Centro de Investigación en Computación

Para ingresar en el programa de posgrado MCIC, el aspirante deberá cumplir con los requisitos que establece el Reglamento de Estudios de Posgrado del IPN (REP IPN), capítulo 3, artículo 28 y artículos del 31 al 35. Se puede consultar mayores detalles del reglamento a través de la página web www.cic.ipn.mx a través de la sección: Marco Normativo.

1. Haber concluido, los estudios de licenciatura en el campo de las ingenierías y/o áreas afines a las tecnologías de la información y la comunicación (TIC).

2. Acreditar el examen de comprensión de lectura y traducción del idioma inglés.

3. Demostrar capacidad para continuar sus estudios en el nivel de posgrado, a través del examen correspondiente.

4. Manifestar a través de la carta de motivos y durante la entrevista con la Comisión de Admisión, el interés que posee por desarrollar una propuesta de investigación en cualquiera de las líneas que promueve el Centro de Investigación en Computación (CIC).

Misión

La Maestría en Ciencias de la Computación del Centro de Investigación en Computación del IPN es un programa de posgrado diseñado para la formación de profesionistas e investigadores con un alto nivel académico y de especialización en el campo de las ciencias en Ingeniería de cómputo, capaces de aplicar el conocimiento y emprender proyectos innovadores, competitivos y con valores éticos; para impactar en el desarrollo sostenible y bienestar social.

Visión

La Maestría en Ciencias de la Computación será un programa de posgrado líder en la formación de profesionistas e investigadores en el área de las ciencias en ingeniería de cómputo, con reconocimiento nacional e internacional y con líneas de investigación que fortalezcan al Centro de Investigación en Computación del IPN, posicionandolo como un referente en la investigación y desarrollo de tecnologías de la información y comunicación.

Objetivo General

Formar recursos humanos de alto nivel, capaces de desarrollar sistemas de cómputo de vanguardia que fortalezcan la creatividad y la innovación tecnológica, colaborando con espíritu de liderazgo en la solución de problemas de la ingeniería de cómputo que impliquen el diseño, análisis e implementación de dispositivos, sistemas y procesos.

Ofrecer un programa de posgrado de calidad, al día con avances científicos y tecnológicos en el campo de las ciencias de la ingeniería de cómputo, pertinente con el campo laboral en el escenario global.

Objetivos particulares a corto y mediano plazo

• Dotar al programa de una estructura general y versátil que le permita ser compatible con programas de posgrado similares y de reconocido prestigio a nivel internacional.

• Incorporar asignaturas obligatorias en el plan de estudios que brinden los conocimientos duros de las ciencias de la computación, en concordancia con la oferta académica de las mejores universidades del mundo que ofrecen programas de posgrado similares.

• Desarrollar en los estudiantes habilidades de liderazgo e impartir las certificaciones que se requieren para transformar a las organizaciones y a México.

• Dar continuidad al cumplimiento de la Misión del Centro que es la de formar recursos humanos de calidad en el nivel posgrado, en las áreas de ciencias de la computación e ingeniería de cómputo, para atender las necesidades planteadas por los sectores educativo, productivo y de servicios del país.

El plan de estudios de la Maestría en Ciencias de la Computación (MCC), incorpora las asignaturas necesarias para brindar los "conocimientos duros" de las Ciencias de la Computación, así como de las Ciencias en Ingeniería de Cómputo, identificadas como asignaturas núcleo.

Las asignaturas núcleo son cuatro, y son obligatorias para todos los alumnos que cursan la MCC.

ASIGNATURAS NÚCLEO (CURSOS)

1. Diseño y análisis de algoritmos

2. Matemáticas para las ciencias de la computación

3. Probabilidad procesos aleatorios e inferencia

4. Teoría de la computación

En el marco del programa, se ofrece un conjunto específico de 75 asignaturas optativas de especialidad, y de corte científico, desarrolladas en función de las líneas de investigación que se cultivan en cada uno de los doce laboratorios de investigación del CIC.

Para impulsar la pertinencia del programa, se ofrece un conjunto de asignaturas identificadas como asignaturas optativas de interés para la industria.

Los alumnos del programa pueden adaptar su trayectoria académica, con el objeto de conseguir una rápida inmersión en la línea de investigación de su interés. De esta manera, es posible elegir el traslado de alguna de las asignaturas núcleo (obligatorias), del primero al segundo semestre. En su lugar, se adelanta una asignatura optativa de especialidad, cuyo contenido sea representativo de los temas de investigación de cada uno de los doce laboratorios.

Por otra parte, es posible modificar la proporción de asignaturas optativas de especialidad con respecto al número de asignaturas optativas de interés para la industria. En todos los casos, el número total de asignaturas que se tienen que cursar es de doce, más tres seminarios.

En ambos casos, además de las asignaturas obligatorias y optativas, el alumno cursa tres seminarios departamentales. El alumno registra su tema de tesis al final del primer semestre, dando inicio formalmente a su tema de tesis en el segundo semestre. Posteriormente, al final del cuarto semestre, se realizan los exámenes de revisión de tesis y de grado

Mapa curricular común MCC

Para mayores informes sobre el plan de estudios y las líneas específicas de investigación asociadas al programa, consultar el apartado: "Oferta Educativa" en la página Web del CIC: www.cic.ipn.mx

Asignaturas del programa

A continuación se presentan las asignaturas registradas en el programa, mismas que quedaron autorizadas en el proceso de rediseño del posgrado (2015).

Nº CLAVE NOMBRE DE LA UA (Obligatorias)

	Clave	Nombre de la UA	PDF
1	15A7070	Diseño y Análisis de Algoritmos
2	15A7071	Matemáticas para las Ciencias de la Computación
3	15A7072	Probabilidad, procesos aleatorios e inferencia
4	15A7073	Teoría de la Computación

Nº CLAVE NOMBRE DE LA UA (Optativas)

	Clave	Nombre de la UA	PDF
1	15A7074	Administración de Bases de Datos y tuning
2	15A7075	Administración de la Calidad de Software
3	15A7076	Álgebra lineal numérica
4	15A7077	Algoritmos aleatorios
5	23A8199	Algoritmos cuánticos
6	15A7108	Algoritmos Genéticos y programación genética
7	23B8385	Algoritmos no supervisados
8	23A8200	An introduction to quantum mechanics
9	23A8201	Análisis de datos para la ciberseguridad
10	15A7078	Análisis de Imágenes
11	24A8717	Análisis morfológico de imágenes
12	15A7079	Análisis y Diseño de Algoritmos Distribuidos y Concurrentes
13	15A7080	Análisis y Diseño para el Desarrollo de software
14	22A8022	Aprendizaje automático por medio de grafos
15	15A7081	Aprendizaje automático simbólico
16	15A7082	Aspectos Avanzados de bases de Datos
17	23B8390	Aspectos jurídicos de la ciberseguridad
18	15A7083	Biométricos
19	15A7084	Clasificación inteligente de patrones
20	15A7085	Complejidad computacional
21	15A7086	Cómputo Cuántico
22	15A7087	Cómputo en la nube
23	15A7088	Cómputo evolutivo y bioinspirado
24	15A7089	Desarrollo de Aplicaciones para Internet
25	15A7090	Desarrollo de Aplicaciones para la nube
26	15A7091	Diseño e Implementación de Aplicaciones para Dispositivos Móviles
27	15A7092	Diseño e Implementación de bases de Datos Geoespaciales
28	15A7093	Diseño y construcción de Sistemas Administradores de Bases de Datos
29	15A7094	Estructuras de Datos Avanzadas
30	15A7095	Fundamentos de Comunicaciones Inalámbricas
31	15A7096	Fundamentos de Inteligencia Artificial
32	15A7097	Fundamentos de la Ciencia de información geoespacial
33	15A7098	Fundamentos de Redes Inalámbricas
34	15A7099	Fundamentos para el Procesamiento de datos Espaciales RASTER
35	15A7100	Fundamentos para el Procesamiento de Datos Geoespaciales semántico
36	15A7101	Fusión de Sensores
37	23A8309	Gestión y administración de proyectos de software
38	15A7102	Herramientas para el Desarrollo de Sistemas de Información Geográfica
39	15A7103	Ingeniería de Software
40	15A7104	Instrumentación industrial
41	15A7105	Instrumentación virtual avanzada
42	15A7107	Integración de datos
43	23BB839	Inteligencia Artificial comprensible
44	15A7109	Inteligencia artificial y sociedad
45	15A7110	Introducción a la bioinformática
46	23A8202	Introducción a la ciberseguridad en aplicaciones descentralizadas
47	15A7111	Introducción a la seguridad informática
48	22A8109	Introducción a las ciencias cognitivas computacionales
49	15A7113	Introducción a redes neuronales artificiales
50	15A7112	Introducción a teoría de automático de control de la
51	15A7114	Introducción al aprendizaje de máquina
52	23B8384	Introduction to Deep Learning
53	15A7115	La estructura de la información en redes
54	25A9097	Lenguaje de programación Python
55	25A9098	Lenguaje de programación Python aplicado a la ciencia geoespacial
56	15A7116	Lingüística computacional I
57	15A7117	Lingüística computacional II
58	15A7118	Lingüística computacional III
59	22A8021	Machine learning with graphs
60	15A7119	Matemáticas biológicas
61	15A7120	Mecánica lagrangiana y hamiltoniana
62	15A7121	Memorias asociativas
63	15A7122	Metaheurísticas
64	15A7123	Métodos Analíticos para el Procesamiento de datos geoespaciales
65	15A7124	Métodos de geopronóstico
66	15A7125	Minería de Datos I
67	15A7126	Minería de Datos II
68	15A7127	Modelación continua
69	15A7128	Modelación discreta
70	15A7129	modelación estocástica
71	15A7130	Modelado de redes estocásticas
72	15A7131	Modelado de Sistemas a eventos discretos
73	15A7132	Modelado y de control de robots
74	15A7133	Modelado y simulación
75	23B8386	Modelos Asociativos avanzados
76	15A7134	Modelos de programación paralela
77	15A7135	Morfología matemática
78	15A7136	Optimización estocástica
79	15A7137	Procesamiento estadístico de información textual
80	23A8203	Quantum information theory
81	15A7138	Reconocimiento de Formas y Visión por computadora
82	15A7139	Reconocimiento de patrones
83	15A7140	Recuperación de la Información textual
84	15A7141	Recuperación y Visualizacion de información
85	15A7142	Redes neuronales artificiales Avanzadas
86	15A7143	Robótica Avanzada
87	15A7144	Series de Tiempo
88	23B8387	Sistemas ciberfísicos inteligentes
89	23B8388	Técnicas Avanzadas para la Clasificación de patrones
90	15A7145	Tecnologías del lenguaje natural
91	15A7146	Temas selectos de inteligencia artificial
92	15A7147	Teoría de grafos
93	15A7148	Teoría de la Información
94	15A7149	Tratamiento de lenguaje natural

El Núcleo Académico Básico (NAB) del Programa está conformado por profesores con grado de doctor y miembros del Sistema Nacional de Investigadores (S.N.I).

Los miembros del Núcleo Académico Básico y del Núcleo Académico Asociado que atienden al programa, colaboran con redes institucionales de investigación y con organismos externos e internacionales.

La presencia y liderazgo del NAB en las Ciencias de la Computación y las Ciencias de la Ingeniería de Cómputo, se manifiesta por los premios y reconocimientos que han recibido, otorgados tanto por el propio IPN, como por otras instituciones externas al IPN.

Ejemplo de ello son los siguientes reconocimientos recibidos por algunos miembros del NAB en el IPN: Mejor Tesis de Grado, Premio a la Investigación, Diploma a la Investigación, Joven Investigador y Presea Lázaro Cárdenas.

Como un caso particular, el Dr. Adolfo Guzmán Arenas, recientemente fue nombrado Fellow of the IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers), el más alto grado de membresía de ese Instituto, por sus contribuciones al "Etiquetado consistente para reconocimiento de objetos en tres dimensiones". Aproximadamente uno de cada cinco mil ingenieros (de los cuatrocientos mil que forman el IEEE) es Fellow.

En el NAA también participan destacados investigadores, miembros del S.N.I. y candidatos, cuyo trabajo es importante en la conducción del programa.

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Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC)

Descripción

En la última década las Tecnologías de la Información y la Comunicación, abreviadas como TIC, se posicionan como una de las vertientes más importantes, como generadoras del cambio tecnológico, transformando el quehacer cotidiano en prácticamente todos los sectores de la economía. En particular, tres enfoques interrelacionados entre sí, son los que predominan y cobran el mayor impacto en la sociedad moderna: El “Big-Data”, la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT).

Estos tres enfoques han permeado en la definición de las tres LGAC que se ofrecen en esta maestría para generar y aprovechar el conocimiento en beneficio de la sociedad.

Una de las fuentes más confiables para la consultoría empresarial a nivel mundial es la herramienta Gartner, Inc. (NYSE: IT). Por esta razón, el Centro de Investigación en Computación se ha suscrito a dicha fuente por ser líder mundial en investigación y consultoría; empleada ampliamente por los líderes empresariales para la toma de decisiones correctas. La información que se presenta a continuación ha sido obtenida de dicha plataforma para argumentar la pertinencia de las LGAC, de la MCC.

Las LGAC que se desarrollan en la MCC del CIC IPN, son las siguientes:

• LGAC de Inteligencia Artificial y Cómputo Científico (IACC).

• LGAC de Ciencia y Tecnología de la Información (CTI)

• LGAC de Sistemas y tecnologías computacionales de alto desempeño (SyTCAD).

LGAC de Inteligencia Artificial y Cómputo Científico (IACC)

Enfoque IA

La LGAC que denominamos Inteligencia Artificial y Cómputo Científico (IACC), involucra el diseño y desarrollo de aplicaciones que imitan la percepción humana y el pensamiento táctico. Estas aplicaciones son más prácticas que nunca. La inteligencia artificial y la computación cognitiva emplean el aprendizaje automático, las redes neuronales profundas, y otras tecnologías para alcanzar nuevos niveles de rendimiento e inteligencia. Existe una alta expectativa para que la IA sea aprovechada en el futuro inmediato para mejorar la capacidad de analizar datos más rápidamente que los humanos.

Los laboratorios que desarrollan esta LGAC son:

• Laboratorio de Cómputo Inteligente

• Laboratorio de Simulación y modelado

• Laboratorio de Inteligencia Artificial

• Laboratorio de Procesamiento de Lenguaje Natural

• Laboratorio de Ciencias Cognitivas Computacionales

En la sociedad moderna, la IA cobra un valor preponderante debido a la necesidad de procesar en el menor tiempo posible, inmensas cantidades de datos para generar información con valor, contribuyendo a conformar la nueva sociedad del conocimiento. Ésta, se encuentra inmersa en un acelerado proceso de constante innovación de centenares de productos y servicios que tan sólo hace unos años no existían y que hoy en día son fuente de bienestar al mejorar la calidad de vida de las comunidades que los utilizan. Este escenario, que demanda cada año un mayor número de profesionistas talentoso y altamente capacitados en las TIC, no es exclusivo solamente de los países desarrollados, es un fenómeno global, en el que evidentemente México se encuentra inmerso. El reto hoy por hoy, se centra en reducir la brecha tecnológica, en transitar hacia una sociedad más activa que participe, contribuya y se beneficie de la generación de conocimientos; colaborando en el desarrollo y adopción de estas tecnologías.

De acuerdo con Gartner, en los próximos años, los programas de análisis de grandes cúmulos de datos no solo serán una necesidad en las empresas, no se podrá prescindir de estos sistemas. El futuro del negocio digital enfrentará posibilidades casi ilimitadas de crear valor comercial a través de los datos y los análisis. Esta transición hacia los negocios digitales requiere que los especialistas en la materia transiten hacia una nueva visión que provea ventajas estratégicas a partir de la información que se obtenga de la infinidad datos disponibles en la nube.

LGAC de Ciencia y Tecnología de la Información (CTI)

Enfoque “Big Data”

Por lo que respecta a la LGAC, denominada como Ciencia y Tecnología de la Información (CTI), esta LGAC integra la investigación que desarrollan cuatro laboratorios convergiendo en un enfoque hacia lo que se denomina comúnmente como el “Big Data”. La LGAC que denominamos Ciencia y Tecnología de la Información (CTI), se estableció principalmente para el aprovechamiento de la analítica de datos y la ciberseguridad. A esta LGAC se le asocian líneas de investigación convergentes, tales como la ciencias de datos, la ciberseguridad y el procesamiento de información geoespacial. Los laboratorios que desarrollan esta LGAC son: C

• Laboratorio de Ciberseguridad

• Laboratorio de Redes y Ciencia de Datos

• Laboratorio de Ciencia de los datos y tecnología de software

• Laboratorio de Procesamiento inteligente de Información Geoespacial

Hoy en día, la materia prima para la toma de decisiones proviene de datos de dentro y fuera de las empresas y organizaciones. Los datos se originan en todas partes y están en reposo, en movimiento y en la nube. Los grandes cúmulos datos continúan aumentando rápidamente, gracias la disponibilidad de canales de transmisión de alta velocidad (Internet) y de la ubicuidad de fuentes que las generan (el IoT)

La transición a los negocios digitales requiere que los especialistas en la materia hagan un salto hacia una nueva visión de datos y análisis. Se tiene que superar la vieja mentalidad de mantener los datos almacenados, las aplicaciones empresariales y las aplicaciones analíticas basadas en sistemas de “data warehousing” y “business intelligence” (BI), principalmente para reportes empresariales y propósitos analíticos básicos. Se hace necesario ahora considerar los datos como la materia prima para cualquier toma de decisiones y considerar que los datos provienen de dentro y fuera de la empresa. Los datos se originan en todas partes y están en reposo, en movimiento y en la nube. Los grandes cúmulos datos continúan aumentando rápidamente, y se hace indispensable desarrollar sistemas capaces de extraer información valiosa en dependencia del contexto de aplicación.

LGAC de Sistemas y tecnologías computacionales de alto desempeño (SyTCAD).

Enfoque: IoT

En cuanto al tercer enfoque, el del IoT, éste combina el mundo físico que genera y consume la información con el mundo digital. Por dicho mundo físico (las cosas), nos referimos a aquellos productos y dispositivos que están transformando a la sociedad, tales como biosensores, tecnologías ponibles (wearables), vehículos no tripulados, por solo citar algunos ejemplos. El IoT está transformando la forma en que vivimos y trabajamos. Es así que el programa de posgrado realiza esfuerzos para desarrollar tecnología en el ámbito de la IoT, fuertemente interrelacionada con la IA y el Big-Data.

La LGAC que se denomina Sistemas y Tecnologías Computacionales de Alto desempeño (SyTCAD), tiene como enfoque común el Internet de las Cosas (IoT), que es la base tecnológica del negocio digital. Los dispositivos IoT se conectan mediante un proceso llamado M2M (machine to machine) en el que dos dispositivos o máquinas cualesquiera se comunican entre sí, utilizando cualquier tipo de conectividad, haciendo su trabajo sin la necesidad de que un humano intervenga. Esto se realiza a necesariamente empleando sensores y circuitos integrados de propósito específico (ASICS) que están dispuestos en los dispositivos. STCAD concentra sus esfuerzos para desarrollar conocimiento y tecnología en este importante enfoque. Aquí se toma en cuenta la robótica, el desarrollo de sensores, sistemas embebidos, entre otros para generar sistemas físicos que puedan estar conectados a internet, para satisfacer las necesidades presentes y futuras del IoT.

Los laboratorios que desarrollan esta LGAC son:

• Laboratorio de Microtecnología y Sistemas Embebidos

• Laboratorio de Procesamiento Digital de Señales

• Laboratorio de Robótica y Mecatrónica

• Laboratorio de Sistemas Inteligentes para la Automatización