Información general

Curso académico: 2022/2023

Nivel: Máster

Tipo: Máster universitario oficial

Créditos ECTS: 120

Orientación del programa de Máster Investigador

Duración del programa: 2 AÑOS

Modalidad de enseñanza: Presencial

Nivel de cualificación: Máster (MECES nivel 3 - EQF nivel 7)

Modalidad de estudio: Tiempo Completo (42-60 ECTS por curso académico)

Prácticas profesionales externas:

Lengua(s) de impartición: Inglés


Coordinador/a de la titulación:

Nombre: JUAN LUIS, NIEVES GÓMEZ


Facultad de Ciencias / Campus Granada

Competencias

Los estudiantes que han completado el segundo ciclo tienen las siguientes competencias:
– Poseen y comprenden 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.
– Saben 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.
– Son 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.
– Saben 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.
– Poseen las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Cualificación de la titulación

Nombre del título conferido en lengua original

Máster Universitario Erasmus Mundus en Ciencia del Color, Imágenes y Visión Computacional

Requisitos de cualificación

120 créditos mínimos

Asignaturas de la titulación

Denominación de la asignatura Curso Periodo
3D Models in computer vision 1º Curso Anual
Advanced colour and image processing 1º Curso Anual
Advanced colour and spectral imaging 1º Curso Anual
Advanced colour image processing 1º Curso Anual
Advanced colour management 1º Curso Anual
Advanced deep learning 1º Curso Anual
Advanced optoelectronics 1º Curso Anual
Advanced project work 1º Curso Anual
Advanced spectral imaging devices 1º Curso Anual
Appearance, perception and measurement 1º Curso Anual
Applications on photonics 1º Curso Anual
Colour science Laboratory 1º Curso Anual
Computer graphics fundamentals and applications 1º Curso Anual
Computer graphics fundamentals and applications 1º Curso Anual
Computer graphics fundamentals and applications 1º Curso Anual
Computer graphics fundamentals and applications 1º Curso Anual
Computer graphics fundamentals and applications 1º Curso Anual
Computer vision 1º Curso Anual
Cross-media color reproduction 1º Curso Anual
Data science 1º Curso Anual
Deep learning for visual computing 2º Curso 1er Semestre
Digital Innovation and Entrepreneurship 1º Curso Anual
Finnish language 1º Curso Anual
French language and culture 1º Curso Anual
From statistics to data mining 1º Curso Anual
Graph mining 2º Curso 1er Semestre
Human perception and cognition 1º Curso Anual
Image processing and Analysis 1º Curso 1er Semestre
Industrial group project 1º Curso Anual
Introduction to research on colour and visual computing 1º Curso Anual
Light matter interaction and materials appearance: from physics to virtual reality 1º Curso Anual
Location-aware mobile applications development 1º Curso Anual
Machine learning: fundamentals and algorithms 1º Curso 2º Semestre
Master's Degree Dissertation 2º Curso Anual
Master's Degree Dissertation 2º Curso Anual
Master's Degree Dissertation 2º Curso Anual
Master's Degree Dissertation 2º Curso 2º Semestre
Norwegian language and culture 1º Curso Anual
Optical metrology and fabrication 1º Curso Anual
Optical sensors 1º Curso Anual
Optics 1º Curso Anual
Other elective course upon eligibility 1º Curso Anual
Other elective course upon eligibility 1º Curso Anual
Programming crash course MATLAB and Python 1º Curso Anual
Real time 3D visualization 1º Curso Anual
Remote Imaging and Sensing 1º Curso Anual
Research communication, incl. LaTeX 1º Curso Anual
Research ethics 1º Curso Anual
Research methodology and projects management 1º Curso Anual
Robotics and XR 2º Curso 1er Semestre
Spanish language and culture 1º Curso Anual
Specialisation in colour imaging 1º Curso 1er Semestre
Specialisation in video processing 1º Curso 1er Semestre

Menciones o especialidades

Denominacion de la mención o especialidad

– sin Especialidad

Información sobre admisión

Para acceder a las enseñanzas oficiales de Máster será necesario estar en posesión de:
A.1. Un título universitario oficial español.
A.2. Un título 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.ñ
A.3. Un título perteneciente a un sistema educativo ajeno al Espacio Europeo de Educación, previa comprobación por la Universidad de que el citado título acredita un nivel de formación equivalente a los correspondientes títulos universitarios oficiales españoles y faculta en el país expedidor del título para el acceso a enseñanzas de postgrado.
A.4. Un título superior de las Enseñanzas Artísticas Superiores del sistema educativo español.
A.5. Títulos universitarios oficiales de Diplomado, Arquitecto Técnico, Ingeniero Técnico, Licenciado, Arquitecto, Ingeniero, Graduado o Máster Universitario.

Requisitos específicos de admisión

Los candidatos deben tener una competencia lingüística del nivel B2 en inglés del Marco Común Europeo de Referencia para las Lenguas.

Normativas generales

Sistema de calificacion

En el sistema universitario español los módulos/asignaturas se califican con una puntuación absoluta de acuerdo a una escala del 0 al 10, con las siguientes equivalencias cualitativas:

0-4,9: suspenso; 5-6,9: aprobado; 7-8,9: notable; 9-10 sobresaliente. Puede concederse una mención especial (Matrícula de Honor) al 5% de los estudiantes del grupo siempre que hayan obtenido una calificación de sobresaliente. Un módulo/asignatura se considera superado/a a partir del 5.

En el caso de reconocimiento de ECTS, de la experiencia profesional, actividades culturales, deportivas, representación estudiantil u otras no se hará constar ninguna puntuación sino, en su caso, la palabra «Apto».

 

Normativa de evaluación de la UGR

https://www.ugr.es/sites/default/files/2017-09/examenes.pdf

 

Más normativas académicas en: https://ugrcat.si2.ninja/sobre-ugr/

 

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