Criterios de ingreso

Si eres Bachiller/Ingeniero/Licenciado en Informática, Sistemas o Ciencia de la Computación podrás acceder directamente.

Si eres de una titulación afín a las anteriores pero no especí�ca de la Ciencia de la Computación, podrás realizar la solicitud.

A través de esta solicitud, un comité determinará la aptitud para matricularse a ella, pudiendo cursar algunos cursos de preparación a la maestría previamente.

DIRECCIÓN:Escuela Profesional de Ciencia de la Computación- Facultad de Ciencias

MAIL:maestriacc@uni.edu.pe

FACEBOOK:www.facebook.com/EPCC1

INVE

STIG

ACIÓ

N en TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS

CERTIFICACIÓN

Av. Tupac Amaru, 210, Puerta N°5 Rimac, Lima (Perú)

La Maestría Universitaria en Investigación en Tecnologías Informáticas (MUITI) por la Universidad de Castilla-La Mancha (UCLM) y la Universidad Nacional de Ingeniería es una Maestría Oficial reconocida por el estado peruano y español; y homologable en todo el Espacio Europeo y peruano de Educación Superior. El que el objetivo principal es proporcionar una formación investigadora avanzada y rigurosa, que se adapte a las necesidades de la sociedad, en diversos ámbitos de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones tras los estudios de grado.

Presentación y objetivos

Modalidad de estudios

Para que puedas compatibilizar tu vida profesional o perso-nal con los estudios, el MUITI se puede cursar tanto de manera presencial como semipresencial. Dos profesores, especialistas en la materia por cada curso de la ULCM, darán clases en la Facultad de Ciencias con una carga lectiva pre-sencial de 40 horas.

Maestría Universitaria en Investigación en Tecnologías InformáticasCotutelar y Oficial en España y Perú

FACULTAD DE

CIENCIAS

Maestría Universitario en Investigación en Tecnologías Informáticas

Cotutelar y Oficial enEspaña y Perú

CURSOS

Aprendizaje Automático y Minería de Datos

El alumno identificará y planteará problemas que puedan ser resueltos usando técnicas predictivas (clasificación supervisada).

El alumno distinguirá y aplicará algunas de las principales técnicas de aprendizaje supervisado: regresión lineal y logística, árboles de clasifica ción, clasificadores basados en redes Bayesianas, técnicas de combina- ción de clasificadores (ensembles), etc.

El alumno desarrollará técnicas de aprendizaje no supervisado: clustering (métodos particionales, jerárquicos, etc.) y reglas asociativas.

El alumno comparará los principales algoritmos de reducción de dimen- sionalidad y será capaz de aplicarlos para obtener conjuntos de datos más reducidos.

Técnicas Avanzadas de Interacción Humano-Máquina

Usar métodos de visión artificial en los sistemas de interacción humano- máquina.

Aplicar métodos de procesamiento del lenguaje natural en los sistemas de interacción humano-máquina.

Integrar métodos de interacción a partir de los datos fisiológicos

Programar interfaces de usuario en 3D.

Elacionar las diversas tecnologías asociadas a los entornos inteligentes y a la inteligencia ambiental.

Metodologías y Técnicas de la Investigación

Buscar bibliografía científica, herramientas software y recursos para validación de resultados.

Plantear un tema de investigación de interés.

Estructurar un trabajo de investigación en los diferentes campos cientí- ficos.

Abordar y planificar un trabajo de investigación.

Redactar un trabajo científico.

Verificación de Sistemas Informáticos

Distinguir las características principales de los sistemas concurrentes y su modelización mediante métodos formales.

Discriminar las principales técnicas para la especificación y diseño de sistemas concurrentes, tanto los modelos algebraicos como los mode- los gráficos.

Contrastar las principales técnicas y herramientas que permiten el análisis sistemático de propiedades de los sistemas concurrentes.

Proporcionar aplicaciones prácticas de los modelos anteriores.

Sistemas Informáticos Avanzados

Distinguir qué es la computación Cloud y sus modelos de servicio y tipos de despliegue.

Analizar los problemas y retos asociados a la gestión de recursos a nivel de infraestructura en los sistemas Cloud.

Saber describir qué es una red definida por software, sus característi- cas, componentes y rango de aplicación.

Desarrollar un controlador simple para una red definida por software.

Aplicar diferentes metodologías de modelado y simulación en el diseño y evaluación de sistemas informáticos.

Interfaces de Usuario e Interacción

El alumno definirá y conocerá los límites y alcance de la interfaz de usuario (IU).

Concebir qué es la interacción persona-ordenador (HCI) y diseñar sistemas interactivos como una parte integral de dicha disciplina.

El alumno analizará las bondades y ventajas de aplicar técnicas de desa- rrollo centradas en el usuario.

El alumno será capaz de desarrollar y evaluar facilidades de adaptación y colaboración en las interfaces de usuario.

Sistemas Multimedia

Saber explicar los distintos mecanismos implementados en redes WiFi para el tráfico de datos multimedia. Y saber elegir el más adecuado a cada caso.

Explicar los mecanismos de QoS implementados en redes BWA para el soporte de datos multimedia.

Integrar una red de sensores en una topología de red, como gene- radora de datos multimedia.

Explicar el funcionamiento de los distintos mecanismos de generación y compresión de datos multimedia, para su posterior transmisión en una red de computadoras. Eligiendo el método más adecuado a cada caso práctico.

Trabajo Fin de Máster

Evaluar los recursos y limitaciones personales y del entorno para realizar una planificación realista del trabajo.

Establecer claramente las hipótesis de trabajo, argumentando su validez en función de los resultados obtenidos previamente por el propio estudiante o por terceras personas.

Explicar la estrategia de búsqueda de la información utilizada, demostrando que se han consultado las fuentes más importantes del campo de estudio.

Explicar razonadamente las diferentes alternativas que se han consi- derado a la hora de establecer la forma de enfrentarse al problema planteado inicialmente.

Computación en Clúster

Reconocer diferentes tipos de arquitecturas de clúster de computado res.

Identificar los parámetros de diseño de arquitecturas de clúster de computadores.

Identificar las medidas de rendimiento de arquitecturas de clúster de computadores y aplicarlas para medir sus prestaciones.

Aplicar técnicas de programación paralela y distribuida para obtener software para arquitecturas de clúster de computadores.