Doutorado em Ciência da Computação (DCC)

Geral

66 locais disponíveis

Descrição do programa

Por sua natureza, o doutorado é multidisciplinar, abrangendo três áreas do conhecimento que foram selecionadas entre as linhas de pesquisa com maior força dentro da Escola de Engenharia e Ciências. Essas áreas interagem umas com as outras por meio de projetos, centros e grupos focais.


A Geração de Conhecimento e as Linhas de Aplicação do programa são:

  1. Sistemas Bio-Inspirados (Algoritmos Bio-inspirados)
  2. Modelos de aprendizado de máquina (Aprendizado de Máquina)
  3. Data Science e Matemática Aplicada (Data

Requisitos de entrada

  • Estudos anteriores Um mestrado com uma média mínima de 90 ou equivalente.
  • Evidência de proficiência em inglês Os candidatos ao programa de doutorado devem apresentar provas de ter feito o TOEFL ou outro exame equivalente. O estudante admitido deve ter um mínimo de 550 pontos ou sua equivalência em outro formato TOEFL ou sua equivalência no outro exame.
  • Teste de admissão. Obter uma pontuação mínima de 600 pontos no Teste de Admissão de Estudos de Pós-Graduação (PAEP).
  • Cartas de recomendação: Apresentar pelo menos três cartas de recomendação de acadêmicos (professores, orientadores de teses, etc.) que conheçam profundamente o desempenho acadêmico e as qualidades atitudinais do candidato.
  • Teste de motivos. Um ensaio em que o aluno justifica suas razões e objetivos para prosseguir estudos de doutorado, especificando a área de especialização escolhida, bem como uma descrição de sua área de conhecimento.
  • Entrevista: Os interessados ​​no programa de doutorado devem realizar uma entrevista com a pessoa ou pessoas decididas pelo Comitê de Admissão do Programa. Na entrevista, será avaliada a motivação do candidato para a realização de estudos de pós-graduação e o conhecimento do trabalho desenvolvido nas diferentes linhas de pesquisa do Programa de Pós-Graduação.

Uma vez que o aluno tenha apresentado os documentos e testes acima mencionados, o seu arquivo será avaliado pelo Comitê de Admissões do DCC, que será composto pelo diretor do programa e pelo menos um representante de cada LGAC do DCC, que inicialmente 3 LGAC, para que o Comitê de Admissão terá pelo menos quatro membros, o corpo docente sendo capaz de solicitar que outros professores da mesma faculdade se juntem. A decisão do Comitê de Admissão será inapelável.

Chamada para Bolsas de Estudo

O Doutorado em Ciência da Computação é destinado a profissionais com mestrado em ciência da computação, engenharia e ciências exatas, principalmente interessados ​​em pesquisas de alto impacto, para contribuir com o conhecimento de algumas das áreas de especialidade da Ciência da Computação.

O programa de pós-graduação é de cobertura nacional, atualmente ministrado nos campi de Monterrey e Estado do México.

Linhas de geração de conhecimento e aplicação

O Mestrado em Ciência da Computação é destinado a profissionais nas áreas de ciência da computação, engenharia e ciências exatas, principalmente interessados ​​em realizar pesquisas de alto impacto, para contribuir para o conhecimento de algumas das áreas de especialidade da Ciência da Computação.

  1. Sistemas Bio-Inspirados (Algoritmos Bio-inspirados). Esta linha de pesquisa enfoca o desenvolvimento, extensão e modificação de algoritmos e métodos para resolver problemas complexos que sistematizam soluções informais em modelos heurísticos e matemáticos.
  2. Modelos de aprendizado de máquina. Esta linha enfoca a investigação de modelos computacionais de aprendizagem com o objetivo de prever ou identificar comportamentos em um conjunto de dados ou exemplos de entrada e que leva a uma melhor tomada de decisão.
  3. Data Science e Matemática Aplicada (Data

Suporte Financeiro

O Tecnológico de Monterrey oferece uma bolsa de estudos total. Para ser um candidato para a bolsa de estudos, você deve ser um estudante em tempo integral e cumprir os requisitos de admissão do programa.

* Pergunte sobre as opções de apoio à criança.

Vantagens

professores

Programa ministrado por professores com doutorado e experiência profissional da Escola de Engenharia e Ciências Tecnológicas de Monterrey.

Acreditações

Este programa possui acreditações e reconhecimentos de instituições nacionais e internacionais, tais como:

  • Programa credenciado pelo Registro Nacional de Pós-Graduação em Qualidade (PNPC) do CONACYT.
  • Comissão de Universidades da Associação de Escolas e Universidades do Sul dos Estados Unidos (SACS).
  • O Tecnológico de Monterrey é credenciado pela Comissão de Universidades da Associação de Escolas e Universidades do Sul dos Estados Unidos para conceder graus profissionais e graus acadêmicos de mestrado e doutorado. Entre em contato com a Comissão do Colégio em 1866 Southern Lane, Decatur, Georgia 30033-4097, ou ligue para (1) 404-679-4500 (1) 404-679-4500, para perguntas sobre o credenciamento do Tecnológico de Monterrey.
  • Programa Nacional de Pós-Graduação em Qualidade (PNPC) do Conselho Nacional de Ciência e Tecnologia (CONACYT).
  • Reconhecimento da validade oficial da Secretaria de Educação Pública do México.

Modelo educacional

A participação ativa dos alunos em sua formação profissional e pessoal é promovida através da aprendizagem individual e colaborativa. Esse modelo também permite que o aluno construa seu conhecimento com a orientação de professores especialistas em sua área profissional e no ensino.

objetivos

  • Formar pesquisadores independentes, com habilidades, conhecimentos e habilidades para identificar oportunidades, desenvolver e direcionar projetos originais de pesquisa na fronteira do conhecimento.
  • Divulgar os resultados de tais investigações e aplicar o conhecimento gerado no desenvolvimento tecnológico do país. Ser reconhecido como um programa de informática de alto impacto nos setores produtivo, educacional-acadêmico e social do país.

Linhas de investigação

  1. Sistemas Bioinspirados (Algoritmos Bioinspirados) Esta linha de pesquisa enfoca o desenvolvimento, extensão e modificação de algoritmos e métodos para resolver problemas complexos, sistematizando soluções informais em modelos heurísticos e matemáticos. Muitos problemas reais quando eles crescem em tamanho são difíceis de modelar usando ferramentas matemáticas, mas a natureza nos mostra através de muitos exemplos como é possível sintetizar a complexidade para uma função que pode ser resolvida de uma maneira prática. No entanto, a emulação computacional do problema específico a ser resolvido não é simples e requer uma investigação aprofundada de muitos aspectos. As técnicas investigadas são baseadas em inteligência computacional que inclui computação evolutiva, redes neurais e lógica difusa em primeira instância. Outras técnicas inspiradas na natureza também são consideradas sistemas imunológicos artificiais, inteligência de enxames e recozimento simulado. Dentro da pesquisa é importante estudar famílias de problemas relacionados a otimização, projeto, verificação e previsão que impactam áreas de aplicação como logística, manufatura, processos industriais, bioinformática, genômica e finanças computacionais.

  2. Modelos de aprendizagem de máquina Esta linha enfoca a investigação de modelos computacionais de aprendizagem com o objetivo de prever ou identificar comportamentos em um conjunto de dados ou exemplos de entrada que levam a uma melhor tomada de decisão. O estudo e desenvolvimento de diferentes algoritmos de aprendizagem é o objetivo primário deste grupo e em que se destacam uma variedade de métodos de aprendizagem supervisionados ou não supervisionados, algoritmos de classificação de classe ou multi-classe, algoritmos de agrupamento, aprendizado por reforço, reconhecimento de padrões, entre outros. Também investigamos como complementar o comportamento das técnicas mencionadas anteriormente por meio de outras como inteligência artificial simbólica, sistemas multiagentes, semântica e ontologias e conhecimento do contexto. Tudo o que foi pesquisado nesta linha tem uma ampla gama de aplicações, como saúde, energia, segurança (computação), redes sociais, inteligência ambiental, computação onipresente e é relevante em disciplinas multidisciplinares, como big data, análise de dados e inteligência de negócios.

  3. Data Science e Matemática Aplicada (Data
Última atualização Outubro 2018

Sobre a escola

El Tecnológico de Monterrey es una institución de carácter privado, sin fines de lucro, independiente y ajena a partidos políticos y religiosos. Fue fundado en 1943 gracias a la visión del empresario ... Ler Mais

El Tecnológico de Monterrey es una institución de carácter privado, sin fines de lucro, independiente y ajena a partidos políticos y religiosos. Fue fundado en 1943 gracias a la visión del empresario mexicano Eugenio Garza Sada. Cuenta con 31 campus y 21 sedes y oficinas de enlace internacional. Su objetivo es formar líderes con espíritu emprendedor, sentido humano y un alto nivel de competitividad. Ler Menos
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