Técnicas y fundamentos de la computación en la ciencia y en la ingeniería

UNIVERSIDAD AUTÓNOMA METROPOLITANA

UNIDAD AZCAPOTZALCO

División de Ciencias Básicas e Ingeniería

Maestría en Ciencias de la Computación

Grado: Maestro o Maestra en Ciencias de la Computación

PLAN DE ESTUDIOS

I. OBJETIVO GENERAL

Transmitir los conocimientos y desarrollar habilidades y actitudes del alumno que le permitan:

- Contribuir al entendimiento y la solución de problemáticas generales y particulares por medio del desarrollo e implementación de sistemas computacionales.

- Aplicar, en forma integral y creativa, técnicas y fundamentos de la computación en la ciencia y en la ingeniería.

- Iniciar actividades de investigación en un área específica.

II. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Formar profesionales capaces de:

- Integrar los conceptos y técnicas de computación para identificar, plantear y resolver problemas de investigación y desarrollo asociados a sistemas complejos. Evaluar diferentes opciones computacionales y seleccionar la solución más adecuada de acuerdo con las condiciones existentes. Implementar la solución seleccionada. Lo anterior haciendo uso de métodos sistemáticos propios de la ingeniería y de la ciencia, tales como el método científico, el razonamiento analítico, sintético, inductivo y deductivo.

- Aprender de manera autodidacta, esto es, adquirir conocimiento por el estudio directo de información en los idiomas Español e Inglés.

- Comunicar mensajes de contenido científico y técnico con claridad y orden, en forma oral y escrita.

- Ejercer una actitud activa, reflexiva, crítica y ética en el uso y generación del conocimiento.

III. ANTECEDENTES ACADÉMICOS NECESARIOS

Título de licenciatura en ciencia o en ingeniería de la computación o cualquier otra, que a juicio del Comité de Estudios de la Maestría en Ciencias de la Computación, resulte idónea para ingresar y cursar estos estudios, así como el cumplimiento de los requisitos establecidos en el numeral X.3.

IV. ESTRUCTURA DEL PLAN DE ESTUDIOS

Al concluir el plan de estudios, el alumno deberá tener una formación teórica avanzada en computación y una formación en investigación suficiente para resolver un problema de investigación.

La formación teórica avanzada se obtiene a través del estudio de las UEA obligatorias y de las UEA específicas del área de concentración, y la formación en investigación a través del estudio de las UEA de Seminarios de Investigación y mediante la realización de un Proyecto de Investigación.

IV.1 FORMACIÓN TEÓRICA

IV.1.1 UEA OBLIGATORIAS

a) Objetivo:

Proporcionar al alumno una formación teórica avanzada en computación.

b) Créditos: 48

c) Trimestres: Dos (I y II)

d) Unidades de enseñanza-aprendizaje: obligatorias

HORAS HORAS

CLAVE NOMBRE OBL/OPT TEORÍA PRÁCTICA CRÉDITOS TRIMESTRE SERIACIÓN

112816 Fundamento de Redes OBL. 4.5 9 I Autorización

111849 Matemáticas Discretas OBL. 4.5 9 I Autorización

115841 Análisis y Diseño de Algoritmos OBL. 4.5 9 I Autorización

115829 Teoría de la Computación OBL. 4.5 9 I Autorización

112811 Arquitectura de Computadoras OBL. 4.5 3 12 II Autorización

IV.1.2 UEA ESPECÍFICAS DEL ÁREA DE CONCENTRACIÓN

El alumno escogerá un área de concentración de las siguientes:

1. ÁREA DE CONCENTRACIÓN EN SISTEMAS INTELIGENTES Y MANEJO DE LA INFORMACIÓN

2. ÁREA DE CONCENTRACIÓN EN CÓMPUTO CIENTÍFICO Y ORGANIZACIÓN DE SISTEMAS

3. ÁREA DE CONCENTRACIÓN EN PROCESAMIENTO DE SEÑALES Y RECONOCIMIENTO DE PATRONES

a) Objetivos del área de concentración:

- Proporcionar al alumno una formación teórica en el área en la que realizará su proyecto de investigación.

- Se deben de cursar dos UEA específicas del área de concentración.

b) Créditos: 18

c) Trimestres: Cuatro (II, III, IV y V)

d) Unidades de enseñanza-aprendizaje: El alumno elegirá dos UEA específicas del listado.

1. ÁREA DE CONCENTRACIÓN EN SISTEMAS INTELIGENTES Y MANEJO DE LA INFORMACIÓN.

Objetivos específicos:

Usar herramientas que permitan modelar comportamientos complejos del mundo real tales como: razonamiento de los expertos en la toma de decisiones, evolución del tráfico vehicular o del clima, y fenómenos físicos, cuando las herramientas clásicas son limitadas o se trata de problemas combinatorios; usando herramientas heurísticas como: algoritmos genéticos, wavelet, arquitectura multiagente, autómatas celulares, lógica difusa, ciencias cognitivas, y técnicas de optimización y planificación.

Definir, diseñar y construir bases de datos sustentadas en tecnologías de información cuyo objetivo esté enfocado en el análisis y diseño de la representación del conocimiento, sistemas de bases de datos con manejo de hipermedios, sistemas de bases de datos distribuidas, sistemas de bases de datos orientadas a objetos y sistemas para la toma de decisiones fundamentadas

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