Lineas de investigación

Las líneas de Generación de Conocimiento del Núcleo Académico de la Maestría se agrupan en tres áreas de investigación:

Inteligencia Artificial

En el área de inteligencia artificial se realiza investigación para desarrollar programas de cómputo con capacidades similares a aquellas mostradas por el ser humano tales como aprender, razonar, colaborar y tomar decisiones en ambientes complejos. Entre las subareas de la inteligencia artificial cultivadas por el núcleo académico de la maestría se encuentran Aprendizaje de Máquina, Redes Neuronales Profundas, Algoritmos Evolutivos, Inteligencia Artificial Distribuida y Modelado del conocimiento.

Sistemas Computacionales 

En esta área de sistemas computacionales se investiga el diseño, implementación y explotación de técnicas para la construcción de Sistemas Complejos Extensibles, robustos y eficientes. Entre las subáreas de investigación del núcleo académico se incluyen Arquitectura de Computadoras, Redes de Sensores, Redes de Computadoras, Lenguajes de Programación, Compiladores, Sistemas Distribuidos, Sistemas a Gran Escala y Sistemas Autónomos. 

Optimización

La optimización se enfoca en identificar y seleccionar la solución óptima con base en uno o más criterios para un problema dado. Temas centrales de investigación en optimización cultivados por el núcleo académico de la maestría son Métodos Metaheurísticos de Optimización, Métodos Bioinspirados y Métodos de Programación Matemática para uno o más objetivos.