Estructura Curricular

Las actividades académicas serán asignadas a cada alumno por el coordinador del programa de doctorado, previa opinión de su director de tesis y aval de su comité de tesis y comprenderán: La investigación original que conduzca a la tesis doctoral, los cursos, seminarios, talleres, actividades docentes y aquellas otras que proporcionen una sólida formación académica en los conocimientos generales de la disciplina y en los específicos del campo de interés del alumno y lo preparen para la obtención del grado de doctor. Las actividades académicas en el Programa de Doctorado son las siguientes:

 

Semestre	Curso	Horas con docente	Horas de trabajo independiente	Total de horas	Créditos
I.	Matemáticas Avanzadas	64	64	128	8
	Curso Optativo I	64	64	128	8
	Seminario de Investigación I	32	64	96	6
II.	Curso Optativo II	64	64	128	8
	Seminario de Investigación II	32	64	96	6
	Seminario de tesis I	32	64	96	6
III.	Curso Optativo III	64	64	128	8
	Seminario de Investigación III	32	64	96	6
	Seminario de tesis II	32	64	96	6
IV.	Curso Optativo IV	64	64	128	8
	Seminario de Investigación IV	32	64	96	6
	Seminario de tesis III	32	64	96	6
V.	Elaboración de tesis I	64	64	128	8
	Examen Pre-doctoral	32	64	96	6
VI.	Elaboración de tesis II	64	64	128	8
	Tesis Doctoral	64	64	128	8
Total				1792	112

 Cursos optativos

LGAC 1

1. Control robusto
2. Detección y reconocimiento de objetos usando visión artificial
3. Identificación y filtración
4. Instrumentación
5. Modelado de sistemas
6. Procesamiento de imágenes
7. Sistemas autónomos
8. Sistemas dinámicos lineales
9. Sistemas dinámicos no lineales

LGAC 2

1. Teoría electromagnética
2. Física Atómica y Molecular
3. Láseres y dispositivos ópticos
4. Espectroscopia Raman I
5. Espectroscopia Raman II
6. Fibras ópticas
7. Sistemas Láser

LGAC 3

1. Análisis dimensional aplicado a ingeniería
2. Confiabilidad estructural I
3. Análisis eólico dinámico
4. Análisis eólico experimental
5. Ingeniería de viento computacional
6. Dinámica de ambientes sedimentarios y estructuras
7. Sistemas inteligentes para la toma de decisiones
8. Redes neuronales entrenados por algoritmos genéticos
9. Fundamentos del aprendizaje profundo
10. Principios machine learning
11. Estadística aplicada al diseño de experimentos
12. Análisis y diseños estructural de protecciones costeras
13. Análisis y diseños estructural de Plataformas marinas fijas
14. Análisis por método de elemento finito I
15. Aprendizaje automático y sus aplicaciones
16. Técnicas de caracterización de los materiales
17. Zeolitas y materiales afines