Universidad Tecnológica de la Mixteca  
   
     
 
 
 

MASTER’S DEGREE IN APPLIED COMPUTING TECHNOLOGY

 Esta Maestría pertenece al Programa Nacional de Postgrados de Calidad del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT).

Perfil de Ingreso

 El aspirante a la Maestría en Tecnologías de Computo deberá mostrar dominio del idioma inglés así como poseer conocimientos de programación, análisis de datos, inteligencia artificial y matemáticas. Típicamente estos requisitos los cumplen ingenieros y licenciados en computación, licenciados en matemáticas (puras o aplicadas) y áreas afines.

Perfil del Egresado

 El egresado de la Maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado deberá poseer conocimientos amplios, sólidos y actualizados en las diferentes tecnologías de aplicaciones en cómputo, incluyendo bases teóricas así como los procedimientos experimentales de esta disciplina. Su visión le permitirá dirigir o participar en proyectos de investigación y tecnología, desempeñar funciones de innovación, desarrollo y aplicación relacionadas con aspectos de tecnologías de la computación, participar como líderes de equipos de trabajo para solucionar problemas del sector público y privado. Así mismo, será capaz de formar recursos humanos a nivel profesional y de posgrado.

Objetivos Generales

 Formar especialistas con amplio y sólido conocimiento en el campo de las Tecnologías de Computación Aplicada, capaces de realizar investigaciones, participar como docentes y desarrollar en ellos una alta capacidad para el ejercicio profesional. Por lo tanto, la maestría tendrá un carácter científico y profesional. Los egresados podrán ingresar a un programa doctoral de áreas afines o integrarse al mercado laboral.
Metas:
  • Desarrollar e integrar un programa individual de tutorías y actividades académicas, asociadas a los cursos de metodologías de investigación y seminario de tesis, que se requieren en la línea de investigación seleccionada por el estudiante.
  • Coordinar las tutorías y actividades académicas para que el estudiante acredite todos los cursos de su programa individual.
  • Proponer, dirigir y supervisar el desarrollo del trabajo de tesis hasta la defensa de ésta, sujetándose al tiempo establecido para la maestría, el cual es de 2 años.

Síntesis del Plan de Estudios

 El plan de estudios de la maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado es un programa orientado a la investigación, que tiene una duración de cuatro semestres (2 años). Dicho plan consiste de un primer semestre de materias básicas, tronco común, y después permite que los alumnos seleccionen materias optativas de las dos áreas de especialización (LGAC) ofertadas: Metodologías de Desarrollo ó Inteligencia Artificial y Cómputo Inteligente. De acuerdo con el tutor/asesor, el alumno escoge un área de especialización y se contempla que éste curse seis materias de dicha área, distribuidas en el segundo y tercer semestre. Además, de manera paralela, en segundo y tercer semestre se contempla una materia para el desarrollo de la tesis, la cual se denomina “Seminario de Tesis I y II”. El cuarto y último semestre se proyecta para que el alumno desarrolle y culmine su tema de tesis, de manera preferente, y se le da seguimiento con una materia denominada “Seminario de Tesis III”.

Estructura del Plan de Estudios

Semestral Asignaturas Créditos
Primer Semestre Matemáticas Discretas 8
Lenguajes de Programación 9
Algoritmos y Complejidad 9
Metodología de la Investigación 8
Segundo Semestre Seminario de Tesis I 8
Optativa I -
Optativa II -
Optativa III -
Tercer Semestre Seminario de Tesis II 8
Optativa IV -
Optativa V -
Optativa VI -
Cuarto Semestre Seminario de Tesis III 8

 

Asignaturas optativas Créditos
Redes neuronales 8
Algoritmos Genéticos 8
Agentes Inteligentes 8
Lógica difusa 8
Inteligencia artificial 8
Reconocimiento de patrones 8
Lenguajes de alto nivel 8
Ingeniería de Software 8
Especificación formal 8
Diseño y gestión de sistemas de cómputo 8
Ingeniería de requisitos como factor de calidad 8
Modelos y métodos de evaluación 8
Métricas 8
Técnicas avanzadas de auditoría informática 8
Métodos formales 8
Programación concurrente 8
NÚMERO MÍNIMO DE HORAS QUE SE DEBERÁN ACREDITAR EN LAS ASIGNATURAS OPTATIVAS, BAJO LA CONDUCCIÓN DE UN DOCENTE 510

 

NÚMERO MÍNIMO DE HORAS QUE SE DEBERÁN ACREDITAR EN LAS ASIGNATURAS OPTATIVAS, EN FORMA INDEPENDIENTE 258

 

NÚMERO MÍNIMO DE CRÉDITOS QUE SE DEBERÁN ACREDITAR EN LAS ASIGNATURAS OPTATIVAS 48

 

SUMA TOTAL 1105 591 106

 

Alumnos

Generación Año Alumnos
1 2011 2
2 2012 4
3 2013 9
4 2014 14
5 2015 10

Núcleo Académico Básico

Profesores SNI PROMEP
Iván Antonio García Pacheco Si Si
Manuel Hernández Gutiérrez    
Carla Leninca Pacheco Agüero Si Si
Carlos Alberto Fernández y Fernández   Si
Raúl Cruz Barbosa Si Si
Ricardo Pérez Aguila   Si
Felipe de Jesús Trujillo Romero Si Si
Lluvia Carolina Morales Reynaga Si Si
Agustín Santiago Alvarado Si Si

Líneas de Generación y/o Aplicación del Conocimiento

LGAC 1. Metodologías de Desarrollo
 En esta línea de investigación se realizan tres tipos de proyectos: (1) se diseñan métodos formales para la mejora al proceso software, enfocados en su mayoría a entornos industriales pequeños, (2) se investigan y se diseñan métodos que permitan realzar la importancia de la ingeniería de requisitos como factor de calidad en el software, y (3) se evalúan y diseñan herramientas computacionales aplicadas a la educación de la Ingeniería de Software, como medio de soporte que permita mejorar el proceso de enseñanza/aprendizaje en esta área. Generalmente, los productos generados por esta línea de investigación se relacionan con la investigación aplicada a diferentes contextos: en el caso del sector industrial, se intenta establecer proyectos de vinculación con empresas locales que permitan que los estudiantes aprendan con casos prácticos reales, además de realizar revisiones sistemáticas que proporcionan un conocimiento más  específico sobre factores como calidad en el desarrollo de software e importancia de los procesos software eficientes; en el caso del sector educativo, se realizan aproximaciones que fortalezcan, a través de herramientas computacionales, los métodos tradicionales para el aprendizaje de la Ingeniería de Software. Independientemente del tipo de proyecto que se desarrolle en esta línea de investigación, estos generalmente siguen las siguientes etapas: planificación, evaluación, propuesta de mejora, y pruebas. Durante la etapa de planificación se determina, principalmente, la factibilidad de realizar o no el proyecto en cuestión, así como establecer el alcance y los objetivos del mismo. La etapa de evaluación permite identificar fortalezas y debilidades que deben ser resueltas por el proyecto en sí, y establecer los modelos o métodos a seguir para eliminar los procesos ad hoc. Durante la propuesta de mejora se diseña un método específico para las características previamente determinadas, el cual será evaluado posteriormente durante la etapa de pruebas. Por último, este tipo de proyectos permite la generación de artículos científicos orientados a métodos aplicados en la industria, revisiones sistemáticas para foros especializados, y contribuciones relacionadas con la mejora de la enseñanza de la Ingeniería de Software enfocadas a revistas de alto impacto. Adicionalmente, esta línea de investigación se ha integrado con otras líneas de diferentes disciplinas (procesamiento de imágenes, comunicaciones inalámbricas, sistemas empotrados, etc.) para desarrollar sistemas complejos y generar tesis de otros programas.
Profesores Área
Iván Antonio García Pacheco Ingeniería de Software
Mejora al proceso Software
Manuel Hernández Gutiérrez Computación distribuida
Lenguajes Funcionales
Carla Leninca Pacheco Agüero Ingeniería de requisitos software
Ingeniería de Software
Carlos Alberto Fernández y Fernández Especificación formal de software
Modelado visual de software
Procesos de desarrollo de software

 

 Tesis Generadas en la LGAC
Título Nombre del Alumno Nombre del Director

Propuesta de un enfoque colaborativo para la enseñanza-aprendizaje en el desarrollo de iniciativas de mejora del proceso software en cursos de posgrado.

Carlos Alejandro Pérez Cruz Dr. Iván Antonio García Pacheco
Propuesta de métricas para los requisitos software en la etapa de elicitación. Myriam Karenina Reyes Sánchez Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero
Metamodelo para la definición e implantación de los procesos de planificación de los procesos de planificación y control de proyectos en pequeños equipos de desarrollo Neira Sánchez Rojas Dr. Iván Antonio García Pacheco
El enfoque GBL en la enseñanza de la ingeniería de software a nivel universitario: una revisión sistemática de literatura sobre el fortalecimiento de las habilidaddes suaves Francisco Javier Méndez Vázquez Dr. Iván Antonio García Pacheco
Elicinet: Una red social para mejorar la calidad de los pre-requisitos durante la elicitación en entornos de Desarrollo Global de Software Omar Martínez Osorio Dra. Carla Leninca Pacheco Agüero

 

LGAC 2. Inteligencia Artificial y Cómputo Inteligente
 En esta línea se desarrollan proyectos relacionados con aprendizaje automático (máquina) y sistemas basados en conocimiento que potencialmente se puedan aplicar en el área de reconocimiento de patrones (formas), y detección y diagnóstico asistido por computadora. Para llevar a cabo estos proyectos se utilizan métodos del aprendizaje supervisado, no-supervisado y semi-supervisado generales, tales como clasificación de patrones, modelos gráficos, agrupamiento y reducción de la dimensionalidad y aprendizaje basado en grafos. Generalmente, los desarrollos de esta área implican las etapas siguientes: pre-procesamiento y segmentación, extracción de características, clasificación y post-procesamiento.
 En el pre-procesamiento se utilizan técnicas para pre-procesamiento de datos o imágenes como puede ser normalizado de características de datos o filtrado de imágenes.
 La segmentación trata de aislar los objetos o ítems de interés de estudio. La caracterización de los objetos a ser reconocidos (clasificados) es el objetivo de la extracción de características. Una vez caracterizados los objetos, la clasificación asigna una categoría o clase a cada uno de estos.
 En el post-procesamiento se toman decisiones sobre la acción recomendada por el clasificador, donde, también, se puede utilizar información del contexto o clasificadores múltiples para mejorar el rendimiento del sistema. Adicionalmente, el núcleo de técnicas de esta línea se puede complementar con líneas de otras disciplinas para integrar sistemas más complejos y de mayor alcance en los sectores académico y productivo. El resultado esperado es idealmente una tesis orientada a la investigación, que bien puede tener como subproducto un artículo de investigación.
Profesores Área
Raúl Cruz Barbosa Desarrollo de Herramientas y Técnicas de diagnóstico de procesos Complejos.
Ricardo Pérez Aguila Geometría Computacional, Redes Neuronales Artificiales
Felipe de Jesús Trujillo Romero Robótica Evolutiva
Visión por computadora
Lluvia Carolina Morales Reynaga Inteligencia Artificial en la Educación
Planificación y Scheduling Inteligentes
Ingeniería de Conocimiento
Sistemas de Soporte a las Decisiones
Agustín Santiago Alvarado Metrología Óptica
Análisis y simulación

 

 Tesis Generadas en la LGAC
Título Nombre del Alumno Nombre del Director
Clasificación de Masas en imágenes de Mamografías utilizando Redes Bayesianas Rolando Pedro Gabriel Dr. Raúl Cruz Barbosa
Implementación en Erlang de Sistemas distribuidos a través del cálculo de eventos José Yedid Aguilar López Dr. Felipe de Jesús Trujillo Romero / Dr. Manuel Hernández Gutiérrez
Reconocimiento de objetos tridimensionales mediante un enfoque geométrico. Oscar Uriel Pérez Vázquez Dr. Felipe de Jesús Trujillo Romero
Diagnóstico en el proceso de gestión de requisitos para iniciar la mejora del entorno de trabajo en una PYME desarrolladora de software en Huajuapan de León Oaxaca Raúl Toledo Orozco M.C. Everth Haydeé Rocha Trejo
Creación del Framework nD-EVM/Kohonen para la representación, segmentación y Compactación de secuencias de video José Yovany Luis García Dr. Ricardo Pérez Aguila
Análisis exploratorio de receptores acoplados a proteínas G mediante métodos de reducción de dimensionalidad Omar Januario Castellanos Santa Cruz Dr. Raúl Cruz Barbosa
Construcción de un corpus de la lengua de señas mexicanas a partir de información RGB-D Gibran García Bautista Dr. Felipe de Jesús Trujillo Romero
Herramientas computacionales para el modelado y manipulación de elementos ópticos y su aplicación en óptica visual José Alfredo Jiménez Hernández Dr. Gerardo Díaz González
Un sistema distribuido de componentes automatizados y autónomos aplicado a la seguridad habitacional Lorena del Mar Ramírez Morrugares Dr. Manuel Hernández Gutiérrez
Propuesta de un algoritmo Hiper-Heurístico para solucionar el problema de horarios de la UTM Juan Pablo Gómez Martínez Dra. Lluvia Carolina Morales Reynaga
Segmentación de masas en imágenes de mamografía mediante agrupamiento restringido. Saiveth Hernández Hernández Dr. Raúl Cruz Barbosa

Procesos Administrativos

 La Jefatura de la División de Estudios de Posgrado, en colaboración con el Departamento de Servicios Escolares y la Vice-Rectoría Académica, realiza actividades de difusión y atención a aspirantes a la maestría. La difusión se realiza primordialmente mediante exposiciones en ferias de posgrado, publicidad en medios masivos de comunicación y se atiende a todos los aspirantes ya sea en forma personalizada o en grupos.
 La inscripción se realiza en el Departamento de Servicios ó en la División de Estudios de Posgrado.

FECHAS

Solicitud y entrega de documentos 19 de febrero al 30 de junio de 2021
Examen de selección 05  de julio de 2021
Entrevista 06  de julio de 2021
Inscripciones al curso propedéutico 19 al 30 de julio de 2021
Curso propedéutico 02 de agosto al 24 de septiembre de 2021

Requisitos

  • Dos copias del acta de nacimiento reciente
  • Dos copias del certificado de licenciatura
  • Dos copias del título profesional  (en caso de no contar con el título, puede traer un oficio en donde su universidad indique que cuenta con la opción de titulación a través de créditos de maestría)
  • Dos copias de la cédula profesional
  • Carta de exposición de motivos
  • Currículum Vitae
  • Seis fotografías tamaño infantil blanco y negro
  • Dos cartas de recomendación
Nota:Toda la documentación debe entregarse en tamaño carta junto con el pago del examen de selección en original y copia.

 

FORMA DE PAGO DE SERVICIOS

 

INFORMES

 Carretera Huajuapan �Acatlima Km. 2.5, Huajuapan de León, Oax., México, C.P.69000 División de Estudios de Posgrado y Departamento de Servicios Escolares. Tel. y Fax. (953) 53 2 03 99 ext. 300, 110 y 768, e-mail.- jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx, Servicios Escolares; escolar@mixteco.utm.mx

 

CONTACTO

Dr. Manuel Hernández Gutiérrez
Coordinador Académico
E-mail: manuelhg@mixteco.utm.mx
Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 200
Dr. José Aníbal Arias Aguilar
Jefe de la División de Estudios de Posgrado
E-mail: jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
Teléfonos: 953 532 03 99/202 14 Ext. 768

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
   
 
 
 
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Carretera a Acatlima Km. 2.5 Huajuapan de León, Oax., México C.P. 69000