Maestría en Ciencias de la Computación – TecNM | Tecnológico Nacional de México Campus Ciudad Guzmán

Maestría en Ciencias de la Computación

 

 

Datos GeneralesAspirantesPlan de EstudiosLíneas de InvestigaciónNúcleo AcadémicoEstudiantesProyectos de TésisRepositorio Institucional de Tésis

El programa de posgrado de Maestría en Ciencias de la Computación del Instituto Tecnológico de Ciudad Guzmán busca responder a las necesidades del sector educativo, productivo, y de bienes y servicios, tanto regionales como nacionales, mediante la formación de profesionistas especializados en la generación de conocimiento, desarrollo tecnológico y de investigación científica.

Este programa es de orientación Profesional bajo la modalidad Escolarizada

 

Maestría con Reconocimiento SNP (Sistema Nacional de Posgrados) del CONAHCYT

Proceso de Admisión

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  1.  Llenar solicitud de ingreso
  2.  Entrega de documentos de aspirante segín convocatoria
  3.  Pagar y presentar el Examen Nacional de Ingreso al Posgrado EXANI-III en la Institución
  4.  Presentar la entrevista con el Comité de Admisión
  5.  Curso propedéutico
  6.  Publicación de listas de aceptados según convocatoria

Criterios de Selección

Los candidatos a ingresar al programa de Maestría en Ciencias de la Computación deben ser de preferencia titulados de una licenciatura afín al programa y demostrar conocimientos y habilidades especificados en el perfil de ingreso de este programa. Los criterios para la selección de los candidatos son:

  • Promedio licenciatura. (10%)
  • Examen Nacional de Ingreso al Posgrado EXANI-III. (30%)
  • Curso propedéutico. (20%)
  • Entrevista con el Comité de Admisión. (30%)
  • Habilidades para la lectura y comprensión de escritos técnicos en inglés. (10%)

 

Aspirantes Aceptados

Los aspirantes aceptados deberán entregar la siguiente lista de documentos

  • Formato de solicitud de inscripción.
  • Título de licenciatura y cédula profesional.
  • Seis fotografías, no instantáneas t/infantil.
  • Carta de aceptación, original y dos copias.
  • Certificado de licenciatura, original y dos copias t/carta.
  • Acta de nacimiento, original y dos copias t/carta.
  • CURP, dos ampliaciones al 150%.
  • Comprobante de pago por concepto de inscripción, una copia

 

Convocatoria:

Plan de Estudios

 

El plan de estudios propuesto para el programa de la Maestría en Ciencias de la Computación contempla materias básicas que deberán ser cursadas por todos los alumnos y optativas relacionadas con las líneas de trabajo. La tabla I muestra la estructura genérica del plan de estudios del programa propuesto y las tablas II, III y IV muestran las asignaturas básicas y optativas, respectivamente.

Tabla I. Estructura genérica del programa de Maestría en Ciencias de la Computación. 100 créditos
                             Materias
DOC (horas)
TIS (horas)
TPS (horas)
Horas Totales
Créditos
Básica 1
48
20
100
168
6
Básica 2
48
20
100
168
6
Básica 3
48
20
100
168
6
Básica 4
48
20
100
168
6
Seminario de Investigación I
16
20
100
136
4
Seminario de Investigación II
16
20
100
136
4
Seminario de Investigación III
16
20
100
136
4
Operativa 1
48
20
100
168
6
Operativa 2
48
20
100
168
6
Operativa 3
48
20
100
168
6
Operativa 4
48
20
100
168
6
Tesis
0
800
0
800
40
Total
2552
100
Tabla II. Asignaturas básicas de la Maestría en Ciencias de la Computación
Materias
DOC (horas)
TIS (horas)
TPS (horas)
Horas Totales
Créditos
Matemáticas Discretas
48
20
100
168
6
Tecnologías de Programación
48
20
100
168
6
Análisis y Diseño de Algoritmos
48
20
100
168
6
Bases de Datos
48
20
100
168
6

 

Tabla III. Asignaturas optativas de la Maestría en Ciencias de la Computación
Materias
DOC (horas)
TIS (horas)
TPS (horas)
Horas Totales
Créditos
Computación Evolutiva
48
60
0
108
6
Reconocimiento de Patrones
48
60
0
108
6
Visión Artificial
48
60
0
108
6
Control Inteligente
48
60
0
108
6
Programación para Dispositivos Móviles
48
60
0
108
6
Computación Paralela y Distribuida
48
60
0
108
6
Redes Neuronales
48
60
0
108
6
Base de Datos y Bases de Conocimiento
48
60
0
108
6
Interfaz Humano-Computadora
48
60
0
108
6
Temas Selectos I
48
60
0
108
6

Objetivos:

El objetivo del programa de Maestría en Ciencias de la Computación es formar maestros en las ciencias de la computación capaces de contribuir en la solución de problemas del entorno productivo y/o de la investigación aplicada, que desarrollen habilidades para trabajar de manera efectiva en grupos de trabajo multidisciplinarios, y de adaptarse a los cambios para generar y transmitir conocimientos de frontera en las áreas de las ciencias de la computación.

 

    • Identificar, evaluar y resolver problemas relacionados con el entorno utilizando y adaptando las tecnologías actuales mediante la administración de los recursos existente.
    • Aportar soluciones originales mediante el desarrollo de proyectos de investigación, relacionados con la aplicación de las ciencias de la computación a problemas prioritarios descritos en los Programas Nacionales Estratégicos (Pronaces) del SECIHTI.
    • Contribuir al desarrollo del capital humano por medio de la aplicación de la ciencia y la tecnología a su entorno.
    • Tener en consideración el efecto de la tecnología en los aspectos socioeconómicos y ecológicos.

 

Perfil de ingreso:
La maestría está dirigida a egresados de distintos programas de ingeniería afines a las ciencias de la computación, con competencias en el manejo de tecnología computacional y programación básica de computadoras, modelado matemático y cálculo en tareas de la computación, trabajo colaborativo, comunicación oral y escrita, y comprensión lectora del idioma inglés.

 

Perfil de Egreso:
El egresado del programa de Maestría en Ciencias de la Computación tiene los siguientes atributos:

    • Conoce los fundamentos, métodos, técnicas y herramientas para la resolución de problemas computacionales en las líneas de investigación vigentes del programa.
    • Cuenta con habilidades metodológicas y elementos científicos en función de participar y/o generar proyectos de investigación.
    • Practica los valores de compromiso y respeto a la diversidad de prácticas sociales y culturales para promover la equidad y el cambio social pertinente para construir una sociedad sostenible y sustentable en el contexto local, regional, nacional e internacional.
    • Estará actualizado en conocimientos de tecnologías de última generación.
    • Abonará, a través de los resultados de su investigación, a la solución de problemas nacionales descritos en las Pronaces.
    • Posee habilidades en un segundo idioma, permitiéndole comunicarse de manera efectiva tanto oral como escrita, con relevancia para expresar ideas, teorías y corrientes en diversos contextos.
    • Demuestra una destacada capacidad para la abstracción, análisis y crítica, en la aplicación de técnicas y métodos apropiados en el procesamiento automático de información y ciencias de la computación, proveniente de fuentes especializadas y actualizadas.

Líneas de Investigación

La Línea de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC) es el eje ordenador de las actividades que sustentan el quehacer profesional del programa de maestría y se entiende como el conjunto de actividades realizadas por grupos de investigadores y estudiantes, encaminadas a generar el conocimiento y desarrollo tecnológico en temas de un área específica asociadas a empresas públicas, privadas, instituciones gubernamentales o del sector social.

Atendiendo a las características y demandas de la población involucrada en los diferentes sectores de la sociedad, el consejo de posgrado de la Maestría en Ciencias de la Computación cuenta con dos LGACs vigentes, las cuales son:

  1. Inteligencia Computacional y Control Inteligente
    El objetivo de esta línea es realizar investigación básica y aplicada utilizando inteligencia computacional y control inteligente para la solución de problemas derivados de los Programas Nacionales Estratégicos (Pronaces), a través del análisis y diseño de algoritmos, visión computacional, cómputo de alto rendimiento, sistemas embebidos y automatización.
  2. Manejo Avanzado de Datos y Sistemas Interactivos
    El objetivo de esta línea es generar tecnología de software utilizando metodologías Técnico-Científicas aplicadas a la agroindustria y a otras áreas alineadas a las Pronaces, a través del diseño e implementación de bases de datos y de conocimientos, redes neuronales, software centrado en el usuario e interfaces humano-computadora.

 

Núcleo Académico

El programa de Maestría en Ciencias de la Computación es atendido por once catedráticos de tiempo completo que conforman el Núcleo Académico Básico (NAB). Así como con dos profesores de tiempo parcial que realizan actividades de docencia en el programa. Del NAB, ocho son miembros del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores (SNII) y nueve cuentan con el reconocimiento al perfil deseable del Programa para el Desarrollo Profesional Docente (PRODEP). Cabe enfatizar que diez de los profesores del NAB pertenecen a seis cuerpos académicos distintos.  Se cuenta con la participación de nueve profesores invitados adscritos a otras instituciones y centros de investigación.

Profesores de tiempo completo que pertenecen al Núcleo Académico Básico

Tabla XIII. Profesores de tiempo completo que pertenecen al Núcleo Académico Básico.

Nombre Grado Especialidad SNI Perfil deseable
María Guadalupe Sánchez Cervantes Doctora Informática Nivel I X
Daniel Fajardo Delgado Doctor en Ciencias Ciencias de la Computación Nivel I X
Jesús Ezequiel Molinar Solís Doctor en Ciencias Ingeniería Eléctrica Nivel I X
Ramón Chávez Bracamontes Doctor en Ciencias Tecnología en Mecatrónica Nivel I X
Sergio Sandoval Pérez Doctor en Ciencias Computación y Automatización Nivel I X
Karla Liliana Puga Nathal Doctora en Educación Matemática Educativa Candidato
Marco Antonio Meza Aguilar Doctor en Ciencias Ingeniería Eléctrica Candidato
Raquel Ochoa Ornelas Doctora en Proyectos Tecnologías de la Información Candidato
Rosa María Michel Nava Doctora Ciencias de la Educación
Cynthia Alejandra Martínez Pinto Doctora Ciencias Computacionales
María Eugenia Puga Nathal Maestría en Ciencias Especialidad de Ingeniería Electrónica

Lista de Estudiantes

Maestría en Ciencias de la Computación

Estudiantes generación 2024

Tabla I. Lista de estudiantes de la generación 2024-2026.

Id Alumno
1 Ever Essau Rodríguez Sandoval
2 Diego Abraham Morán Acevedo
3 Jorge Omar Pérez Villalvazo
4 Oliver Said Sandoval Vázquez
5 Olaf Gustavo Sandoval Vázquez

 

Estudiantes generación 2023

Tabla II. Lista de estudiantes de la generación 2023-2025.

Id Alumno
1 José Luis Mendoza Tene

 

Estudiantes generación 2022

Tabla III. Lista de estudiantes de la generación 2022-2024.

Id Alumno
1 Ana Cecilia Galván García
2 Orlando Valentín Javier Silva
3 Jose Luis Martínez Moreno
4 Olga Edith Mireles Preciado
5 Orestes Javier Pérez Cruz
6 Jonnathan Jacob Santos Hernández

 

Estudiantes generación 2021

Tabla VI. Lista de estudiantes de la generación 2021-2023.

Id Alumno
1 Francisco Javier Becerra Sánchez
2 Carlos Alberto García de Alba
3 Yael Alejandro Santana Michel

 

Estudiantes generación 2020

Tabla V. Lista de estudiantes de la generación 2020-2022.

Id Alumno
1 Rosario de la Luz Cantero Ramírez
2 Frida Mayela Florian Pinto
3 Omar Hernández Calvario
4 Juan José Solórzano Carrillo

 

Estudiantes generación 2019

Tabla VI. Lista de estudiantes de la generación 2019-2021.

Id Alumno
1 Samuel Arce Cárdenas
2 Juan Carlos Barragán Reyes
3 Humberto Cruz Sanabria
4 Erick Eduardo Gutiérrez de la Torre
5 Alberto Ezequiel Santillán Rodríguez
6 Victor Ocyel Chávez Guerrero

 

Estudiantes generación 2018

Tabla VII. Lista de estudiantes de la generación 2018-2020.

Id Alumno
1 Elsa Antillón Romero
2 Edgar Benito Díaz Fermín
3 Isidro Hernán Martínez Juárez
4 Carlos Alberto Mendoza Catellanos
5 Jesús Enrique Ponce Corona
6 Salvador Vázquez Cárdenas
7 Isabel Guadalupe Vázquez Gómez
8 Ada Mabel Vázquez Paz

 

Estudiantes generación 2017

Tabla VIII. Lista de estudiantes de la generación 2017-2019.

Id Alumno
1 Rogelio Hernández Montes
2 María Guadalupe Mora González
3 Teresita Moreno Ramírez
4 Rdrigo Rodriguez Ramírez
5 Ernesto Ruiz Ángeles
6 Ninderlisbhet Vargas Cárdenas

 

Estudiantes generación 2016

Tabla IX. Lista de estudiantes de la generación 2016-2018.

Id Alumno
1 Jair Emmanuel Fernández Terrones
2 Blanca Edith Gómez Gómez
3 Diego Armando Guillén de la Cruz
4 Carlos Hernández Bernal
5 Veronica Esmeralda Miramontes Varo
6 Héctor Rodrigo Sierra Gutiérrez
7 Eduardo Vidrios Nuñez

 

 

 

Poyectos de Tesis

Poyectos de tesis de la LGAC Cómputo Paralelo/Distribuido y Control

Proyectos de tesis de la LGAC Manejo Avanzado de Datos y Sistemas Interactivos
Nombre del proyecto
Directores de Tesis
Nombre del estudiante
Colaboraciones
Análisis de calidad de aguacate mediante rarioespectometría
Marco Antonio Meza Aguilar
Olga Edith Mireles Preciado
Sistema de muestreo para el monitoreo de plantas agrícolas
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Ana Cecilia Galván García
Desarrollo de una App multiplataforma para el registro, análisis y visualización de datos ambientales generados mediante sensores inalámbricos
Daniel Fajardo Delgado
Orlando Valentín Javier Silva
Estudio de la morfo-pigmentación de organismos acuáticos usando técnicas de procesamiento de imágenes y reconocimiento de patrones
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Yael Alejandro Santana Michel
Estimación de parámetros de calidad del aguacate por medio del análisis acústico
Marco Antonio Meza Aguilar
Francisco Javier Becerra Sánchez
Sistema predictivo de iluminación para edificios inteligentes
Marco Antonio Meza Aguilar
Rosario de la Luz Cantero Ramírez
Estimación de biomasa en cultivos de agave utilizando imágenes adquiridas desde un vehículo aéreo no tripulado
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Frida Mayela Florian Pinto
Conteo de plantas de agave usando redes neuronales convolucionales
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Omar Hernández Calvario
Multiclasificación de los niveles de densidad mamográfica con Programación Genética
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Ninderlisbhet Vargas Cárdenas
Cadena de procesado para obtener mapas LAI de la caña de azúcar en el estado de Jalisco utilizando imágenes Sentinel-2
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Rodrigo Rodríguez Ramírez
Centro Universitario de los Valles (UdG)
Identificación de la enfermedad Botrytis Cinérea en la granada por medio del procesamiento de imágenes
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Verónica Esmeralda Miramontes Varo
GEGEMA S.P.R DE R.L
Estimación del índice de área foliar en relación del crecimiento de cultivos bajo condiciones de estrés
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Edgar Benito Díaz Fermín
Aplicación para el conteo de agaves usando imágenes multiespectrales tomadas desde un vehículo aéreo no tripulado
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Jesús Enrique Ponce Corona
Centro Universitario de los Valles (UdG)
Identificación de anomalías del desarrollo vegetativo de caña de azúcar por medio de datos Sentinel 2
María Guadalupe Sánchez Cervantes
Humberto Cruz Sanabria
Universidad Autónoma de Nayarit
Diseño de un modelo de viaje compartido a través del uso de la teoría de juegos
Daniel Fajardo Delgado
Carlos Hernández Bernal
CICESE UT3
Caracterización de la influencia de las firmas espectrales de luz Led en el crecimiento de plantas en entornos con ausencia de luz solar
Daniel Fajardo Delgado
Carlos Alberto Mendoza Castellanos
Modelado acústico de fenómenos paralingüísticos en niños aplicado al perfilado de usuarios en sistemas de interacción basada en voz
Daniel Fajardo Delgado
Isabel Guadalupe Vázquez Gómez
CICESE UT3
Desarrollo de herramientas de software para determinar el perfil del turista para generar recomendaciones automáticas
Daniel Fajardo Delgado
Samuel Arce Cárdenas
CICESE UT3
Aplicación para analizar la salud de plantaciones a partir de imágenes multiespectrales tomadas por un dron
Daniel Fajardo Delgado
Alberto Ezequiel Santillán Rodríguez
CICESE UT3
Automatización inteligente de un sistema IOT en agricultura de precisión
Felipe Alfonso Ordoñez García
Ernesto Ruiz Ángeles
CINVESTAV Unidad Guadalajara
Middleware basado en una arquitectura IoT para Granjas Urbanas
Felipe Alfonso Ordoñez García
Eduardo Vidrios Nuñez
CINVESTAV Unidad Guadalajara
Tabla XI. Proyectos de tesis de la LGAC Manejo Avanzado de Datos y Sistemas Interactivos
Nombre del proyecto
Nombre del profesor responsable
Nombre del estudiante
Colaboraciones
Clasificación de espectros de la base de datos GAIA a través de algoritmos de machine learning Cynthia Alejandra Martínez Pinto Orestes Javier Pérez Cruz
Aplicación móvil inteligente de apoyo a la gestión de plagas en cultivos de aguacate Cynthia Alejandra Martínez Pinto Jonnathan Jacob Santos Hernández
Modelado de teorías de regulación emocional en una arquitectura computacional de emociones Rosa María Michel Nava Juan José Solórzano Carrillo
Videojuego serio persuasivo para fomentar el abasto familiar sustentable Rosa María Michel Nava Carlos Alberto García de Alba
Analítica de datos para un sistema que automatiza la logística en los procesos de exportación
Cynthia Alejandra Martínez Pinto
Blanca Edith Gómez Gómez
Análisis de datos para la trazabilidad de la miel
Rosa María Michel Nava
Héctor Rodrigo Sierra Gutiérrez
FrutimielMex de Zapotlán y Centro UniUdG
Predicción de ventas para un modelo de negocios
Rosa María Michel Nava
Teresita Moreno Ramírez
Aplicación móvil que apoye en la educación nutrimental de niños con sobrepeso u obesidad
Rosa María Michel Nava
Elsa Antillón Romero
Centro Universitario del Sur (UdG)
Aplicación móvil persuasiva que ayude a los padres a mejorar los hábitos alimenticios y la dieta de sus hijos con sobrepeso u obesidad
Rosa María Michel Nava
Ada Mabel Vázquez Paz
CICESE UT3, Centro de Salud Jalisco
Videojuego móvil con realidad aumentada para fomentar la actividad física en niños con sobrepeso u obesidad
Rosa María Michel Nava
Juan Carlos Barragán Reyes
CICESE UT3
Asesor Virtual en el área de cosmetología mediante técnicas de reconocimiento facial
María Eugenia Puga Nathal
Jair Emmanuel Fernández Terrones
CICESE UT3
Desarrollo de un guía virtual en un entorno inmersivo de realidad virtual y aumentada
María Eugenia Puga Nathal
Isidro Hernán Martínez Juárez
CICESE UT3
Clasificación de comportamientos del perro doméstico mediante visión artificial
María Eugenia Puga Nathal
Víctor Ocyel Chávez Guerrero
CICESE UT3
Manipulación de puntos y gráficas bidimensionales en un entorno de videojuegos serios
Karla Liliana Puga Nathal
María Guadalupe Mora González
RoboteKK/DIF
Espacio Euclidiano Tridimensional mediado a través de la realidad virtual inmersiva
Karla Liliana Puga Nathal
Diego Armando Guillén de la Cruz
CICESE UT3
Realidad virtual en la contextualización de la ecuación diferencial de segundo orden
Karla Liliana Puga Nathal
Salvador Vázquez Cárdenas
RoboteKK
Técnicas de aprendizaje automatizado para la búsqueda de estrellas simbióticas en la misión GAIA (DR2)
Karla Liliana Puga Nathal
Rogelio Hernández Montes
UdG
Videojuego serio para Graficación funciones bidimensionales
Karla Liliana Puga Nathal
Erick Eduardo Gutiérrez de la Torre
RoboteKK