Plan de Estudios 2016

El Plan de estudios de la Maestría en Inteligencia Artificial,  se encuentra conformado por dieciocho cursos organizados en tres áreas de formación, otorgando un total de 110 créditos, los cuales se cursan a lo largo de cuatro semestres (2 años).

Los cursos que conforman el plan de estudios, son de orden Teórico-Práctico atendiendo a la modalidad de investigación del posgrado. Además, cada materia como herramienta de flexibilización, debe contener la realización de actividades tales como asesoría mediante el uso de herramientas de TIC, asistencia a conferencias y videoconferencias, así como el desarrollo de trabajo colaborativo. A continuación se muestra el Listado de cursos, con su valor crediticio y el planteamiento de horas teóricas y horas prácticas.

Área Disciplinar: Se integra por nueve cursos los cuales se imparten en los primeros dos semestres y proporcionan al estudiante los conocimientos, habilidades y actitudes necesarias para la formación básica en Inteligencia Artificial.

Área Investigación: Se integra por:

  • Dos cursos de Seminario de Investigación uno en el tercer semestre y otra en el cuarto (es donde se desarrolla el proyecto de investigación de cada alumno).
  • Dos cursos prácticos de metodología de investigación y diseño de protocolo de tesis.
  • Un curso llamado «experiencia de investigación» en el cuatro semestre, el cual contempla actividades como estancias de investigación, publicación de resultados en foros especializados y/o divulgación del conocimiento.

Área de formación optativa: está integrada por diversos cursos enmarcados en las LGAC’s del posgrado. De estos, el estudiante cursará dos en el segundo semestre y dos en el tercero. La elección de los cursos optativos será de acuerdo al proyecto de investigación de cada alumno.

Cursos Optativos de la Maestría en Inteligencia Artificial:

  • Aprendizaje, simulación y agentes.
  • Cómputo de Alto Desempeño.
  • Cómputo Evolutivo.
  • Geometría Computacional.
  • Optimización en Ingeniería.
  • Optimización Evolutiva Multi-Objetivo.
  • Redes Bayesianas.
  • Redes Neuronales.
  • Robótica Móvil
  • Sistemas Multi-Agentes.
  • Visión por Computadora.
  • Web Semántica.
  • Temas Selectos de Inteligencia Artificial
  •  Temas Selectos de Aprendizaje
  • Temas Selectos de Robótica
  • Temas Selectos de Minería de Datos
  • Temas Selectos de Optimización

 

MAPA CURRICULAR

SEMESTRE CURSO No. Horas No. Creditos
Primero Introducción a la Inteligencia Artificial 4 7
Programación para la Inteligencia Artificial 4 7
Análisis de Algoritmos 4 7
Autómatas y Lenguajes Formales 4 7
Segundo Métodos Probabilísticos para la Inteligencia Artificial 4 7
Computabilidad 4 7
Representación del Conocimiento 4 7
Aprendizaje Automático 4 7
Optativa I 4 7
Optativa II 4 7
Tercero Optativa III 4 7
Optativa IV 4 7
Seminario de Investigación  I 4 4
Cuarto Seminario de Investigación  II 4 4
Experiencia de Investigación 4 7