Doctorado en Ciencias Computacionales
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Demostrar un alto nivel de conocimiento teórico y metodológico de las Ciencias Computacionales en cualquier situación profesional.

Duración:
4 años (8 semestres)

Campus donde se ofrece:
Monterrey
Estado de México

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Descripción

El programa de Doctorado en Ciencias Computacionales está diseñado para candidatos con capacidad académica probada, creatividad, motivación y potencial para llevar a cabo investigaciones que se manifiesten en trabajos originales que contribuyan a enriquecer el campo de las tecnologías de información y computación.

En el caso del DCC, se cuenta con un adecuado mecanismo de selección de aspirantes que considera los aspectos relevantes para identificar el perfil académico, como el de investigación necesarios para un desempeño sobresaliente.

Formar investigadores independientes, con capacidades, conocimientos y habilidades para identificar oportunidades, desarrollar, y dirigir proyectos originales de investigación en la frontera del conocimiento.

Difundir los resultados de tales investigaciones, y aplicar el conocimiento generado en el desarrollo tecnológico del país. Ser reconocido como un programa de ciencias computaciones de alto impacto en los sectores productivo, educativo-académico y social, del país.

 

El programa doctoral de Ciencias Computacionales está dirigido a profesionistas de áreas de informática, ingeniería y ciencias exactas principalmente, interesados en realizar investigación de alto impacto, para contribuir al conocimiento de alguna de las áreas de especialidad de Ciencias de la Computación.

 

Al egresar del programa, quien lo cursó será capaz de:

  • Demostrar un alto nivel de conocimiento teórico y metodológico de las Ciencias Computacionales en cualquier situación profesional.
  • Realizar investigación en su área de especialidad que aporte nuevo conocimiento de relevancia para el avance de las Ciencias Computacionales.
  • Comunicar resultados de su trabajo profesional de manera clara, efectiva y eficiente.
  • Trabajar en la comunidad profesional de su área de especialidad con liderazgo de manera eficiente, colaborativa y ética.

Además, se espera que al cabo de cinco años un alumno egresado de este programa integrado logre en su ámbito profesional ser:

  • Investigador en el Sistema Nacional de Investigadores del CONACYT o similar en un país en donde resida diferente a México
  • Gestor para proponer, desarrollar y asesorar proyectos de investigación nacional e internacional, en su área de especialidad, desde su planteamiento, la obtención de fondos y la consecución exitosa del proyecto
  • Generador de nuevos conocimientos en Tecnologías de Información, en particular en las áreas de Sistemas Inteligentes y Ciencias de la Computación, publicados a través de textos científicos arbitrados, tales como artículos (en revistas Q1/Q2), capítulos o libros (en editoriales de circulación internacional) o documentados en patentes, desarrollos tecnológicos, etc.
PRIMER SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6021 Investigación dirigida I 3 0 12
CS6022 Investigación dirigida II 3 0 12
CS6025 Examen integrador 1.5 0 6
GI6041 Seminario de investigación I 1 0 2
GI6051 Taller para la investigación I 1 0 4
9.5 0 36

SEGUNDO SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6031 Propuesta de investigación I 3 0 12
CS6032 Propuesta de investigación II 3 0 12
CS6035 Defensa de la propuesta de investigación 1.5 0 6
GI6042 Seminario de investigación II 1 0 2
GI6052 Taller para la investigación II 1 0 4
9.5 0 36

TERCER SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6041 Integración de la investigación I 1.5 0 6
CS6101 Investigación doctoral I 3 0 12
CS6102 Investigación doctoral II 3 0 12
GI6043 Seminario de investigación III 1 0 2
GI6053 Taller para la investigación III 1 0 4
9.5 0 36

CUARTO SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6103 Investigación doctoral III 3 0 12
CS6104 Investigación doctoral IV 3 0 12
GI6044 Seminario de investigación IV 1 0 2
GI6054 Taller para la investigación IV 1 0 4
GI6061 Producto científico I 1.5 0 6
9.5 0 36

QUINTO SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6042 Integración de la investigación II 1.5 0 6
CS6105 Investigación doctoral V 3 0 12
CS6106 Investigación doctoral VI 3 0 12
GI6045 Seminario de investigación V 1 0 2
GI6055 Taller para la investigación V/th> 1 0 4
9.5 0 36

SEXTO SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6107 Investigación doctoral VII 3 0 12
CS6108 Investigación doctoral VIII 3 0 12
GI6046 Seminario de investigación VI 1 0 2
GI6056 Taller para la investigación VI 1 0 4
GI6062 Producto científico II 1.5 0 6
9.5 0 36

SÉPTIMO SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6109 Investigación doctoral IX 3 0 12
CS6110 Investigación doctoral X 3 0 12
CS6111 Investigación doctoral XI 3 0 12
9 0 36

OCTAVO SEMESTRE
CLAVE C L U
CS6112 Investigación doctoral XII 3 0 12
CS6113 Investigación doctoral XIII 3 0 12
CS6114 Investigación doctoral XIV 3 0 12
CS6120 Defensa doctoral 0 0 1
9 0 37

C Número de horas de clase por semana
L Número de horas de laboratorio o actividades por semana
U Horas de estudio que se deben dedicar a la materia (incluye horas de clase)

*Este programa de doctorado tiene como requisito haber terminado un programa de maestría.

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Admisión

Prueba de Admisión a los Estudios de Posgrado (PAEP) http://goo.gl/Iz3lim

  • Estudios anteriores. Un título de maestría con un promedio mínimo de 90 o su equivalente.
  • Evidencia de dominio del idioma inglés. Los aspirantes a ingresar al programa de doctorado deberán entregar evidencia de haber presentado el examen TOEFL u otro examen equivalente. El estudiante admitido deberá tener un mínimo de 550 puntos o su equivalencia en otro formato del TOEFL o su equivalencia en el otro examen.
  • Prueba de Admisión. Obtener un puntaje mínimo de 600 puntos en la Prueba de Admisión a Estudios de Posgrado (PAEP).
  • Cartas de recomendación: Presentar al menos tres cartas de recomendación de Académicos (profesores, asesor de tesis, etc.) que conozcan a fondo el desempeño académico y cualidades actitudinales del solicitante.
  • Ensayo de motivos. Un ensayo en el cual el alumno justifique sus razones y metas para seguir estudios doctorales, especificando el área de especialización elegida, así como una descripción de su área de conocimiento.
  • Entrevista: Los interesados en el programa doctoral deberán realizar una entrevista con la persona o personas que el Comité de Admisiones del Programa decida. En la entrevista se evaluará la motivación del solicitante por realizar estudios de posgrado y el conocimiento del trabajo que se desarrolla en las diferentes líneas de investigación del Programa de Posgrado.

Una vez que el alumno haya presentado los documentos y pruebas mencionadas, su expediente será evaluado por el Comité de admisiones del DCC, el cual estará compuesto por el director del programa y al menos un representante de cada LGAC del DCC, que en su inicio tiene 3 LGAC, por lo que el Comité de admisiones tendrá al menos cuatro miembros, pudiendo el claustro académico solicitar que se incorporen otros profesores del mismo claustro. La decisión del Comité de admisiones será inapelable.

Para este programa hay becas del 100% para alumnos académicamente destacados. El posgrado se ofrece en Campus Monterrey y es para cursar el posgrado de tiempo completo sin compromisos de trabajo, consistiendo en una beca del 100% de colegiatura para realizar estudios de doctorado por un tiempo máximo de 4 años, cursando carga completa. El programa no cubre otros apoyos distintos a la colegiatura tales como pago del examen de admisión, seguros de gastos médicos mayores o gastos de expedición de título de posgrado. http://goo.gl/TUDQBx

Para mayor asesoría contactar a:

Dr. Hugo Terashima-Marín
terashima@itesm.mx
+52 (81) 81582045

Fabiola García Maldonado
fabiolagarcia@itesm.mx
+52 (81) 83582000 ext. 6011 o 5057

César Cabrera Torres.
ccesar@itesm.mx
+52 (81) 83582000 ext. 5058 y 5059

Alumnos extranjeros contactar a:
Jenny Von Westphalen
jmedina@itesm.mx
+52 (81) 83582000 ext. 5097

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Investigación

Por el momento no se cuenta con productos derivados de la misma.

Por su naturaleza, el DCC es de ámbito multidisciplinario, cubriendo tres áreas de conocimiento que se han seleccionado entre las líneas de investigación con mayor fortaleza dentro de la Escuela de Ingeniería y Ciencias. Estas áreas interactúan entre sí a través de proyectos, centros y grupos de enfoque.

Las Líneas de Generación y Aplicación de Conocimiento del DCC son:

  1. Sistemas Bio-Inspirados (Bio-inspired Algorithms): Esta línea de investigación se enfoca en el desarrollo, la extensión y la modificación de algoritmos y métodos para resolver problemas complejos sistematizando las soluciones informales en modelos heurísticos y matemáticos. Muchos problemas reales cuando crecen en tamaño son difíciles de modelar usando herramientas matemáticas, pero la naturaleza nos muestra mediante muchos ejemplos cómo es posible sintetizar la complejidad a una función que pueda resolverse en forma práctica. Sin embargo, la emulación computacional de la problemática particular a resolver no es sencilla y requiere la investigación profunda de muchos aspectos. Las técnicas investigadas están basadas en inteligencia computacional que incluye computación evolutiva, redes neuronales y lógica difusa en primera instancia. Otras técnicas inspiradas en la naturaleza también consideradas son sistemas inmunes artificiales, inteligencia de enjambres y recocido simulado. Dentro de la investigación es importante estudiar familias de problemas relacionados con optimización, diseño, verificación y pronóstico que impactan áreas de aplicación como logística, manufactura, procesos industriales, bioinformática, genómica y finanzas computacionales.
  1. Modelos de aprendizaje automático (Machine Learning): Esta línea se enfoca en la investigación de modelos computacionales de aprendizaje con el objetivo de pronosticar o identificar comportamientos sobre un conjunto de datos o ejemplos de entrada y que conlleva a una mejor toma de decisiones. El estudio y desarrollo de diferentes algoritmos de aprendizaje es objetivo primordial de este grupo y en los que destacan una variedad de métodos de aprendizaje supervisado o no supervisado, algoritmos de clasificación de una clase o multi-clase, algoritmos de agrupamiento, aprendizaje por refuerzo, reconocimiento de patrones, entre otros. También se investiga cómo complementar el comportamiento de las técnicas mencionadas previamente mediante otras como inteligencia artificial simbólica, sistemas multi-agentes, semántica y ontologías, y conocimiento del contexto. Todo lo investigado en esta línea tiene una amplia gama de aplicaciones, tales como salud, energía, seguridad (informática), redes sociales, inteligencia ambiental, cómputo ubicuo, y es relevante en disciplinas multi-disciplinares tales como big-data, data analytics e inteligencia de negocios.
  1. Ciencia de Datos y Matemáticas Aplicadas (Data & Computational Science): La línea de investigación en ciencia de datos y matemáticas aplicadas estudia aspectos relacionados con el tratamiento de datos y el análisis estadístico, así como con conocimiento del dominio de discurso, con el propósito de extraer conocimiento de datos, generalmente de gran volumen (big data) y que pueden o no ser estructurados. Esta línea se complementa con las dos primeras para estructurar la solución a grandes problemas de la vida moderna, tales como el abasto de alimento, agua, energía, salud, seguridad, etc.

 

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Vinculación DCC-MCC

Dentro del mismo Tecnológico de Monterrey, el programa DCC-MCC es apoyado por grupos de investigación establecidos que cuentan con financiamiento, los cuales se denominan “Grupos de Investigación de Enfoque Estratégico” (GIEE). DCC-MCC es apoyado por los siguientes Grupos:

  • GIEE en Sistemas Inteligentes, dirigido por el Dr. Hugo Terashima, con otros 5 profesores, 5 investigadores externos, 2 posdoctorados y 19 estudiantes de doctorado
  • GIEE en Modelos de Aprendizaje Computacional, dirigido por el Dr. Raúl Monroy, con otros 4 profesores, dos posdoctorados y 22 estudiantes de doctorado
  • GIEE en Bioinformática y Dispositivos Médicos, cuyo profesor líder es el Dr. Víctor Treviño, e incluye otros 6 profesores y 3 estudiantes de doctorado.

* Datos al mes de abril de 2016

Adicionalmente, los miembros del cuerpo académico del DCC-MCC realizan actividades de vinculación con diferentes centros de investigación, universidades y empresas. Las actividades para la vinculación con otros sectores de la sociedad comprenden cursos y talleres, seminarios, consultoría y la investigación. Estos proyectos se derivan de los grupos de enfoque antes mencionados, de diversos proyectos de CONACyT y de la relación con empresas. Estas vinculaciones se traducirán en un aumento en la producción científica del programa y su impacto social, la impartición de los cursos de posgrado con las experiencias adquiridas en esas vinculaciones, la disponibilidad de fondos para diferentes propósitos de investigación como asistencia a congresos y pago por publicaciones, el desarrollo de las tesis con enfoque hacia problemáticas reales, y aumento de publicaciones del profesor con el alumno como coautor. Además, la participación del cuerpo académico en la divulgación de la ciencia a través de diferentes medios. Por otra parte, la vinculación permite un mecanismo para la movilidad e intercambio académico de profesores y alumnos, las estancias de investigación, la codirección de tesis.

El DCC contempla que los alumnos realicen una estancia de investigación en alguna institución externa una vez presentada y defendida su propuesta de investigación. En la experiencia que el cuerpo académico tiene, los beneficios que se han recibido son publicaciones conjuntas en revistas indizadas, escritura conjunta de propuestas de investigación impartición de cursos, promoción del programa, reclutamiento de estudiantes, y el establecimiento de nuevos vínculos.

A continuación listamos algunas de las colaboraciones internacionales en que los miembros del claustro DCC-MCC han estado involucrados a partir de 2013:

DCCTabla LGAC de Modelos de Aprendizaje Automático (1)

Por el momento no se cuenta con productos derivados de la misma.

Por el momento no se cuenta con productos derivados de la misma.

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Profesores del claustro

Sistemas Bioinspirados

  • Dr. Víctor M. Treviño A.
  • Dr. José G. Tamez P.
  • Dr. Hugo Terashima M. (página web)
  • Dr. Manuel Valenzuela R.
  • Dr. Edgar E. Vallejo C.
  • Dr. Santiago E. Conant P.

Modelos de Aprendizaje Automático

  • Dr. Raúl Monroy B.
  • Dr. Miguel González M.
  • Dr. Ramón F. Brena P. (página web)
  • Dr. Neil Hernández G.
  • Dr. Juan A. Nolazco F.
  • Dr. Jorge A. Ramírez U.

Ciencia de Datos y Matemáticas Aplicadas

  • Dr. Luis A. Trejo R.
  • Dr. Viacheslav Kalashnikov
  • Dr. Francisco J. Cantú O.

Más Información
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MONTERREY
Hugo Terashima-Marín
terashima@itesm.mx
+52 (81) 81582045

ESTADO DE MÉXICO
Raúl Monroy
raulm@itesm.mx
+52 (55) 58645555 ext. 5316