**NEW** Bachelor in Artificial Intelligence

Exchange programs

The Erasmus programme permits UC3M first degree and post graduate students to spend one or several terms at one of the European universities with which UC3M has special agreements or take up an Erasmus Placement, that is a work placement or internship at an EU company. These exchanges are funded with Erasmus Grants which are provided by the EU and the Spanish Ministry of Education.

The non-european mobility program enables UC3M degree students to study one or several terms in one of the international universities with which the university has special agreements. It also has funding from the Banco Santander and the UC3M.

These places are offered in a public competition and are awarded to students with the best academic record and who have passed the language threshold  (English, French, German etc..) requested by the university of destination.

European mobility

The list of European universities with mobility agreements will be published soon.

Non-European mobility

The list of non-European universities with a mobility agreement will be published soon.

Entry profile

The majority of students who are admitted to this degree come from the Baccalaureate in Science and Technology, where they obtain specific training in these fields, which develops knowledge and skills and prepares students better to access to these studies. According to Spanish regulations, students must take core subjects such as: Mathematics, Physics, Chemistry, Technical Drawing, and Technology and Engineering.

In addition to Baccalaureate students, another main access route to the Bachelor's Degrees is coming from Vocational Training studies.

Aplication for a place in the degree

Graduate profile

The Bachelor's Degree in Artificial Intelligence arises from a social need for Artificial Intelligence professionals, who must have in-depth basic training in its fundamentals, with the ability to analyse, develop and use the different existing AI techniques, evaluate their applications in organisations, and manage their ethical implications:

• Acquire advanced knowledge, demonstrating an understanding of the theoretical and practical aspects and methodology of working in the field of Artificial Intelligence with a depth that reaches the cutting edge of knowledge.
• Apply their knowledge in the field of Artificial Intelligence and their problem-solving skills in complex domains of work.
• Possess the ability to compile and interpret data into information on which to base their conclusions, including the reflection of social, scientific, legal or ethical issues in the field of Artificial Intelligence.
• Be able to deal with complex situations or those requiring the development of new solutions in the academic, professional or work environment.
• Know how to communicate knowledge, methodology, ideas, problems and solutions in the field of Artificial Intelligence to all types of audiences in a clear and precise manner.
• Identify their own training needs in their field of Artificial Intelligence and their work or professional environment and organise their own learning with a high degree of autonomy in all types of contexts.

1. Conocimientos del Título

K1 - Conocer los principios y valores democráticos y de desarrollo sostenible, en particular, el respeto a los derechos humanos y derechos fundamentales, a la igualdad de género y no discriminación, a los principios de accesibilidad universal y cambio climático, necesarios en en su desarrollo personal.

K2 - Relacionar contenidos básicos humanísticos, de expresión oral y escrita, siguiendo principios éticos y completando un perfil formativo multidisciplinar.

K3 - Determinar la mejor forma de representar el conocimiento, usando formalismos basados en la lógica, aplicando los fundamentos de la gestión y procesamiento de datos, incluyendo el almacenamiento y procesamiento, la gestión de los metadatos, la gestión eficiente de flujos continuos y la gobernanza de sistemas complejos de datos, garantizando la privacidad, seguridad e integridad de los datos de acuerdo con las normativas y regulaciones en vigor, con alto rigor ético, responsabilidad social y teniendo en cuanta su viabilidad en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento en grandes volúmenes de datos.

K4 - Explicar los principios básicos de estructura de computadores, sistemas operativos, redes de computadores, Internet y sistemas de almacenamiento, procesamiento y acceso a datos necesarios para el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellos.

K5 - Determinar las técnicas más adecuadas para la resolución de problemas, incluyendo modelos de razonamiento en entornos centralizados y distribuidos, aprendizaje automático, percepción y robótica cognitiva, entidades y sistemas inteligentes que permitan la adquisición y representación del conocimiento, la transformación de los datos en conocimiento y la manipulación del entorno, para la resolución de problemas que requieran el uso de infraestructuras, entornos y técnicas de la inteligencia artificial usando de manera socialmente responsable y de acuerdo a los aspectos éticos, legales y normativos propios de la inteligencia artificial.

K6 - Determinar los principios fundamentales y modelos de computación, los fundamentos teóricos de lenguajes de programación y técnicas de procesamiento léxico, sintáctico y semántico asociadas, los algoritmos, paradigmas y técnicas propias de los sistemas inteligentes y del aprendizaje computacional necesarios para la resolución de problemas en cualquier ámbito de aplicación, como son computación, percepción y actuación en ambientes o entornos inteligentes, adquisición, formalización y representación del conocimiento humano , sistemas interactivos y de presentación de información compleja , interacción persona-computador y extracción de conocimiento a partir de grades volúmenes de datos. 

K7 - Demostrar conocimiento de la normativa y regulación de la inteligencia artificial en ámbitos nacional, europeo en internacional para la resolución de los problemas de inteligencia artificial relacionados con la empresa de acuerdo con los principios, estándares y normativas vigentes.

K8 - Determinar las necesidades en sistemas de información y comunicación de una organización atendiendo a aspectos de seguridad y cumplimento de la normativa y legislación vigente, evaluación de riesgos, gestión de calidad e innovación tecnológica para satisfacer sus necesidades tanto en la toma de decisiones como en los procesos empresariales que permitan alcanzar sus objetivos de forma efectiva y eficiente y efectiva, dándoles ventajas competitivas.

K9 - Emplear adecuadamente los conceptos de empresa, su marco institucional y jurídico, así como los métodos básicos de organización y gestión de empresas en el desarrollo e implantación de sistemas de inteligencia artificial.

K-OPT1 - Relacionar conceptos y fundamentos de entornos de aplicación específicos con tecnologías de inteligencia artificial para la resolución de problemas de las organizaciones de acuerdo a sus procesos y estándares habituales.

2. Habilidades o destrezas del Título

S1 - Utilizar técnicas de negociación y de trabajo efectivas, así como las habilidades de comunicación y liderazgo de equipos en el ámbito de la inteligencia artificial, de manera inclusiva y conforme a principios éticos.

S2 - Manejar habilidades interpersonales sobre iniciativa, responsabilidad, resolución de conflictos, negociación, etc., que se requieren en el ámbito profesional.

S3 - Evaluar cuáles son los métodos de minería de datos y de aprendizaje automático más adecuados para extraer información valiosa para las organizaciones que tenga en cuenta posibles problemas de calidad de los datos, sesgo algorítmico o de datos.

S4 - Aplicar técnicas de extracción de información de datos estructurados, semi estructurados o no estructurados, incluyendo texto, imagen, vídeo y audio mediante técnicas de identificación y adquisición de datos relevantes, reducción, compresión, integración, transformación, limpieza y evaluación de su calidad, incluyendo interfaces persona-computador que visualicen estos datos de una manera efectiva y centrada en el usuario.

S5 - Aplicar los conocimientos para identificar con rigor, precisión y objetividad científica los procesos sociales y las posibles soluciones.

S6 - Ser capaz de formular, debatir y defender razonamientos críticos, empleando para ello terminología precisa y recursos especializados sobre los fenómenos empresariales, utilizando para ello los conceptos y metodologías de análisis de las diferentes disciplinas de la Administración de Empresas.

S7 - Analizar las necesidades en algorítmica, la complejidad computacional, programación, sistemas operativos, bases de datos, estructura, e interconexión de sistemas informáticos necesarios para la resolución de problemas de ciencia e ingeniería, de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad y seguridad necesarios, y dentro del marco institucional y jurídico de la empresa.

S8 - Aplicar conocimientos de álgebra, cálculo análisis, matemática discreta, lógica y estadística en la resolución de problemas generales planteados en inteligencia artificial.

S9 - Desarrollar sistemas basados en conocimiento orientados a la resolución de problemas y toma de decisiones que requieran conducta inteligente, en problemas de clasificación supervisada y no supervisada, de búsqueda de relaciones de independencia condicional entre variables relacionadas o que puedan percibir su entorno para la manipulación, navegación y planificación de su comportamiento, con cierto grado de autonomía.

S10 - Desarrollar trabajos originales y de naturaleza profesional en proyectos de integración de diferentes conocimientos, habilidades y competencias adquiridas en las enseñanzas

S-OPT1 - Desarrollar extensiones y complementos específicos para los sistemas de inteligencia artificial mediante la incorporación de elementos que permitan la adaptación de estos sistemas genéricos a distintas situaciones particulares de cada aplicación y su puesta en producción.

3. Competencias del Título

C1 - Evaluar la calidad y fiabilidad de la información, interpretando datos relevantes evitando el plagio, y de acuerdo con las convenciones académicas y profesionales del área de estudio para su uso en las organizaciones.

C2 - Evaluar las técnicas y métodos, como por ejemplo procesamiento de lenguaje natural, sistemas expertos, redes neuronales, son los más adecuados para la resolución de problemas que requieran el uso de métodos de la inteligencia artificial.

C3- Evaluar cuáles son los métodos de minería de datos y de aprendizaje automático más adecuados para extraer información valiosa para las organizaciones que tenga en cuenta posibles problemas de calidad de los datos, sesgo algorítmico o de datos

C4 - Diseñar interfaces persona-ordenador para sistemas inteligentes de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad, legislación y normativas vigentes y a los principios de diseño universal e inclusivo.

C5 - Diseñar entidades y sistemas inteligentes que incorporen capacidades como la autonomía, la situación de su entorno, la reactividad y productividad, el aprendizaje y habilidades sociales y organizativas, y con las arquitecturas e infraestructuras necesarias sobre las que ejecutar los sistemas basados en inteligencia artificial.

C6 - Liderar proyectos de inteligencia artificial participando en el diseño, planificación, despliegue y dirección de estos, así como en la definición de condiciones técnicas de acuerdo con los principios de calidad, fiabilidad, legislación y normativas vigentes y a principios éticos y la deontología de la inteligencia artificial.

C7 - Integrar sistemas de análisis inteligente de datos con la aplicación de producción y servicios en entornos informáticos existentes de acuerdo con criterios de coste, calidad, ergonomía, accesibilidad, seguridad, calidad del servicio y usabilidad.

C8 - Diseñar soluciones que deriven conocimiento nuevo realizando inferencia o por medio de métodos de minería de datos o aprendizaje automático con metodologías robustas de aprendizaje y validación en problemas que involucren cualquier tipo de tratamiento de grades volúmenes de datos.

C9 - Realizar un ejercicio teórico y práctico en un entorno empresarial, facilitando el conocimiento de la metodología de trabajo adecuada a la realidad profesional, contrastando y aplicando los conocimientos adquiridos. 

C10 - Realizar, presentar y defender ante un tribunal universitario un ejercicio original consistente en un proyecto en el ámbito de las tecnologías específicas de la inteligencia artificial de naturaleza profesional en el que se sintetice, integren las competencias adquiridas en las enseñanzas.

C-OPT1 - Adaptar las soluciones basadas en inteligencia artificial a entornos de aplicación específicos, considerando la integración eficiente a estas soluciones dentro de las organizaciones que las consumen.

Career opportunities

Artificial Intelligence is used in a wide variety of sectors due to its versatility and its ability to improve efficiency and decision-making. AI can be used in companies or organisations in the fields of healthcare, industry, transport or services.

• Design and development of solutions for natural language processing: automatic translations, assistants, interfaces, etc.
• Design of virtual and augmented reality applications.
• Design of interfaces for robots, advanced programming and collaborative robotics.
• Construction of intelligent systems in the financial, health, bioinformatics, etc. sectors.
• Optimisation of production processes in industry, commerce and distribution.
• Entrepreneurship: creation and management of innovative companies in the whole area of intelligent systems.
• Applications and research in medicine, automobiles, social networks, marketing, commerce, etc.