Maestría en Inteligencia Artificial
Formar de manera integral profesionales de alto nivel capaces de desarrollar aplicaciones originales que resuelvan problemas científicos, tecnológicos o de ingeniería en las áreas desarrolladas en las LGAC del posgrado.
Tener una maestría competitiva a nivel nacional dentro del área de la Inteligencia Artificial y ser un programa de posgrado de calidad con nivel SNP (Sistema Nacional de Posgrados) reconocido en la generación y aplicación de conocimientos a nivel nacional e internacional por sus investigaciones, proyectos y vinculación con otros grupos de investigación y diversos sectores de la sociedad.
La Maestría en Inteligencia Artificial de la Universidad Tecnológica de la Mixteca se enfocará en atender los problemas regionales y nacionales de manera sustentable, con impacto social, apoyado en la capacidad y competitividad de sus académicos y estudiantes. Un objetivo importante del grupo de trabajo es desarrollar proyectos pertinentes dentro de las LGAC y participar con propuestas en convocatorias de CONAHCYT, PRODEP, Convenios con empresas y otras modalidades.
Formar recursos humanos especializados en diversas áreas de la Inteligencia Artificial, proporcionando conocimientos y herramientas teóricas y prácticas basadas en fundamentos matemáticos y ciencias computacionales para su comprensión y aplicación en desarrollos científicos y tecnológicos.
| Semestre | Materias | Créditos |
|---|---|---|
| Primer Semestre | Seminario de Tesis I | 8 |
| Inteligencia Artificial | 7 | |
| Aprendizaje Máquina | 7 | |
| Programación Lógica y Funcional | 7 | |
| Segundo Semestre | Seminario de Tesis II | 8 |
| Conocimiento y Razonamiento | 7 | |
| Aprendizaje Profundo | 7 | |
| Optativa I | 7 | |
| Tercer Semestre | Seminario de Tesis III | 8 |
| Análisis de Datos | 7 | |
| Optativa II | 7 | |
| Cuarto Semestre | Seminario de Tesis IV | 8 |
| Algoritmos y Complejidad | 7 |
| Semestre/Optativa | Materias | Línea |
|---|---|---|
| Segundo Semestre Optativa I | Procesamiento de imágenes | LGAC-1 |
| Segundo Semestre Optativa I | Lingüística computacional | LGAC-2 |
| Segundo Semestre Optativa I | Cómputo científico en problemas geoespaciales | LGAC-3 |
| Segundo Semestre Optativa I | Aprendizaje automático en problemas geoespaciales | LGAC-3 |
| Segundo Semestre Optativa I | Razonamiento automático | LGAC-4 |
| Tercer Semestre Optativa II | Procesamiento de imágenes con redes neuronales | LGAC-1 |
| Tercer Semestre Optativa II | Visión computacional | LGAC-1 |
| Tercer Semestre Optativa II | Procesamiento de lenguaje natural | LGAC-2 |
| Tercer Semestre Optativa II | Visualización de datos aplicada a aprendizaje automático | LGAC-3 |
| Tercer Semestre Optativa II | Razonamiento no clásico | LGAC-4 |
Número de Alumnos Matriculados en revisión por parte de las autoridades universitarias correspondientes.
Dra. Gabriela Álvarez
Email: galvarez@mixteco.utm.mx
Obtuvo el grado en Ingeniería Hidrológica en 2001, en la Universidad Autónoma Metropolitana Unidad Iztapalapa. En 2004, obtuvo el grado de Maestría y en abril de 2015 el grado de Doctor en Ingeniería en la UNAM. Desde 2004 es Profesor-Investigador de tiempo completo en el Instituto de Hidrología de la UTM.
Dr. José Anibal Arias
Email: anibal@mixteco.utm.mx
El Dr. Anibal estudió la carrera de Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica en el IPN (ESIME-Culhuacán), la Maestría en Sistemas Computacionales en la UDLA (Puebla) y la Maestría y el Doctorado en Informática de la Imagen y el Lenguaje en la Universidad Paul Sabatier (Toulouse, Francia).
Dr. Ignacio Arroyo
Email: iaf@gs.utm.mx
El Dr. Ignacio es ingeniero y maestro en electrónica (con especialidad en sistemas inteligentes aplicados), por la Universidad Tecnológica de la Mixteca (en 2006 y 2013, respectivamente). Obtuvo un doctorado en ciencia e ingeniería de la computación (con especialidad en Inteligencia Artificial) por la UNAM en 2019.
Dra. Verónica Borja
Email: vero0304@gs.utm.mx
Es Doctora en Ciencias Matemáticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2017. Profesor-Investigador de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca desde 2006. Miembro del cuerpo académico de Matemáticas Discretas de la UTM.
Dr. Jesús Alejandro Hernández
Email: alheran@gs.utm.mx
Es Doctor en Ciencias Matemáticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, 2018. Desde 2007 es Profesor-Investigador de tiempo completo en la Universidad Tecnológica de la Mixteca. Es miembro del cuerpo académico de Matemáticas Discretas de la UTM.
Dr. Rosebet Miranda
Email: rmiranda@mixteco.utm.mx
Realizó sus estudios de ingeniería Industrial en electrónica en el Instituto Tecnológico de San Luis Potosí, concluyendo en 1996, Realizó sus estudios de maestría en ciencias en Ingeniería Eléctrica con especialidad en Bioelectrónica en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del IPN.
Dr. Tomás Pérez
Email: tomas@mixteco.utm.mx
Es PostDoctor en la Universidad Tecnológica de la Mixteca en Huajuapan de León, Oaxaca. Doctor y Maestro en Ciencias Matemáticas por la Benemérita Universidad Autónoma de Puebla, de la cual es egresado con honores. Licenciado en Matemáticas Aplicadas por la Universidad Autónoma de Tlaxcala y Maestro en Ciencia de Datos Aplicada por el Technological Institute of Executive Education.
MTCA Erik Germán Ramos
Email: erik@mixteco.utm.mx
Realizó los estudios de licenciatura en Ingeniería en Computación y la maestría en Tecnologías de Cómputo Aplicado en la UTM; actualmente cursa el Doctorado en Robótica en la misma Institución.
Dr. Eduardo Sánchez
Email: esanchez@mixteco.utm.mx
Obtuvo el Doctorado en procesamiento de señales e imágenes por la Escuela Nacional Superior de Telecomunicaciones de París en Francia y como PostDoctorante trabajó en proyectos relacionados con procesamiento del habla y del sonido. Ha participado en proyectos de ciencia básica de Conacyt, cuenta actualmente con el Perfil Deseable de Prodep y fue investigador SNI 1 hasta el año 2018.
1. Procesamiento Inteligente de Señales e Imágenes
La inteligencia artificial actual tiene su base en el manejo de la información y ésta se encuentra básicamente en las señales provenientes de los fenómenos de interés. El procesamiento de señales e imágenes esencialmente se encarga de extraer la información de la mejor manera posible como un fin último o como primera parte de algún otro proceso.
| Integrantes |
|---|
| Dr. José Anibal Arias Aguilar |
| Dr. Arturo Téllez Velázquez |
| Dr. Eduardo Sánchez Soto |
| Dr. Sergio Ivvan Valdez Peña |
| Dra. Gabriela Álvarez Olguín |
| Dr. Rosebet Miranda Luna |
| M.T.C.A. Erik Germán Ramos Pérez |
2. Procesamiento de Lenguaje Natural
El procesamiento del lenguaje natural es un campo de la Inteligencia Artificial cuyo principal objetivo es ayudar a los ordenadores a entender, interpretar y manipular el lenguaje humano. Este objetivo busca, a su vez, mejorar tanto la interacción entre el ser humano y las computadoras como la interpretación de volúmenes cada vez mayores de datos no estructurados presentes en repositorios de documentos (textos) de dominios especializados y no especializados, así como los escritos en múltiples lenguas.
| Integrantes |
|---|
| Dr. Christian Eduardo Millán Hernández |
| Dr. Ignacio Arroyo Fernández |
| Dr. José Anibal Arias Aguilar |
| Dr. Eduardo Sánchez Soto |
3. Geocomputación Científica y Geointeligencia
Geocomputación científica y Geointeligencia. Comprende el uso, diseño y propuesta de algoritmos, modelos matemáticos y computacionales para la solución de problemas con componentes geoespaciales, en particular se utilizarán aquellos métodos de geointeligencia computacional, es decir, redes neuronales, algoritmos evolutivos, lógica difusa, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, por mencionar algunos, que consideran específicamente el componente espacial.
| Integrantes |
|---|
| Dr. Sergio Ivvan Valdez Peña |
| Dr. Jorge Paredes Tavares |
| Dr. Rodrigo López Farías |
| Dr. Alberto García Robledo |
| Dr. Héctor Solano |
4. Razonamiento Automático
El razonamiento automático es un área de la Inteligencia Artificial que se dedica a estudiar cómo usar las computadoras para ayudar en la resolución de problemas que requieren razonamiento. Se encarga de estudiar la representación del conocimiento, las reglas para derivar nuevo conocimiento del que se tiene, y las estrategias para controlar de manera automática dichas reglas. El razonamiento automático es el proceso general que proporciona a los algoritmos de aprendizaje automático un marco organizado para definir, abordar y resolver problemas y sustenta muchas prácticas de aprendizaje automático.
| Integrantes |
|---|
| Dr. Jesús Alejandro Hernández Tello |
| Dr. Tomás Pérez Becerra |
| Dra. Verónica Borja Macías |
| Dr. Eduardo Sánchez Soto |
Tutoría de Seguimiento Académico en revisión por parte de las autoridades universitarias correspondientes.
Productividad Académica del Núcleo Académico Básico de la Maestría en Inteligencia Artificial
La producción académica más relevante de los últimos seis años se describe a continuación, comenzando con los artículos en revistas, capítulos de libros y memorias en extenso:
| Año | Tipo de Publicación | Descripción |
|---|---|---|
| 2022 | Artículo de investigación | Á. Hernández-Castañeda, R. A. García-Hernández, Y. Ledeneva, and C. E. Millán-Hernández, “Language-independent extractive automatic text summarization based on automatic keyword extraction,” Comput. Speech Lang., vol. 71, p. 101267, Jan. 2022, doi: 10.1016/j.csl.2021.101267 |
| 2021 | Artículo de investigación | Argelia Berenice Urbina-Nájera, Arturo Téllez-Velázquez y Raúl Cruz Barbosa. “Patrones que identifican a estudiantes universitarios desertores aplicando minería de datos educativa”. Revista Electrónica de Investigación Educativa, vol. 23 (2021). https://doi.org/10.24320/redie.2021.23.e29.3918. |
| 2021 | Artículo de investigación | Arturo Téllez-Velázquez y Raúl Cruz Barbosa. “On the Feasibility of Fast Fourier Transform Separability Property for Distributed Image Processing”. Scientific Programming, Hindawi. Vol. 2021, https://doi.org/10.1155/2021/1780931 |
| 2021 | Artículo de investigación | Rodríguez-Santiago, A.L., Arias-Aguilar, J.A., Takemura, H. and Petrilli-Barceló, A.E. “A Deep Learning Architecture for 3D Mapping Urban Landscapes”. Applied Sciences, December 2021, Vol 11, No. 23, https://doi.org/10.3390/app112311551 |
| 2021 | Artículo de investigación | M. Luz Palacios, Ana Lilia Laureano, J. Anibal Arias, Roberto Bretado. “Interaction between children of the autism spectrum and a humanoid robot modulated by levels of consciousness”. IJISET – International Journal of Innovative Science, Engineering & Technology. Vol. 7 Issue 11, November 2020. |
| 2021 | Artículo de investigación | Sánchez-Rojas, J. A., Arias-Aguilar, J. A., Takemura, H. and Petrilli-Barceló, A. E. “Staircase Detection, Characterization and Approach Pipeline for Search and Rescue Robots”. Applied Sciences, November 2021, Vol. 11, No. 22, https://doi.org/10.3390/app112210736 |
| 2021 | Artículo de investigación | Arias-Montiel, M., Martínez-Miguel, A., Lugo-González, E., Miranda-Luna, R., Tapia-Herrera, R. (2021). “Prototipo de mano robótica controlado mediante señales electromiográficas con un dispositivo comercial”. Computación y Sistemas, vol. 25, no. 2, pp. 307-315. |
| 2021 | Memorias en extenso | Alfredo Estevez-Acosta, Rosebet Miranda Luna, “Implementación y comparación de los métodos KNN y CNN para el reconocimiento de signos estáticos de la lengua de señas mexicana”, Congreso de instrumentación y 1er simposio nacional de biosensores (SOMI XXXV), 27-29 de octubre de 2021. |
| 2020 | Capítulo de libro | Armando Levid Rodríguez-Santiago, José Anibal Arias-Aguilar, Alberto Elías Petrilli-Barceló, and Rosebet Miranda-Luna, “A Simple Methodology for 2D Reconstruction Using a CNN Model”, Pattern Recognition, Ed. Springer, Junio 2020, pp. 98-107. |
| 2020 | Memorias en extenso | Alma Alheli Pedro Perez, Marisol Contreras, Jasiel Hassan Toscano Martinez, Eduardo Sánchez Soto y Salvador E. Lobato. “Análisis de la Deserción Escolar mediante Técnicas de Minería de Datos”. II Congreso Internacional y X Congreso Nacional de Ciencias de la Computación CONACIC2020. |
| 2020 | Memorias en extenso | Alma Alheli Pedro Perez, Matilde Martínez Sánchez, Jasiel Hassan Toscano Martinez, Eduardo Sánchez Soto y Salvador E. Lobato. “Aplicación móvil para la conservación de la Lengua Materna en San Juan Tepanzacolco”, Oaxaca. |
| 2020 | Artículo de investigación | Gabriela Álvarez-Olguín, Saul Martínez-Ramírez y Brenda I. G. Licona Moran. (2020). Predicción de lluvias máximas para la república mexicana mediante modelos probabilísticos no estacionarios. Tecnología y Ciencias del Agua, 11(4), 179-214. |
| 2020 | Artículo de investigación | Á. Hernández Castañeda, R. A. García Hernández, Y. Ledeneva, and C. E. Millán Hernández, “The Impact of Key Ideas on Automatic Deception Detection in Text,” Comput. y Sist., vol. 24, no. 3, Sep. 2020, doi: 10.13053/cys-24-3-3483. |
| 2019 | Artículo de investigación | Arturo Téllez-Velázquez y Raúl Cruz Barbosa. “A Spark image processing toolbox”. Concurrency and Computation, Practice and Experience (2019). https://doi.org/10.1002/cpe.5283. |
| 2019 | Memorias en extenso | Carlos Hernández Montellano, Mariela Itzel Miguel Sánchez, Saiveth Hernández Hernández, Rosebet Miranda Luna, Raúl Cruz Barbosa. “Segmentación de disco óptico de imágenes del fondo de la retina”, XXXII Congreso Nacional y XVIII Congreso Internacional de Informática y Computación ANIEI 2019. |
| 2019 | Artículo de investigación | Ramos-Pérez, E. G., Ramírez-López, M., Ramírez, M. E., Cruz, O. R. (2019). Vuelo autónomo usando segmentación por color. Komputer Sapiens, 11(1), 15-18. |
| 2019 | Artículo de investigación | Martínez-García, S. E., Fernández-y-Fernández, C. A., Ramos-Pérez, E. G., Aguilar, J., Aguilar, J. (2019). Aplicando OCL para la verificación de la especificación de un prototipo de vehículo autónomo. Informática y Sistemas, 23(1), 83-92. |
| 2018 | Artículo de investigación | Hernández-Salazar, M., Fernández-Aldeco, R., De la Cruz-Aguilar, A. (2018). The Impact of a Business Intelligence on University Performance Management in the Region of the High State. International Journal of Business Management and Economics (IJBME), 2(3), 103-116. |
| 2018 | Memorias en extenso | Arturo Téllez-Velázquez, Raúl Cruz Barbosa. “Estudio de algoritmos de aprendizaje automático en la clasificación de imágenes de satélite”, IX Congreso Internacional de Seguridad Informática y Tecnologías Emergentes. Del 29 al 31 de agosto de 2018. |
Participación en Congresos, Seminarios y Talleres
| Evento/Lugar | Ponente | Título de la Ponencia |
|---|---|---|
| 3a Jornada Académica de la Licenciatura en Informática NovaUniversitas, Diciembre 2021 | Josá Anibal Arias | Programación de videojuegos en la plataforma Unity |
| Feria de Ciencia y Tecnología TESVG 2021 | Christian Eduardo Millán Hernández | Una perspectiva de la Industria 4.0 desde el punto de vista de la Inteligencia Artificial |
| 5ª Semana Académica de Ingeniería en Sistemas Computacionales. Tecnológico de Estudios Superiores de Tianguistenco 2021 | Christian Eduardo Millán Hernández | Procesamiento de Lenguaje Natural para la mejora de calidad los sistemas de salud y de la seguridad del paciente |
| Congreso Internacional de Inteligencia Artificial e Industria 4.0, Noviembre 2021 | Magdiel García Juárez/ José Anibal Arias/ Alberto Petrilli | Reconocimiento de movimientos motores estereotipados en niños con TEA utilizando una red ConvLSTM |
| Taller a profesores de la Universidad de Tulancingo, Agosto 2021 | José Anibal Arias | Introducción a las redes neuronales y al aprendizaje profundo |
| 3er Congreso Estudiantil de Inteligencia Artificial Aplicada a la Ingeniería y Tecnología (CEIAAIT), 2020 | Eduardo Sánchez Soto | Tendencias en el procesamiento del habla desde el punto de vista de la inteligencia artificial |
| Seminario del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Guanajuato (ITESG), Octubre 2018 | Eduardo Sánchez Soto | Modelado de Navegación Autónoma para un Robot Móvil |
| Vinculación | Descripción |
|---|---|
| CentroGeo Conahcyt | Colaboración con profesores invitados que imparten cursos en la currícula oficial y dirigen tesis en codirección con un titular de la Universidad. Proyectos de investigación en procesamiento de señales e imágenes, aplicados a geografía e hidrología. |
| Laboratorio Nacional de Supercómputo | Proyecto: “Aplicación de métodos de machine learning al procesamiento de señales de ondas gravitacionales”. Participantes: Dr. José Anibal Arias (UTM), Dr. Oscar Ramírez (UTM), Dr. Guillermo Valdés (Texas A&M). |
| Gobierno del Estado de Oaxaca | Desarrollo de un Sistema de Información para la Planeación Municipal. |
Egresados en revisión por parte de las autoridades universitarias correspondientes.
Este Programa de posgrado pertenece al Sistema Nacional de Posgrados, clasificado en Categoría tres y las becas están sujetas a disponibilidad presupuestal por la SECIHTI
• Planeación
Este Programa de Posgrado tiene una duración de dos años divididos en cuatro semestres, es presencial, el ingreso es anual, solo se titulan por Tesis y, por la gratuidad de la educación en el estado de Oaxaca y la Ley Estatal de derechos, solo se paga la ficha de examen de admisión.
Para ingresar al Programa, el aspirante debe solicitar su ficha de examen de admisión durante los meses de febrero a junio, presentando los documentos indicados en la página de la universidad y en los tiempos que indique el Calendario Escolar.
Para ser admitido al Programa debe:
1. Presentar y aprobar el examen de admisión; el cual es un examen escrito.
2. Presentarse a una entrevista. Una comisión constituida por tres miembros del Núcleo Académico Básico del programa evalúa la experiencia y la viabilidad del aspirante de acuerdo al perfil de ingreso.
3. Cursar y aprobar el curso propedéutico. El curso propedéutico permite, además de nivelar y evaluar conocimientos de los aspirantes, distinguir aspectos como su capacidad de trabajo en equipo, su actitud general hacia los estudios de posgrado y su adaptación a las condiciones del entorno (clima, servicios, etc.).
Una vez que el estudiante es aceptado, elige a un director o directora de tesis quien debe ser un profesor de tiempo completo de la universidad; también elige un tutor de seguimiento al desempeño académico, a quien puede cambiar cuando así lo considere. La jefatura de Posgrado y el Coordinador del Programa lo apoyan con los trámites administrativos para solicitar la beca ante la SECIHTI y, al mismo tiempo, el estudiante debe iniciar con la elaboración de su Protocolo de tesis, para tenerlo listo y registrarlo antes de iniciar el segundo semestre.
A lo largo de sus estudios de posgrado, los estudiantes son de tiempo completo; presentan avances de tesis de forma semestral, participan en viajes de prácticas y en eventos académicos, pueden realizar estancias académicas en otras instituciones y se rigen por el Reglamento General de Posgrado.
Para titularse, los estudiantes deben contar con un producto académico de su trabajo de tesis así como aprobar su examen de grado.
• Organización para atender a los estudiantes de Posgrado
La Jefatura de Posgrado se encarga de:
1. Supervisar, en conjunto con el Departamento de Servicios Escolares, los documentos proporcionados por los aspirantes y estudiantes.
2. Decidir, en coordinación con la Comisión de Posgrado, el ingreso y permanencia de los estudiantes en el PEP, apegado al Reglamento General de Posgrado.
3. Aprobar la asignación del Director de tesis y los miembros del Comité Tutorial del estudiante.
4. Proponer a la Vice-Rectoría Académica, para su aprobación, el jurado de examen de grado.
5. Realizar la asignación del tutor de seguimiento académico para los estudiantes.
6. Dirimir, en primera instancia, las diferencias académicas que surjan entre PTC y los estudiantes en actividades concernientes a los PEP.
El(La) Coordinador(a) del Programa de Posgrado se encarga de:
1. Organizar y gestionar actividades a desarrollar por parte de los estudiantes.
2. Proponer los viajes de prácticas a realizar por los estudiantes, en cada semestre.
3. Validar la permanencia de los estudiantes en la plataforma de becas de la SECIHTI.
4. Autorizar las actividades de retribución social que realicen los becarios de la SECIHTI a lo largo de sus estudios de Posgrado.
5. Mantener estrecha comunicación con los estudiantes del PEP para atender cualquier eventualidad que se llegue a presentar.
El departamento de Servicios Escolares se encarga de:
1. Inscribir y reinscribir a los estudiantes de los PEP, en apego al Reglamento General de Posgrado.
2. Emitir constancias de estudios de los estudiantes que así lo soliciten.
3. Registrar las calificaciones de los estudiantes, entregadas por los profesores, así como dar a conocer las mismas a los estudiantes que así lo requieran.
4. Emitir la documentación oficial de conclusión de estudios de Posgrado.
• Los encargados de coordinar las actividades del PEP
Todas las actividades que se desarrollan en este Programa de Posgrado son coordinadas e impulsadas por el(la) jefe(a) de Posgrado y el(la) coordinador(a) del PEP.
• Integración del personal que colabora para el desarrollo del posgrado
Todo el personal académico, administrativo y operativo de la universidad, así como los distintos departamentos de la universidad, particularmente, los técnicos de los distintos laboratorios de posgrado, el personal secretarial en el edificio de Posgrado y en el Departamento de servicios escolares tienen actividades concretas asignadas, claras y eficientes para que los estudiantes reciban una educación de calidad, en un ambiente sano, libre de violencia, con una formación integral, para que a su egreso se puedan desempeñar en el campo de acción para el que fue preparado.
• Control
Todas las actividades de los estudiantes inscritos, profesores, tutores, directores de tesis, codirectores de tesis, jefe de Posgrado, coordinadores, personal administrativo y de apoyo se rigen mediante lo establecido en la legislación universitaria y el Reglamento General de Posgrado. Las cuestiones no previstas son competencia del H. Consejo Académico.
Dr. Eduardo Sánchez Soto
Coordinador de la Maestría en Inteligencia Artificial
Dra. Silvia Reyes Mora
Jefa de la División de Estudios de Posgrado
jdivisionposgrado@mixteco.utm.mx
953 532 0214, 953 532 0399, 953 532 4560 & 953 532 2933 ext. 768