Maestría en Ciencias de la Ingeniería con Orientación en Materiales

Facultad de Ingeniería Mecánica y Eléctrica

Modalidad
Escolarizada

 Propósito del Programa Educativo

El entorno académico e industrial en la actualidad exige recursos humanos cada vez más especializados, independientes, innovadores y emprendedores, razón por lo cual es indispensable replantear las estrategias a seguir para formar investigadores con el más alto nivel profesional para que contribuyan al desarrollo tecnológico del país.  En este sentido, las técnicas y estrategias propuestas en el nuevo modelo académico de la UANL proveen de las herramientas necesarias para un aprendizaje significativo y el ambiente idóneo para la formación integral de recursos humanos de alto nivel. 

En virtud de ello, en esta actualización, se adopta el modelo de educación basada en el aprendizaje, en aras de que sus egresados muestren un perfil congruente con el objetivo de este programa y en el marco de sus Líneas de Generación y Aplicación del Conocimiento (LGAC). A fin de alcanzar este objetivo, se propone en esta actualización que en cada una las Unidades de Aprendizaje (UA) que conforman el mapa curricular del programa se desarrollen competencias específicas, a través de las cuales se respondan a las necesidades del posgrado, derivadas de su entorno académico y del sector industrial de la región, y generales, que coadyuven a la formación integral de nuestros estudiantes.

Duración de los Estudios
2 años

Requisitos de Ingreso – Concurso de Ingreso a Posgrado

Requisitos AcadémicosRequisitos LegalesRequisitos de SelecciónRequisitos Específicos del Programa

Tener título de licenciatura (titulado o pasante) en una institución reconocida por la UANL, preferentemente en áreas afines a la Ingeniería y Ciencias Exactas.

  • Cumplir con los requisitos administrativos requeridos por la Subdirección de la FIME, Departamento Escolar y la Subdirección de Estudios de Posgrado de la Facultad. 
  • Cumplir con los requisitos señalados por el Departamento Escolar y de Archivo y la Dirección del Sistema de Estudios de Posgrado de la UANL.
  • Exámenes del concurso de ingreso al posgrado de la UANL (examen EXANI-III de CENEVAL y examen de Competencia en inglés EXCI de la UANL). 
  • Documentación:
    • Formato de solicitud de ingreso al programa debidamente llenado. 
    • Carta de autopostulación en español. 
    • Currículum vitae en formato libre (de preferencia con una extensión máxima de 4 páginas y letra Arial en tamaño 11).
    • Copia fotostática en tamaño carta del título de licenciatura por ambos lados en una misma página, o acta de examen profesional. Para el documento en formato electrónico se deberá escanear la copia fotostática en tamaño carta de cualquiera de los documentos antes mencionados. 
    • Copia fotostática en tamaño carta del kárdex de los estudios profesionales realizados, así como su carta promedio expedida por la dependencia de procedencia. Para el documento en formato electrónico se deberá escanear la copia fotostática en tamaño carta.
  • Examen de selección escrito del Programa de Estudios

Requisitos de Egreso

Requisitos AcadémicosRequisitos LegalesRequisitos Específicos del Programa
  • Haber aprobado el plan de estudios correspondiente, que representan 80 créditos, en un tiempo máximo de 5 semestres y mínimo de 4 semestres.
  • Cumplir con los requisitos administrativos de graduación de la FIME y de la UANL.
  • Cumplir con los requisitos que señale el Departamento Escolar y Archivo, así como los de la Dirección del Sistema de Estudios de Posgrado.
  • Realizar, defender y aprobar una tesis de maestría (producto integrador) en un examen de grado, donde se demuestren las competencias adquiridas sobre el área temática.

Plan de estudios, con el número de créditos de cada curso

PRIMER SEMESTRE
Créditos
Optimización lineal 6
Modelos Probabilísticos Aplicados 6
Optativa 1 4
Optativa 2 4
SEGUNDO SEMESTRE
Créditos
Optimización de Flujo en Redes 6
Procesos Estocásticos 6
Optativa 3 4
Metodología de la investigación 4
TERCER SEMESTRE
Créditos
Tesis 1 6
Seminario 1 6
Ingeniería de sistemas, aplicaciones 4
Libre elección 4
CUARTO SEMESTRE
Créditos
Tesis 2
Seminario 2
Ingeniería de sistemas, complejidad
Ingeniería de sistemas, teoría
CATÁLOGO DE UNIDADES DE APRENDIZAJE OPTATIVAS 1 - 3
Inteligencia artificial 
Optimización de sistemas a gran escala
Optimización con metaheurísticas
Optimización estocástica
Simulación de sistemas
Optimización combinatoria
Optimización no lineal
Toma de decisiones bajo criterios múltiples
Análisis y diseño de algoritmos
Programación lineal entera
Diseño estadístico de experimentos
Control de sistemas de inventarios 
Sistemas logísticos y de operaciones
Diseño y localización de instalaciones
Secuenciación de operaciones en sistemas de producción
Sistemas de líneas de espera
Pronósticos y series de tiempo
Optimización multiobjetivo
Sistemas complejos
Programación dinámica
Investigación de operaciones: Resolución de casos en la industria
Minería de datos
Ciencia de los datos
Procesamiento de imágenes y visión computacional
Métodos estadísticos  avanzados
Estructuras de datos
Ingeniería de Software
Gestión y administración de proyectos en ingeniería
Sistemas Multiagentes
Fundamentos de Programación con Restricciones
Planificación automatizada
Divulgación de la ciencia
Aprendizaje automático
Complejidad computacional
Matemáticas Avanzadas
Programación Científica
CATÁLOGO DE UNIDADES DE APRENDIZAJE DE LIBRE ELECCIÓN
Unidad de aprendizaje de FIME u otra institución
Inteligencia artificial
Optimización de sistemas a gran escala
Optimización con metaheurísticas
Optimización estocástica
Simulación de sistemas
Optimización combinatoria
Optimización no lineal
Toma de decisiones bajo criterios múltiples
Análisis y diseño de algoritmos
Programación lineal entera
Diseño estadístico de experimentos
Control de sistemas de inventarios
Sistemas logísticos y de operaciones
Diseño y localización de instalaciones
Secuenciación de operaciones en sistemas de producción
Sistemas de líneas de espera
Pronósticos y series de tiempo
Optimización multiobjetivo
Sistemas complejos
Programación dinámica
Investigación de operaciones: Resolución de casos en la industria
Minería de datos
Ciencia de los datos
Procesamiento de imágenes y visión computacional
Métodos estadísticos avanzados

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Última modificación: 28 de marzo de 2020