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
|
- Llenar solicitud de ingreso
- Entrega de documentos de aspirante segín convocatoria
- Pagar y presentar el Examen Nacional de Ingreso al Posgrado EXANI-III en la Institución
- Presentar la entrevista con el Comité de Admisión
- Curso propedéutico
- 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.
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
|
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
|
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:
- 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. - 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
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
|
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
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Héctor Rodrigo Sierra Gutiérrez
|
FrutimielMex de Zapotlán y Centro UniUdG
|
Predicción de ventas para un modelo de negocios
|
Rosa María Michel Nava
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Teresita Moreno Ramírez
|
|
Aplicación móvil que apoye en la educación nutrimental de niños con sobrepeso u obesidad
|
Rosa María Michel Nava
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Elsa Antillón Romero
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Centro Universitario del Sur (UdG)
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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
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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
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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
|
Generación 2016-2018
Generación 2017-2019