Maestría en Ciencias en Ingeniería Informática
Stephenville, Estados Unidos de América
Máster en Ciencias (MSc)
DURACIÓN
36 horas
IDIOMAS
Inglés
PASO
Tiempo completo
PLAZO DE SOLICITUD
FECHA DE INICIO MÁS TEMPRANA
TASAS DE MATRÍCULA
USD 36.305
FORMATO DE ESTUDIO
En el campus
Nota importante sobre los estudiantes internacionales:
Los estudiantes internacionales deben estar matriculados a tiempo completo (9 horas es a tiempo completo para graduados) con 6 horas presenciales y 3 horas en línea. Los estudiantes INTL pueden cursar Ingeniería Informática en el campus de Stephenville, (otoño o primavera) y pueden cursar el MBA en el campus de Ft. Worth con inicio sólo en otoño. Los estudiantes internacionales pueden estudiar en línea sólo si permanecen fuera de los EE.UU.. Si quieren venir a EE.UU. tienen que estudiar en persona.
Otra advertencia..... es que si un estudiante internacional tiene un visado H, puede estudiar programas en línea en EE.UU., pero la mayoría de nuestros estudiantes tienen un visado F que les obliga a estudiar en un campus. Los titulares de visados H están aquí para trabajar y poder ir a la escuela es una ventaja añadida. Los titulares de un visado F sólo vienen a estudiar y no pueden trabajar.
Potencie su futuro en la innovación de la ingeniería
Avance en su carrera y manténgase a la vanguardia de la tecnología con la Máster en Ingeniería Informática de Facultad de Ingeniería Mayfield de la Universidad Estatal Tarleton. Tanto si eliges estudiar en línea o en el campus en nuestras instalaciones de vanguardia en Stephenvilleen el campus de Stephenville, te sumergirás en un programa riguroso y práctico diseñado para impulsarte hacia el éxito en el panorama tecnológico actual, en rápida evolución.
¿Por qué elegir la Maestría en Ingeniería Informática de Tarleton?
La Maestría en Ingeniería Informática de Tarleton se destaca por ofrecer inigualables aplicaciones del mundo real de la informática y los principios de ingeniería. Aprovechamos asociaciones con la industria y investigación pionera para ofrecer un programa que va más allá de la teoría. Nuestro profesorado colabora directamente con empresas líderes, lo que garantiza que los estudiantes se enfrenten a problemas de vanguardia y tecnologías emergentes desde el primer día. A diferencia de otros programas similares, te beneficiarás de clases reducidas, tutoría personalizaday acceso a laboratorios de investigación - a menudo reservados a los estudiantes de posgrado de instituciones más grandes.
Características del programa
- Opciones flexibles de aprendizaje para estudiantes internacionales: Matricularse a tiempo completo (9 horas) con 6 horas presenciales en el Campus de Stephenville, y 3 horas se pueden completar en línea.
- Aprendizaje práctico: Aplique lo aprendido a los retos del mundo real, adquiriendo experiencia con proyectos de investigación y herramientas avanzadas.
- Especializaciones para el futuro: Concentrarse en áreas como Diseño de circuitos VLSI, Ciberseguridad, Robótica e Inteligencia Artificial.
Especializaciones curriculares únicas
Nuestro programa es famoso por su enfoque avanzado en optimización y modelos estocásticosuna combinación única que rara vez se encuentra en otras instituciones. Usted ganará experiencia en áreas tales como:
- Arquitectura de ordenadores & Computación distribuida
- Redes informáticas avanzadas (con especial atención a la ciberseguridad)
- Diseño de circuitos VLSI
- Robótica, inteligencia artificial y aprendizaje automático
Opciones de tesis o no tesis
Adapte su experiencia educativa a sus objetivos profesionales. En opción de tesis ofrece profundas oportunidades de investigación, mientras que la itinerario profesional sin tesis ofrece un enfoque práctico diseñado para mejorar su preparación para la industria.
Competencias inigualables
Nuestro programa va más allá de los conocimientos técnicos. Te graduarás con un sólido conjunto de habilidades comerciales, incluyendo:
- Resolución de problemas complejos: Resolver problemas críticos en campos como aeroespacial la medicina, robótica y tecnología militar.
- Dominio técnico: Aprenda matemáticas avanzadas y lenguajes de programación, incluyendo C/C++, al tiempo que se mantiene ágil en el cambiante panorama de la tecnología.
- Capacidad de colaboración y comunicación: Trabajar eficazmente con equipos, usuarios finales y partes interesadas para diseñar soluciones innovadoras.
Experiencia de investigación en el mundo real
La Maestría en Ingeniería Informática de Tarleton ofrece oportunidades únicas de investigación que mejoran su viaje educativo. Colabora con miembros de la facultad que están llevando a cabo trabajos innovadores en áreas como sistemas de comunicación inalámbricos, modelado de teletráfico en red, robótica e IAy ciberseguridad. Aquí la investigación no es sólo un ejercicio teórico; es una forma de ampliar su currículum, crear redese incluso ganar un sueldo mientras contribuyes a innovaciones significativas.
Facultad Distinguida
Su experiencia de aprendizaje estará guiada por un equipo de profesores expertos con amplia experiencia en la industria y la investigación. Cada uno de nuestros profesores aporta experiencia práctica y conexiones con la industria, ayudándole a salvar la distancia entre la teoría académica y y la aplicación en el mundo real.
Instalaciones de vanguardia
En Facultad de Ingeniería Mayfield las modernas instalaciones incluyen avanzados laboratorios de enseñanza, espacios para creadores y equipos de investigación que rivalizan con los recursos de instituciones más grandes. Nuestra reciente inversión de 54 millones de dólares en un nuevo edificio subraya nuestro compromiso de proporcionar un entorno de aprendizaje de primer nivel. Tanto si está construyendo sistemas de IA de vanguardia o trabaje en redes inalámbricas de nueva generacióntendrás las herramientas que necesitas para triunfar.
Prepárese para el futuro: inscríbase hoy
Texas es un centro creciente de profesionales de la ingeniería y la informática, y los graduados de Tarleton están a la vanguardia de esta expansión. La dirección Oficina de Estadísticas Laborales de EE.UU proyecta un fuerte crecimiento en los campos de la ingeniería, y Texas se encuentra entre los mejores estados para el empleo y los salarios en estas industrias.
Elegir la Maestría en Ingeniería Informática de Tarleton significa elegir un futuro lleno de oportunidad, innovacióny éxito. Presente hoy mismo su candidatura para iniciar una carrera que dará forma al mundo
Al elegir la Maestría en Ingeniería Informática de Tarleton State University, no sólo estás obteniendo un título - estás ganando las habilidades, tutoría y oportunidades para transformar tu futuro.
CPEN 5099. Investigación de tesis. 1-6 horas de crédito (Conferencia: 1-6 horas, Laboratorio: 0 horas).
Investigación para tesis de Maestría en Ingeniería Informática. Requisitos: Ser graduado.
CPEN 5341. Algoritmos avanzados. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Análisis amortizado, grafo, flujo de red, coincidencia de cadenas, algoritmos matriciales y polinomiales, programación lineal, NP-completitud, algoritmos de aproximación y una introducción a los algoritmos paralelos. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en estructuras de datos y algoritmos. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5342. Computación paralela y algoritmos. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Taxonomía de computadores paralelos, arquitecturas de memoria compartida y de paso de mensajes, modelos teóricos; patrones y estrategias para el diseño de algoritmos paralelos; estructuras de datos paralelas; paralelización automática de programas secuenciales; comunicación; sincronización y granularidad; aplicaciones. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en Arquitectura de Computadores.
CPEN 5343. Arquitectura de computadoras avanzada. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
El curso está estructurado en torno a los tres componentes básicos de los sistemas informáticos de propósito general: procesadores, memorias y redes. Los temas incluyen las limitaciones de los pipelines escalares, la ejecución superescalar, la ejecución fuera de orden, el cambio de nombre de registros, la desambiguación de la memoria, la predicción de bifurcaciones y la ejecución especulativa; procesadores multiproceso, VLIW y SIMD; memorias caché sin bloqueos y sincronización, consistencia y coherencia de la memoria; arquitecturas multinúcleo y de memoria compartida. El curso también cubre técnicas para el análisis cuantitativo de sistemas informáticos, para comprender y comparar opciones de diseño alternativas. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en Arquitectura de Computadoras. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5348. Diseño avanzado de circuitos VLSI. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Análisis y diseño de bloques de circuitos integrados analógicos y de señal mixta: interruptores analógicos, circuitos de muestreo, filtros de condensadores conmutados, convertidores analógicos-digitales (ADC), convertidores analógicos-digitales (DAC) y circuitos de enclavamiento (PLL). Técnicas de diseño de bajo consumo y aplicaciones de aprendizaje automático para circuitos integrados analógicos y de señal mixta. Se recomiendan conocimientos o experiencia previa en Electrónica II y Procesamiento de Señales Digitales. Requisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5351. Introducción a la optimización convexa. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Este curso presenta los problemas de optimización convexa, los conceptos básicos del análisis convexo, los algoritmos para la optimización convexa y sus complejidades, y las aplicaciones de la optimización convexa. El curso también capacita a los estudiantes para reconocer los problemas de optimización convexa que surgen en aplicaciones científicas y de ingeniería y para utilizar herramientas de software para resolver problemas de optimización convexa. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en Cálculo III y Álgebra de matrices. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5355. Arquitecturas VLSI. 3 horas de crédito (Conferencia: 3 horas, Laboratorio: 0 horas).
El curso cubre las metodologías más importantes para el diseño de sistemas VLSI personalizados o semi personalizados para aplicaciones típicas de procesamiento de señales y comunicaciones. Técnicas para el receptor interno y externo, mapeo de algoritmos en estructuras de matriz, sistemas de procesamiento de señales digitales (DSP), matrices de puertas programables en campo (FPGAs), procesadores de señales programables. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en Arquitectura de Computadores. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5361. Redes neuronales profundas. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Introducción a los principios y teoría de las redes neuronales, con énfasis en redes neuronales profundas. Los temas incluyen redes convolucionales, redes recurrentes y LSTM, aprendizaje por refuerzo, preprocesamiento, regularización, ajuste y optimización, así como herramientas matemáticas y de programación. Aplicaciones a la clasificación, reconocimiento de imágenes y vehículos autónomos. Se recomienda conocimiento o experiencia previa en Data Science, Machine Learning. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5366. Visión robótica. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Este curso tiene como objetivo cerrar la brecha entre la visión artificial y el aprendizaje profundo. Abarca temas como la detección y el reconocimiento de objetos, algoritmos de aprendizaje automático para la visión artificial y técnicas avanzadas para la visión artificial en 3D. Se implementarán aplicaciones y proyectos del mundo real en las áreas de vehículos autónomos y robótica. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en visión artificial, programación en Python y C/C++. Requisito previo: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5377. Redes de comunicaciones inalámbricas y móviles. 3 horas de crédito (Conferencia: 3 horas, Laboratorio: 0 horas).
Arquitecturas avanzadas para redes de comunicación inalámbrica; tecnologías inalámbricas avanzadas; desafíos y problemas en el diseño de dichas redes; teoría de colas y otros modelos estocásticos. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en Teoría de Redes de Computadoras o Sistemas de Comunicación, Probabilidad y un semestre de programación. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5378. Redes de computadoras avanzadas. 3 horas de crédito (Conferencia: 3 horas, Laboratorio: 0 horas).
Este curso se centra en el enrutamiento y la interconexión de redes en redes IP y aborda temas contemporáneos como redes inalámbricas, seguridad, voz y video sobre IP, Internet de las cosas (IoT), redes definidas por software y virtualización de redes. Se recomienda tener conocimientos o experiencia previa en redes informáticas. Requisito previo: Aprobación del jefe de departamento.
CPEN 5379. Desempeño de redes de computadoras y comunicaciones. 3 horas de crédito (Conferencia: 3 horas, Laboratorio: 0 horas).
Aplicación de la probabilidad, las cadenas de Markov y la teoría de colas al análisis y diseño de redes informáticas y de comunicación. Estudios de casos de modelado y multiplexación de tráfico, enrutamiento estático, enrutamiento dinámico y sistemas de intercambio de archivos entre pares. Se exploran modelos de tiempo continuo y de tiempo discreto. Se recomiendan conocimientos o experiencia previa en redes informáticas o teoría de sistemas de comunicación, probabilidad. Prerrequisito: Aprobación del jefe de departamento. Cursos de Ciencias de la Computación COSC 5086. Problemas especiales avanzados en Ciencias de la Computación. 1-6 horas de crédito (Conferencia: 1-6 horas, Laboratorio: 0 horas). Problemas especiales avanzados en ciencias de la computación. El trabajo puede ser teórico o de laboratorio. Puede repetirse con la aprobación del jefe de departamento para obtener créditos adicionales.
COSC 5088. Investigación de tesis. 1-6 horas de crédito (Conferencia: 1-6 horas, Laboratorio: 0 horas).
Investigación para tesis de maestría en IA y aprendizaje automático (AIML-MS). COSC 5330. Simulación. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas). Introducción a la simulación con énfasis en metodología de simulación, generación de números aleatorios, mecanismos de flujo de tiempo, técnicas de muestreo y validación y análisis de modelos y resultados de simulación. Se investigarán los lenguajes de simulación y sus aplicaciones.
COSC 5345. Aprendizaje por refuerzo. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Este curso brindará una introducción y una descripción general completa del aprendizaje por refuerzo (RL). Los temas incluyen el proceso de decisión de Markov y la programación dinámica, los métodos de Montecarlo, el aprendizaje por diferencias temporales, la integración de la planificación y el aprendizaje, los métodos de gradiente de políticas y actor-crítico, el aprendizaje profundo y los algoritmos de RL profundos. Los estudiantes participarán en ejercicios y proyectos que involucran codificación en entornos de RL simulados. No se otorgarán créditos por COSC 4345 y 5345. Los estudiantes de posgrado deberán completar tareas adicionales. Requisito previo: conocimientos avanzados en estadística e inteligencia artificial.
COSC 5346. Robótica y sistemas autónomos. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Descripción general de las principales áreas de robótica y sistemas autónomos. La inteligencia artificial, el aprendizaje automático y los algoritmos de optimización permiten que los agentes autónomos operen en entornos dinámicos no estructurados, que incluyen localización y mapeo, fusión de sensores, visión artificial, planificación de rutas, comunicación y evitación de obstáculos. Los estudiantes participarán en ejercicios y proyectos que involucran el desarrollo de sistemas robóticos con acciones autónomas y la evaluación de su desempeño mediante simulaciones por computadora y sistemas robóticos físicos. No se otorgarán créditos por COSC 4346 y 5346. Los estudiantes de posgrado deberán completar tareas adicionales. Requisito previo: conocimientos avanzados en estadística, álgebra lineal e inteligencia artificial.
COSC 5347. Computación de alto rendimiento. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Este curso ofrece una introducción a la programación de procesadores masivos en paralelo y sus arquitecturas. Abarca métodos para aprovechar el potencial de las unidades de procesamiento gráfico (GPU) y algoritmos paralelos utilizando la plataforma de computación paralela CUDA. Se presentan y exploran algoritmos de los campos de la computación científica, el aprendizaje automático y la visión artificial.
COSC 5352. Optimización para aprendizaje automático. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Este curso explorará la teoría y los algoritmos que surgen en el aprendizaje automático y el análisis de datos modernos. Los temas se adaptarán con un enfoque particular en la complejidad, implementación, solidez y escalabilidad de los algoritmos para grandes conjuntos de datos. Los estudiantes participarán en ejercicios y proyectos que involucran la programación de algoritmos de optimización y la evaluación de su desempeño.
COSC 5360. Inteligencia artificial. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Presenta representaciones, algoritmos y arquitecturas que se utilizan para construir sistemas inteligentes. Cálculo de predicados, representación y búsqueda en el espacio de estados, búsqueda heurística, resolución de problemas basada en el conocimiento, aprendizaje automático basado en símbolos y conexionista, agentes inteligentes y robótica.
COSC 5361. Redes neuronales profundas. 3 horas de crédito (clase: 3 horas, laboratorio: 0 horas).
Introducción a los principios y la teoría de las redes neuronales, con énfasis en las redes neuronales profundas. Los temas incluyen redes convolucionales, redes recurrentes y LSTM, aprendizaje de refuerzo, preprocesamiento, regularización, ajuste y optimización, así como herramientas matemáticas y de programación. Aplicaciones a la clasificación, reconocimiento de imágenes y vehículos autónomos. No se otorgarán créditos por COSC 4361 y 5361. Los estudiantes de posgrado deberán completar tareas adicionales. Prerrequisito: conocimientos avanzados en estadística, álgebra lineal e inteligencia artificial.
Los estudiantes en nuestro programa:
- Ser capaz de comprender el diseño lógico (de circuitos).
- Ser capaz de identificar y resolver problemas tecnológicos complejos en robótica, aeroespacial, negocios, medicina, militar y otras áreas esenciales.
- Ser capaz de aplicar y adaptar principios teóricos para desarrollar nuevo software y/o hardware informático.
- Ser capaz de aplicar habilidades matemáticas relacionadas con la informática, por ejemplo, álgebra lineal, cálculo, estadística, matemáticas discretas y optimización en problemas del mundo real.
Oportunidades profesionales de vanguardia
Con una maestría en ingeniería informática de Tarleton, sus perspectivas laborales son amplias. Los graduados alcanzan el éxito en puestos como:
- Investigadores de Informática e Información
- Analistas de seguridad de la información
- Desarrolladores de software
- Especialistas en robótica e inteligencia artificial
La alineación del programa con la demanda de la industria garantiza que estará equipado para enfrentar los desafíos del panorama tecnológico del mañana.