Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial

Mapa curricular y Plan de Estudios

Figura 1. Mapa curricular

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En el mapa curricular (Figura 1) se observa, de manera horizontal, la secuencia de las asignaturas a cursar a lo largo del programa y, de manera vertical, el conjunto de asignaturas para cada uno de los seis cuatrimestres considerados.

Buscando un óptimo aprovechamiento de conocimientos por parte del alumno, el programa se ha diseñado para ser impartido en dos años divididos en seis cuatrimestres. Los primeros dos cuatrimestres corresponden a asignaturas de tronco común (zona azul de la Figura 1) que buscan aportar los saberes esenciales para la unificación de perfiles y la homologación de conocimientos; además de presentar un panorama general de la GC como campo de investigación. Lo anterior permitirá al alumno abordar posteriormente cualquiera de las tres líneas de investigación consideradas (IA, PR o ASA). Las asignaturas optativas (zona verde en la Figura 1), se imparten a partir del tercer cuatrimestre y fueron diseñadas para proveer al alumno de conocimientos específicos necesarios en función de su tema particular de investigación. Este conjunto de asignaturas deberá ser seleccionado por el alumno con asesoría de su director de tesis. Los seminarios de investigación (zona amarilla en la Figura 1), se imparten desde el inicio del programa y tienen como propósito ser la puerta de entrada a los procesos de investigación que se desarrollan en CentroGeo y proporcionar al alumno las habilidades necesarias para el quehacer científico y servir de guía durante el desarrollo de su tesis. De igual manera, la carga académica en cuanto al número de horas con profesor va en disminución a partir del tercer cuatrimestre con la intención de que el alumno enfatice en el desarrollo de su tema de investigación y la elaboración de su documento de tesis. El último cuatrimestre está orientado a que el alumno enfoque la mayor parte de su tiempo en la redacción de su documento de titulación con el objetivo de garantizar su conclusión y posterior presentación ante su comité de titulación.

A continuación, se presentan el listado de asignaturas obligatorias y el listado de asignaturas optativas por especialidad.

Tabla 1. Asignaturas obligatorias

Introducción a la Inteligencia Artificial
Cuatrimestre I
Conocer los fundamentos de la Inteligencia Artificial que sirven como base para el desarrollo de métodos y algoritmos que permiten a las computadoras imitar conductas inteligentes.
Introducción a la GC
Cuatrimestre I
Dar a conocer al alumno las actividades propias de la GeoInteligencia Computacional y las disciplinas que la integran, así como su campo de acción y su importancia en los procesos de investigación.
Tópicos avanzados de programación
Cuatrimestre I
Reforzar en el alumno los conceptos y técnicas de programación que le permitan desarrollar aplicaciones para la obtención, procesamiento y almacenamiento de datos y visualización de información.
Métodos Matemáticos I
Cuatrimestre I
Proporcionar herramientas matemáticas derivadas de asignaturas tales como álgebra lineal, variable compleja y cálculo vectorial, para la comprensión y resolución de problemas en diversas áreas de la física, ingeniería y computación.
Seminario de Investigación I
Cuatrimestre I
Conocer las líneas de investigación del Centro.
Introducción a la Percepción Remota
Cuatrimestre II
Describir los fundamentos físicos de la interacción de la radiación electromagnética con la superficie terrestre, que están involucrados en la adquisición de imágenes con sistemas activos y pasivos.
Introducción al análisis Socio-Ambiental
Cuatrimestre II
Ofrecer un marco de conocimiento que acerque al alumno a la comprensión multidisciplinaria de las dinámicas territoriales y la gobernanza, en distintos niveles y su impacto social.
Tópicos Selectos de Inteligencia Artificial
Cuatrimestre II
Adentrar al alumno al conocimiento acerca de los diferentes algoritmos y técnicas de la IA.
Métodos Matemáticos II
Cuatrimestre II
Brindar al alumno los fundamentos de teoría de la probabilidad y las herramientas estadísticas para la comprensión y resolución de problemas en diversas áreas de la física, ingeniería y computación.
Seminario de Investigación II
Cuatrimestre II
Definir las líneas de investigación de interés y proponer un tema de tesis.
Seminario de Investigación III
Cuatrimestre III
Definir el contexto de su trabajo de tesis en el cual se tomen en cuenta las hipótesis, alcances, limitaciones y marco teórico y la metodología a seguir durante su proceso de investigación, el plan de trabajo y el plan de trabajo que plasme los tiempos para cada actividad.
Seminario de Investigación IV
Cuatrimestre IV
Llevar a cabo la fase de experimentación con miras a la obtención de resultados.
Seminario de Investigación V
Cuatrimestre V
Llevar a cabo la fase de análisis y la interpretación de resultados.
Seminario de Investigación VI
Cuatrimestre VI
Generación de conclusiones y escritura del documento.

Tabla 2. Asignaturas optativas de Ciencias Computacionales

Procesamiento de Lenguaje Natural
Conocer las técnicas informáticas necesarias para que la computadora analice, entienda y derive significado a partir del lenguaje humano y lo traduzca en información estructurada.
Aplicaciones de Inteligencia Artificial
Ofrecer al alumno fundamentos teórico-prácticos de los temas de la Inteligencia Artificial con mayor aplicación en el análisis de datos.
Sistemas de soporte a la decisión
Aplicar métodos, herramientas computacionales y modelos de análisis de datos para el diseño de sistemas que apoyen a los procesos de toma de decisiones.
Visión por computadora
Conocer y aplicar los métodos que permitan el desarrollo de soluciones informáticas para el análisis de imágenes con el propósito de identificar objetos de interés en ellas.
Redes de sensores
Diseñar, desarrollar, implementar y aplicar dispositivos electrónicos para la recolección, procesamiento, almacenamiento y transmisión de datos georeferenciados desde locaciones remotas.
Temas selectos de matemáticas para IA
Conocer los fundamentos matemáticos de los modelos para simular el comportamiento de sistemas reales con base en los principios que sirven de soporte para el estudio de la IA
Herramientas tecnológicas para la investigación en IA
Reforzar las habilidades propias del quehacer científico con base en el uso de herramientas tecnológicas de búsqueda y administración de fuentes de información, procesamiento de datos y publicación de resultados.

Tabla 3. Asignaturas optativas de Análisis Socio-ambiental

Aspectos socioeconómicos y ambientales del análisis socio-ambiental
Conocer marcos socio- ambientales que permiten un análisis integral de los sistemas sociales y ecológicos en el territorio urbano y rural.
Sistemas Complejos para el análisis de problemáticas socio- ambientales
Conocer el enfoque de los Sistemas Complejos para comprender problemáticas socio-ambientales de cara a analizar estudios de caso en México para proponer soluciones utilizando herramientas tecnológicas.
Estudios ecosistémicos
Conocer la problemática de la relación sociedad-recursos naturales en un contexto espacial para desarrollar tecnologías aplicadas al monitoreo e investigación de indicadores ambientales.
TIC's y Ciencia comunitaria/ciudadana
Ofrecer a los alumnos un panorama general del uso de las TIC's como herramientas de participación, monitoreo e involucramiento ciudadano en procesos socio-ecológicos y como fuentes de información que permitan sustentar y validar la modelación del territorio.

Tabla 4. Asignaturas optativas de Percepción Remota

Procesamiento digital de imágenes
Ofrecer al estudiante los fundamentos teóricos y prácticos de diversas técnicas para el procesamiento yanálisis de imágenes registradas por sistemas de percepción remota pasivos.
Fundamentos y aplicaciones de radar de apertura sintética
Presentar los fundamentos matemáticos y geométricos sobre Radar de Apertura Sintética (SAR, por sus siglas en inglés) que permitan al alumno desarrollar diversas aplicaciones orientadas al monitoreo terrestre.
Fotogrametría
Realizar mediciones precisas basándose en fotografías aéreas, a fin de determinar las características métricas y geométricas del terreno, región o zona fotografiado desde un objeto aero (drone, satélite, avión, etc.).
Temas selectos de matemáticas para PR
Ofrecer un panorama general sobre algunos tópicos de matemáticas destinados a la descripción del proceso de filtrado de imágenes y algoritmos de desenvolvimiento de fase.
Herramientas tecnológicas para la investigación en PR
Reforzar las habilidades propias del quehacer científico con base en el uso de herramientas tecnológicas de búsqueda y administración de fuentes de información, procesamiento de datos y publicación de resultados.
Tratamiento de Datos LiDAR
Estudiar la aplicación y manipulación de datos 3D escaneados en diferentes ambientes, con el objetivo de clasificar objetos sobre nubes de puntos.

Para cumplir con los requisitos de egreso, los estudiantes deberán cubrir 84 créditos divididos de la siguiente manera:

  • Acreditar el tronco común integrado por 8 asignaturas que cubren un total de 32 créditos.
  • Acreditar cinco asignaturas optativas, con las cuales se cubren un total de 20 créditos.
  • Cubrir seis periodos de Seminario de Investigación, con lo cual se cubre un total de 32 créditos.

Normatividad

Transparencia
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Sistema de Portales de Obligaciones de Transparencia del Fondo CentroGeo
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Calendario de días inhábiles para la atención de las solicitudes de información del Fondo del CentroGeo
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