visión por ordenador, así como la extracción de características a partir de dicha información.
HAB22. Capacidad para diseñar y aplicar métodos y algoritmos heurísticos de búsqueda para la toma de decisiones.
HAB23. Capacidad para especificar, diseñar e implementar las técnicas de aprendizaje automático y profundo para la resolución de problemas complejos.
HAB24. Capacidad para diseñar sistemas electrónicos mediante la integración de sensores y actuadores comerciales, tanto analógicos como digitales, con un ordenador de placa única (SBC).