Líneas de investigación

Las líneas de investigación, junto con el número de docentes que trabajan en cada una de ellas se presentan a continuación:

Líneas de investigación Docentes
Sistemas de Computación 18
Ingeniería de Software y Lenguajes de Programación 7
Gestión de Datos y de la Información 13
Robótica, visión computacional y procesamiento gráfico 9
Inteligencia Artificial 6
Optimización 4
Teoría 9

  • Gestión de Datos y de la Información

    BASE DE DATOS: Conceptos básicos de bases de datos. Modelos de datos y lenguajes. Diseño de bases de datos. Aspectos operacionales en sistemas de bases de datos: procesamiento de consultas, recuperación de fallas, seguridad e integridad, control de concurrencia.

    BIBLIOTECAS DIGITALES: Definiciones de bibliotecas digitales; Modelos teóricos, componentes básicos y complejos (por ejemplo, Colecciones, catálogos, servicios). Aspectos tecnológicos (por ejemplo, interoperabilidad), Aspectos Socio-Económicos (por ejemplo, capacidad de conservación, sostenibilidad, leyes de Copyright), Sistemas de bibliotecas digitales, casos de estudio, y desafíos de investigación.

    GESTIÓN DE DATOS WEB: características de los datos Web, modelado de datos semi-estructurados, lenguajes de consulta, entornos y aplicaciones Web.

    RECUPERACIÓN de INFORMACIÓN: Máquinas de búsqueda en la web; sistemas de recuperación de información; técnicas, procesos y métricas de recuperación de información; motores de búsqueda.

    MINERÍA DE DATOS: proceso de descubrimiento del conocimiento en bases de datos. Fundamentos básicos de colección e ingeniería de datos. Técnicas de minería de datos. Aspectos de implementación. Dominios de aplicación.

    TÓPICOS DE BASES DE DATOS: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en Bases de Datos.

  • Inteligencia Artificial

    INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Solución de problemas. Introducción a la lógica de primer orden. La programación lógica. La representación del conocimiento. Temas avanzados en inteligencia artificial.

    TÓPICOS EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en el curso de Inteligencia Artificial.

  • Optimización

    OPTIMIZACIÓN COMBINATORIA: Estructuras de datos. Algoritmos y complejidad. problema de asignación. Problema de Matching. Árbol recubridor mínimo y matroides. problema del camino más corto. Programación dinámica. Problemas NP-difíciles. Branch-and-Bound. Algoritmos aproximados.

    OPTIMIZACIÓN EN REDES: problemas básicos de optimización en redes: maximum spanning tree, camino más corto, transporte, asignación, flujo de costo mínimo y flujo máximo. Algoritmos primal, primal-dual y dual. Programación dinámica y técnicas heurísticas. Problemas de gran porte: redes de telecomunicaciones, de computadores y de transporte. Procesamiento en paralelo y complejidad de algoritmos.

    TÓPICOS DE OPTIMIZACIÓN: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en optimización.

  • Ingeniería de software y Lenguajes de programación

    COMPILADORES: fases de compilación. Lenguajes regulares y libres de contexto. Autómatas finitos y autómatas de pila. Análisis sintáctico ascendente y descendente. Lenguajes intermedios. Tablas de símbolos. Traductores dirigidos por sintaxis. Gramática de atributos. Análisis automático. Tratamiento de errores. Sistemas para implementación de compiladores. Características de máquinas reales y abstractas. Administración de memoria en tiempo de ejecución. Síntesis en compilación. Generación de código. Asignación de registros. Resolución de direcciones. Optimización de código global y local. Generación automática de generadores de código.

    INGENIERÍA DE SOFTWARE: principios y técnicas de ingeniería de software. Calidad de software. Especificación y proyecto de software. Verificación de software. Proceso de producción de software.

    INGENIERÍA DE USABILIDAD: motivación y conceptos básicos. Modelos de evaluación de madurez en usabilidad. Principios de diseño. Proceso de usabilidad. Nociones de UML. Análisis de contexto de uso. Especificación de requisitos de usabilidad. Estandarización de interfaces. Diseño de la interacción. Prototipación. Directrices de usabilidad. Elementos de interacción. Evaluación de usabilidad. Usabilidad en interfaces web.

    TÓPICOS EN COMPILADORES: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en Compiladores.

    TÓPICOS EN INGENIERÍA DE SOFTWARE: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en Ingeniería de Software.

    TÓPICOS EN LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en Lenguajes de Programación.

  • Robótica, Visión computacional y Procesamiento gráfico

    ROBÓTICA MÓVIL: Conceptos básicos de Robótica Móvil, Arquitecturas, Paradigmas de Programación, Locomoción, Planificación de Caminos, Localización y Mapeamento, Cooperación entre Múltiples Robots.

    VISIÓN COMPUTACIONAL: Formación de la imagen. Imágenes binarias y sus propiedades geométricas, topológicas y morfológicas. Regiones y segmentación. Bordes y su detección. Brillo y Color. Movimiento y flujo óptico. Clasificación de patrones. Shape from X. Representación 2D y 3D. Estructuras relacionales; Inferencia. Visión activa.

    PROCESAMIENTO DE SONIDO Y VIDEO: Conceptos de sonido analógico y digital, patrones de sonido digital, streaming sound, conceptos de video analógico y digital, patrones de video digital, streaming video. Métodos para la recuperación de imágenes sobre la base del contenido visual (color, textura y forma).

    PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES: Conceptos básicos. Digitalización y representación de imágenes. Elementos de un sistema de tratamiento de imágenes. Percepción visual. Realce de imágenes. Técnicas de modificación de la escala de gris. Pseudo-coloración. Suavizar imágenes. Agudizamiento de bordes. Filtraje espacial. Conceptos de segmentación, codificación y clasificación de imágenes.

    TÓPICOS EN ROBÓTICA: Resumen variable dependiendo del tema a ser abordado.

    TÓPICOS EN VISIÓN COMPUTACIONAL: Resumen variable dependiendo del tema a ser abordado.

    TÓPICOS EN PERCEPCIÓN ACTIVA: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en el curso de Robótica.

    TÓPICOS EN PROCESAMIENTO DIGITAL DE IMÁGENES: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en el curso de Procesamiento Digital de Imágenes.

  • Sistemas de Computación

    ALGORITMOS DISTRIBUIDOS: Modelos computacionales; modelos de fallas; tiempo lógico; algoritmos síncronos y asíncronos; programación de información; elección del líder; problema de los generales bizantinos auto estabilización; sincronización; detección de propiedades estables e inestables; verificación de algoritmos; algoritmos distribuidos específicos para Internet, mesh, grid, redes móviles ad hoc y redes de sensores inalámbricos.

    ANÁLISIS Y MODELADO DE SISTEMAS DE COMPUTACIÓN: Planeamiento de capacidad. Introducción al modelado de desempeño. Teoría de probabilidades y transformadas (revisión). Simulación. Modelos de Markov. Colas únicas. Redes de colas: algoritmo VMA. Análisis operacional. Estudio de casos.

    ARQUITECTURA DE COMPUTADORES: Revisión de organización del computador. Proyecto de sistemas de memoria. Técnicas de procesamiento pipeline. Aritmética de punto fijo y punto flotante. Redes de interconexión. Procesadores vectoriales y matriciales. Multiprocesadores. Procesadores no convencionales.

    COMPUTACIÓN UBICUA: Paradigmas computacionales, tecnologías asociadas; conceptos de computación móvil, ubicua y autónoma; problemas de localización de estaciones radio, asignación de canales; protocolos MAC; IP móvil; propuestas de protocolos de transporte; aplicaciones sensibles al contexto físico y lógico; seguridad; sistemas embutidos; proyecto de sistemas considerando adaptaciones; redes de soporte a la computación ubicua (redes inalámbricas, redes mesh, redes móviles ad hoc, redes de sensores inalámbricos).

    INGENIERIA DE APLICACIONES EN REDES: Conceptos básicos de sistemas distribuidos en la Internet. Modelos de concurrencia y arquitecturas de sistemas distribuidos: arquitectura cliente-servidor, peer-to-peer, etc. Aspectos de implementación de servicios y servidores. Integración entre los dominios de aplicaciones y la arquitectura de la red: redes overlay, distribución de contenido.

    FUNDAMENTOS DE SISTEMAS PARALELOS Y DISTRIBUIDOS: Concurrencia y comunicación en sistemas paralelos y distribuidos. Sincronización y acuerdo en sistemas paralelos y distribuidos. Persistencia y sistemas de archivos distribuidos. Compartición de recursos en sistemas paralelos y distribuidos. Análisis y evaluación del desempeño de sistemas distribuidos y paralelos. Proyecto e implementación de aplicaciones Internet, como: caches, redes de distribución de contenido, aplicaciones P2P, servicios multimedia y servicios de comercio electrónico.

    REDES DE COMPUTADORES: Concepto de redes de computadores y sistemas distribuidos. Arquitectura de redes de computadores. Protocolos y servicios. Modelo de referencia OSI/ISO. Redes locales. Capas física, enlace, red y transporte.

    SISTEMAS OPERACIONALES: Administración y sincronización de procesos. Técnicas de entrada/salida. Sistemas de archivos. Técnicas de buffering. Escalonamiento de procesadores. Administración de memoria y memoria virtual. Asignación de recursos y deadlock. Evaluación de desempeño. Sistemas distribuidos.

    TÓPICOS EN REDES DE COMPUTADORES: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en Redes de Computadores.

    TÓPICOS EN SISTEMAS DE COMPUTACIÓN: Resumen variable dependiendo del énfasis ofrecido en Sistemas de Computación.

  • Teoría

    TEORÍA DE LENGUAJES: Clasificación y propiedades de las gramáticas formales. Problemas de decisión en cada clase de gramática y su respectivo lenguaje. Autómatas limitados linealmente y máquinas de Turing como reconocedores de lenguajes. Nociones de parsing. Parsing determinista. Gramática LL(k) e LR(k).

    TEORÍA DE GRAFOS: Conceptos de grafos y aplicaciones. Problemas en grafos: caminos óptimos, planaridad, coloración, particionamiento, pareamiento, flujo. Algoritmos,

    VERIFICACIÓN AUTOMÁTICA: Verificación automática de modelos.

  • Núcleo Común

    DISEÑO Y ANÁLISIS DE ALGORITMOS. Análisis de complejidad de algoritmos. Paradigmas de programación. Algoritmos de grafos. Problemas NP-Completos y NP- Difíciles. Algoritmos aproximados.

    ARQUITECTURA DE COMPUTADORES. Revisión de organización de computadoras. Proyecto de sistemas de memoria. Técnicas de procesamiento pipeline. Aritmética de punto fijo y punto flotante. Redes de interconexión. Procesadores vectoriales y matriciales. Multiprocesadores. Procesadores no convencionales. (También en el área de sistemas computacionales)

    TEORIA DE LENGUAJES. Clasificación y propiedades de gramaticas. Problemas de decision en cada clase de gramática y respectivas lenguajes. Autómatas linear-bounded y máquinas de Turing como reconocedores de lenguajes. Nociones de Parsing. Parsing deterministico. Gramática LL(k) y LR(k). (También en el área de teoría)

    TÓPICOS SELECTOS EN CIENCIAS COMPUTACIONALES: Disciplinas ofrecidas dependiendo del enfoque.

    TALLER DE DOCENCIA I

    TALLER DE DOCENCIA II