Presentación
Presentación
El incremento de la capacidad para obtener información en los campos de las actividades económicas, tecnológicas, de investigación, etc. es uno de los avances más significativos de la humanidad en las última décadas. Tanto en el mundo empresarial como el académico la necesidad de personal formado en la gestión de la información producida ha dejado de ser una alternativa para convertirse en algo imprescindible.
En este contexto, el presente Máster tiene como principal objetivo la formación de los alumnos en aquellas tecnologías más novedosas en el campo de la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático, la Minería de Datos y el Internet de las Cosas. El máster ofrece una sólida formación en todos aquellos aspectos más importantes dentro de la Inteligencia Computacional, como son los relacionados con el aprendizaje supervisado y no supervisado, el análisis de datos web, la visión 3D, etc.
Entre otras competencias el máster permitirá a los alumnos aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos, analizar y modelar grandes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, generando propuestas estratégicas e innovadoras mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos y desarrollar sistemas IoT para proporcionar flujos de información desde entornos físicos a entornos lógicos y viceversa, incorporando las técnicas avanzadas propias de los entornos IoT para la reducción de flujos de información y el manejo de dispositivos estáticos y móviles.
El Máster cuenta con la participación de reconocidos investigadores/as y profesores/as de la Universidad de Córdoba.
Datos Generales del Título
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Fechas publicación RUCT:
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Consejo de Ministros:
Publicación Plan de Estudios:
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Curso académico implantación:
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2021/2022
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Rama conocimiento:
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Ingeniería y Arquitectura
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Duración programa (créditos/años):
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60 créditos / 1 año
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Tipo enseñanza:
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Oficial
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Modalidad:
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Presencial
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Lenguas utilizadas impartición:
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Español |
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Plazas ofertadas:
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25
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Memoria Máster (Verifica):
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Descarga
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Información del Sistema de Garantía de Calidad:
|
Enlace
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| Recursos materiales disponibles |
Enlace |
| Lugar de Impartición |
Campus Universitario de Rabanales |
Acceso:
Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario:
- Estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación superior perteneciente a otro Estado integrante del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el mismo para el acceso a enseñanzas de Máster.
- Así mismo, podrán acceder los titulados conforme a sistemas educativos ajenos al EEES sin necesidad de la homologación de sus títulos, previa comprobación por la Universidad de que aquellos acreditan un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y que faculta el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado. El acceso por esta vía no implicará, en ningún caso, la homologación del título previo de que esté en posesión el interesado, ni su reconocimiento a otros efectos que el de cursar las enseñanzas de Máster.
Perfil alumnado nuevo ingreso:
Además de los requisitos de acceso general mencionados anteriormente, el acceso al Máster se regirá por los siguientes criterios:
- Prioridad alta:Licenciatura/Grado en Ingeniería Informática (en cualquiera de las tecnologías específicas del título), Ingeniería Técnica en Informática de Sistemas, Ingeniería Técnica en Informática de Gestión.
- Prioridad media:Ingeniería de Telecomunicaciones, Grado en Ingeniería de Telecomunicaciones.
- Prioridad baja:Otras ingenierías serán consideradas cuando el número de alumnos solicitantes lo permita.
El estudiantado procedente de países donde el castellano no sea la lengua oficial deberán acreditar un conocimiento de castellano al nivel B1 o superior, según las competencias contempladas en el Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas.
Criterios de Admisión:
De acuerdo al Real Decreto 1393/2007 de 29 de octubre, donde se establece la ordenación de los nuevos estudios universitarios oficiales, para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de un título universitario oficial español u otro expedido por una institución de educación del Espacio Europeo de Educación Superior que faculte en el país expedidor del título para acceso a enseñanzas de Máster.
La admisión del estudiantado se realizará, una vez considerada la prioridad de la titulación, por el Consejo Académico del Máster, en base a los siguientes criterios:
- Expediente académico y de los contenidos específicos que hayan sido cursados:100%
- Entrevista personal en los casos en los que el Consejo Académico del Máster lo estime pertinente.
- Criterios de igualdad de género para equilibrar al alumnado en caso de empate entre solicitantes.
Los criterios de admisión se aplicarán cuando el número de solicitudes de admisión válidas supere el número máximo de alumnos/as a admitir en el Programa. Se establecerán los medios oportunos para que las personas con necesidades educativas específicas derivadas de alguna discapacidad que quieran cursar el máster sean evaluadas en igualdad de condiciones.
Procedimiento admisión:
► Preinscripción/Matrícula
Salidas profesionales y académicas:
- Profesionales:
Dentro del sector de la Inteligencia Computacional el máster habilita para el ejercicio de tareas dentro de la empresa dedicada al tratamiento avanzado de la información. Así mismo,el egresado/a estará capacitado/a para incorporarse a los departamentos de I+D+i dentro de las empresas,aportando una formación puntera.
- Académicas:
Los conocimientos y destrezas adquiridas durante el Máster permitirán acceder al doctorado a aquellos/as estudiantes que hayan realizado el perfil investigador.
Director/a
D.
Dpto. de
Facultad de
Información y contacto:
Plan de Estudios y Profesorado
Plan de Estudios
- Módulo Transversal
Se deben cursar 2 asignaturas
| Código
| Nombre de la Asignatura
| Créditos
| Caracter
| Guía
|
138014 |
Análisis Automático de Datos para las Ciencias Biomédicas, Medioambientales, Agroalimentarias (T)
|
4 |
Optativa |
|
138011 |
Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
|
4 |
Optativa |
|
138008 |
FUNDAMENTOS Y HERRAMIENTAS PARA LA MODELIZACIÓN DE PROCESOS TÉCNICOS-CIENTÍFICOS DE INVESTIGACIÓN (T) |
4 |
Optativa |
|
138013 |
TRANSFERENCIA DE TECNOLOGÍA, PROTECCIÓN DE RESULTADOS DE INVESTIGACIÓN Y CREACIÓN DE EMPRESAS DE BASE TECNOLÓGICA (T) |
4 |
Optativa |
|
- Módulo Metodológico
| Código
| Nombre de la Asignatura
| Créditos
| Caracter
| Guía
|
634001 |
Análisis, Diseño y Procesamiento de Datos Aplicados a las Ciencias y a las Tecnologías |
4 |
Obligatoria |
-
|
634002 |
Internet de las Cosas |
4 |
Obligatoria |
-
|
- Módulo Específico
| Código
| Nombre de la Asignatura
| Créditos
| Caracter
| Guía
|
634008 |
Analítica Web |
4 |
Obligatoria |
-
|
634007 |
Aprendizaje Profundo. |
4 |
Obligatoria |
-
|
634009 |
Ciberseguridad. |
3 |
Obligatoria |
-
|
634005 |
Clasificación No Convencional. |
4 |
Obligatoria |
-
|
634010 |
Computación de Altas Prestaciones. |
3 |
Obligatoria |
-
|
634006 |
Introducción al Big Data Analytics |
4 |
Obligatoria |
-
|
634004 |
Realidad Virtual y Aumentada. |
4 |
Obligatoria |
-
|
634003 |
Visión 3D y Aplicaciones |
4 |
Obligatoria |
-
|
- Módulo Trabajo Fin de Máster
| Código
| Nombre de la Asignatura
| Créditos
| Caracter
| Guía
|
634011 |
Trabajo Fin de Máster |
14 |
Obligatoria |
-
|
Profesorado
-
D. Gonzalo Cerruela García (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
Dª Aida de Haro García (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Juan Carlos Gámez Granados (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Carlos García Martínez (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Nicolás García Pedrajas (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Pedro Antonio Gutiérrez Peña (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
- D. Ezequiel Herruzo Gómez (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Cesar Hervás Martínez (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
- D. Fernando León García
-
D. José María Luna Ariza
-
Dª. María Luque Rodríguez (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Francisco José Madrid Cuevas (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Manuel Jesús Marín Jiménez (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Rafael Muñoz Salinas (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Domingo Ortiz Boyer (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. José Manuel Palomares Muñoz (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
- D. Francisco Javier Rodríguez Lozano (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Juan Antonio Romero del Castillo (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Cristóbal Romero Morales (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. José Raúl Romero Salguero (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Javier Sánchez Monedero
-
D. Sebastián Ventura Soto (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
D. Enrique Yeguas Bolívar (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
-
Dª. Amelia Zafra Gómez (Esta dirección de correo electrónico está siendo protegida contra los robots de spam. Necesita tener JavaScript habilitado para poder verlo.)
Horarios y Aulas
HORARIOS
RESERVA DE AULAS
| Código | Asignatura | Día | Hora | Lugar |
|---|
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 26-10-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 26-10-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 09-11-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 09-11-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 16-11-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 16-11-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 23-11-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 23-11-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 30-11-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 30-11-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 14-12-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 14-12-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 21-12-2020 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 21-12-2020 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 11-01-2021 | 16:00-18:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
| 138011 | Búsqueda Bibliográfica y Gestión de la Calidad de la Producción Científica (T)
| 11-01-2021 | 18:00-20:00 | Campus de Rabanales. Aulario Averroes
(AUP1150) Sala A 4 |
Objetivos y Competencias
OBJETIVOS:
En los últimos años nuestra capacidad de obtener información en cualquier actividad humana, en las ciencias experimentales y sociales, la medicina o las actividades económicas ha aumentado de una manera sin precedentes en la historia de la humanidad. Adicionalmente el Internet de las Cosas (IoT, Internet of Things) que consiste en los miles de millones de dispositivos en todo el mundo capaces de obtener y compartir datos, ha hecho que esta posibilidad de captar información se extienda de forma pervasiva.
Este hecho tiene como efecto muy relevante en casi cualquier área de actividad humana, ya sea académica, de investigación, empresa privada o cualquier otra área, la necesidad de contar con personas formadas en el tratamiento de esta enorme cantidad de información con el objetivo general de obtener conocimiento a partir de todo el caudal de datos en bruto disponible. El tratamiento eficaz de esta información así como los muchos aspectos derivados de ella, como la seguridad o la privacidad, necesita de una alta cualificación en aspectos muy diferentes y competencias muy diversas. El objetivo principal del Máster Universitario en Inteligencia Computacional e Internet de las Cosas es precisamente el dotar al alumnado de las competencias necesarias para poder desempeñar tareas de aprendizaje en una gran variedad de entornos.
Entre los objetivos más específicos se incluyen la formación en los aspectos más novedosos de la Inteligencia Computación y el Internet de las Cosas, entre los que podemos destacar:
• La transferencia de tecnología, protección de resultados de investigación y creación de empresas de base tecnológica. Este aspecto, transversal a otros Másteres de la Universidad de Córdoba, será tratado también en las diferentes asignaturas.
• El análisis, diseño y procesamiento de datos aplicado tanto a las Ciencias como a la Tecnología es uno de los temas fundamentales del Máster. Este tema incluirá los problemas derivados del Big Data, el análisis de datos Web o los problemas de clasificación no convencionales surgidos en los últimos años.
• Análisis de datos para las ciencias como las biomédicas, medio ambientales y agroalimentarias, incluyendo aquellas herramientas de más amplio uso en la actualidad. Se introducirán también los fundamentos y herramientas para la modelización de procesos técnicos-científicos de investigación.
• El Internet de las Cosas será uno de los bloques fundamentales en los que se pretende formar al alumno tanto en la parte tecnológica como en la captación, preprocesamiento y procesamiento de los datos. Aspectos como la ciberseguridad serán también objeto de estudio.
• Las técnicas de última generación dentro de la tecnología y el aprendizaje como la visión 3D, la realidad virtual y aumentada o el aprendizaje profundo serán también objeto de asignatura del Máster.
En definitiva, el/la egresado/a del Máster habrá adquirido una sólida base de los conocimientos teóricos y las técnicas que componen la vanguardia del aprendizaje automático. Así mismo, todas las asignaturas tienen un muy relevante componente práctico para que el alumnado pueda no solo identificar las técnicas necesarias para resolver una tarea sino que ya se haya enfrentado de forma práctica a la resolución eficiente de problemas reales.
El Máster Universitario en Inteligencia Computacional e Internet de las Cosas tiene una orientación tanto profesional como investigadora pretendiendo formar tanto científicos que deben abordar los principales retos de las áreas de investigación relacionadas, así como a profesionales de la Ingeniería capacitados para el ejercicio de su labor en un entorno empresarial donde aplicar las técnicas de Inteligencia Computacional punteras que son el objeto de este Máster.
Para ello es clave formar a los nuevos especialistas del futuro, siempre desde el respeto y promoción de los derechos fundamentales y de igualdad entre hombres y mujeres (Ley 3/07), la igualdad de oportunidades, la no discriminación de personas con discapacidad (Ley 51/03) y la cultura de paz y de valores democráticos (Ley 27/05).
Los trabajos de Doctorado que se puedan proponer son la continuación natural del Máster. Así, las líneas de investigación que se establezcan se centrarán en los complejos problemas que serán abordados en el Máster. Para ello contamos con grupos de reconocido prestigio de la Universidad de Córdoba que se encuentran entre los más relevantes en las áreas de investigación relativas a las asignaturas del Máster.
COMPETENCIAS
Básicas
- CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación
- CB7 - Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco 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 una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios
- CB9 - Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados 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 en gran medida autodirigido o autónomo
Generales
- CG1 - Obtener información, diseñar experimentos e interpretar resultados en los ámbitos de la Inteligencia Computacional y el Internet de las Cosas
- CG2 - Manejar las fuentes de información científica y recursos útiles para el estudio y la investigación en los ámbitos de la Inteligencia Computacional y el Internet de las Cosas
- CG3 - Realizar una correcta comunicación oral, escrita y gráfica en los ámbitos de la Inteligencia Computacional y el Internet de las Cosas, tanto en niveles científicos como divulgativos.
- CG4 - Plantear, organizar y desarrollar un proyecto científico en los ámbitos de la Inteligencia Computacional y el Internet de las Cosas
Transversales
- CT1 - Analizar y sintetizar conocimiento y realizar un razonamiento crítico.
- CT2 - Integrar conocimientos y formular juicios y propuestas aplicativas complejas.
- CT3 - Aplicar los conocimientos adquiridos en la resolución de problemas en contextos nuevos.
- CT4 - Fomentar el trabajo en equipo
- CT5 - Actuar conforme a un compromiso ético
Específicas
- CE1 - Aplicar los conocimientos adquiridos para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y multidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.
- CE2 - Analizar y modelar grandes volúmenes de datos, estructurados y no estructurados, generando propuestas estratégicas e innovadoras mediante la aplicación de técnicas de análisis de datos.
- CE3 - Dominar las principales variables de medición de resultados en el entorno online y las herramientas tecnológicas disponibles.
- CE4 - Aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.
- CE5 - Modelar y resolver problemas reales o académicos mediante técnicas de ciencia de datos.
- CE6 - Identificar problemas de clasificación no convencionales y definir estrategias para su resolución.
- CE7 - Modelar y resolver problemas reales de clasificación mediante técnicas avanzadas.
- CE8 - Modelar un problema de realidad virtual y/o aumentada, implantarlo mediante los dispositivos existentes y planificar su puesta en marcha con interacción multidispositivo.
- CE9 - Modelar un problema que requiera visión 3D, su implantación y puesta en marcha mediante los dispositivos existentes.
- CE10 - Desarrollar sistemas IoT para proporcionar flujos de información desde entornos físicos a entornos lógicos y viceversa, incorporando las técnicas avanzadas propias de los entornos IoT para la reducción de flujos de información y el manejo de dispositivos estáticos y móviles.
- CE11 - Seleccionar la plataforma de computación para el desarrollo más eficiente de los algoritmos, así como aplicar las técnicas de optimización y mecanismos de programación para sistemas de cómputo heterogéneos para aumentar el rendimiento de la computación.
- CE12 - Establecer los requisitos de securización y/o trazabilidad de los flujos de la información y de las infraestructuras computacionales y de comunicaciones.
Estructuras
Estructuras Organizativas
Consejo Académico del Máster
Actas de Acuerdos
|
Unidad de Garantía de Calidad
Actas de Acuerdos
|
Seguimiento e Indicadores
Autoinformes e informes anuales de seguimiento
- Pendiente de publicación
Indicadores del Título
-Pendiente de publicación
Plan de Mejora
-Pendiente de publicación
Prácticas y Movilidad
Prácticas y Movilidad
Trabajo Fin de Máster
Trabajo Fin de Máster
El Trabajo Fin de Máster, a partir de ahora TFM, (14 créditos ECTS) es parte del plan de estudio del Máster en Inteligencia Computacional e Internet de las Cosas, y se realizará una vez concluidos los créditos de formación del máster. Dirigido por el tutor/a del estudiante,que elegirá libremente su temática, y será supervisado mediante sesiones de tutoría presenciales y virtuales (entre tres y diez sesiones de trabajo).
Un compromiso de buenas prácticas, firmado por el/la estudiante/a y su tutor/a, registrará los detalles de las condiciones formativas del mismo. Una vez concluido el TFM,el director/a del mismo informará por escrito al presidente/a del tribunal de evaluación sobre el proceso formativo seguido por el alumno/a.
La evaluación de los TFM está a cargo de profesores/as doctores/as de reconocido prestigio,externos a la UCO,que serán miembros de la comisión evaluadora que juzgará la calidad del mismo en defensa oral. Dicha comisión evaluadora será designada por el CAM del máster.
Para facilitar la labor de elaboración,entrega y defensa oral del TFM se ha elaborado una guía que orienta al alumnado en este proceso y que recoge también el proceso de asignación de Director/a del TFM y de la temática del éste:
Tribunal para la Evaluación de los TFM
Los TFMs serán evaluados por la Comisión Evaluadora de TFM nombrada para el curso académico por la CAM. La misma estará compuesta por docentes del máster que actuarán como presidente/a, que asumirá la tarea de coordinación, secretario/a y vocal
Fechas y Horarios de defensa pública TFM
La fecha y horarios de la defensa pública se informarán con la antelación suficiente. El alumno/a tendrá un tiempo de defensa que deberá observar escrupulosamente.
