Presentación

Las Ciencias de la Computación, como disciplina vertebradora de la Informática, está siendo testigo de profundos cambios en la concepción de la tecnología de la Información: Internet, la Web 2.0, los nuevos modelos de computación, la complejidad de los nuevos sistemas de cómputo y de gestión de la información, etc. Los cambios se producen por los adelantos científico-tecnológicos que provienen a su vez de nuevas formas de entender la computación y del procesamiento de la información. Esta necesidad -la de avanzar en el conocimiento susceptible de innovación- se traduce en la exigencia de nuevos resultados teóricos, científicos, experimentales y tecnológicos para sustentar la innovación (la "i" del proceso I+D+i). De esta forma la cadena de valor de la I+D+i se verá alimentada de nuevos resultados. Este interés es primordial dentro del plan nacionald de I+D+I, entre cuyos objetivos está el reconocer y promover la I+D como un elemento esencial para la generación de nuevos conocimientos
http://www.plannacionalidi.es/plan-idi-public/mostrarCarpetaComunicaciones.do.

La computación lógica, la computación bioinspirada y el avance en la Inteligencia Artificial son paradigmas donde se resuelven problemas tan variados como pueden ser de diseño de hardware y software (y su verificación), o la resolución práctica de problemas computacionalmente difíciles, que son demasiado complejos para ser resueltos de manera satisfactoria con sistemas clásicos. De hecho, los dos aspectos (los paradigmas antes mencionados y los problemas de alta complejidad a los que nos enfrentamos) crecen sinergéticamente puesto que nuestros sistemas son cada vez más complejos gracias a la investigación, y la investigación se nutre a su vez del palnteamiento de problemas relacionados con la complejidad de los sistemas en los que estamos inmersos (problemas computacionales, biológicos, de la Web Social, de Ingeniería del Conocimiento, etc.). La aparición de software (y hardware) moderno y complejos algoritmos obliga a la comunidad científica a considerar asuntos clave como la seguridad de los sistemas (su verificación), su aplicabilidad, potencia computacional, así como la formalización de conceptos asociados al estudio de estos. Esto obliga a los científicos a cuidar con detalle no sólo el diseño de los sistemas, sino su especificación y la posibilidad de razonamiento con dicha especificación. Por ejemplo, es ampliamente admitido que solo si estos sistemas son verificados por herramientas formales, se evita la aparición de ciertos errores ocultos que pueden ser en el futuro catastróficos, y que el diseño de nuevos paradigmas de computación (por ejemplo, los bioinspirados) deben de llevar aparejado su contrapartida lógica y computacional que permita estimar y comprender su potencia y la fiabilidad del cómputo.

Existen tres aspectos fundamentales en los que una formación adecuada del profesional o investigador capacitaría a éste para trabajar en el ámbito descrito anteriormente. Estos aspectos son el de la formalización (usando herramientas lógicas, computacionales y matemáticas), la abstracción de procesos complejos para poder inspirar nuevos algoritmos, sistemas o soluciones y la capacidad de comprender nuevas formas de procesamiento de la información y/o conocimiento. Para la adecuada formación y capacitación se necesita, por tanto, una formación que refleje de manera adecuada el impacto en las Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de los nuevos paradigmas que están apareciendo.

Interés académico e investigador

Junto al interés profesional e investigador del máster es importante no olvidar el contexto académico-investigador que justifica plenamente su interés científico (y académico). Es necesario, por tanto, describir los precedentes y el entorno en el que la materialización de estos estudios de Máster estaría englobado.

El "Máster Universitario en Lógica, Computación e Inteligencia Artificial" comprende el periodo formativo del Programa de Doctorado "Lógica, Computación, e Inteligencia Artificial" que cuenta con la Mención de Calidad (referencia 2007-00137). Dicho doctorado es un programa unidepartamental coordinado por el Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, que ofrece 3 líneas de investigación:

  • Lógica Matemática.
  • Ciencias de la Computación.
  • Inteligencia Artificial.

Estas líneas se concretan en las siguientes áreas: Modelos de la aritmética y funciones recursivas, Lógica computacional, Computación natural y Ontologías y web semántica. Todos los profesores son investigadores principales o miembros de los grupos de investigación "Lógica, Computación e Ingeniería del Conocimiento (TIC 137)" y "Computación Natural (TIC 193)", de la Junta de Andalucía dentro del Plan Andaluz de Investigación, y son responsables o participan en 6 Proyectos de I+D.

Objetivos

El Programa de Doctorado tiene un perfil investigador/académico y se inició en el curso 1997-1998, con el objetivo fundamental de:

  • Dar a conocer y difundir las líneas de investigación del Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
  • Formar doctores que pudieran colaborar con los grupos de investigación. • Formar doctores que pudieran integrarse en los proyectos de investigación.
  • Ampliar, completar y unificar la formación de los doctorandos que quisieran iniciar una carrera académica/investigadora.

Competencias

CG1. Capacidad para aplicar los conocimientos adquiridos y para resolver problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios y mulitidisciplinares, siendo capaces de integrar estos conocimientos.

CG2. Capacidad 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.

CG3. Capacidad de 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.

CG4. 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.

CG5. Los estudiantes serán capaces de realizar un análisis crítico, evaluación y síntesis de ideas nuevas y complejas.

CG6. Los estudiantes deben ser capaces de comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica en su conjunto y con la sociedad en general acerca de sus áreas de conocimiento.

CG7. Los estudiantes serán capaces de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento.

CG8. Los estudiantes serán capaces de analizar textos del área en otras lenguas relevantes en el ámbito científico.

CG9. Los estudiantes serán capaces de evaluar la calidad de nuevos métodos de gestión y clasificación del conocimiento científico.

CE1. Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en todos los ámbitos relacionados con la Ingeniería en Informática.

CE2. Capacidad para la dirección general, dirección técnica y dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, en el ámbito de la Ingeniería Informática. 9/36

CE3. Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares.

CE4. Capacidad para la dirección de proyectos de investigación, desarrollo e innovación, en empresas y centros tecnológicos, con garantía de la seguridad para las personas y bienes, la calidad final de los productos y su homologación.

CE5. Capacidad para aplicar métodos de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento.

CE6. Capacidad para la comprensión sistemática del área de Ciencias de la Computación e Inteligencia Articial, y el dominio de las habilidades y métodos de investigación relacionados con dicha área. Más especificamente, comprender y utilizar el lenguaje formal utilizado para la especificación, redacción y difusión de los resultados en el área.

CE7. Capacidad para el diseño conceptual de nuevos modelos y herramientas de procesamiento del conocimiento o de la información. Esta competencia engloba la capacidad de abstraer las propiedades estructurales de las observaciones a modelizar o reproducir. También engloba la capacidad más específica de manejar de herramientas inteligentes para la gestión del conocimiento científico, tecnológico y educativo.

CE8. Proponer, analizar, validar e interpretar modelos de situaciones reales, utilizando las herramientas matemáticas y computacionales más adecuadas a los fines que se persigan. Esta capacidad engloba la capacidad de analizar la adecuación de las herramientas en contextos como la Inteligencia Colectiva, Computación Bioinspirada y la Web.

CE9. Capacidad para la evaluación adecuada de nuevas herramientas computacionales y de gestión del conocimiento.

CE10. Capacidad para el uso de plataformas tecnológicas dedicadas a la gestión de información y conocimiento.

CE11. Capacidad para aplicar los métodos de lógica matemática para la resolución de problemas de fundamentación y/o modelización.

CE12. Capacidad para gestionar de manera inteligente datos.

CE13. Capacidad para la aplicación de técnicas propias de la computación natural para la resolución de problemas.

CE14. Capacidad para aplicar los métodos de lógica computacional para la resolución de problemas de programación, verificación de programas, representación del conocimiento y automatización del razonamiento.