Énfasis en Internet de las Cosas

Ciencia, Tecnología y Sociedad

Seminario Formulación Proyectos

La asignatura busca fomentar y desarrollar las capacidades y competencias necesarias para la definición, puesta en marcha, gestión y cierre de proyectos de I+D, tanto en empresas privadas como en organismos públicos.

Diversos problemas de la Ingeniería pueden ser representados a través de Modelos Matemáticos, los cuales con frecuencia están planteados a través de variables que cambian en el tiempo y en el espacio. Debido a la complejidad de estos problemas se hacen necesarios, la selección de métodos numéricos adecuados y la construcción de algoritmos eficientes. Al finalizar esta asignatura el estudiante estará en capacidad de identificar e implementar los métodos numéricos que mejor se ajustan, para dar solución a problemas específicos.

En esta asignatura se busca desarrollar una base matemática conceptual, necesaria para abordar los cursos electivos y proyectos de investigación de los programas de Doctorado y Maestría en Ingeniería, desde la perspectiva de aleatoriedad de las variables que modelan los sistemas dinámicos. Busca exponer y aplicar los conceptos de procesos estocásticos en tareas de modelado y análisis de sistemas de: control, telecomunicaciones, potencia, mercados de energía, económicos y biomédicos primordialmente.

Herramientas, técnicas y tecnologías útiles para el desarrollo de un trabajo de grado, hardware embebido (entornos de desarrollo), TICs, Ensayos y experimentos.

Diseñar ecosistemas IoT basados en arquitecturas de redes, software y hardware es fundamental para alinearse con las necesidades industriales, ambientales, sociales y de servicios. Esta asignatura obligatoria del énfasis orienta al estudiante en la implementación de metodologías y tecnologías avanzadas, inteligentes y seguras para contribuir al desarrollo y desempeño de organizaciones locales, regionales y nacionales. Su estudio implicará el diseño e implementación de modelos de arquitecturas funcionales, orientados a la solución de problemas específicos y a la gestión del conocimiento en diversos sectores productivos.

La asignatura enseña los fundamentos teóricos, metodológicos y estructurales de las estrategias de investigación. El objetivo es desarrollar capacidades en los estudiantes, para la resolución de problemas de investigación disciplinar, mediante el diseño de proyectos, en el marco de la apropiación y generación de conocimiento.

El trabajo de grado se desarrolla de manera gradual y por etapas. Inicia con el Seminario de metodologías de investigación, que se desarrolla en las primeras ocho (8) semanas del primer semestre. Continúa la formulación de la propuesta del Proyecto de Grado, con la asesoría del director del proyecto, durante las segundas ocho (8) semanas del mismo semestre. Al finalizar el primer semestre se presenta la propuesta de proyecto de grado para evaluación por pares. Los créditos de seminario de metodología de la investigación y propuesta de trabajo de grado, no tienen nota numérica, y su evaluación es de aprobado o no aprobado, por el profesor de la asignatura, y el comité de la maestría, respectivamente.

Con el desarrollo de este trabajo se busca que el estudiante afiance las competencias necesarias para desarrollar una investigación aplicada, que sea innovadora, pertinente, y busque mejorar algún método de análisis, diseño o implementación de un sistema, en el énfasis elegido. Para que un estudiante pueda tener derecho a la sustentación, debe haber cumplido y aprobado la totalidad de los créditos de trabajo de grado; además, y de entregar oportunamente el documento final de trabajo de grado junto con un artículo terminado, y listo para someter a una revista de divulgación o científica indexada.

Con el desarrollo de este trabajo se busca que el estudiante afiance las competencias necesarias para desarrollar una investigación aplicada, que sea innovadora, pertinente, y busque mejorar algún método de análisis, diseño o implementación de un sistema, en el énfasis elegido. Para que un estudiante pueda tener derecho a la sustentación, debe haber cumplido y aprobado la totalidad de los créditos de trabajo de grado; además, y de entregar oportunamente el documento final de trabajo de grado junto con un artículo terminado, y listo para someter a una revista de divulgación o científica indexada.

El propósito de esta asignatura es formar y capacitar a estudiantes de maestría en Ingeniería Electrónica en la generación, registro, análisis y procesamiento de datos para evaluar e interpretar la información contenida en imágenes y video, y aplicaciones de la visión de máquinas en el área de la bioingeniería.

La asignatura tiene como objetivo enfocar al estudiante a los procesos, y a la interacción en entornos, en los cuales son procesados un gran número de sucesos o eventos.

Gracias al avance de la tecnología se cuenta con herramientas de desarrollo de alto nivel que operan en computadoras con altos recursos de hardware; sin embargo, algunas aplicaciones embebidas en hardware con recursos limitados no cuentan con suficientes herramientas para desarrollo de alto nivel. El Micro Framework de .NET rompe estas limitaciones proporcionando a los desarrolladores la herramienta para la creación de aplicaciones de alto grado de complejidad con tiempos cortos de desarrollo.

En la automatización industrial el control de movimiento es el encargado de regular la cantidad de energía suministrada a un sistema mecánico o máquinas, a fin de lograr movimientos precisos con control de las variables cinemáticas y dinámicas involucradas. El propósito de la asignatura es identificar y conocer cada uno de los elementos que componen un control de movimiento, sus características e importancia en el sistema y poderlos seleccionar adecuadamente para una aplicación. Adicional a estas competencias técnicas, busca desarrollar competencias de trabajo en equipo, comunicación oral y escrita y pensamiento crítico.

En este programa se deben cursar un total de 15 créditos en electivas. Para más información, consultar en la pestaña "Detalle de electivas"

En el panorama laboral actual existe una creciente demanda por integrar la computación en el borde y la inteligencia artificial, lo que permite ofrecer mayor autonomía, inteligencia y seguridad en los desarrollos tecnológicos. Este curso electivo del componente disciplinar capacita al profesional para explotar la información valiosa en los procesos de monitoreo, automatización y control mediante la toma de decisiones efectiva. Su implementación ayuda a diagnosticar enfermedades, gestionar procesos industriales en tiempo real y adaptar la tecnología de punta a las necesidades locales.

El internet de las cosas para la industria permite la integración de dispositivos emergentes que contribuyen al progreso tecnológico del sector productivo. Durante este curso, el estudiante se enfocará en aplicar el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la mejora general en la calidad de los productos de las empresas. La asignatura prepara a los magísteres para actuar como agentes de cambio frente a los desafíos climáticos y geopolíticos, facilitando la transición energética y la reindustrialización mediante la adaptación técnica hacia la sostenibilidad.

La implementación de sistemas embebidos con sistemas operativos facilita el desarrollo de aplicaciones digitales avanzadas, mejorando la automatización y el control en diversas industrias. Esta asignatura profundiza en la capacidad de integrar componentes de hardware y software de manera efectiva, respondiendo a la creciente demanda de soluciones tecnológicas de alto desempeño. El curso permite a los profesionales proponer soluciones innovadoras basadas en métodos científicos, articuladas con el propósito de resolver problemáticas exigentes del sector productivo.

La creciente interconectividad de los dispositivos exige una infraestructura tecnológica capaz de proteger los datos contra amenazas digitales y desarrollar sistemas seguros y transparentes. Este programa se distingue por enfocarse en un área crítica y de alta demanda global como la ciberseguridad, brindando mayor autonomía y resiliencia a los ecosistemas tecnológicos. El profesional que cursa esta electiva adquiere competencias fundamentales para garantizar la privacidad y seguridad de la información, posicionándose estratégicamente para enfrentar con rigor los retos tecnológicos del futuro.

El análisis de la data masiva generada por los ecosistemas IoT es vital para extraer información valiosa orientada a los procesos de monitoreo, automatización y control. A través de la ciencia de datos, el Big Data y la inteligencia artificial, el estudiante aprende a estructurar redes de comunicación que facilitan una toma de decisiones más precisa y efectiva en el ámbito industrial y de servicios. El curso aborda tecnologías emergentes que permiten optimizar el tráfico de red, gestionar recursos de manera inteligente e impulsar políticas empresariales más pertinentes y precisas.

La creación de réplicas virtuales permite la simulación, el modelamiento y la adaptación de procesos productivos antes de su implementación física. Esta asignatura electiva capacita al profesional en la integración de plataformas de IoT, facilitando la gestión eficiente de recursos, la evaluación de diversas opciones de diseño y la mejora general de la eficiencia operativa e industrial. Con un enfoque basado en métodos matemáticos, algorítmicos y analítica avanzada, el estudiante diseña estrategias innovadoras para probar configuraciones de sistemas complejos en entornos dinámicos y controlados.

El propósito de esta asignatura es formar y capacitar a estudiantes de maestría en Ingeniería Electrónica en la generación, registro, análisis y procesamiento de datos para evaluar e interpretar la información contenida en imágenes y video, y aplicaciones de la visión de máquinas en el área de la bioingeniería.

La asignatura tiene como objetivo enfocar al estudiante a los procesos, y a la interacción en entornos, en los cuales son procesados un gran número de sucesos o eventos.

Gracias al avance de la tecnología se cuenta con herramientas de desarrollo de alto nivel que operan en computadoras con altos recursos de hardware; sin embargo, algunas aplicaciones embebidas en hardware con recursos limitados no cuentan con suficientes herramientas para desarrollo de alto nivel. El Micro Framework de .NET rompe estas limitaciones proporcionando a los desarrolladores la herramienta para la creación de aplicaciones de alto grado de complejidad con tiempos cortos de desarrollo.

En la automatización industrial el control de movimiento es el encargado de regular la cantidad de energía suministrada a un sistema mecánico o máquinas, a fin de lograr movimientos precisos con control de las variables cinemáticas y dinámicas involucradas. El propósito de la asignatura es identificar y conocer cada uno de los elementos que componen un control de movimiento, sus características e importancia en el sistema y poderlos seleccionar adecuadamente para una aplicación. Adicional a estas competencias técnicas, busca desarrollar competencias de trabajo en equipo, comunicación oral y escrita y pensamiento crítico.

En este programa se deben cursar un total de 15 créditos en electivas. Para más información, consultar en la pestaña "Detalle de electivas"

En el panorama laboral actual existe una creciente demanda por integrar la computación en el borde y la inteligencia artificial, lo que permite ofrecer mayor autonomía, inteligencia y seguridad en los desarrollos tecnológicos. Este curso electivo del componente disciplinar capacita al profesional para explotar la información valiosa en los procesos de monitoreo, automatización y control mediante la toma de decisiones efectiva. Su implementación ayuda a diagnosticar enfermedades, gestionar procesos industriales en tiempo real y adaptar la tecnología de punta a las necesidades locales.

El internet de las cosas para la industria permite la integración de dispositivos emergentes que contribuyen al progreso tecnológico del sector productivo. Durante este curso, el estudiante se enfocará en aplicar el monitoreo en tiempo real, el mantenimiento predictivo y la mejora general en la calidad de los productos de las empresas. La asignatura prepara a los magísteres para actuar como agentes de cambio frente a los desafíos climáticos y geopolíticos, facilitando la transición energética y la reindustrialización mediante la adaptación técnica hacia la sostenibilidad.

La implementación de sistemas embebidos con sistemas operativos facilita el desarrollo de aplicaciones digitales avanzadas, mejorando la automatización y el control en diversas industrias. Esta asignatura profundiza en la capacidad de integrar componentes de hardware y software de manera efectiva, respondiendo a la creciente demanda de soluciones tecnológicas de alto desempeño. El curso permite a los profesionales proponer soluciones innovadoras basadas en métodos científicos, articuladas con el propósito de resolver problemáticas exigentes del sector productivo.

La creciente interconectividad de los dispositivos exige una infraestructura tecnológica capaz de proteger los datos contra amenazas digitales y desarrollar sistemas seguros y transparentes. Este programa se distingue por enfocarse en un área crítica y de alta demanda global como la ciberseguridad, brindando mayor autonomía y resiliencia a los ecosistemas tecnológicos. El profesional que cursa esta electiva adquiere competencias fundamentales para garantizar la privacidad y seguridad de la información, posicionándose estratégicamente para enfrentar con rigor los retos tecnológicos del futuro.

El análisis de la data masiva generada por los ecosistemas IoT es vital para extraer información valiosa orientada a los procesos de monitoreo, automatización y control. A través de la ciencia de datos, el Big Data y la inteligencia artificial, el estudiante aprende a estructurar redes de comunicación que facilitan una toma de decisiones más precisa y efectiva en el ámbito industrial y de servicios. El curso aborda tecnologías emergentes que permiten optimizar el tráfico de red, gestionar recursos de manera inteligente e impulsar políticas empresariales más pertinentes y precisas.

La creación de réplicas virtuales permite la simulación, el modelamiento y la adaptación de procesos productivos antes de su implementación física. Esta asignatura electiva capacita al profesional en la integración de plataformas de IoT, facilitando la gestión eficiente de recursos, la evaluación de diversas opciones de diseño y la mejora general de la eficiencia operativa e industrial. Con un enfoque basado en métodos matemáticos, algorítmicos y analítica avanzada, el estudiante diseña estrategias innovadoras para probar configuraciones de sistemas complejos en entornos dinámicos y controlados.