impreso solicitud para verificaciÓn de titulos...

Identificador : 4310529

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IMPRESO SOLICITUD PARA VERIFICACIÓN DE TITULOS OFICIALES

1. DATOS DE LA UNIVERSIDAD, CENTRO Y TÍTULO QUE PRESENTA LA SOLICITUD

De conformidad con el Real Decreto 1393/2007, por el que se establece la ordenación de las Enseñanzas Universitarias Oficiales

UNIVERSIDAD SOLICITANTE CENTRO CÓDIGO CENTRO

Universidad de León Escuela de Ingenierías Industrial e Informática(LEÓN)

24016262

NIVEL DENOMINACIÓN CORTA

Máster Master Universitario en Investigación en Cibernética

DENOMINACIÓN ESPECÍFICA

RAMA DE CONOCIMIENTO

Ingeniería y Arquitectura

CONJUNTO CONVENIO

No

HABILITA PARA EL EJERCICIO DE PROFESIONES REGULADAS NORMA HABILITACIÓN

No

SOLICITANTE

NOMBRE Y APELLIDOS CARGO

Ángel Alonso Álvarez Director de la Escuela de Ingenierías Industrial e Informática

Tipo Documento Número Documento

NIF 09684086M

REPRESENTANTE LEGAL


Juan Carlos Redondo Castán Vicerrector de Calidad y Acreditación


NIF 09291024J

RESPONSABLE DEL TÍTULO


Ángel Alonso Álvarez Director de la Escuela de Ingenierías Industrial e Informática


NIF 09684086M

2. DIRECCIÓN A EFECTOS DE NOTIFICACIÓNA los efectos de la práctica de la NOTIFICACIÓN de todos los procedimientos relativos a la presente solicitud, las comunicaciones se dirigirán a la dirección que figure en el

presente apartado.

DOMICILIO CÓDIGO POSTAL MUNICIPIO TELÉFONO

Rectorado de la Universidad de León. Av. Facultad deVeterinaria

24071 León 610228684

E-MAIL PROVINCIA FAX

[email protected] León 987291052

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3. PROTECCIÓN DE DATOS PERSONALES

De acuerdo con lo previsto en la Ley Orgánica 5/1999 de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal, se informa que los datos solicitados en este impreso

son necesarios para la tramitación de la solicitud y podrán ser objeto de tratamiento automatizado. La responsabilidad del fichero automatizado corresponde al Consejo de

Universidades. Los solicitantes, como cedentes de los datos podrán ejercer ante el Consejo de Universidades los derechos de información, acceso, rectificación y cancelación a los

que se refiere el Título III de la citada Ley 5-1999, sin perjuicio de lo dispuesto en otra normativa que ampare los derechos como cedentes de los datos de carácter personal.

El solicitante declara conocer los términos de la convocatoria y se compromete a cumplir los requisitos de la misma, consintiendo expresamente la notificación por medios

telemáticos a los efectos de lo dispuesto en el artículo 59 de la 30/1992, de 26 de noviembre, de Régimen Jurídico de las Administraciones Públicas y del Procedimiento

Administrativo Común, en su versión dada por la Ley 4/1999 de 13 de enero.

En: León, AM 20 de mayo de 2011

Firma: Representante legal de la Universidad

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1. DESCRIPCIÓN DEL TÍTULO1.1. DATOS BÁSICOSNIVEL DENOMINACIÓN ESPECIFICA CONJUNTO CONVENIO CONV.

ADJUNTO

Máster No Ver anexos.

Apartado 1.

LISTADO DE ESPECIALIDADES

No existen datos

RAMA ISCED 1 ISCED 2

Ingeniería y Arquitectura Sectores desconocidos o noespecificados

HABILITA PARA PROF.REG.

PROFESIÓN REGULADA RESOLUCIÓN

No

NORMA AGENCIA EVALUADORA UNIVERSIDADSOLICITANTE

Agencia para la Calidad delSistema Universitario deCastilla y León (ACSUCYL)

Universidad de León

LISTADO DE UNIVERSIDADES

CÓDIGO UNIVERSIDAD

009 Universidad de León

LISTADO DE UNIVERSIDADES EXTRANJERAS

CÓDIGO UNIVERSIDAD

No existen datos

LISTADO DE INSTITUCIONES PARTICIPANTES

No existen datos

1.2. DISTRIBUCIÓN DE CRÉDITOS EN EL TÍTULOCRÉDITOS TOTALES CRÉDITOS DE FORMACIÓN BÁSICA CRÉDITOS EN PRÁCTICAS EXTERNAS

60 0

CRÉDITOS OPTATIVOS CRÉDITOS OBLIGATORIOS CRÉDITOS TRABAJO FIN GRADO/MÁSTER

39 9 12

LISTADO DE ESPECIALIDADES

ESPECIALIDAD CRÉDITOS OPTATIVOS

No existen datos

1.3. Universidad de León1.3.1. CENTROS EN LOS QUE SE IMPARTE

LISTADO DE CENTROS

CÓDIGO CENTRO

24016262 Escuela de Ingenierías Industrial e Informática (LEÓN)

1.3.2. Escuela de Ingenierías Industrial e Informática (LEÓN)1.3.2.1. Datos asociados al centroTIPOS DE ENSEÑANZA QUE SE IMPARTEN EN EL CENTRO

PRESENCIAL SEMIPRESENCIAL VIRTUAL

Si No No

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PLAZAS DE NUEVO INGRESO OFERTADAS

PRIMER AÑO IMPLANTACIÓN SEGUNDO AÑO IMPLANTACIÓN

40 40

TIEMPO COMPLETO

ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA

PRIMER AÑO 31.0 60.0

RESTO DE AÑOS 0.0 0.0

TIEMPO PARCIAL

ECTS MATRÍCULA MÍNIMA ECTS MATRÍCULA MÁXIMA

PRIMER AÑO 6.0 30.0

RESTO DE AÑOS 0.0 0.0

NORMAS DE PERMANENCIA

http://unileon.es/modelos/archivo/norregint/20107139595482_n_regimen_academico_de_permanencia_en_las_titulaciones_de_gr.pdf

LENGUAS EN LAS QUE SE IMPARTE

CASTELLANO CATALÁN EUSKERA

Si No No

GALLEGO VALENCIANO INGLÉS

No No Si

FRANCÉS ALEMÁN PORTUGUÉS

No No No

ITALIANO OTRAS

No No

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2. JUSTIFICACIÓN, ADECUACIÓN DE LA PROPUESTA Y PROCEDIMIENTOSVer anexos, apartado 2.

3. COMPETENCIAS

3.1 COMPETENCIAS BÁSICAS Y GENERALES

BÁSICAS

CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, amenudo en un contexto de investigación

CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos opoco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio

CB8 - Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de unainformación que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicaciónde sus conocimientos y juicios

CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones ¿y los conocimientos y razones últimas que las sustentan¿ a públicosespecializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades

CB10 - Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser engran medida autodirigido o autónomo.

GENERALES

CB01a - Reflexionar sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

CB00a - Realizar exposición pública de las conclusiones propias, sobre un proyecto o reflexión científica, tanto antes especialistas como noespecialistas, de forma clara y rigurosa

CB00b - Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado

3.2 COMPETENCIAS TRANSVERSALES

No existen datos

3.3 COMPETENCIAS ESPECÍFICAS

CE01a - Conocer los conceptos generales de cibernética

CE01b - Conocer trabajos de investigación publicados en revistas

CE01c - Conocer trabajos de investigación publicados en la Web

CE01d - Expresar, de forma oral y escrita, en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos relativos a la cibernética

CE00a - Conocer aspectos de protección y valoración de las innovaciones

CE00b - Conocer las patentes

CE00c - Conocer los aspectos relacionados con las ponencias presentadas en congresos

CE00d - Ser capaz de buscar información nueva en un ámbito de estudio

CE00e - Ser capaz de sistematizar las tareas de investigación

CE13a - Saber describir la importancia y los fines perseguidos en la celebración de congresos científicos

CE13b - Saber evaluar la relevancia de un congreso científico

CE13c - Utilizar diferentes formatos (Artículo, póster, demo,...) para presentar un trabajo de investigación en un congreso.

CE14a - Conocer la transferencia de resultados a las empresas. Innovación

CE14b - Conocer el desarrollo de proyectos de innovación tecnológica y/o científica

CE00 - Conocer las técnicas de investigación científica

4. ACCESO Y ADMISIÓN DE ESTUDIANTES

4.1 SISTEMAS DE INFORMACIÓN PREVIOVer anexos. Apartado 3.

4.2 REQUISITOS DE ACCESO Y CRITERIOS DE ADMISIÓN

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· Para poder matricularse en este máster será preciso en primer lugar cumplir los requisitosestablecidos en el Real Decreto 1393/2007. Además será necesario que el título universitario al que serefiere el citado real decreto pertenezca a una de las siguientes ramas de la ingeniería:o Industrialo Informáticao Aeronáuticao TelecomunicaciónO bien a una de las siguientes ramas científicas:o Matemáticaso Físicao Química· En el supuesto de que el número de solicitudes de acceso que cumplan los requisitos anterioressea superior al número de plazas ofertadas, tendrán prioridad aquellos alumnos cuya nota media dela carrera que les de acceso al máster sea superior. Este proceso será supervisado por la ComisiónEjecutiva del máster que está formada por el Director de la Escuela o persona en quien delegue y dosprofesores responsables de alguna asignatura del máster, elegidos por votación entre todos los profesoresresponsables de asignatura en la titulación.

4.3 APOYO A ESTUDIANTES

4.4 SISTEMA DE TRANSFERENCIA Y RECONOCIMIENTO DE CRÉDITOS

Reconocimiento de Créditos Cursados en Enseñanzas Superiores Oficiales no Universitarias

MÍNIMO MÁXIMO

0 0

Reconocimiento de Créditos Cursados en Títulos Propios

MÍNIMO MÁXIMO

0 0

Adjuntar Título PropioVer anexos. Apartado 4.

Reconocimiento de Créditos Cursados por Acreditación de Experiencia Laboral y Profesional

MÍNIMO MÁXIMO

0 9

La transferencia y reconocimiento de créditos se hará conforme a lo establecido en el artículo 13 delReal Decreto 1393/2007, así como en la Normativa de reconocimiento y transferencia de créditos de laUniversidad de León para los Nuevos Planes de Estudio realizado conforme al Real Decreto 1393/2007.La normativa mencionada está disponible en:

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4.6 COMPLEMENTOS FORMATIVOS

5. PLANIFICACIÓN DE LAS ENSEÑANZAS

5.1 DESCRIPCIÓN DEL PLAN DE ESTUDIOSVer anexos. Apartado 5.

5.2 ACTIVIDADES FORMATIVAS

Aprendizaje teórico con profesor, presencial en aula

Aprendizaje teórico con profesor, presencial en seminario

Aprendizaje teórico con profesor, presencial en tutoría

Aprendizaje teórico con profesor, no presencial en aula

Aprendizaje teórico con profesor, no presencial en seminario

Aprendizaje teórico con profesor, no presencial en tutoría

Aprendizaje teórico sin profesor

Aprendizaje práctico con profesor, presencial en aula

Aprendizaje práctico con profesor, presencial en seminario

Aprendizaje práctico con profesor, presencial en tutoría

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en aula

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en seminario

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en tutoría

Aprendizaje práctico sin profesor

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en aula

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en seminario

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en tutoría

Aprendizaje autónomo con profesor, no presencial en aula

Aprendizaje autónomo con profesor, no presencial en seminario

Aprendizaje autónomo con profesor, no presencial en tutoría

Aprendizaje autónomo sin profesor

Exposición oral con profesor, presencial en aula

Exposición oral con profesor, presencial en seminario

Exposición oral con profesor, presencial en tutoría

Exposición oral con profesor, no presencial en aula

Exposición oral con profesor, no presencial en seminario

Exposición oral con profesor, no presencial en tutoría

Exposición oral, trabajo sin profesor

Trabajo escrito, con profesor, presencial, en aula

Trabajo escrito, con profesor, presencial, en seminario

Trabajo escrito, con profesor, presencial, en tutoría

Trabajo escrito, con profesor, en aula, no presencial

Trabajo escrito, con profesor, en seminario, no presencial

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Trabajo escrito, con profesor, en tutoría, no presencial

Trabajo escrito, sin profesor

Realización de exámenes, trabajo presencial en aula con profesor

Realización de exámenes, trabajo presencial en seminario con profesor

Realización de exámenes, trabajo presencial en tutoría con profesor

Realización de exámenes, trabajo no presencial en aula, con profesor

Realización de exámenes, trabajo no presencial en seminario, con profesor

Realización de exámenes, trabajo no presencial en tutoría, con profesor

Realización de exámenes, trabajo no presencial

5.3 METODOLOGÍAS DOCENTES

Tarea con tutores 1: Se realizará una primera reunión alumno-tutores en la que se detallará una completa definición del trabajo deinnovación a realizar

Tarea con tutores 2: Reuniones periódicas, presenciales o no presenciales (audioconferencia, videoconferencia, mensajería instantánea),en las que se estudiará el estado del trabajo, se resolverán dudas, y se propondrán posibles mejoras (por parte tanto de los tutores como delalumno, fomentando la pro-actividad).

Tarea sin profesor 1: Ejecución del trabajo, cumpliendo las especificaciones y plazos marcados.

Tarea sin profesor 2: El alumno deberá realizar una memoria del trabajo realizado que contenga: 1. Objetivos, justificación. 2. Estado delarte documentado. 3. Herramientas y metodología utilizadas. 4. Trabajo desarrollado. 5. Discusión del resultado. 6. Conclusiones y trabajosfuturos. 7. Bibliografía.

Tarea sin profesor 3: Junto con la memoria propiamente dicha, se entregará un resumen en inglés de 5 a 8 páginas del trabajo realizado.Este resumen seguirá el formato de las revistas del IEEE y se estructurará y organizará como una publicación científica. Aquellosestudiantes que hubieran conseguido publicaciones en revistas o congresos derivadas de su trabajo de investigación, podrán sustituir elresumen por una copia de las mismas.

Tarea sin profesor 4: Acto de Defensa del Trabajo. El alumno realizará una exposición oral del trabajo realizado, en sesión pública, dondeargumentará sobre los objetivos, metodología utilizada, resultados y conclusiones del trabajo realizado. El tribunal de evaluación podráplantear preguntas y sugerencias al alumno.

5.4 SISTEMAS DE EVALUACIÓN

Cumplimiento de las horas de trabajo del alumno con el profesor

Actitud general del alumno en las distintas actividades formativas

Valoración de la exposición oral

Valoración del trabajo escrito

El alumno podrá solicitar al profesor que le sustituya por una prueba escrita los apartados de evaluación referidos a cumplimiento de horasy actitud general del alumno

La evaluación del trabajo de Fin de Máster se realizará siguiendo la normativa de la Universidad de León a tal efecto. Dicha normativa sepuede consultar en : http://www.unileon.es/modelos/archivo/norregint/201132512554987_n_trabajo-fin-master-reglamento.pdf

5.5 SIN NIVEL 1

NIVEL 2: Introducción a la Cibernética

5.5.1.1 Datos Básicos del Nivel 2

CARÁCTER OBLIGATORIA

ECTS MATERIA 3

DESPLIEGUE TEMPORAL: Semestral

ECTS Semestral 1 ECTS Semestral 2 ECTS Semestral 3

3


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Si No No


No No Si


No No No

ITALIANO OTRAS

No No

NO CONSTAN ELEMENTOS DE NIVEL 3

5.5.1.2 RESULTADOS DE APRENDIZAJE

5.5.1.3 CONTENIDOS

I. La cibernética, origen y evolución del término (Definición de Norbert Wiener, cibernética desegundo orden, concepto de sistema, procesos autorregulados en los sistemas biológicos y artificiales,concepto de realimentación, etc.). II. Áreas de conocimiento involucradas en el concepto de cibernética (biología, ciencias de lacomputación, ingeniería, gestión organizacional, matemáticas, psicología, sociología, etc.). III. La cibernética en el ámbito de la ingeniería de sistemas y las ciencias de la computación(sistemas dinámicos, teoría de la información, control automático, robótica, mecatrónica,nanotecnología, biónica, agentes, interfaz hombre-máquina, inteligencia artificial, etc.). IV. Introducción a las materias impartidas en el Máster en Cibernética.5.5.1.4 OBSERVACIONES

5.5.1.5 COMPETENCIAS

5.5.1.5.1 BÁSICAS Y GENERALES


5.5.1.5.2 TRANSVERSALES

No existen datos

5.5.1.5.3 ESPECÍFICAS

CE01a - Conocer los conceptos generales de cibernética




5.5.1.6 ACTIVIDADES FORMATIVAS

ACTIVIDAD FORMATIVA HORAS PRESENCIALIDAD

Aprendizaje teórico con profesor, presencial en aula 19 100

Aprendizaje teórico con profesor, presencial en tutoría 0,5 100

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Aprendizaje teórico con profesor, no presencial en tutoría 0,5 0

Aprendizaje teórico sin profesor 12 0

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en aula 1 100

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en tutoría 0,5 100

Aprendizaje autónomo con profesor, no presencial en tutoría 0,8 0

Aprendizaje autónomo sin profesor 25 0

Exposición oral con profesor, presencial en aula 3 100

Exposición oral con profesor, presencial en tutoría 0,5 100

Exposición oral con profesor, no presencial en tutoría 0,4 0

Exposición oral, trabajo sin profesor 5 0

Trabajo escrito, con profesor, presencial, en tutoría 0,3 100

Trabajo escrito, con profesor, en tutoría, no presencial 0,5 0

Trabajo escrito, sin profesor 5 0

Realización de exámenes, trabajo presencial en aula con profesor 1 100

5.5.1.7 METODOLOGÍAS DOCENTES

No existen datos

5.5.1.8 SISTEMAS DE EVALUACIÓN

SISTEMA DE EVALUACIÓN PONDERACIÓNMÍNIMA

PONDERACIÓNMÁXIMA

Cumplimiento de las horas de trabajo del alumno con el profesor 0.0 15.0

Actitud general del alumno en las distintas actividades formativas 0.0 25.0

Valoración de la exposición oral 0.0 30.0

Valoración del trabajo escrito 0.0 30.0

El alumno podrá solicitar al profesor que le sustituya por una prueba escrita los apartados deevaluación referidos a cumplimiento de horas y actitud general del alumno

0.0 40.0

NIVEL 2: Investigación Científica



ECTS MATERIA 3



3






Si No No


No No Si


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No No No

ITALIANO OTRAS

No No



5.5.1.3 CONTENIDOS

I. El método científico. II. Fases y tareas principales en el desarrollo de un trabajo de investigación. III. La búsqueda de información, fuentes y métodos. Criterios y mecanismos eficientes debúsqueda. IV. Repositorios online y off-line de información y artículos de investigación. Repositoriosde revistas, tesis doctorales, resúmenes de artículos, editoriales y organizaciones, bases de datos, etc.Fuentes de información de pago y libres. Uso de bibliotecas y préstamo interbibliotecario. Repositorios,organizaciones y editoriales relacionadas con el ámbito de la cibernética y materias relacionadas. V. El factor de impacto y otros índices de calidad de publicaciones y congresos. VI. La publicación de trabajos en revistas científicas. Localización de publicaciones y evaluacióndel grado de adecuación de la temática con el tema de investigación. El proceso de evaluación de unartículo en una revista científica.VII. Redacción de artículos científicos. Estructura, estilo y formateado de texto e imágenes.Ejemplos de formato en publicaciones y congresos del ámbito de la ingeniería.VIII. Propiedad intelectual. IX. Patentes y modelos de utilidad. X. Transferencia de resultados a las empresas. Innovación.5.5.1.4 OBSERVACIONES





Seleccione un valor


CE00 - Conocer las técnicas de investigación científica

CE00a - Conocer aspectos de protección y valoración de las innovaciones

CE00b - Conocer las patentes

CE00c - Conocer los aspectos relacionados con las ponencias presentadas en congresos

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CE00d - Ser capaz de buscar información nueva en un ámbito de estudio

CE00e - Ser capaz de sistematizar las tareas de investigación





Aprendizaje teórico con profesor, presencial en tutoría 0,2 100



Aprendizaje práctico con profesor, presencial en seminario 8 100

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en seminario 2 0

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en tutoría 0,4 0

Aprendizaje práctico sin profesor 6 0


Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en seminario 1 100

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en tutoría 0,5 100

Aprendizaje autónomo con profesor, no presencial en tutoría 0,5 0


Exposición oral con profesor, presencial en aula 3 100

Exposición oral con profesor, presencial en tutoría 0,2 100

Exposición oral con profesor, no presencial en tutoría 0,2 0


Trabajo escrito, con profesor, presencial, en aula 1 100

Trabajo escrito, con profesor, presencial, en tutoría 0,4 100

Trabajo escrito, con profesor, en tutoría, no presencial 0,4 100


Realización de exámenes, trabajo presencial en aula con profesor 1 100


Seleccione un valor



PONDERACIÓNMÁXIMA



Valoración de la exposición oral 0.0 30.0


El alumno podrá solicitar al profesor que le sustituya por una prueba escrita los apartados deevaluación referidos a cumplimiento de horas y actitud general del alumno

0.0 40.0

NIVEL 2: Asistencia a Congreso Científico

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ECTS MATERIA 3

DESPLIEGUE TEMPORAL: Anual

ECTS Anual 1 ECTS Anual 2 ECTS Anual 3

3

ECTS Anual 4 ECTS Anual 5 ECTS Anual 6



Si No No


No No Si


No No No

ITALIANO OTRAS

No No



5.5.1.3 CONTENIDOS

I. La organización de congresos científicos. Principales organizaciones en el ámbito de laingeniería que organizan congresos científicos. Fases habituales en la realización de un congresocientífico. II. La calidad y relevancia de congresos científicos. Índices de medición. III. Tipos y estructuras habituales en los congresos científicos. Tipos de congresos, tipos departicipación posibles (ponencia oral, workshops, tutoriales, reuniones temáticas, sesiones de pósters,etc). IV. Preparación de una aportación para un congreso científico. Artículos escritos, póster,presentaciones, etc). V. La presentación del trabajo de investigación en un congreso científico.5.5.1.4 OBSERVACIONES







No existen datos

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3947

7586

3042

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CE13a - Saber describir la importancia y los fines perseguidos en la celebración de congresos científicos

CE13b - Saber evaluar la relevancia de un congreso científico

CE13c - Utilizar diferentes formatos (Artículo, póster, demo,...) para presentar un trabajo de investigación en un congreso.







Aprendizaje práctico con profesor, presencial en seminario 8 100

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en tutoría 0,5 0

Aprendizaje práctico sin profesor 6 0

Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en tutoría 3 100

Aprendizaje autónomo con profesor, no presencial en tutoría 2 0


Trabajo escrito, con profesor, presencial, en tutoría 1 100

Trabajo escrito, con profesor, en tutoría, no presencial 4 0



No existen datos



PONDERACIÓNMÁXIMA




NIVEL 2: Trabajo Fin de Máster


CARÁCTER TRABAJO FIN DE MÁSTER

ECTS MATERIA 12



12






Si No No


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3947

7586

3042

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15 / 93

No No Si


No No No

ITALIANO OTRAS

No No



5.5.1.3 CONTENIDOS

El trabajo fin de máster tiene como objetivo la puesta en práctica por parte del alumno de losconocimientos y capacidades adquiridos en el programa del máster, mediante el desarrollo de unproyecto de investigación, en el seno de un centro de investigación o de una empresa con un alto nivelde I+D+i. El alumno completará de esta forma su formación en el máster, adquiriendo el método y lashabilidades necesarias para llevar a cabo de forma exitosa un trabajo de investigación.Esta materia implica el desarrollo de un trabajo por parte de un alumno, bajo la supervisión, de formatanto presencial como no presencial, de dos tutores.El trabajo fin de máster se desarrollará en una de las siguientes entidades colaboradoras:Institutos de investigación:§ INTECO: Instituto Nacional de Tecnologías de la Comunicación (INTECO), promovido por elMinisterio de Industria, Turismo y Comercio, es una plataforma para el desarrollo de la Sociedad delConocimiento a través de proyectos del ámbito de la innovación y la tecnología.§ IAF: Instituto de Automática y Fabricación de la Universidad de LeónEmpresas :§ Indra§ Hewlett-PackardLa realización del proyecto fin de máster en el seno de estas entidades posibilitará que los alumnostrabajen en colaboración directa con profesionales altamente cualificados, en temas punteros y con lastecnologías más avanzadas a su disposición.El trabajo fin de máster será realizado de forma individual o en grupo. En caso de realizarse en grupo, deberán determinarse tareas u objetivos diferenciados que permitan ladefensa y calificación individuales.

5.5.1.4 OBSERVACIONES

El trabajo será dirigido por un profesor del máster y podrá ser codirigido por un profesional de alguna delas entidades colaboradoras.5.5.1.5 COMPETENCIAS


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No existen datos


CE14a - Conocer la transferencia de resultados a las empresas. Innovación

CE14b - Conocer el desarrollo de proyectos de innovación tecnológica y/o científica




Seleccione un valor



Aprendizaje teórico con profesor, presencial en seminario 8 100

Aprendizaje teórico con profesor, presencial en tutoría 6 100

Aprendizaje teórico con profesor, no presencial en tutoría 4 0


Aprendizaje práctico con profesor, presencial en tutoría 7 100

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en tutoría 5 0

Aprendizaje práctico con profesor, no presencial en tutoría 32 0


Aprendizaje autónomo con profesor, presencial en tutoría 4 100


Exposición oral con profesor, presencial en tutoría 4 100


Trabajo escrito, con profesor, presencial, en tutoría 4 100

Trabajo escrito, con profesor, en tutoría, no presencial 2 0



Tarea con tutores 1: Se realizará una primera reunión alumno-tutores en la que se detallará una completa definición del trabajo deinnovación a realizar

Tarea con tutores 2: Reuniones periódicas, presenciales o no presenciales (audioconferencia, videoconferencia, mensajería instantánea),en las que se estudiará el estado del trabajo, se resolverán dudas, y se propondrán posibles mejoras (por parte tanto de los tutores como delalumno, fomentando la pro-actividad).

Tarea sin profesor 1: Ejecución del trabajo, cumpliendo las especificaciones y plazos marcados.

Tarea sin profesor 2: El alumno deberá realizar una memoria del trabajo realizado que contenga: 1. Objetivos, justificación. 2. Estado delarte documentado. 3. Herramientas y metodología utilizadas. 4. Trabajo desarrollado. 5. Discusión del resultado. 6. Conclusiones y trabajosfuturos. 7. Bibliografía.

Tarea sin profesor 3: Junto con la memoria propiamente dicha, se entregará un resumen en inglés de 5 a 8 páginas del trabajo realizado.Este resumen seguirá el formato de las revistas del IEEE y se estructurará y organizará como una publicación científica. Aquellosestudiantes que hubieran conseguido publicaciones en revistas o congresos derivadas de su trabajo de investigación, podrán sustituir elresumen por una copia de las mismas.

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Tarea sin profesor 4: Acto de Defensa del Trabajo. El alumno realizará una exposición oral del trabajo realizado, en sesión pública, dondeargumentará sobre los objetivos, metodología utilizada, resultados y conclusiones del trabajo realizado. El tribunal de evaluación podráplantear preguntas y sugerencias al alumno.



PONDERACIÓNMÁXIMA

La evaluación del trabajo de Fin de Máster se realizará siguiendo la normativa de la Universidadde León a tal efecto. Dicha normativa se puede consultar en : http://www.unileon.es/modelos/archivo/norregint/201132512554987_n_trabajo-fin-master-reglamento.pdf

0.0 100.0

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6. PERSONAL ACADÉMICOPERSONAL ACADÉMICO

Ver anexos. Apartado 6.

6.2 OTROS RECURSOS HUMANOS

Ver anexos. Apartado 6.2

7. RECURSOS MATERIALES Y SERVICIOSJustificación de que los medios materiales disponibles son adecuados: Ver anexos, apartado 7.

8. RESULTADOS PREVISTOS

8.1 ESTIMACIÓN DE VALORES CUANTITATIVOS

TASA DE GRADUACIÓN % TASA DE ABANDONO %

70 30

TASA DE EFICIENCIA %

80

TASA VALOR %

No existen datos

8.2 PROCEDIMIENTO GENERAL PARA VALORAR EL PROCESO Y LOS RESULTADOS

El desarrollo de este proceso se realiza siguiendo los pasos que se detallan a continuación:1. Elaboración de la documentación (informes, indicadores, estudios)2. Presentación de resultados (por ámbitos, por niveles de análisis y decisión, en función de los destinatarios y grupos de interés)3. Envío de la documentación a los diferentes grupos de interés/ nivel de decisión (en función del tipo de datos)4. Análisis de la información5. Toma de decisiones sobre:6. a. Nivel de difusión

b. Sistema de difusiónc. Ámbito de mejora, diseño de mejoras y puesta en marchad. Responsables del seguimiento

7. Informe sobre toma de decisiones8. Revisión metodológica de la información

9. SISTEMA DE GARANTÍA DE CALIDADENLACE http://calidad.unileon.es/SGC_ULE_%20110222.pdf

10. CALENDARIO DE IMPLANTACIÓN10.1 CRONOGRAMA DE IMPLANTACIÓN

CURSO DE INICIO 2009

Ver anexos, apartado 10.

10.2 PROCEDIMIENTO DE ADAPTACIÓN

10.3 ENSEÑANZAS QUE SE EXTINGUEN

CÓDIGO ESTUDIO - CENTRO

11. PERSONAS ASOCIADAS A LA SOLICITUD11.1 RESPONSABLE DEL TÍTULO

NIF NOMBRE PRIMER APELLIDO SEGUNDO APELLIDO

09684086M Ángel Alonso Álvarez

DOMICILIO CÓDIGO POSTAL PROVINCIA MUNICIPIO

Escuela de Ingenierías Industriale Informática. Campus deVegazana. Universidad de León

24071 León León

EMAIL MÓVIL FAX CARGO

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[email protected] 669455821 987291787 Director de la Escuela deIngenierías Industrial eInformática

11.2 REPRESENTANTE LEGAL


09291024J Juan Carlos Redondo Castán


Rectorado de la Universidad deLeón. Av. Facultad de Veterinaria

24071 León León


[email protected] 610228684 987291052 Vicerrector de Calidad yAcreditación

11.3 SOLICITANTE

El responsable del título es también el solicitante


09684086M Ángel Alonso Álvarez


Escuela de Ingenierías Industriale Informática. Campus deVegazana. Universidad de León

24071 León León


[email protected] 669455821 987291787 Director de la Escuela deIngenierías Industrial eInformática

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2 Justif icación

2.1 Interés Académico, Científico o Profesional

2.1.1 Definición de cibernética

La palabra cibernética proviene del griego Κυβερνήτης (kybernetes) y significa "arte de pilotar un navío”. Éste es un término genérico antiguo pero aún usado para muchas áreas que están incrementando su especialización bajo títulos como: sistemas adaptativos, inteligencia artificial, sistemas complejos, sistemas de control, organización industrial, teoría de sistemas matemáticos, sistemas de apoyo a las decisiones, dinámica de sistemas, teoría de información, simulación e ingeniería de sistemas.

Pero la cibernética tal como la entendemos hoy en día fue formalizada por Norbert Wiener en su obra Cibernética o el control y comunicación en animales y máquinas (Cybernetics, or control and communication in the animal and machine, 1948) desarrollando en colaboración con el Dr. mexicano Arturo Rosenblueth y por otros, como William Ross Ashby.

Norbert Wiener popularizó las implicaciones sociales de la cibernética, al establecer analogías entre los sistemas automáticos como una máquina de vapor y las instituciones humanas en su obra Cibernética y sociedad (The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society, 1950).

La cibernética, según Gregory Bateson, es la rama de las matemáticas que se encarga de los problemas de control, recursividad e información. Bateson también afirma que la cibernética es "el más grande mordisco a la fruta del árbol del Conocimiento que la humanidad haya dado en los últimos 2000 años".

Según el Profesor Dr. Stafford Beer, la cibernética estudia los f lujos de información que rodean un sistema, y la forma en que esta información es usada por el sistema como un valor que le permite controlarse a sí mismo: ocurre tanto para sistemas animados como inanimados, indiferentemente.

La cibernética se aplica a la gestión de sistemas complejos. Sistemas que, a pesar de tratar con variables demasiado extensas para cuantificar, demasiado inciertas para ser expresadas, e incluso demasiado difíciles de comprender, puede actuarse sobre el los para generar un objetivo predecible. Wiener encontró justo la palabra que quería en la operación de los grandes barcos de la antigua Grecia. En el mar, los grandes barcos batallaban contra la lluvia, el viento y las mareas -- cuestiones de ninguna forma predecibles. Sin embargo, si el hombre, operando sobre el timón, podía mantener su mirada sobre un lejano faro, podría manipular la caña del timón, ajustándola constantemente en tiempo-real, hasta alcanzar la luz. Esta es la función del t imonel. En los tiempos antiguos de Homero la palabra Griega para designar al timonel era kybernetes, que Wiener tradujo al Inglés como cybernetics, en español cibernética.

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Mucha gente asocia la cibernética con la robótica, los robots y el concepto de cyborg debido al uso que se le ha dado en algunas obras de ciencia ficción, pero desde un punto de vista estrictamente científico, la cibernética trata acerca de sistemas de control basados en la realimentación. No importa la naturaleza del sistema, lo que importa es el uso de las técnicas de realimentación para conseguir los objetivos deseados.

La cibernética ha desempeñado un papel decisivo en el surgimiento de la actual revolución tecnológica. Entre los grandes científicos vinculados a la cibernética se encuentran Alan Turing, alumno de John von Neumann, ambos precursores de la computadora y Claude Shannon alumno de Norbert Wiener con su Teoría de la Información

2.1.2 Interés científico

Teniendo en cuenta que este es un máster de investigación interesa analizar el interés científico de la cibernética. La cibernética es una disciplina de carácter transversal y por lo tanto integradora de otras disciplinas más especializadas. Su campo de aplicación puede dividirse en dos partes: el análisis y la síntesis.

EL ANÁLISIS

• La cibernética sirve para analizar y describir el comportamiento de sistemas

biológicos, sociales, económicos y políticos, contribuyendo a una mejor

comprensión de los mismos.

LA SÍNTESIS

• La cibernética sirve para construir sistemas, simples o complejos, que,

aprovechando el flujo de señales, información o conocimiento realimentado,

permita obtener resultados muy ajustados a los objetivos marcados. Estos

sistemas pueden ser electrónicos, mecánicos, eléctricos, biónicos, o basados en

tecnologías emergentes y convergentes como la nanotecnología. También

pueden ser sistemas mixtos.

La cibernética como disciplina integradora produce un efecto multiplicador sobre las materias más especializadas que utiliza. Al combinar innovaciones o avances científicos realizados, por ejemplo en mecatrónica o en computación, genera un gran valor añadido para ambas disciplinas, que al complementarse se enriquecen.

A lo largo del siglo XX la cibernética ha realizado aportaciones que están consolidadas y que por lo tanto forman parte del conocimiento disponible y utilizado habitualmente en campos como la ingeniería, la economía, la política o la sociología. Sin embargo estamos ante una disciplina en plena expansión y con grandes posibilidades de innovación. Los ámbitos donde cabe esperar más innovaciones son los siguientes:

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• Teoría de la complejidad

• Técnicas de computación • Representación del conocimiento • Nanotecnología

• Tecnologías convergentes • Biónica

A modo de ejemplo citaremos las expectativas creadas en el campo de los micro robots y de los nano robots. Las perspectivas y posibilidades de investigación en este campo son enormes. Lo mismo puede decirse de las modernas técnicas de representación del conocimiento (ontologías, nuevos lenguajes y métodos de resolución de problemas), aplicadas al flujo de información a través de un sistema cibernético. Son solo una pequeña muestra del interés científico que ofrece la cibernética para las nuevas generaciones de investigadores.

2.1.3 Enfoque dado en este máster

Como se ha explicado en los apartados anteriores la cibernética es una disciplina transversal que abarca muchos campos. En este máster no pretendemos abordarlos todos. Nos centraremos en algunas ramas de la ingeniería, en concreto la ingeniería industrial, la ingeniería informática y la ingeniería aeronáutica, que son las tres ingenierías que se imparten en el centro que propone este título de máster.

La escuela a nivel de grado está concebida como un centro politécnico donde por una parte se comparten y optimizan recursos en aquellas partes o elementos comunes, y por la otra se enriquecen profesores y alumnos en las partes que son complementarias. Los proyectos de ingeniería cada vez son más multidisciplinares y requieren profesionales con formación transversal. Formar a estos profesionales es uno de los objetivos de esta escuela a nivel de grado desde hace varios años. Objetivo que se está cumpliendo satisfactoriamente.

Con este máster de investigación pretendemos trasladar esta experiencia al nivel del posgrado. Entendemos que tanto los grupos de investigación que hay en la escuela, como sus alumnos se sentirán más motivados y tendrán más oportunidades de enriquecimiento si este máster se llega a implantar. Consideramos que puede ser una buena locomotora para mejorar la investigación ya existente.

2.1.4 Entorno de I+D+i

Tanto la escuela como varios de sus grupos de investigación tienen una relación intensa con dos empresas punteras en I+D+i y dos institutos de investigación ubicados en la ciudad de León. Las empresas son INDRA y HP (Hewlett-‐Packard). Los institutos de investigación son el INTECO (Instituto de Tecnologías de las Comunicaciones) y el IAF (Instituto de Automática y Fabricación).

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Tanto INDRA como HP son empresas bien conocidas que no precisan presentación. Su instalación en León es reciente pero sus proyectos son de alto valor añadido, ya que ambas empresas tienen como objetivo consolidar aquí sendos centros de excelencia en sus ámbitos de actividad. Para finales de año cada una tiene previsto contar en sus plantillas con una cifra de ingenieros próxima a la centena, y a tres años vista su objetivo es contar con unos trescientos ingenieros dedicados a proyectos de I+D+i.

El INTECO (Instituto de Tecnologías de las Comunicaciones) fue creado por el Gobierno de España hace cuatro años con el objetivo de impulsar el sector de las TIC en la ciudad de León. Actualmente trabajan en él más de 300 ingenieros dedicados a diversos proyectos de I+D+i vinculados a las tecnologías de la información y de las comunicaciones.

El IAF (Instituto de Automática y Fabricación) es un instituto de investigación dependiente de la Universidad de León e integrado en la red de centros tecnológicos de Castilla y León. Fue creado hace más de quince años y cuenta con una amplia experiencia en diversos proyectos de investigación. Ha colaborado con varias universidades y con muchas empresas.

Las dos empresas y los dos institutos de investigación citados constituyen la muestra más relevante de la actividad de I+D+i con la que cuenta la Universidad de León en su entorno. Todos ellos realizan actividades y proyectos en ámbitos científicos que constituyen las materias del título objeto de esta memoria. Las cuatro instituciones han manifestado un gran interés por este máster y van a participar activamente en él, ofreciendo y cotutorando los proyectos fin de máster. Entendemos que es la mejor forma de imbricar a investigadores y alumnos de la universidad con los investigadores y profesionales de empresas e institutos que se dedican a poner en valor las investigaciones y las innovaciones que se están realizando.

2.2 Referentes externos que avalen la propuesta

Antes de ofrecer los referentes externos que avalan esta propuesta conviene exponer las siguientes consideraciones. En el ámbito de la ingeniería existen otros términos o denominaciones que se utilizan, sino como sinónimos de cibernética, si al menos para referirse a un conjunto de materias o dominios de conocimiento que engloban una gran parte de los temas que se proponen en este máster. Entre esos términos cabe citar los siguientes: Ingeniería de Sistemas, Robótica, Sistemas Dinámicos y Teoría de la Complejidad.

PUBLICACIONES CIENTÍFICAS

Teniendo en cuenta lo anterior, el primer referente que cabe citar para resaltar la importancia científica de este dominio de conocimiento es el conjunto de revistas científicas que se ocupan específicamente de él. Entre ellas están:

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• IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics • IEEE/ASME Journal of Microelectromechanical Systems • IEEE Aerospace and Electronics Systems Magazine • IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems

• IEEE Transactions on Automation Science and Engineering • IEEE Transactions on Automatic Control • IEEE Transactions on Robotics

• IEEE Intelligent Systems • IEEE Control Systems Magazine

• IEEE Transactions on Control Systems Technology • Cybernetics and Systems An International Journal

http://www.tandf.co.uk/journals/tf/01969722.html • Cybernetics and Systems Analysis

http://www.springer.com/math/applications/journal/10559

• Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics

http://www.iiisci.org/Journal/SCI/

• CYBERNETICS & HUMAN KNOWING http://www.imprint.co.uk/C&HK/ • International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics

http://info.emeraldinsight.com/products/journals/journals.htm?id=IJICC

• Control and Cybernetics, ISSN: 0324-8569 (Polonia) • Behaviour & Information Technology, ISSN: 0144-929X, Taylor & Francis Ltd

(England) • Cybernetics And Systems, ISSN: 0196-9722, Taylor & Francis Ltd (England)

• Interacting With Computers, ISSN: 0953-5438, Elsevier Science Bv • Kybernetes, ISSN: 0368-492X, Emerald Group Publishing Limited • Kybernetika, ISSN: 0023-5954, Kybernetika (República Checa)

• Machine Vision And Applications, ISSN: 0932-8092, Springer • Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics, ISSN: 1690-4524,

International Institute of Informatics and Cybernetics • International Journal of Systems Science, Taylor & Francis

• Journal of Applied Systems Studies, Cambridge International Science Publishing

LOS INSTITUTOS DE INVESTIGACIÓN

• Son muchos los departamentos, institutos de investigación y asociaciones que

hay en el mundo que tienen la cibernética como una de sus actividades, cuando

no la principal. Sin ánimo de ser exhaustivos citaremos los siguientes:

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o IEEE Systems, Man and Cybernetics Society -‐ http://www.ieee-

smc.org/

o American Society for Cybernetics - http://www.asc-cybernetics.org/

o Kingston University (UK) - Cognit ive Science Laboratory

http://cism.kingston.ac.uk/csl/

o University of Reading - Cybernetics Department

http://www.reading.ac.uk/cybernetics/

o Max Planck Insti tute for Biological Cybernetics, Tübingen,

Germany

http://www.kyb.mpg.de/

http://www.kyb.tuebingen.mpg.de/

o World Organisation of Systems and Cybernetics (WOSC) -

Norbert Wiener Insti tute of Systems and Cybernetics

http://www.cybsoc.org/wosc/

o IAC - International Association for Cybernetics -

http://pespmc1.vub.ac.be/IAC.html

o Association Française de Science des Systèmes Cybernétiques,

Cognit i fs et Techniques (AFSCET) - http://www.afscet.asso.fr/

o Ist i tuto di Cibernetica - http://perseo.cib.na.cnr.it/cibcnr

o The International Insti tute for Advanced Studies in Systems

Research

and Cybernetics - http://www.iias.edu/

o Insti tute of Cybernetics at TUT - http://ioc.ee/index.php.en

o Insti tute of Cybernetics (Georgia) - http://www.acnet.ge/cybern.htm

LOS MÁSTERES

• Son muchas las universidades que incluyen entre sus programas de posgrado los

estudios de cibernética que se proponen en este título. Entre ellas están las siguientes:

o University of Reading - http://www.reading.ac.uk/

o Nottingham Trent University - http://www.ntu.ac.uk/

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o Brunel University - http://www.brunel.ac.uk/

o Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg - http://www.uni-magdeburg.de/

o Norwegian University of Science and Technology-‐ http://www.ntnu.no/english

• De entre todos los másteres consultados el que más se parece a la propuesta hecha en

esta memoria es el de la Universidad de Reading en el Reino Unido. Es un máster que

se ofrece a los estudiantes con la posibilidad de configurarlo con ocho orientaciones

diferentes. En la siguiente dirección web puede encontrarse información detallada sobre

estos estudios de posgrado:

http://www.reading.ac.uk/sse/pg-‐taught/sse-‐pgtmsccybernetics.asp

2.3 Descripción de los procedimientos de consulta internos

El proceso interno de elaboración de la presente memoria ha seguido la siguiente secuencia:

Ø Petición del Equipo Rectoral a la Dirección de la Escuela de que se solicite un máster de investigación.

Ø Consultas de la Dirección a varias personas (profesores, alumnos, PAS) del centro para evaluar la receptividad de la propuesta. La aceptación de la propuesta es general.

Ø Consultas de la Dirección a varios profesores del centro sobre la posible temática y objetivos del máster.

Ø La Dirección decide proponer a la Junta de Escuela la solicitud de un Máster Universitario de Investigación en Cibernética. Se aprueba por asentimiento.

Ø La Junta de Escuela inicia los trabajos para la elaboración de la memoria. Ø Una vez elaborada la memoria se envía a la Comisión de Títulos de Posgrado de la

Universidad para que emita el informe correspondiente. Ø Dicha comisión abre un plazo de alegaciones a los denominados grupos de interés. Ø Las alegaciones recibidas se debaten en Junta de Escuela. Ø Aprobada la memoria por Junta de Escuela se envía nuevamente a la Comisión de

Títulos de Posgrado. Ø La citada comisión traslada la memoria a la Junta de Gobierno de la Universidad.

2.4 Descripción de los procedimientos de consulta externos

El proceso externo de elaboración de la presente memoria ha seguido la siguiente secuencia:

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Ø Consulta verbal (telefónica o en persona) sobre la temática y objetivos del máster a las siguientes personas e instituciones: o D. Sebastián Dormido Bencomo, catedrático de universidad de la UNED. o D. Antonio Vizán Idoipe catedrático de universidad de la Universidad Politécnica

de Madrid. o D. Juan Manuel Sánchez Pérez, catedrático de universidad de la Universidad de

Extremadura. o D. Antonio Valderrábano López, General Director de Enseñanza del Ejército del

Aire. o Decano del Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Industriales de León. o Decano del Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Aeronáuticos de España. o Decano del Colegio Oficial de Ingenieros Informáticos de Castilla y León. o Varios ex alumnos de la Escuela.

Ø Solicitud escrita de colaboración en el máster (Trabajo Fin de Máster) a las siguientes empresas e instituciones:

o Centro de Competencia de HP (Hewlett-‐Packard) en León. o Centro de Desarrollo de INDRA en León. o INTECO (Instituto de Tecnologías de las Comunicaciones). o IAF (Instituto de Automática y Fabricación). o Telefónica I+D. o Fundación Centro de Supercomputación de Castilla y León.

Ø Envío de la memoria del máster para su evaluación a las siguientes empresas e instituciones:

o Centro de Competencia de HP (Hewlett-‐Packard) en León. o Centro de Desarrollo de INDRA en León. o INTECO (Instituto de Tecnologías de las Comunicaciones). o Telefónica I+D. o Fundación Centro de Supercomputación de Castilla y León. o IAF (Instituto de Automática y Fabricación). o Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Industriales de León. o Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos Aeronáuticos de España. o Colegio Oficial de Ingenieros Informáticos de Castilla y León. o Colegio Oficial de Ingenieros Industriales de Asturias y León.

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4 Acceso y admisión de estudiantes

4.1 Sistemas de información previa y posterior a la matriculación Información disponible en la WEB de la Universidad

o Titulaciones ULE:

http://www.unileon.es/index.php?nodoID=15 o Matriculación ULE:

http://www.unileon.es/index.php?nodoID=314 o Información del centro:

http://www3.unileon.es/ce/eii/

A nivel institucional, se desarrollan actuaciones de información y comunicación destinadas a futuros estudiantes:

o Elaboración de materiales: CD de la Universidad de León y CD de varios Centros, impresos individualizados de planes de estudios, impresos de calendarios y notas de corte, vídeo promocional de la ULE y de algún Centro, folletos informativos de la Universidad en general (www.unileon.es/ficheros/informaciongeneral/ tepreparamos/unileon.pdf) y de cada uno de los Centros de la Universidad de León, en particular, que además se pueden consultar a través de la página Web de la Universidad de León (www.unileon.es),etc.

o Participación a nivel nacional en los servicios de información y orientación universitaria, participación en ferias: EXPOUNIVERSIDAD, AULA, SALON ESTUDIANTE, etc.; campañas publicitarias en medios locales y nacionales, etc.

o Actividades generales: de forma permanente se desarrollan actividades de información y comunicación en relación con el día a día de la Universidad, entre las que se encuentran las siguientes: actualización permanente de la Web, envío diario a los medios de información de los eventos y actividades universitarias, contacto permanente con los centros de bachillerato, sobre todo con los departamentos de orientación; actividades informativas generales en centros y servicios de información.

El observatorio ocupacional, es un servicio integral que dispone de un apartado informativo para los futuros alumnos con datos relativos a : qué estudiar y cómo acceder; alojamiento; becas, ayudas y premios; ayudas a estudiantes con discapacidad (http:// www.unileon.es/index.php?elementoID=1725); actividades culturales y deportivas; centro de idiomas; desarrollo personal y competencia profesionales(www. obsocupacional.unileon.es/falumnos.php)

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5.1 Estructura del título El título se estructura en los seis módulos siguientes:

Denominación del módulo Carácter ECTS • Conceptos básicos Obligatorio 6 • Herramientas Optativo 27 • Modelos y representación Optativo 12 • Tecnologías Optativo 15 • Aplicaciones Optativo 21 • Trabajos Obligatorio 15

TOTAL 96

En la siguiente tabla se muestran, agrupadas por módulos y de forma simplificada, las competencias descritas en el capítulo 3 de esta memoria:

Módulo Competencias

Conceptos básicos

• Los conceptos generales de cibernética. • Las técnicas de investigación científica. • La protección y valoración de las innovaciones. • Las patentes. • Ponencias presentadas en congresos. • Trabajos de investigación publicados en revistas. • Trabajos de investigación publicados en la Web. • Ser capaz de buscar información nueva. • Ser capaz de sistematizar las tareas de investigación. • Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa,

conocimientos científicos relativos a la cibernética. • Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

Herramientas

• Las técnicas matemáticas utilizadas en la ingeniería de control. • La computación grid y la supercomputación. • Las estrategias para resolver problemas complejos. • La resolución de problemas en entornos poco conocidos y

multidisciplinares. • Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética • Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado. • Clasificar y comprender las técnicas básicas de aprendizaje automático. • Construir sistemas de reglas fuzzy. • Aplicar sistemas fuzzy al aprendizaje automático. • Conocer diferentes sistemas cognitivos artificiales • Comprender código fuente e identificar fragmentos susceptibles de

paralelización. • Conocer los tipos de clusters, su funcionamiento y los pasos necesarios

para su instalación. • Diseñar algoritmos paralelos eficientes. • Conocer las distintas herramientas disponibles para realizar aplicaciones

en paralelo. • Desarrollar programas que se ejecuten en paralelo mediante el uso de

librerías como MPI y OpenMP. • Ser capaz de comprender e interpretar estrategias para resolver problemas

complejos mediante paralelismo.

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• Conocimientos y capacidades para implantar un sistema de gestión de I+D+i.

• Conocimientos y capacidades para desarrollar proyectos de I+D+i.

Modelos y representación

• El modelado de sistemas. • La representación del conocimiento. • Las trayectorias orbitales • La resolución de problemas en entornos poco conocidos y

multidisciplinares. • Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética • Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa,

conocimientos científicos relativos a la cibernética.

Tecnologías

• La mecatrónica. • La nanotecnología. • Las tecnologías convergentes. • Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o

reflexión científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa.

• Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos relativos a la cibernética.

• Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética • Conceptos generales de comunicaciones en las subestaciones eléctricas. • Conocimiento de la estructura del protocolo IEC 61850 y de sus

principales características • Conocimiento de sincronización en tiempo SNTP. • Aprendizaje de la interoperabilidad del protocolo IEC 61850. • Los conceptos generales de accesibilidad. • Detectar problemas de accesibilidad relacionados con la interacción entre

el usuario y productos o servicios TIC. • Evaluar la accesibilidad de productos y servicios TIC. • Comprensión de las normas técnicas de accesibilidad en el ámbito de las

TIC. • Conocer las ayudas técnicas que facilitan la comunicación con personas

con discapacidad y personas mayores.

Aplicaciones

• La robótica. • Los sistemas inteligentes. • La supervisión de procesos industriales complejos. • Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o



• Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética • Conocer los conceptos básicos de visión artificial • Diseñar un sistema de visión artificial • Conocer modelos y técnicas para el reconocimiento de patrones. • Ser capaz de analizar un sistema inteligente para el Reconocimiento de

objetos. • Comprender el dominio de la Inteligencia Web en el ámbito de los

perfiles profesionales y la investigación. • Comprender el dominio de los sistemas distribuidos inteligentes

multiagente en el ámbito de los perfiles profesionales y la investigación. • Conocer la definición, los fundamentos y las aplicaciones de la realidad

virtual y aumentada. • Estudiar las aplicaciones de la realidad virtual a diversos campos como el

prototipado virtual, los video-juegos, la animación, la cirugía, la robótica, el diseño cooperativo, o la educación.

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• Entender la estructura y componentes que forman parte de un desarrollo de realidad virtual y aumentada mediante el trabajo con una aplicación real.

Trabajos

• La transferencia de resultados a las empresas. Innovación. • El desarrollo de proyectos de innovación tecnológica y/o científica. • Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o



• Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética • Ponencias presentadas en congresos. • Trabajos de investigación publicados en revistas. • Trabajos de investigación publicados en la Web. • Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado.

Cada uno de los módulos consta de las materias (=asignaturas) que figuran en la siguiente tabla.

Denominación del módulo

Denominación de la materia (= asignatura)

ECTS

Conceptos básicos Introducción a la cibernética 3 Investigación científica 3

Herramientas

Matemáticas para el control 6 Resolución de problemas complejos 6 Computación Grid y Supercomputación 6 Aprendizaje automático y sistemas fuzzy 3 Paralelización de aplicaciones de alto coste computacional

3

Proyectos de I+D+i 3

Modelos y representación Modelado de sistemas 3 Cognomática 6 Trayectorias orbitales 3

Tecnologías

Mecatrónica 6 Nanotecnología 3 Protocolos de comunicación Industrial en Subestaciones Eléctricas

3

Tecnologías accesibles en la sociedad del conocimiento 3

Aplicaciones

Supervisión avanzada de procesos industriales complejos 6 Robótica 3 Sistemas inteligentes de gestión 3 Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones 3 La inteligencia web y los sistemas multiagente 3 Realidad virtual y aumentada 3

Trabajos Asistencia a congreso científico 3

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Trabajo fin de máster 12

La selección de las asignaturas optativas se hará teniendo en cuenta las siguientes restricciones:

• Al menos se elegirá una asignatura por módulo

• El total de asignaturas optativas elegidas ha de sumar al menos 39 ECTS

La distribución temporal de los módulos se realizará de acuerdo a los siguientes criterios:

• La asignatura “Introducción a la Cibernética” se impartirá en el primer semestre. • La asignatura “Investigación Científica” se impartirá en el primer semestre.

• El “Trabajo de Fin de Máster” se realizará durante el segundo semestre. • Las demás asignaturas tendrán carácter anual.

Las modificaciones propuestas no cambian la naturaleza del título. Solamente se amplía la oferta de asignaturas optativas, sin que varíen los créditos obligatorios ni el número total de créditos para obtener el título de master.

La coordinación docente de la titulación será realizada por la Comisión de Calidad del Centro. Esta es una comisión establecida por el reglamento de Régimen Interno de la Escuela, que se nombra cada año y que funciona bajo la supervisión de la Comisión de Calidad de la Universidad de León. La función principal de dicha comisión es contribuir a mejorar la calidad del proceso docente en la Escuela. Y en ese objetivo se incluye la coordinación docente de todas las titulaciones que se imparten en la Escuela.

5.2 Planificación y gestión de la movilidad

En la Universidad de León existe una Oficina de Relaciones Internacionales y Movilidad que se ocupa de:

• Los procesos de firma de convenios bilaterales, la difusión a través de distintos medios.

• La selección de solicitantes en base a méritos académicos y lingüísticos.

• El asesoramiento durante el proceso de admisión en la institución de destino y en el de gestión académica interna.

• El seguimiento durante su estancia.

• El proceso de reconocimiento académico. • La gestión económica.

• El análisis de oferta y demanda por centros y evaluación de la satisfacción del estudiante mediante encuestas y/o entrevistas personales.

No se contempla la posibilidad de acciones de movilidad específicas dentro del máster.

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NORMATIVA:

• Normativa de reconocimiento de estudios para los estudiantes de la universidad de león, acogidos a programas de intercambio, aprobada en Consejo de Gobierno de 20 de diciembre de 2004. Dicha norma regula el proceso y determina la responsabilidad de los agentes en el seno de los Centros: el Coordinador de Centro para Programas de Movilidad y los Responsables de Intercambio. Ambos son nombrados por el Vicerrector de Relaciones Internacionales a propuesta del Decano/Director y por el tiempo de legislatura de éste último.

• Procedimiento de gestión de calif icaciones, por Acuerdo de Consejo de Gobierno de 20/12/2004 y que regula la gestión académica de calificaciones para los participantes en programas de movilidad. Este procedimiento consiste en realizar un acta independiente para cada estudiante de movilidad nacional o internacional donde se gestiona su expediente con las calificaciones transcritas por el coordinador de movilidad de forma separada del resto de los estudiantes con el fin de no bloquear las actas generales.

• Guía del becario de programas de movilidad.

• Convocatoria anual de cada programa de movilidad y su normativa de desarrollo

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5.3 Descripción detallada de los módulos y materias del plan

5.3.1 Descripción detallada de los módulos del plan

El plan consta de seis módulos cuyas características se detallan a continuación:

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UN MÓDULO Denominación del módulo Conceptos básicos Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal 1º cuatrimestre Requisitos previos No tiene

SISTEMA DE EVALUACIÓN

1. Cumplimiento de las horas de trabajo del alumno con el profesor 15% de la nota final

2. Actitud general del alumno en las distintas actividades formativas 25% de la nota final

3. Valoración de la exposición oral (actividad formativa nº4) 30% de la nota final

4. Valoración del trabajo escrito (actividad formativa nº5) 30% de la nota final

El alumno podrá solicitar al profesor que le sustituya los apartados de evaluación 1 y 2 por una prueba escrita, cuyo peso será el 40% de la nota final.

CARÁCTER

Obligatorio

ACTIVIDADES FORMATIVAS

Se detallan en cada materia

MATERIAS

I. Introducción a la cibernética II. Investigación científica

DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS

a. Los conceptos generales de cibernética. b. Las técnicas de investigación científica. c. La protección y valoración de las innovaciones. d. Las patentes. e. Ponencias presentadas en congresos. f. Trabajos de investigación publicados en revistas. g. Trabajos de investigación publicados en la Web. h. Ser capaz de buscar información nueva. i. Ser capaz de sistematizar las tareas de investigación. j. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos

relativos a la cibernética. k. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

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2.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UN MÓDULO Denominación del módulo Herramientas Número de créditos ECTS 18 Unidad temporal Anual Requisitos previos Se especifican en cada materia







CARÁCTER

Optativo



MATERIAS

I. Matemáticas para el control II. Resolución de problemas complejos

III. Computación grid y supercomputación

IV. Aprendizaje automático y sistemas fuzzy V. Paralelización de aplicaciones de alto coste computacional

VI. Proyectos de I+D+i DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS

a. Las técnicas matemáticas utilizadas en la ingeniería de control. b. La computación grid y la supercomputación. c. Las estrategias para resolver problemas complejos. d. La resolución de problemas en entornos poco conocidos y multidisciplinares. e. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética f. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado. g. Clasificar y comprender las técnicas básicas de aprendizaje automático. h. Construir sistemas de reglas fuzzy. i. Aplicar sistemas fuzzy al aprendizaje automático. j. Conocer diferentes sistemas cognitivos artificiales k. Comprender código fuente e identificar fragmentos susceptibles de paralelización. l. Conocer los tipos de clusters, su funcionamiento y los pasos necesarios para su instalación. m. Diseñar algoritmos paralelos eficientes. n. Conocer las distintas herramientas disponibles para realizar aplicaciones en paralelo. o. Desarrollar programas que se ejecuten en paralelo mediante el uso de librerías como MPI y

OpenMP. p. Ser capaz de comprender e interpretar estrategias para resolver problemas complejos mediante

paralelismo. q. Conocimientos y capacidades para implantar un sistema de gestión de I+D+i. r. Conocimientos y capacidades para desarrollar proyectos de I+D+i

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3.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UN MÓDULO Denominación del módulo Modelos y representación Número de créditos ECTS 12 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene







CARÁCTER

Optativo



MATERIAS

I. Modelado de sistemas II. Cognomática

III. Trayectorias orbitales


a. El modelado de sistemas. b. La representación del conocimiento. c. Las trayectorias orbitales d. La resolución de problemas en entornos poco conocidos y multidisciplinares. e. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética f. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética.

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7842

8296

9174

8107

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559

5628

3947

7586

3042

0031

4.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UN MÓDULO Denominación del módulo Tecnologías Número de créditos ECTS 9 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene







CARÁCTER

Optativo



MATERIAS

I. Mecatrónica II. Nanotecnología

III. Protocolos de comunicación Industrial en Subestaciones Eléctricas IV. Tecnologías accesibles en la sociedad del conocimiento


a. La mecatrónica. b. La nanotecnología. c. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa.

d. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos relativos a la cibernética.

e. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética f. Conceptos generales de comunicaciones en las subestaciones eléctricas. g. Conocimiento de la estructura del protocolo IEC 61850 y de sus principales características h. Conocimiento de sincronización en tiempo SNTP. i. Aprendizaje de la interoperabilidad del protocolo IEC 61850. j. Los conceptos generales de accesibilidad. k. Detectar problemas de accesibilidad relacionados con la interacción entre el usuario y

productos o servicios TIC. l. Evaluar la accesibilidad de productos y servicios TIC. m. Comprensión de las normas técnicas de accesibilidad en el ámbito de las TIC. n. Conocer las ayudas técnicas que facilitan la comunicación con personas con discapacidad y

personas mayores.

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8296

9174

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3042

0031

5.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UN MÓDULO Denominación del módulo Aplicaciones Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene







CARÁCTER

Optativo



MATERIAS

I. Supervisión avanzada de procesos industriales complejos II. Robótica

III. Sistemas inteligentes de gestión

IV. Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones V. La inteligencia web y los sistemas multiagente

VI. Realidad virtual y aumentada DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS

a. Las tecnologías convergentes. b. La robótica. c. Los sistemas inteligentes. d. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. e. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. f. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética g. Conocer los conceptos básicos de visión artificial. h. Diseñar un sistema de visión artificial. i. Conocer modelos y técnicas para el reconocimiento de patrones. j. Ser capaz de analizar un sistema inteligente para el Reconocimiento de objetos. k. Comprender el dominio de la Inteligencia Web en el ámbito de los perfiles profesionales y la

investigación. l. Comprender el dominio de los sistemas distribuidos inteligentes m. Conocer la definición, los fundamentos y las aplicaciones de la realidad virtual y aumentada. n. Estudiar las aplicaciones de la realidad virtual a diversos campos como el prototipado virtual, los

video-juegos, la animación, la cirugía, la robótica, el diseño cooperativo, o la educación. o. Entender la estructura y componentes que forman parte de un desarrollo de realidad virtual y

aumentada mediante el trabajo con una aplicación real.

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6.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UN MÓDULO Denominación del módulo Trabajos Número de créditos ECTS 15 Unidad temporal Anual y 2º cuatrimestre Requisitos previos No tiene


Se detalla en cada materia del módulo

CARÁCTER

Obligatorio



MATERIAS

I. Asistencia a congreso II. Trabajo fin de máster


a. La transferencia de resultados a las empresas. Innovación. b. El desarrollo de proyectos de innovación tecnológica y/o científica. c. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. d. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. e. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética f. Ponencias presentadas en congresos. g. Trabajos de investigación publicados en revistas. h. Trabajos de investigación publicados en la Web. i. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado.

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0031

5.3.2 Descripción detallada de las materias del plan

Todas las materias se organizan mediante una única asignatura. La estructura de las actividades formativas de todas las materias es similar. A continuación se explica de forma genérica como están estructuradas estas acciones formativas y qué significan cada uno de los apartados que figuran en el cuadrante correspondiente. Posteriormente en la descripción de cada materia se incluye el cuadrante de las acciones formativas, pero sin la explicación de lo que significan cada una de sus partes.


Tipo de actividad

Horas de trabajo del alumno (25 por cada ECTS)

ECTS %

Relación con las

competen-cias

Con profesor Sin pro-fesor

Presencial No presencial

C S T C S T

1. Aprendizaje teórico (explicado por el profesor)

2. Aprendizaje práctico (explicado por el profesor)

3. Aprendizaje autónomo

4. Exposición oral

5. Trabajo escrito

6. Exámenes

TOTAL C = Clase S = Seminario T = Tutoría

Explicación del cuadrante de actividades formativas

HORAS DE TRABAJO DEL ALUMNO

• Las horas de trabajo del alumno se calculan a razón de 25 horas de trabajo por cada crédito ECTS. Estas se dividen en dos bloques:

o Las que realiza conjuntamente con el profesor

o Las que realiza sin el profesor.

• Las horas de trabajo con el profesor pueden ser de dos tipos:

o Presenciales (aula, laboratorio, etc.)

o NO presenciales, mediante alguna herramienta de comunicación a distancia (correo electrónico, mensajería instantánea, plataformas educativas, video conferencia, etc.)

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• Las horas de trabajo con el profesor también pueden clasificarse teniendo en cuenta el número de alumnos atendidos. Existen tres posibilidades:

o CLASE: cuando se trabaja con todos los alumnos a la vez.

o SEMINARIO: cuando se trabaja con un número reducido de alumnos

o TUTORÍA: cuando se trabaja con un solo alumno.

TIPO DE ACTIVIDAD FORMATIVA

1. El aprendizaje teórico se refiere a la tarea que realiza el alumno para aprender un conjunto de contenidos teóricos del temario y que tienen como punto de partida las explicaciones teóricas realizadas por el profesor, usando métodos tradicionales como la pizarra o modernos como el ordenador.

2. El aprendizaje práctico se refiere a la tarea que realiza el alumno para aprender un conjunto de contenidos prácticos del temario y que tienen como punto de partida las explicaciones prácticas realizadas por el profesor. Esta actividad formativa tiene por objetivo enseñarle al alumno cómo se realiza una práctica de laboratorio y también cómo se realizan los cálculos de un mecanismo, de una estructura, de un proceso, etc. En ambos casos se podrán usar aplicaciones informáticas de apoyo.

3. El aprendizaje autónomo consiste en el autoaprendizaje por parte del alumno de aquellos contenidos del temario que indique el profesor, previo asesoramiento detallado sobre los conceptos, relaciones, datos, representaciones y métodos que debe aprender, además de la bibliografía correspondiente. El profesor, en este proceso, estará a disposición de los alumnos para resolver dudas, de forma presencial y/o no presencial.

4. La exposición oral consiste en que el alumno expondrá en clase una parte pequeña de los contenidos adquiridos en la acción formativa del “aprendizaje autónomo”. La mitad será expuesta en español y la otra mitad en inglés.

5. El trabajo escrito consiste en la presentación por escrito de otra parte de los contenidos adquiridos en la acción formativa del “aprendizaje autónomo”. La mitad será redactada en español y la otra en inglés.

6. En los exámenes se incluye tanto el tiempo de realización cómo las sesiones de preparación para resolver dudas y metodología.

A continuación se detallan las materias de las que consta el plan de estudios. Todas las materias se organizan mediante una única asignatura.

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1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Introducción a la cibernética

Módulo al que pertenece 1 - Conceptos básicos Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal 1º cuatrimestre Requisitos previos No tiene


Especificado en la descripción del módulo

CARÁCTER

Obligatorio


Tipo de actividad


ECTS % Relación con las

competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 19 0 0,5 0 0 0,5 12 1,28 43,333

a, b, c, d

2. Aprendizaje practico 0 0 0 0 0 0 0 0,0 0,0

3. Aprendizaje autónomo 1 0 0,5 0 0 0,8 25 1,09 36,3333

b, c, e

4. Exposición oral 3 0 0,5 0 0 0,4 5 0,36 11,3333

e

5. Trabajo escrito 0 0 0,3 0 0 0,5 5 0,23 7,3333

e

6. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,3333

todas

TOTAL 24 0 1,8 0 0 2,2 47 3 100

CONTENIDOS

III. La cibernética, origen y evolución del término (Definición de Norbert Wiener, cibernética de segundo orden, concepto de sistema, procesos autorregulados en los sistemas biológicos y artificiales, concepto de realimentación, etc.).

IV. Áreas de conocimiento involucradas en el concepto de cibernética (biología, ciencias de la computación, ingeniería, gestión organizacional, matemáticas, psicología, sociología, etc.).

V. La cibernética en el ámbito de la ingeniería de sistemas y las ciencias de la computación (sistemas dinámicos, teoría de la información, control automático, robótica, mecatrónica, nanotecnología, biónica, agentes, interfaz hombre-máquina, inteligencia artificial, etc.).

VI. Introducción a las materias impartidas en el Máster en Cibernética.


a. Los conceptos generales de cibernética. b. Trabajos de investigación publicados en revistas. c. Trabajos de investigación publicados en la Web. d. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética e. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética.

DESCRIPCIÓN DE ASIGNATURAS NO PROCEDE

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7842

8296

9174

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3042

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2.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Investigación científica

Módulo al que pertenece 1 - Conceptos básicos Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal 1º cuatrimestre Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Obligatorio


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 6 0 0,2 0 0 0,2 8 0,58 19,33 todas

2. Aprendizaje práctico 0 8 0 0 2 0,4 6 0,66 22 b, d, e, f


b, d

4. Exposición oral 3 0 0,2 0 0 0,2 10 0,54 18 i

5. Trabajo escrito 1 0 0,4 0 0 0,4 15 0,67 22,3333

b, d, f, i

6. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,3333

todas

TOTAL 12 9 1,3 0 2 1,7 49 3 100

CONTENIDOS

I. El método científico. II. Fases y tareas principales en el desarrollo de un trabajo de investigación.

III. La búsqueda de información, fuentes y métodos. Criterios y mecanismos eficientes de búsqueda.

IV. Repositorios online y off-line de información y artículos de investigación. Repositorios de revistas, tesis doctorales, resúmenes de artículos, editoriales y organizaciones, bases de datos, etc. Fuentes de información de pago y libres. Uso de bibliotecas y préstamo interbibliotecario. Repositorios, organizaciones y editoriales relacionadas con el ámbito de la cibernética y materias relacionadas.

V. El factor de impacto y otros índices de calidad de publicaciones y congresos. VI. La publicación de trabajos en revistas científicas. Localización de publicaciones

y evaluación del grado de adecuación de la temática con el tema de investigación. El proceso de evaluación de un artículo en una revista científica.

VII. Redacción de artículos científicos. Estructura, estilo y formateado de texto e imágenes. Ejemplos de formato en publicaciones y congresos del ámbito de la ingeniería.

VIII. Propiedad intelectual. IX. Patentes y modelos de utilidad. X. Transferencia de resultados a las empresas. Innovación.

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a. Las técnicas de investigación científica. b. La protección y valoración de las innovaciones. c. Las patentes. d. Ponencias presentadas en congresos. e. Trabajos de investigación publicados en revistas. f. Trabajos de investigación publicados en la Web. g. Ser capaz de buscar información nueva. h. Ser capaz de sistematizar las tareas de investigación. i. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. j. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.


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457

9385

7842

8296

9174

8107

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559

5628

3947

7586

3042

0031

3.-‐ TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Matemáticas para el Control

Módulo al que pertenece 2 - Herramientas Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual

Requisitos previos Conocimientos de Matemáticas a nivel de grado en las ramas de Ingeniería y Arquitectura o de Ciencias Experimentales. SISTEMA DE EVALUACIÓN


CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 30 2 0 2 0 16 2 33 a, b, d

2. Aprendizaje práctico 10 5 0 0 2 8 1 17 a, b, c, d

3. Aprendizaje autónomo 0 0 0 0 1 24 1 17 Todas

4. Exposición oral 1 0 0 0 1 10 0,5 8 e, f

5. Trabajo escrito 0 1 0 0 2 22 1 17 Todas

6. Exámenes 1 0 0 0 2 10 0,5 8 todas

TOTAL 42 8 00 0 2 8 90 6 100

CONTENIDOS

I. Modelización de procesos II. Ecuaciones en derivadas parciales. Métodos numéricos

III. Sistemas de control lineales IV. Sistemas de control no lineales V. Estabilidad de Lyapunov

VI. Control óptimo. Métodos numéricos VII. Control geométrico

VIII. Sistemas y control híbrido


a. Las técnicas matemáticas utilizadas en la ingeniería de control. b. La resolución de problemas en entornos poco conocidos y multidisciplinares. c. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética d. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado. e. Realizar exposiciones claras y concisas donde se planteen y resuelvan problemas

concretos de control matemático. f. Saber expresar por escrito conceptos propios de la asignatura, en español e inglés.


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4.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Resolución de problemas complejos

Módulo al que pertenece 2 - Herramientas Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual

Requisitos previos Formación en las ramas de Ingeniería y Arquitectura o Ciencias. SISTEMA DE EVALUACIÓN


CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 18,0 4,0 1,0 1,0 18 1,68 28,0 a, b, c, f,g,h

2. Aprendizaje práctico 14,0 9,0 1,0 18 1,68 28,0 a, b, c, d, e, f, g

3. Aprendizaje autónomo 1,0 28 1,16 19,3 Todas

4. Exposición oral 0,5 0,5 5 0,24 4,0 f

5. Trabajo escrito 1,0 1,5 0,5 23 1,04 17,3 a, b, d, e, f, h

6. Exámenes 1,0 1,0 3 0,20 3,3 todas

TOTAL 33,5 14 5 0 0 2,5 95 6 100

CONTENIDOS

I. Planteamiento de problemas reales de optimización en los contextos de diseño de redes y planificación de procesos de producción.

II. Optimización en redes: camino mínimo, emparejamiento máximo, flujos máximo y mínimo, Teoremas max-flow min-cut.

III. Programación lineal básica: planteamiento y métodos de resolución para el problema de programación lineal.

IV. Programación entera: métodos de ramificación y acotación, métodos de hiperplanos de corte y métodos algebraicos.

V. Aplicaciones de la programación lineal.


a. Las estrategias para resolver problemas complejos. b. La resolución de problemas en entornos poco conocidos y multidisciplinares. c. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética d. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado. e. Analizar los métodos propuestos y valorar y evaluar la metodología usada entre las

posibilidades. f. Realizar exposiciones claras y concisas donde se planteen y resuelvan problemas

de optimización mediante la aplicación de los métodos propuestos. g. Buscar nuevos temas de interés relacionados con los contenidos de la asignatura

csv:

457

9385

7842

8296

9174

8107

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559

5628

3947

7586

3042

0031

usando publicaciones docentes y de investigación. h. Expresar por escrito conceptos propios de la asignatura, en español e inglés.


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457

9385

7842

8296

9174

8107

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5628

3947

7586

3042

0031

5.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Computación Grid y Supercomputación

Módulo al que pertenece 2 - Herramientas Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 30 0 1 0 3 1,3 25 2,41 40,17 a, b, c

2. Aprendizaje práctico 0 20 1 3 1 1 15 1,64 27,33 b, c

3. Aprendizaje autónomo 0 0 0,5 0 2 1 20 0,94 15,67 b, c, d

4. Exposición oral 3 0 0 0 0 0,4 1 0,18 3 f

5. Trabajo escrito 0 1 0 0 0 0,5 15 0,66 11,00 d, e, g

6. Exámenes 3 1 0 0 0 0,3 0 0,17 2,8333

todas

TOTAL 36 22 2,5 3 6 4,5 76 6 100,0

CONTENIDOS

I. Arquitecturas Paralelas. Procesadores vectoriales y matriciales. Arquitectura SIMD. Arquitectura MIMD: Multiprocesadores y multicomputadores. Uso de simuladores de procesadores segmentados.

II. Computación Grid: Fundamentos y Tecnologías. Arquitecturas Grid: Arquitectura de capas de los sistemas Grid (infraestructura, conectividad, recurso, colectiva, aplicación). Funcionamiento. Tecnologías utilizadas (supercomputadores, clusters, pools de ordenadores, redes de alta velocidad, etc). Middlewares. Interfaces estándar para los servicios proporcionados por una Grid (estándar OGSA – Open Grid Services Architecture, Infraestructura OGSI –Open Grid Services Infraestructure). Proyectos Grid.

III. Supercomputación: Fundamentos y Tecnologías

IV. Aplicaciones de la Computación Grid y de la Supercomputación


a. La computación grid y la supercomputación. b. La resolución de problemas en entornos poco conocidos y multidisciplinares. c. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética d. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado. e. Saber utilizar las fuentes bibliográficas habituales en el campo de la Arquitectura

de Computadores (en inglés, habitualmente) como medio de documentación. f. Saber realizar informes para presentar en público los resultados de trabajos

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457

9385

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realizados en grupo, tanto en español como en inglés. g. Saber expresar por escrito conceptos propios de la asignatura, en español e inglés.


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9174

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6.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Modelado de sistemas

Módulo al que pertenece 3 – Modelos y representación Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 10 0 0,5 0 0 0,5 15 1,04 34,67 a, b, c

2. Aprendizaje práctico 4 5 0,5 0 0 0,5 11 0,84 28 d, e

3. Aprendizaje autónomo 0 2 0 0 0 0,5 10 0,5 16,67 b, c

4. Exposición oral 3 0 0 0 0 0,2 4 0,29 9,67 d

5. Trabajo escrito 0 1 0,3 0 0 0 6 0,29 9,67 e

6. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,33 todas

TOTAL 18 8 1,3 0 0 1,7 46 3 100

CONTENIDOS

I. Análisis de sistemas II. Sistemas abiertos

III. Sistemas con realimentación IV. Modelos como abstracción y representación de sistemas V. Modelos discretos.

VI. Modelos continuos VII. Modelos mixtos

VIII. Simulación de sistemas IX. Sistemas concurrentes X. Sistemas en tiempo real

XI. Sistemas distribuidos.


a. El modelado de sistemas. b. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética c. Saber ejecutar las acciones necesarias para la evaluación y ajuste del modelo d. Exponer en público conceptos propios del modelado de sistemas en español. e. Saber expresar por escrito conceptos propios del modelado de sistemas en español.


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8296

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7.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Cognomática

Módulo al que pertenece 3 – Modelos y representación Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 30 4 0,5 0 0 1 18 2,14 35,6667

a, b, c, d

2. Aprendizaje práctico 0 20 1 0 0 0,5 16,5 1,52 25,3333

a, b, c

3. Aprendizaje autónomo 1 1 1 0 0 1 25 1,16 19,3333

a, b

4. Exposición oral 3 0 0,5 0 0 0,5 10 0,56 9,3333

c

5. Trabajo escrito 2 0 0,5 0 0 1 10 0,54 9 d

6. Exámenes 2 0 0 0 0 0 0 0,08 1,3333

todas

TOTAL 38 25 3,5 0 0 4 79,5 6 100

CONTENIDOS

I. El problema de la representación del conocimiento en las máquinas. (el conocimiento en el ser humano, sintaxis, semántica y pragmática, información y conocimiento, etc).

II. La inteligencia artificial. (orígenes, evolución, logros y situación actual, comparación con las técnicas y la evolución de la ingeniería del software).

III. Los Sistemas Expertos. La representación del conocimiento y la ingeniería del conocimiento. (sistemas expertos, etapas, sistemas basados en reglas, problema de la adquisición del conocimiento, crisis de los sistemas expertos y sus causas, de la extracción al modelado, etc).

IV. Problemas que afronta la representación del conocimiento. (la representación del sentido común, mundos abiertos y cerrados, procesamiento del lenguaje natural, conocimiento estático y dinámico, conocimiento procedural y declarativo, intencional y extensional, etc).

V. Razonamiento: concepto y tipos. (inducción, deducción, abducción, razonamiento con incertidumbre, razonamiento monótono y no monótono, razonamiento basado en casos, razonamiento con restricciones, razonamiento cualitativo, búsqueda, etc)

VI. Formalismos y lenguajes de representación del conocimiento. Características de expresividad y tratabilidad. (marcos, redes asociativas, redes de herencia estructural, lógicas, etc)

VII. Ontologías, métodos de resolución de problemas y razonadores. (concepto de

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ontología, conceptualización, conocimiento explícito, consenso, reutilización, componentes de una ontología, tipos de ontologías, ejemplos prácticos de uso: el caso de la Web Semántica, etc).

VIII. Modelado de conocimiento con ontologías: técnicas, metodologías y herramientas.

IX. La ingeniería del conocimiento frente a la ingeniería del software (modelos de información y conocimiento en la INCO y la IS, ontologías frente a bases de datos, metodologías de desarrollo de software


a. La representación del conocimiento. b. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética c. Exponer en público conceptos propios de la asignatura en español e inglés. d. Expresar por escrito conceptos propios de la asignatura en español e inglés.


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8.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Trayectorias Orbitales

Módulo al que pertenece 3 – Modelos y representación Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual

Requisitos previos Formación a nivel de grado en las ramas de Ingeniería y Arquitectura o Ciencias



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 20 5 10 1,4 47,2 a, b, d, f

2. Aprendizaje práctico 2 3 1 4 0,4 13,2 a, b, c, d, f

3. Aprendizaje autónomo 1 9 0,4 13,2 a, b, c, d, e, f

4. Exposición oral 1 1 3 0,2 6,6 h

5. Trabajo escrito 1 9 0,4 13,2 i

6. Exámenes 1 4 0,2 6,6 todas

TOTAL 24 9 1 0 0 2 39 3 100

CONTENIDOS

I. Mecánica Celeste. a. Geometría lineal: Cónicas y cuádricas b. La esfera celeste: Sistemas de coordenadas c. Trigonometría esférica d. Problema de dos cuerpos y dinámica orbital

II. Control orbital a. - Perturbaciones y su influencia en la órbita b. - Perturbaciones en órbitas geoestacionarias c. - Ajuste de órbita por impulso simple d. - Transferencia orbital e. - Correcciones en órbitas geoestacionarias. Métodos numéricos

III. Unidad 3: Control de vehículos espaciales a. - El gradiente gravitacional b. - Control del gradiente gravitacional c. - Control de un satélite rígido d. - Métodos numéricos para el control óptimo


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a. La resolución de problemas en entornos poco conocidos y multidisciplinares. b. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética c. Saber resolver cuantitativamente problemas de dinámica orbital. d. Aplicar los métodos propuestos a problemas realistas sencillos en el control de

satélites artificiales. e. Aplicar los conceptos fundamentales de gravitación en el Sistema Solar para el

diseño de programas lunares e interplanetarios. f. Saber analizar los modelos de control desde el punto de vista del controlador y

valorar y evaluar la metodología usada entre las posibilidades. g. Saber buscar e investigar temas de interés relacionados en la bibliografía

especializada, tanto nacional como internacional. h. Exponer en público conceptos propios de la asignatura en español. i. Expresar por escrito conceptos propios de la asignatura en español e inglés.


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9.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Mecatrónica

Módulo al que pertenece 4 – Tecnologías Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 30 0 1 0 1 1,3 25 2,33 38,8333

a, c, d

2. Aprendizaje práctico 6 20 1 0 1 0 15 1,72 28,6667

a, b, c, d

3. Aprendizaje autónomo 0 0 0,5 0 2 1 20 0,94 15,6667

a, b, c, d

4. Exposición oral 3 0 0 0 0 0,4 1 0,18 3 b

5. Trabajo escrito 0 1 0 0 0 0,5 15 0,66 11 d

6. Exámenes 3 1 0 0 0 0,3 0 0,17 2,8333

todas

TOTAL 42 22 2,5 0 4 3,5 76 6 100

CONTENIDOS

I. Introducción a la mecatrónica. II. Sensores y transductores

III. Sistemas de actuadores IV. Modelos matemáticos básicos de distintos sistemas físicos en ingeniería. V. Introducción a la teoría de sistemas

VI. Microcontroladores VII. Controladores lógicos programables

VIII. Integración de los sistemas mecatrónicos IX. Estudio de sistemas mecatrónicos avanzados I X. Estudio de sistemas mecatrónicos avanzados II


a. La mecatrónica. b. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. c. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética d. Saber expresar por escrito conceptos propios de la asignatura en español e inglés.


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10.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Nanotecnología

Módulo al que pertenece 4 – Tecnologías Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 10 0 0,2 0 0 0,5 8 0,75 25 a, b, c, d

2. Aprendizaje práctico 0 8 0,2 0 2 0,5 6 0,67 22,33 a, b

3. Aprendizaje autónomo 1 1 0,5 0 0 0,5 10 0,52 17,33 todas

4. Exposición oral 3 0 0,2 0 0 0,5 5 0,35 11,67 todas

5. Trabajo escrito 1 0 0,4 0 0 0,5 15 0,68 22,67 c

6. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,33 todas

TOTAL 16 9 1,5 0 2 2,5 44 3 100,33

CONTENIDOS

I. Introducción a la nanotecnología (La nanoescala, ¿qué es la nanotecnología? Aspectos tecnológicos y sociales de la nanotecnología: ciencias y tecnologías convergentes: NBIC (nano, bio, info, cogno), principios básicos de física y química de las nanodimensiones, la ley de Moore, etc).

II. Tecnologías para la nanoescala (Construcción arriba-abajo frente abajo-arriba, visualización y manipulación en la nanoescala, sistemas biométricos, etc)

III. Estructuras y materiales a nanoescala. (estructuras cristalinas, nanopartículas, nanocompuestos, propiedades electrónicas, magnéticas y de transporte en nanoestructuras, aspectos de seguridad)

IV. Fabricación nanotecnológica. (Nanomanipulación, caracterización de nanoestructuras)

V. Aplicaciones de la nanotecnología (con especial énfasis en las relacionadas con la producción de energía, informática y robótica, limitaciones y tendencias)


a. La nanotecnología. b. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. c. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. d. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética

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(Sigue en el archivo adjunto en el apartado 6.1)

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ANEXOS : APARTADO 6Nombre : 5_1_Estructura del título_parteb_y_6_1_Profesorado.pdf

HASH SHA1 : sqN6HgLLOVT+JdAfLxzRHLSlOE0=

Código CSV : 45793865161203100545319

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(Continuación del apartado 5)

11.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Supervisión avanzada de procesos industriales complejos

Módulo al que pertenece 5 – Aplicaciones Número de créditos ECTS 6 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 20 0 1 0 0 1 15 1,48 24,67 a, d

2. Aprendizaje práctico 5 10 0 0 3 3 45 2,64 44 a, d

3. Aprendizaje autónomo 1 1 0 0 0 1 20 0,92 15,33 a, d

4. Exposición oral 3 0 0,5 0 0 0,5 4 0,32 5,33 todas

5. Trabajo escrito 1 0 0 0 0 1 10 0,48 8 todas

6. Exámenes 2 0 0 2 0 0 0 0,16 2,67 todas

TOTAL 32 11 1,5 2 3 6,5 94 6 100

• Es importante resaltar que el aprendizaje práctico sin profesor se realizará a distancia, utilizando laboratorios remotos vía web.

CONTENIDOS

I. Supervisión convencional frente a supervisión avanzada. II. Arquitectura de los sistemas de supervisión: automatización industrial, sistemas

de control distribuidos, redes de comunicaciones industriales III. Supervisión local frente a supervisión remota. Arquitecturas de acceso remoto a

procesos industriales. Supervisión remota vía internet. IV. Técnicas avanzadas de simulación, modelado de la dinámica de procesos

industriales V. Tratamiento de la complejidad de los sistemas industriales actuales. Elevado

volumen de datos y dimensionalidad. VI. Herramientas avanzadas de supervisión. Visual Data Mining para la supervisión

de procesos industriales VII. Mapas de supervisión de la dinámica basadas en Self-Organizing Maps

VIII. Aplicaciones. o Arquitectura de supervisión del laboratorio de Automática de la

Universidad de León: § Nivel de campo: Maquetas industriales de procesos, planta piloto

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industrial, robots industriales, accionamientos basados en convertidores de frecuencia, célula electroneumática, panel domótico

§ Nivel de control: sistemas de control distribuidos, Autómatas programables, redes de comunicaciones industriales.

o Actividades formativas en el laboratorio remoto de automática de la Universidad de León LRA-ULE (semipresencial). § Nivel de acceso remoto: servidor web, servidor de base de datos,

servidor de autómatas. Supervisión remota vía internet con herramientas clásicas. Supervisión remota via internet con herramientas avanzadas basadas en minería de datos.

o Actividades formativas en el laboratorio remoto de automática Automatlab.


a. La supervisión de procesos industriales complejos. b. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. c. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. d. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética


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12.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Robótica




CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 15 0 0,5 0 0,5 0,65 12 1,15 38,3333

a, b, f

2. Aprendizaje práctico 3 10 0,5 0 0,5 0 8 0,88 29,3333

b, c, d, g


a, d, e

4. Exposición oral 1,5 0 0 0 0 0,2 1 0,11 3,333 b

5. Trabajo escrito 0 0,5 0 0 0 0,25 7 0,31 10,3333

b, c

6. Exámenes 1,5 0,5 0 0 0 0,15 0 0,09 3 todas

TOTAL 21 11 1,25 0 2 1,75 38 3,01 99,9996

CONTENIDOS

I. Conceptos básicos de robótica. II. Estructuras de control de robots industriales.

III. Programación de robots industriales. Caso práctico: un manipulador de soldadura.

IV. Robóts autónomos. Introducción. IA. V. Construcción de mapas.

VI. Localización basada en odometría. Localización mediante sensores específicos. Localización probabilística. Filtros de partículas

VII. Navegación local: CVM, LVM. Navegación global: mapas de visibilidad, diagramas de Voronoi, método del gradiente.

VIII. Arquitecturas de control en robots móviles. IX. Control de grupos de robots. Aproximaciones centralizadas vs. Distribuidas.

Comportamiento emergente. Casos de ejemplo. X. Robots sociales. Interacción robot-persona.


a. La robótica.

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b. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa.

c. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos relativos a la cibernética.

d. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética e. Saber trabajar individualmente y en equipo en problemas de robótica f. Conocer y adaptarse a los entornos robóticos en evolución g. Combinar los conocimientos para resolver problemas multidisciplinares


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13.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Sistemas Inteligentes de Gestión




CARÁCTER


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 10 0 0,5 0 0 0,5 15 1,04 34,67 a, c, d

2. Aprendizaje práctico 4 5 0,5 0 0 0,5 11 0,84 28 b, e

3. Aprendizaje autónomo 0 2 0 0 0 0,5 10 0,5 16,67 d, e

4. Exposición oral 3 0 0 0 0 0,2 4 0,29 9,67 f

5. Trabajo escrito 0 1 0,3 0 0 0 6 0,29 9,67 g

6. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,33 todas

TOTAL 18 8 1,3 0 0 1,7 46 3 100

• En el aprendizaje autónomo la mitad se realizará en español y la otra mitad en inglés.

CONTENIDOS

XI. Análisis y diseño de sistemas inteligentes para la gestión empresarial. XII. Técnicas de análisis de sistemas con capacidad de incorporación de

conocimiento experto en situaciones de incertidumbre. XIII. Sistemas basados en reglas borrosas. XIV. Redes Neuronales . XV. Computación Evolutiva.

XVI. Maquinas de Vectores Soporte. XVII. Aplicaciones para la toma de decisiones de gestión.


a. Los sistemas inteligentes. b. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. c. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética d. Ser capaz de aprender técnicas de análisis de sistemas robustos con tolerancia a

fallos y con comportamiento autónomo, incorporando conocimiento experto, que muestren un comportamiento adecuado en situaciones de incertidumbre.

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e. Aprovechar el carácter interdisciplinario del área de los sistemas inteligentes para la toma de decisiones de gestión y para enlazar los conceptos necesarios de otras áreas en el proceso de diseño.

f. Saber realizar informes para presentar en público los resultados de trabajos realizados en grupo, tanto en español como en inglés.

g. Saber expresar por escrito conceptos propios de la asignatura, en español e inglés.


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14.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Asistencia a congreso científico

Módulo al que pertenece 6 – Trabajos Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene





CARÁCTER

Obligatorio


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 4 0 0 0 0 0,5 4 0,34 11,33 a, b, f

2. Aprendizaje práctico 0 8 0 0 0 0,5 6 0,58 19,33 b, c, d

3. Aprendizaje autónomo 0 0 3 0 0 2 26 1,24 41,33 c, d, f

4. Exposición oral 0 0 0 0 0 0 0 0,0 0 d, e

5. Trabajo escrito 0 0 1 0 0 4 16 0,84 28 e

6. Exámenes 0 0 0 0 0 0 0 0,0 0

TOTAL 4 8 4 0 0 7 52 3 100

• No se planifica la actividad de “exposición oral” porque previsiblemente la mayoría de congresos seleccionados se celebrarán después del periodo habitual de clases.

CONTENIDOS

I. La organización de congresos científicos. Principales organizaciones en el ámbito de la ingeniería que organizan congresos científicos. Fases habituales en la realización de un congreso científico.

II. La calidad y relevancia de congresos científicos. Índices de medición. III. Tipos y estructuras habituales en los congresos científicos. Tipos de congresos,

tipos de participación posibles (ponencia oral, workshops, tutoriales, reuniones temáticas, sesiones de pósters, etc).

IV. Preparación de una aportación para un congreso científico. Artículos escritos, póster, presentaciones, etc).

V. La presentación del trabajo de investigación en un congreso científico.


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a. Saber describir la importancia y los fines perseguidos en la celebración de congresos científicos.

b. Saber evaluar la relevancia de un congreso científico. c. Utilizar diferentes formatos (artículo, póster, demo,…) para presentar un trabajo

de investigación en un congreso. d. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. e. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. f. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética g. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado.


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15.-TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Trabajo Fin de Máster

Módulo al que pertenece 6 – Trabajos Número de créditos ECTS 12 Unidad temporal 2º cuatrimestre

Requisitos previos El alumno ha tenido que superar el resto de créditos para defender el trabajo


Criterios de evaluación, sobre un total de 100 puntos:

• 25 puntos: Evaluación continua, basada en las actitudes y aptitudes demostradas por el estudiante en el desarrollo de la materia.

• 15 puntos: Originalidad/Investigación/Innovación • 10 puntos: Dificultad (trabajos muy diversos) • 10 puntos: Metodología • 15 puntos: Resultado final • 15 puntos: Calidad de la Memoria • 10 puntos: Exposición y defensa (estructuración, claridad, expresión, etc.)

Tribunal de evaluación

Para la evaluación de la exposición y defensa del trabajo fin de máster, se nombrará un tribunal para cada trabajo que estará formado por:

• Un presidente, que será el Director de la Escuela o persona en quien delegue. • Un vocal nombrado por el Director de la Escuela entre los profesores del máster. • Un secretario, que será el profesor tutor del trabajo. • El tutor de la empresa o institución que actuará con voz pero sin voto.

CARÁCTER

Obligatorio


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 0 8 6 0 0 4 40 2,32 19,33 a, b, e, f, g

2. Aprendizaje práctico 0 0 7 0 0 5 32 1,76 14,66 a, b, e, f, g

3. Aprendizaje autónomo 6 0 4 0 0 0 150 6,4 53,33 todas

4. Exposición oral 0 0 4 0 0 0 8 0,48 4 c, d

5. Trabajo escrito 0 0 4 0 0 2 20 1,04 8,67 d

6. Exámenes 0 0 0 0 0 0 0 0 0

TOTAL 6 8 25 0 0 11 250 12 100

• La exposición y defensa del trabajo fin de máster se incluye dentro de la actividad “exposición oral”

El trabajo será codirigido por un profesor del máster y un profesional de las entidades colaboradoras.

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9386

5161

2031

0054

5319

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3947

7586

3042

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Metodología

Tareas con los tutores:

§ Se realizará una primera reunión alumno-tutores en la que se detallará una completa definición del trabajo de innovación a realizar.

§ Reuniones periódicas con los tutores, presenciales o no presenciales (audioconferencia, videoconferencia, mensajería instantánea), en las que se estudiará el estado del trabajo, se resolverán dudas, se propondrán posibles mejoras que surjan al proyecto (por parte tanto de los tutores como del alumno, fomentado la pro-actividad).

Tareas sin el profesor:

§ Ejecución del trabajo, cumpliendo las especificaciones y plazos marcados.

§ El alumno deberá desarrollar una Memoria del trabajo realizado que contenga:

1. Objetivos, justificación

2. Estado del arte documentado

3. Herramientas y metodología utilizada

4. Trabajado desarrollado

5. Discusión del resultado

6. Conclusiones y trabajos futuros

7. Bibliografía

§ Junto con la memoria propiamente dicha se entregará (encuadernándola al final de la misma) un resumen en inglés de 5 a 8 páginas del trabajo realizado. Este resumen seguirá el formato de las revistas del IEEE y se estructurará y organizará como una publicación científica. Aquellos estudiantes que hubieran conseguido publicaciones en revistas o congresos derivadas de su trabajo de investigación podrán sustituir el resumen por una copia de las mismas.

§ Acto de defensa del trabajo, el alumno realizará una Exposición oral del trabajo realizado, en sesión pública, donde argumentará sobre los objetivos, metodología utilizada, resultados y conclusiones del trabajo realizado. El tribunal de evaluación podrá plantear preguntas y sugerencias al alumno.

CONTENIDOS

El trabajo fin de máster tiene como objetivo la puesta en práctica por parte del alumno de los conocimientos y capacidades adquiridos en el programa del máster, mediante el desarrollo de un proyecto de investigación, en el seno de un centro de investigación o de una empresa con un alto nivel de I+D+i. El alumno completará de esta forma su formación en el máster, adquiriendo el método y las habilidades

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9386

5161

2031

0054

5319

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3947

7586

3042

0031

necesarias para llevar a cabo de forma exitosa un trabajo de investigación.

Esta materia implica el desarrollo de un trabajo por parte de un alumno, bajo la supervisión, de forma tanto presencial como no presencial, de dos tutores.

El trabajo fin de máster se desarrollará en una de las siguientes entidades colaboradoras:

Insti tutos de investigación:

§ INTECO: Insti tuto Nacional de Tecnologías de la Comunicación (INTECO), promovido por el Ministerio de Industria, Turismo y Comercio, es una plataforma para el desarrollo de la Sociedad del Conocimiento a través de proyectos del ámbito de la innovación y la tecnología.

§ IAF: Instituto de Automática y Fabricación de la Universidad de León

Empresas :

§ Indra

§ Hewlett-Packard

La realización del proyecto fin de máster en el seno de estas entidades posibilitará que los alumnos trabajen en colaboración directa con profesionales altamente cualificados, en temas punteros y con las tecnologías más avanzadas a su disposición.

El trabajo fin de máster será realizado de forma individual o en grupo. En caso de realizarse en grupo, deberán determinarse tareas u objetivos diferenciados que permitan la defensa y calificación individuales.


a. La transferencia de resultados a las empresas. Innovación. b. El desarrollo de proyectos de innovación tecnológica y/o científica. c. Realizar exposición pública de sus conclusiones, sobre un proyecto o reflexión

científica, tanto ante especialistas como no especialistas, de forma clara y rigurosa. d. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos

científicos relativos a la cibernética. e. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética f. Trabajos de investigación publicados en revistas. g. Trabajos de investigación publicados en la Web. h. Ser capaz de entender métodos y técnicas que nadie le haya explicado.


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9386

5161

2031

0054

5319

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3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Protocolos de comunicación Industrial en

Subestaciones Eléctricas

Módulo al que pertenece Tecnologías Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad

Horas de trabajo del alumno

(25 por cada ECTS) ECTS % Relación con las

competencias



C S T C S T

1. Aprendizaje teórico 19 0 0,5 0 0 0,5 12 1,28 42,67 a, b, c, d

2. Aprendizaje practico 0 0 0 0 0 0 0 0,0 0

3. Aprendizaje autónomo 1 0 0,5 0 0 0,8 25 1,09 36,40 b, c, e

4. Exposición oral 3 0 0,5 0 0 0,4 5 0,36 11,87 e

5. Trabajo escrito 0 0 0,3 0 0 0,5 5 0,23 7,73 e

6. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,33

33

todas

TOTAL 24 0 1,8 0 0 2,2 47 3 100

CONTENIDOS

I. Historia de los protocolos industriales II. Panorámica actual de las comunicaciones en las subestaciones eléctricas

III. La Búsqueda del protocolo unificado IV. Objetivos de la creación del IEC 61850 V. Características principales del protocolo IEC 61850


a. Conceptos generales de comunicaciones en las subestaciones eléctricas. b. Conocimiento de la estructura del protocolo IEC 61850 y de sus principales

características c. Conocimiento de sincronización en tiempo SNTP. d. Conocimiento de transmisión de datos en formato COMTRADE e. Aprendizaje de la interoperabilidad del protocolo IEC 61850.


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457

9386

5161

2031

0054

5319

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559

5628

3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Tecnologías accesibles en la sociedad del

conocimiento

Módulo al que pertenece Tecnologías Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

7. Aprendizaje teórico 10 0 0,5 0 0 0,5 15 1,04 34,67 a, b, c, d, e, g

8. Aprendizaje practico 3 6 0,5 0 0 0,5 11 0,84 28,00 a, b, c, d, e, g

9. Aprendizaje autónomo 0 2 0 0 0 0,5 10 0,5 16,67 b, c, d, e

10. Exposición oral 3 0 0 0 0 0,2 4 0,29 9,60 f

11. Trabajo escrito 0 1 0,3 0 0 0 6 0,29 9,73 f

12. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,33 todas

TOTAL 17 9 1,3 0 0 1,7 46 3 100

CONTENIDOS

I. Accesibilidad. Conceptos básicos, metodologías y normalización. II. Ayudas técnicas para el uso de las nuevas tecnologías de la información y las

comunicaciones. III. Introducción al diseño para todos en las tecnologías de la información y las

comunicaciones. IV. Accesibilidad Web: pautas de accesibilidad, normativa, recursos, herramientas de

evaluación y factores sociales.


a. Los conceptos generales de accesibilidad. b. Detectar problemas de accesibilidad relacionados con la interacción entre el usuario y

productos o servicios TIC. c. Evaluar la accesibilidad de productos y servicios TIC. d. Comprensión de las normas técnicas de accesibilidad en el ámbito de las TIC. e. Conocer las ayudas técnicas que facilitan la comunicación con personas con discapacidad

y personas mayores. f. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos

relativos a la accesibilidad. g. Reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.


csv:

457

9386

5161

2031

0054

5319

csv:

559

5628

3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Aprendizaje automático y sistemas fuzzy

Módulo al que pertenece Herramientas Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene


Elaboración de un trabajo escrito utilizando alguna de las técnicas aprendidas durante el curso y defenderlo mediante una exposición oral.

CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

13. Aprendizaje teórico 11 0 0,5 0 0 0,5 10 0,88 29,33%

a,b,c,d

14. Aprendizaje practico 11 0 0,5 0 0 0,5 10 0,88 29,33 b,c

15. Aprendizaje autónomo 0 0 0 0 0 0 17 0,68 22,67a

a,b,c,d

16. Exposición oral 4 0 0,5 0 0 0,5 2 0,28 9,33 e


18. Exámenes 0 0 0 0 0 0 0 0 0

TOTAL 26 0 2 0 0 2 45 3 100

CONTENIDOS

I. Introducción al aprendizaje automático. II. Teoría de conjuntos fuzzy y sistemas de reglas fuzzy.

III. Técnicas de ajuste de sistemas de reglas fuzzy y su aplicación al aprendizaje automático.

IV. Clustering clásico y fuzzy. V. Reconocimiento de patrones fuzzy.

VI. Sistemas cognitivos artificiales. DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS

a. Clasificar y comprender las técnicas básicas de aprendizaje automático. b. Construir sistemas de reglas fuzzy. c. Aplicar sistemas fuzzy al aprendizaje automático. d. Conocer diferentes sistemas cognitivos artificiales. e. Capacidad de elaborar un trabajo científico escrito utilizando alguna de las herramientas

aprendidas en el curso y ser capaz de defenderlo oralmente. DESCRIPCIÓN DE ASIGNATURAS NO PROCEDE

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457

9386

5161

2031

0054

5319

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559

5628

3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Visión Artificial y Reconocimiento de Patrones

Módulo al que pertenece Aplicaciones

Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

19. Aprendizaje teórico 10 0 0,5 0 0 0,5 8 0,76 25,33 a, b, c, d

20. Aprendizaje practico 9 0 0 0 0 0 4 0,52 17,33 a, c, d

21. Aprendizaje autónomo 1 0 0,5 0 0 0,8 25 1,09 36,40 b, d, e, f

22. Exposición oral 3 0 0,5 0 0 0,4 5 0,36 11,87 e, f


24. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,34 todas

TOTAL 24 0 1,8 0 0 2,2 47 3 100

CONTENIDOS

I. Elementos de un sistema de visión artificial. Adquisición de imágenes. II. Etapas: Preprocesado, segmentación y descripción de objetos contenidos en las

imágenes. III. Aplicaciones de la Visión Artificial y el Procesamiento Digital de Imágenes. IV. Técnicas de aprendizaje supervisado aplicado al Reconocimiento de Patrones. V. Evaluación de los modelos de clasificación.

VI. Técnicas de aprendizaje no supervisado DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS

a. Conocer los conceptos básicos de visión artificial b. Diseñar un sistema de visión artificial c. Conocer modelos y técnicas para el reconocimiento de patrones. d. Ser capaz de analizar un sistema inteligente para el Reconocimiento de objetos. e. Expresar en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos. f. Realizar exposiciones de métodos y técnicas empleados en sistemas de visión artificial.


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457

9386

5161

2031

0054

5319

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559

5628

3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Inteligencia Web y Sistemas Multiagente


Número de créditos ECTS 3

Unidad temporal Anual Requisitos previos No tiene



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias


Presencial No presencial C S T C S T

25. Aprendizaje teórico 13 0 0,5 0 0 1 12 1,06 43,33333

a, b,c,d

26. Aprendizaje practico 2 0 0 0 0 0,8 0 0,11 0,073 d

27. Aprendizaje autónomo 1 0 0,5 0 0 2 25 1,14 36,3333

a, b, c,d, e

28. Exposición oral 3 0 0,5 0 0 1,4 5 0,4 11,33332

e

29. Trabajo escrito 0 0 0,3 0 0 1 5 0,25 7,33334

e

30. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1,3333

todas

TOTAL 20 0 1,8 0 0 6,2 47 3 100

CONTENIDOS

I. Técnicas Inteligentes en la Web: Introducción, estrategias, herramientas y aplicaciones II. Sistemas Multiagente: Introducción, arquitecturas, herramientas y aplicaciones.


a. Comprender el dominio de la Inteligencia Web en el ámbito de los perfiles profesionales y la investigación.

b. Comprender el dominio de los sistemas distribuidos inteligentes multiagente en el ámbito de los perfiles profesionales y la investigación.

c. Adquirir autosuficiencia a la hora de completar la formación e iniciar una investigación en estos ámbitos.

d. Conocer y utilizar herramientas y tecnologías de los campos de la Inteligencia Web y los sistemas multiagente.

e. Expresar, de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa, conocimientos científicos relativos a estos ámbitos..


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5161

2031

0054

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7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Realidad virtual y aumentada


Número de créditos ECTS 3 Unidad temporal Anual Requisitos previos Conocimientos de programación



CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

31. Aprendizaje teórico 8 0 0 0 0 1 6 0,6 20 a, b

32. Aprendizaje practico 8 0 1 0 0 1 16 1,04 35 c

33. Aprendizaje autónomo 2 0 1 0 0 1 6 0,4 13 a, b

34. Exposición oral 1 0 1 0 0 1 20 0,92 31 b, c

35. Trabajo escrito 0 0 0 0 0 0 0 0,0 0

36. Exámenes 1 0 0 0 0 0 0 0,04 1 Todas

TOTAL 20 0 3 0 0 4 48 3 100

CONTENIDOS I. Introducción a la realidad virtual y aumentada (qué se entiende por realidad virtual y

aumentada, características necesarias y deseables, principales campos de aplicación y desarrollos relevantes).

II. Dispositivos para la interacción en entornos de realidad virtual (hápticos y visuales). III. Programación de aplicaciones de realidad virtual y aumentada (lenguajes,

herramientas, librerías y entornos de desarrollo). IV. Aplicaciones prácticas de la realidad virtual y aumentada (líneas de desarrollo e

investigación) DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS

a. Conocer la definición, los fundamentos y las aplicaciones de la realidad virtual y aumentada.

b. Estudiar las aplicaciones de la realidad virtual a diversos campos como el prototipado virtual, los vídeo-juegos, la animación, la cirugía, la robótica, el diseño cooperativo, o la educación.

c. Entender la estructura y componentes que forman parte de un desarrollo de realidad virtual y aumentada mediante el trabajo con una aplicación real.


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9386

5161

2031

0054

5319

csv:

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3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Paralelización de aplicaciones de alto coste

computacional




CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad


(25 por cada ECTS) ECTS

%

Relación con las

competencias

Con profesor Sin pro-feso

r


C S T C S T

a. Aprendizaje teórico 3 2,5 0,3 0 0 0,2 4 0,4 13,4 todas

b. Aprendizaje practico 0 22 0,4 0 0 0,2 19 1,6 53,4 todas

c. Aprendizaje autónomo 0 0 0,4 0 0 0 20 0,7 23,3 a,b,c,d,g

d. Exposición oral 0,5

0 0 0 0 0 1 0,1 3,3 f,g

e. Trabajo escrito 0 0 0 0 0 0 1 0,1 3,3 f,g

f. Exámenes 0 0,5 0 0 0 0 0 0,1 3,3 todas

TOTAL 3,5

25 1,1 0 0 0,44 45 3 100

CONTENIDOS I. Fundamentos de programación de ordenadores.

II. Clusters: clasificación, características y aplicaciones. Instalación del cluster Beowulf. III. Programación paralela: algoritmos, patrones de diseño y medidas de rendimiento. IV. Herramientas de programación paralela: memoria compartida, paso de mensajes,

paralelismo de datos, stream processing. V. Ejemplos de soluciones paralelas con OpenMP y MPI.

DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS a. Comprender código fuente e identificar fragmentos susceptibles de paralelización. b. Conocer los tipos de clusters, su funcionamiento y los pasos necesarios para su instalación. c. Diseñar algoritmos paralelos eficientes. d. Conocer las distintas herramientas disponibles para realizar aplicaciones en paralelo. e. Desarrollar programas que se ejecuten en paralelo mediante el uso de librerías como MPI

y OpenMP. f. Ser capaz de comprender e interpretar estrategias para resolver problemas complejos

mediante paralelismo. g. Adquirir la capacidad para expresar de forma oral y escrita en lenguas española e inglesa,

conocimientos científicos relativos a la cibernética. DESCRIPCIÓN DE ASIGNATURAS NO PROCEDE

csv:

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9386

5161

2031

0054

5319

csv:

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5628

3947

7586

3042

0031

1.-‐TABLA PARA LA DESCRIPCIÓN DE UNA MATERIA = ASIGNATURA Denominación de la materia Proyectos de I+D+i




CARÁCTER

Optativo


Tipo de actividad



competencias



C S T C S T

37. Aprendizaje teórico 10 0 0,5 0 0 0,5 29 1,6 53,33 a, b

38. Aprendizaje practico 0 5 0,5 0 0 0,5 0 0,24 8 a, b

39. Aprendizaje autónomo 0 0 0 0 0 0,5 10 0,42 14 a, b

40. Exposición oral 0 1 0 0 0 0 0 0,04 1,33 a, b

41. Trabajo escrito 0 1 1 0 13 0,5 0 0,62 20,67 a, b

42. Exámenes 1 0 1 0 0 0 0 0,08 2,67 a, b

TOTAL 11 7 3 0 13 2 39 3 100

CONTENIDOS

I. Gestión de la I+D+i. II. Proyectos de I+D+i.

DESCRIPCIÓN DE LAS COMPETENCIAS a. Conocimientos y capacidades para implantar un sistema de gestión de I+D+i. b. Conocimientos y capacidades para desarrollar proyectos de I+D+i.


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0031

6 Personal académico

6.1 Profesorado

De acuerdo con la planificación de las enseñanzas realizada en el capítulo 5 de esta memoria, el número de horas-profesor necesarias para impartir este título va a depender del número de alumnos matriculados. Se van a realizar los cálculos suponiendo que el número de alumnos sea de 25.

La participación del profesorado en las actividades formativas se distribuye en los seis apartados que se recogen en la siguiente tabla, donde también se incluyen la suma de las horas programadas en todas las asignaturas del título:

Tipo de act iv idad con part ic ipación del profesor Horas programadas

PRESENCIAL

Clase 511,5 55,96% 86,84% Seminario 213 23,30%

Tutoría 69,25 69,25%

NO PRESENCIAL

Clase 5 0,55% 13,16% Seminario 34 3,72%

Tutoría 81,29 8,89% Horas totales 914,04 100% 100%

Para calcular las horas totales es necesario tener en cuenta lo siguiente:

El cálculo de las horas totales relativas a los seminarios es preciso multiplicarlo por el número de grupos que se hagan en las distintas asignaturas. Se considerarán los siguientes valores medios:

• Para asignaturas obligatorias: 3 • Para asignaturas optativas: 2

El cálculo de las horas totales de las tutorías es preciso multiplicarlo por el número de alumnos de cada asignatura. Puesto que los alumnos no tienen la obligación de matricularse de todas las asignaturas se hacen los cálculos con las siguientes estimaciones:

• Número medio de alumnos en asignaturas obligatorias: 20 • Numero medio de alumnos en asignaturas optativas: 15

Aplicando las consideraciones que acaban de exponerse se muestran a continuación dos tablas. En la primera quedan reflejadas las horas-profesor totales para las asignaturas obligatorias, y en la segunda para las asignaturas optativas.

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Horas-profesor para todas las asignaturas OBLIGATORIAS Tipo de act iv idad con part ic ipación del profesor Horas programadas

PRESENCIAL

Clase 46 × 1 46 Seminario 25 × 3 75 Tutoría 32,1 × 20 642

NO PRESENCIAL

Clase 0 × 1 0 Seminario 2 × 3 6 Tutoría 21,9 × 20 438

Horas totales 1207

Horas-profesor para todas las asignaturas OPTATIVAS Tipo de act iv idad con part ic ipación del profesor Horas programadas

PRESENCIAL

Clase 465,5 × 1 465,5 Seminario 188 × 2 376 Tutoría 37,15 × 15 557,25

NO PRESENCIAL

Clase 5 × 1 5 Seminario 32 × 2 64 Tutoría 59,39 × 15 890,85

Horas totales 2358,6

Sumando las dos tablas anteriores se obtienen las horas-profesor necesarias para impartir la titulación. En la siguiente tabla se muestra el resultado.

Horas-profesor para TODAS las asignaturas Tipo de actividad con participación del

profesor Horas programadas

obligatorias optativas totales

PRESENCIAL

Clase 46 465,5 511,5 Seminario 75 376 451 Tutoría 642 557,25 1199,25

NO PRESENCIAL

Clase 0 5 5 Seminario 6 64 70 Tutoría 438 890,85 1328,85

Horas totales 1207 2358,6 3565,6

El número de profesores que impartirán docencia en el máster es de 35. De acuerdo con la tabla anterior tendrán una dedicación media de 3,4 horas semanales a esta titulación. Y sus principales características son las siguientes:

• Porcentaje del total de profesores que son Doctores: 100%

• Categoría académica:

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2031

0054

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Número de catedráticos de universidad 7

Número de titulares de universidad (TU, CEU, TEU) 17

Número de contratados 11

• Dedicación: o Todos los profesores tienen dedicación a tiempo completo

• Experiencia docente:

Características de la docencia Número de años de dedicación

5 - 10 10 - 15 15 - 20 >20

En la universidad 10% 40% 30% 20%

En escuelas de ingeniería 15% 40% 25% 20%

En temas relacionados con la cibernética 15% 40% 25% 20%

• Experiencia investigadora:

Características de la investigación Número de años de dedicación

5 - 10 10 - 15 15 - 20 >20

En cualquier tema 15% 40% 30% 15%

En temas de ingeniería 20% 40% 25% 15%

En temas relacionados con la cibernética 25% 40% 25% 10%

• Sexenios de investigación reconocidos:

Porcentaje de profesores que tienen reconocidos sexenios de investigación

Número de sexenios

1 2 3 >3

Porcentaje 15% 30% 20% 10%

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ANEXOS : APARTADO 7Nombre : 7_1_Recursos materiales y servicios.pdf

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7 Recursos materiales y servicios

7.1 Adecuación de los medios disponibles

Los medios que la Escuela pone a disposición del máster son los siguientes:

• Un aula con capacidad para 45 alumnos, dotada con pizarra, proyector de transparencias, ordenador conectado a Internet, cañón de proyección electrónica y pantalla de 3 metros.

• Conexión Wi-Fi en todo el edificio.

• Un aula con 20 ordenadores de última generación y todas las aplicaciones habituales en el ámbito de la ingeniería.

• Además los alumnos podrán usar los servicios de fotocopiadora e impresión digital, la biblioteca del centro, dos aulas con ordenadores de acceso libre.

Los departamentos vinculados a la Escuela ponen a disposición de este máster los siguientes laboratorios:

• Laboratorio de robótica.

• Laboratorio remoto de automática. • Laboratorio de computadores. • Laboratorio de instrumentación eléctrica • Laboratorio de soft computing • Laboratorio de procesamiento de imágenes

El Instituto de Automática y Fabricación pone a disposición del máster los siguientes laboratorios:

• Laboratorio de Cognomática. • Planta Piloto Industrial para la implementación de procesos industriales.

• Plataforma tecnológica para la gestión de laboratorios remotos. • Laboratorio de ingeniería de fabricación. • Laboratorio de metrología.

La Fundación Centro de Supercomputación de Castilla y León pone a disposición del máster sus instalaciones para la realización de trabajos en algunas asignaturas del mismo.

Además las empresas INDRA, HP y el INTECO, en aquellos Trabajos Fin de Máster en los que colaboren pondrán a disposición de los alumnos correspondientes aquellas instalaciones que sean necesarias para el correcto desarrollo del trabajo. Se entiende que son las instalaciones que cada una tiene en la ciudad de León.

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8 Resultados previstos

8.1 Definición de indicadores y su justificación

Se evaluarán los siguientes indicadores:

v TASA DE GRADUACIÓN: porcentaje de estudiantes que finalizan la enseñanza en el tiempo previsto en el plan de estudios (d) o en año académico más (d+1) en relación con su cohorte de entrada.

Forma de cálculo: El denominador es el número total de estudiantes que se matricularon por primera vez en una enseñanza en un año académico (c). El numerador es el número total de estudiantes de los contabilizados en el denominador, que han finalizado sus estudios en el tiempo previsto (d) o en un año académico más (d+1).

Graduados en “d” o en “d+1” (de los matriculados en “c”) -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x100

Total de estudiantes matriculados en un curso “c”

v TASA DE ABANDONO (SÓLO PARA MÁSTERES DE 1 AÑO) relación porcentual entre el número total de estudiantes de una cohorte de nuevo ingreso que debieron obtener el título el año académico anterior y que no se han matriculado ni en ese año académico ni en el posterior.

Forma de cálculo: Sobre una determinada cohorte de estudiantes de nuevo ingreso establecer el total de estudiantes que sin finalizar sus estudios se estima que no estarán matriculados en la titulación ni en el año académico siguiente al que debieran finalizarlos de acuerdo al plan de estudios (t+1) ni dos años después (t+2), es decir, dos años seguidos, un año después de la finalización teórica de los estudios y el siguiente.

Nº de estudiantes no matriculados en “t+1” y “t+2” -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x100

Nº de estudiantes matriculados en el curso t-‐n+1

n = la duración en años del plan de estudios

v TASA DE EFICIENCIA: relación porcentual entre el número total de créditos teóricos del plan de estudios a los que debieron haberse matriculado a lo largo de sus estudios el conjunto de estudiantes graduados en un determinado curso académico y el número total de créditos en los que realmente han tenido que matricularse.

Forma de cálculo: El número total de créditos teóricos se obtiene a partir del número de créditos ECTS del plan de estudios multiplicado por el número de titulados. Dicho número se divide por el total de créditos de los que realmente se han matriculado los graduados. MÁSTER

Créditos teóricos del plan de estudios * Número de graduados -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐ x100

(Total créditos realmente matriculados por los graduados)

v TASA DE CONTINUIDAD: Relación porcentual entre el número de estudiantes que finalizan el máster y el número de estudiantes que continúan realizando su tesis doctoral el curso académico siguiente.

Forma de cálculo:

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Sobre una determinada cohorte de estudiantes que finalizan sus estudios de máster en el año (t), establecer el número de ellos que se estima que continuarán realizando su tesis doctoral un año después (t+1) de la finalización de los estudios.

Nº de estudiantes realizando tesis doctorales en “t+1” -‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐-‐x100

Nº de estudiantes graduados en “t”

Los valores cuantitativos esperados para los indicadores enumerados anteriormente son los siguientes:

• Tasa de graduación > 70%

• Tasa de abandono < 30%

• Tasa de eficiencia >80%

• Tasa de continuidad >25%

La justificación de los valores ofrecidos en la relación anterior es la siguiente:

• Se han tenido en cuenta las tasas de los programas de doctorado antiguos en los últimos cinco años.

• Se considera que los estudiantes de este máster, de un año de duración, no requerirán más de dos años para graduarse, especialmente teniendo en cuenta que se trata de un máster de investigación y que entre los objetivos de esos alumnos se incluye la obtención del título de doctor, por lo que su dedicación a los estudios se estima que será prácticamente exclusiva.

• Los estudiantes que realizan un máster son lo suficientemente maduros como para que la tasa de eficiencia sea alta.

• La relativa facilidad de los graduados en ingeniería para incorporarse al mercado laboral puede afectar significativamente a la tasa de abandono. Esta circunstancia, unida al hecho de que los estudios de doctorado aún no se valoran adecuadamente en dicho ámbito, induce a prever que una vez finalizado el máster puede haber un porcentaje relativamente elevado que decida no continuar con la realización de sus tesis doctorales.

Después de haber finalizado el primer año de implantación del máster, se han conseguido los siguientes resultados:

Tasa de Graduación: 57% (En este valor no se refleja el segundo año de la cohorte de entrada de la primera promoción, puesto que se trataría del curso actual – 2010-2011)

Tasa de Abandono: 4%

Tasa de Eficiencia: 100%

Tasa de Continuidad: 25%

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ANEXOS : APARTADO 10Nombre : 10_Calendario de implantación.pdf

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10 Calendario de implantación

10.1 Cronograma de implantación de la titulación

Esta titulación ha sido implantada en el curso 2009-2010.

Se prevé la incorporación de estas modificaciones en el curso 2011-2012.

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ANEXOS : APARTADO 11Nombre : Delegacion Firma Rector.pdf

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impreso solicitud para verificaciÓn de titulos...

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