El promedio mínimo para ser aceptado en la maestría es de 7.8/10 (o equivalente). Puesto que este posgrado es apoyado por el Sistema Nacional de Posgrados (SNP) de Conacyt, este requisito permite que nuestros estudiantes puedan ser candidatos a postularse de manera directa para una Beca CONACyT y así dedicarse de tiempo completo a sus estudios.
El Cupo Mínimo para que se aperture el programa de posgrado es de 5 alumnos y el Máximo de alumnos permitidos es de 20.
La evaluación para el proceso de selección está conformada por dos secciones:
1) Examen de Conocimientos y/o habilidades, el cual consta de un examen escrito y un examen oral.
2) Examen EXANI III.
Los cuales tienen una ponderación del 85% el examen de conocimiento y 15% el EXANI II sobre la calificación total. Cabe mencionar que para que un alumno sea aceptado en la maestría es requisito indispensable que apruebe la evaluación es decir que su calificación total sea del 60% en adelante y esté dentro de las 15 evaluaciones más altas.
—> PROCESO DE EVALUACIÓN DURANTE LA CONVOCATORIA 2024, Para quienes hayan realizado su registro en línea, favor de atender las instrucciones adicionales que se les debió haber enviado a su correo electrónico donde se les asignará un tutor y un horario de entrevistas. Es importante checar sus correos en la bandeja de NO DESEADOS.
EXAMEN ESCRITO
El examen escrito tiene una duración aproximada de dos horas. El temario para el examen comprende:
Fundamentos de Matemáticas Discretas.
- Teoría de Conjuntos
- Lógica Proposicional.
- Autómatas Finitos
Bibliografía Recomendada:
1) «Estructura de Matemáticas Discretas para la Computación»; Bernard Kolman y Robert C. Busby; Prentice Hall.
2) «Compilers: Principles, Techniques and Tools»; A.V. Aho, M.S. Lam, R. Sethi, J.D. Ullman; Addison‐Wesley; 2nd edition.
Programación.
- Algoritmos en pseudo-código
- Estructuras de control
- Estructuras de datos: arreglos, registros, pilas, colas, listas ligadas, recursividad, árboles y grafos.
- Búsquedas en profundidad y amplitud.
- Algoritmos de Ordenamiento.
Bibliografía Recomendada:
1) «Fundamentos de Programación. Algoritmos y Estructura de Datos»; Luis Joyanes Aguilar; Mc. Graw Hill.
Fundamentos de Probabilidad y Estadística.
- Combinatoria.
- Distribución normal.
- Estimación de intervalos de confianza.
- Evaluación de hipótesis.
- Probabilidad marginal, conjunta y condicional.
Bibliografía Recomendada:
1) «Introduction to the Practice of Statistic»; David S. Moore, George P. McCabe; Ed. Freeman.
Fundamentos e Historia de la Inteligencia Artificial.
- La prueba de Turing.
- Áreas del Conocimiento que proporcionan las bases y el origen.
- Origen y Génesis de la Inteligencia Artificial.
- Principios de los sistemas basados en el conocimiento.
- Principios de las redes neuronales artificiales.
Bibliografía Recomendada:
1) «Artificial Intelligence: A Modern Approach»; Stuart Russell and Peter Norving; Prentice Hall
EXAMEN ORAL
Para este examen, el aspirante deberá desarrollar y entregar un ensayo crítico (máximo 5 cuartillas) del artículo que al final de la sección se presenta. Asimismo, deberá hacer una presentación de 20 min. sobre la discusión de este artículo y la implementación del algoritmo en un lenguaje de alto nivel de su elección (C++, Phyton, Java). Al final de la presentación oral, cada miembro del comité académico evaluador contará con 10 minutos para realizar preguntas.
Los aspectos a evaluar en la exposición y en el trabajo escrito serán:
Presentación escrita:
- Claridad.
- Profundidad.
- Investigación realizada.
- Código Documentado.
- Redacción.
Presentación oral.
- Claridad.
- Profundidad.
- Dominio del tema.
- Explicación y ejecución del código.
- Motivación del aspirante.
- Puntualidad.
- Recursos audiovisuales.
SELECCIONAR SOLAMENTE UNO DE LOS SIGUIENTES ARTÍCULOS PARA EL EXAMEN
- Artículo 1 => Introduction to Logistic Regression, Moo K. Chung
- Artículo 2 => Decision Trees, Lior Rokach and Oded Maimon
