Información general

Curso académico: 2025/2026

Nivel: Máster

Tipo: Máster universitario oficial

Créditos ECTS: 90

Orientación del programa de Máster Investigador

Duración del programa: 1.5 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:


Más información: sitio web de la titulación


Coordinador/a de la titulación:

Nombre: RAFAEL PABLO, ROJO ÁLVAREZ DE MANZANEDA / rprojo@ugu7HK5rr.es


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 en Derecho y Ética de la Inteligencia Artificial

Requisitos de cualificación

90 créditos mínimos

Asignaturas de la titulación

Denominación de la asignatura Curso Periodo
Ética y Toma de Decisiones Empresariales con Herramientas de Inteligencia Artificial 1er Curso 2º Semestre
Administración Tributaria e Inteligencia Artificial 1er Curso 1er Semestre
Algoritmización de la Justicia Penal 2º Curso
Cine y Literatura de Ciencia Ficción e Inteligencia Artificial 1er Curso 2º Semestre
Consumo, Datos Personales e Inteligencia Artificial 1er Curso 2º Semestre
Daños Causados con Intervención de la Inteligencia Artificial: Responsabilidad Civil y Penal 2º Curso
Diversidad, Pluralismo Religioso e Inteligencias Artificiales 2º Curso
Fundamentos de la Inteligencia Artificial 1er Curso 2º Semestre
Gestión de Datos por la Administración Pública 2º Curso
Gobernanza de la Inteligencia Artificial. Reglamento europeo de Inteligencia Artificial 1er Curso 1er Semestre
Incidencia de la Inteligencia Artificial en el Contribuyente 2º Curso
Inteligencia Artificial en el Ámbito Jurídico Mercantil: Sujetos, Contratos, Propiedad Industrial e Intelectual, Competencia, Publicidad y su incidencia en el régimen de la insolvencia. 1er Curso 1er Semestre
Inteligencia Artificial en el Crimen 1er Curso 1er Semestre
Inteligencia Artificial y Derechos Fundamentales 1er Curso 1er Semestre
Inteligencia Artificial y Derechos Sociales 1er Curso 2º Semestre
Inteligencia Artificial y Mercado de Trabajo 2º Curso
Inteligencia Artificial, Derecho y Género 1er Curso 2º Semestre
Introducción al Derecho 1er Curso 1er Semestre
La Inteligencia Artificial en los Litigios Transfronterizos, la Resolución en Línea y los Servicios Legales 1er Curso 1er Semestre
Lingüística Forense e Inteligencia Artificial 1er Curso 2º Semestre
Modelos de Prevención del Impacto en la Inteligencia Artificial 2º Curso
Prácticas Externas 2º Curso
Prácticas y Casos de Uso de la Inteligencia Artificial 1er Curso 2º Semestre
Principios Ético-Jurídicos de la Inteligencia Artificial 1er Curso 1er Semestre
Procesos Democráticos e Inteligencia Artificial 2º Curso
Regulación Internacional y Europea de la Inteligencia Artificial 1er Curso 1er Semestre
Riesgo Delictivo e Inteligencia Artificial 2º Curso
Sistemas Inteligentes en la Actividad Jurisdiccional 1er Curso 2º Semestre
Trabajo de Fin de Máster 2º Curso
Transformación Digital. Fundamentos Tecnológicos 1er Curso 2º Semestre
Transparencia Algorítmica y Protección de Datos 2º Curso

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.

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.dev/sobre-ugr/

 

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