Escuela Profesional de Ciencia de la Computación

Contents: El proceso de escritura: planificar, textualizar y revisar; propiedades del texto; Ortografía, acentuación y puntuación según la norma vigente; El párrafo: idea principal, desarrollo y conectores; Taller: reescritura de párrafos con criterios de claridad y concisión

Capabilities: Redacta párrafos coherentes y correctos según la norma vigente del español.

Contents: Estrategias de lectura crítica de textos científicos y técnicos; El resumen y la síntesis; el parafraseo sin plagio; Búsqueda de fuentes confiables y citación en estilo APA

Capabilities: Sintetiza textos académicos y cita sus fuentes con el estilo APA.

Contents: El texto argumentativo: tesis, argumentos y contraargumentos; Falacias frecuentes y cómo evitarlas; El ensayo académico: estructura y planificación; Taller de redacción del ensayo con revisión entre pares

Capabilities: Elabora un ensayo argumentativo sustentado en fuentes académicas.

Contents: La exposición oral: estructura, apoyo visual y manejo del tiempo; El debate: reglas, escucha activa y réplica; Presentación oral del ensayo ante el aula

Capabilities: Expone y defiende oralmente sus ideas con apoyo visual pertinente.

Contents: La universidad, el Modelo Educativo de la UNMSM y los servicios para el estudiante; Metas de aprendizaje, motivación y gestión del tiempo; Planificación semanal del estudio y hábitos saludables; Taller: elaboración del plan personal de estudio

Capabilities: Planifica su estudio semanal con metas verificables.

Contents: Cómo aprende el cerebro: práctica de recuperación y práctica espaciada; Toma de apuntes, organizadores gráficos y mapas conceptuales; Resolución de problemas y estudio de las matemáticas

Capabilities: Aplica técnicas de estudio basadas en evidencia a sus asignaturas del ciclo.

Contents: Bibliotecas, bases de datos académicas y evaluación de la calidad de las fuentes; Integridad académica: plagio, citación y uso declarado de la inteligencia artificial; Herramientas digitales de productividad y de trabajo colaborativo; Taller: búsqueda y registro de fuentes para un tema del ciclo

Capabilities: Selecciona y registra fuentes académicas confiables con integridad.

Contents: Aprendizaje colaborativo: roles, acuerdos y resolución de conflictos; Preparación para evaluaciones y manejo de la ansiedad; Portafolio de aprendizaje y autoevaluación del semestre

Capabilities: Evalúa su propio proceso de aprendizaje mediante un portafolio.

Contents: Identidad, valores y proyecto de vida; Inteligencia emocional: autoconciencia y autorregulación; Fortalezas personales y áreas de mejora; Taller: línea de vida y metas personales

Capabilities: Formula su proyecto de vida a partir del análisis de sus fortalezas y valores.

Contents: Comunicación asertiva y escucha activa; Empatía y manejo de conflictos; Hablar en público: presentación personal y exposición breve

Capabilities: Se comunica con asertividad en situaciones de trabajo en grupo.

Contents: Enfoques de liderazgo: situacional, transformacional y de servicio; Toma de decisiones y delegación; Ética y responsabilidad del líder; Estudio de casos de liderazgo en ciencia y tecnología

Capabilities: Analiza estilos de liderazgo y su pertinencia en casos reales.

Contents: Equipos efectivos: roles, normas y confianza; Planificación y ejecución de un proyecto grupal de servicio a la comunidad universitaria; Presentación del proyecto y coevaluación

Capabilities: Conduce o integra un equipo que cumple un proyecto breve con resultados verificables.

Contents: Definición épsilon-delta de un límite y técnicas de demostración formal; Leyes de los límites, límites laterales y límites en el infinito; Continuidad: tipos, propiedades y el Teorema del Valor Intermedio

Capabilities: Evalúa límites usando leyes de límites, la regla de L’Hôpital y análisis asintótico. Enuncia la definición épsilon-delta de un límite y explica su significado geométrico.

Contents: Regla de L’Hôpital y formas indeterminadas; Límites de sucesiones: convergencia, Teorema del Sándwich y Bolzano-Weierstrass

Capabilities: Demuestra continuidad o discontinuidad de una función y aplica el Teorema del Valor Intermedio.

Contents: La derivada como límite; interpretaciones geométricas y físicas; diferenciabilidad; Reglas del producto, cociente y cadena; diferenciación implícita; tasas relacionadas; Teorema de Rolle, Teorema del Valor Medio y criterios de monotonía

Capabilities: Aplica las reglas de diferenciación y la diferenciación implícita para calcular derivadas de funciones compuestas e implícitas. Interpreta la derivada como tasa de cambio y como pendiente de la recta tangente.

Contents: Derivadas de orden superior, polinomios de Taylor y estimación del residuo; Extremos: pruebas de la primera y segunda derivada, trazado de curvas y optimización…

Capabilities: Resuelve problemas de optimización y traza curvas usando el Teorema del Valor Medio y las pruebas de derivadas.

Contents: Lógica proposicional y conjuntos; Números reales: axiomas, desigualdades y valor absoluto; Ecuaciones e inecuaciones polinómicas y racionales; Números complejos: forma binómica y forma polar

Capabilities: Resuelve ecuaciones e inecuaciones justificando cada paso con propiedades de los números reales.

Contents: Polinomios: división, raíces y factorización; Matrices y determinantes: operaciones y propiedades; Sistemas de ecuaciones lineales: eliminación gaussiana

Capabilities: Resuelve sistemas de ecuaciones lineales mediante métodos matriciales.

Contents: Vectores en el plano y el espacio: operaciones, norma y producto escalar; Producto vectorial y aplicaciones; La recta en el plano: ecuaciones, paralelismo y perpendicularidad; Rectas y planos en el espacio

Capabilities: Modela rectas y planos con vectores para resolver problemas geométricos.

Contents: Circunferencia y parábola; Elipse e hipérbola; Traslación y rotación de ejes; ecuación general de segundo grado

Capabilities: Identifica y grafica cónicas a partir de su ecuación general.

Contents: Ecosistemas, biodiversidad y servicios ecosistémicos del Perú; Recursos naturales y huella ecológica; Contaminación del aire, el agua y el suelo; Desarrollo sostenible: Agenda 2030 y Objetivos de Desarrollo Sostenible

Capabilities: Explica los principales problemas ambientales del país con datos de fuentes oficiales.

Contents: Bases científicas del cambio climático: evidencias y escenarios; Mitigación y adaptación; compromisos nacionales; Impactos en el Perú: glaciares, recursos hídricos y fenómeno de El Niño

Capabilities: Analiza los impactos del cambio climático en un territorio a partir de datos abiertos.

Contents: Peligro, vulnerabilidad y riesgo; el Sistema Nacional de Gestión del Riesgo de Desastres; Identificación de peligros y análisis de vulnerabilidad; Prevención, preparación y respuesta ante emergencias; Taller: mapa de riesgos de un espacio de la universidad o de la comunidad

Capabilities: Elabora un mapa de riesgos con medidas de prevención para un espacio concreto.

Contents: Economía circular y gestión de residuos, incluidos los residuos electrónicos; Tecnologías digitales para el monitoreo ambiental y la gestión del riesgo; Presentación de propuestas de acción vinculadas a un Objetivo de Desarrollo Sostenible

Capabilities: Propone una acción sostenible viable vinculada a un Objetivo de Desarrollo Sostenible.

Contents: Breve historia de la computación y los lenguajes de programación; Visión general del lenguaje de programación Python; Entornos y herramientas de programación; Estructura básica y ejecución de programas; Escritura, ejecución y depuración de programas simples; Un tipo como un conjunto de valores junto con un conjunto de operaciones: a) Tipos…

Capabilities: Compara la vida diaria antes y después de las computadoras personales e Internet. Implementa programas usando estructuras condicionales e iterativas.

Contents: Definición e invocación de funciones; Mecanismos de paso de parámetros (por valor, por referencia); Valores de retorno y múltiples retornos; Alcance y tiempo de vida de variables (local, global, nonlocal); Fundamentos de recursión; Expresiones lambda y funciones de orden superior

Capabilities: Diseña funciones con alcance y documentación apropiados. Implementa soluciones recursivas a problemas simples.

Contents: Listas y operaciones con listas (indexación, segmentación, mutabilidad); Tuplas e inmutabilidad; Diccionarios y mapeo clave-valor; Conjuntos y operaciones con conjuntos; Cadenas como secuencias; Comprensión de listas y expresiones generadoras

Capabilities: Construye una jerarquía de clases simple utilizando subclases que permita reutilizar código para subclases distintas. Implementa operaciones básicas de búsqueda y ordenamiento en listas.

Contents: Paradigmas: a) Fuerza Bruta (por ejemplo, búsqueda lineal, ordenamiento por selección…; Iteración vs recursión (por ejemplo, factorial, búsqueda en árbol); Estrategias de descomposición de problemas; Técnicas de diseño de algoritmos; Estrategias de depuración y prueba; Seguimiento de la ejecución del programa

Capabilities: Evalúa si un enfoque voraz conduce a una solución óptima. Aplica técnicas sistemáticas de depuración para localizar y corregir errores.

Contents: Dominios de problemas y paradigma de programación; Criterios para un buen diseño de lenguaje de programación: a) Principios de diseño de…; Breve revisión de paradigmas de programación; Comparación entre programación funcional e imperativa; Historia de los lenguajes de programación (énfasis en C y C++); Modelos de ejecución para JIT (Just-In-Time), compilador, intérprete

Capabilities: Evalúa las compensaciones en el diseño de lenguajes para aplicaciones específicas. Explica múltiples beneficios y limitaciones del tipado estático al escribir, mantener y depurar software.

Contents: Definición de clases: campos, métodos y constructores; Subclases, herencia (incluyendo herencia múltiple) y sobrescritura de métodos; Despacho dinámico: definición de llamada a método; Subtipado: a) Polimorfismo de subtipos; conversiones ascendentes (upcasts) implícitas en…; Clases y objetos en C++; Constructores y destructores

Capabilities: Construye una jerarquía de clases simple utilizando subclases que permita reutilizar código para subclases distintas. Implementa jerarquías de herencia para reutilización de código.

Contents: Acceso directo, indirecto e indexado a ubicación de memoria; Representación en tiempo de ejecución de abstracciones de datos como variables, arreglos…; Asignación y acceso de bajo nivel a estructuras de datos de alto nivel como tipos de…; Retorno de procedimiento como mecanismo de desasignación automática para elementos de…; Gestión manual de memoria: asignar, desasignar y reutilizar memoria del montón; Gestión automática de memoria: recolección de basura (garbage collection) como técnica…

Capabilities: Interpreta correctamente las variables y el ámbito léxico en un programa que usa clausuras de funciones. Implementa funciones genéricas usando plantillas.

Contents: Clases de colecciones, iteradores y otros componentes comunes de biblioteca; Contenedores de secuencia (vector, list, deque); Contenedores asociativos (set, map, unordered set); Adaptadores de contenedor (stack, queue, priority queue); Iteradores y algoritmos; Funtores y predicados

Capabilities: Implementa semántica de movimiento para optimización de rendimiento. Compara y contrasta los mecanismos para definir y proteger elementos de datos dentro de los enfoques procedural, funcional y orientado a objetos.

Contents: Lógica: lógica proposicional y de predicados, cuantificadores, demostraciones; Conjuntos: operaciones, cardinalidad, conjuntos potencia, productos cartesianos; Relaciones: propiedades, relaciones de equivalencia, órdenes parciales; Funciones: inyectivas, sobreyectivas, biyectivas, composición, inversa; Lógica avanzada: sistemas de demostración, completitud, decidibilidad; Teoría avanzada de conjuntos: conjuntos infinitos, argumento diagonal de Cantor

Capabilities: Construye demostraciones lógicas simples. Explica lógica proposicional y de predicados.

Contents: Lógica: lógica proposicional y de predicados, cuantificadores, demostraciones; Lógica avanzada: sistemas de demostración, completitud, decidibilidad; Teoría avanzada de conjuntos: conjuntos infinitos, argumento diagonal de Cantor; Relaciones avanzadas: clausuras, retículos; Funciones avanzadas: funciones recursivas, computabilidad

Capabilities: Construye demostraciones lógicas simples. Aplica operaciones de clausura a relaciones.

Contents: Relaciones: propiedades, relaciones de equivalencia, órdenes parciales; Funciones: inyectivas, sobreyectivas, biyectivas, composición, inversa; Grafos: definiciones, caminos, ciclos, árboles, conectividad; Teoría avanzada de grafos: planaridad, coloración, redes

Capabilities: Analiza propiedades avanzadas de grafos. Resuelve problemas básicos de grafos.

Contents: Conteo: permutaciones, combinaciones, teorema del binomio; Conteo avanzado: funciones generadoras, principio de inclusión-exclusión; Relaciones de recurrencia: resolver recurrencias simples; Recurrencia avanzada: funciones generadoras, comportamiento asintótico

Capabilities: Desarrolla funciones generadoras para problemas de conteo. Aplica técnicas de conteo para resolver problemas.

Contents: Conocimiento científico, ciencia y tecnología; la investigación en la UNMSM; Tipos y enfoques de investigación; Ética de la investigación e integridad científica; Líneas y grupos de investigación de la Facultad

Capabilities: Distingue los enfoques de investigación y sus exigencias éticas.

Contents: Del tema al problema: delimitación y justificación; Preguntas y objetivos de investigación; Búsqueda sistemática en bases de datos académicas

Capabilities: Formula un problema de investigación delimitado y justificado.

Contents: Lectura y fichaje de artículos científicos; Gestores de referencias y citación; Matriz de síntesis de la literatura; Redacción del estado de la cuestión

Capabilities: Elabora una revisión breve de literatura con fuentes indexadas.

Contents: Diseño básico de una investigación y recolección de datos; El informe y el póster científico; Presentación de pósteres en una jornada de investigación formativa

Capabilities: Comunica los resultados de una indagación mediante un póster científico.

Contents: Territorio, regiones y diversidad cultural y lingüística; Población, migración interna y urbanización; Desigualdad, pobreza y brechas de acceso a servicios; Brecha digital e inclusión

Capabilities: Describe las brechas sociales y territoriales del país con indicadores oficiales.

Contents: Estado, democracia y ciudadanía; Estructura productiva, informalidad y empleo; Ciencia, tecnología e innovación en el desarrollo nacional

Capabilities: Analiza la relación entre la estructura productiva y el desarrollo tecnológico del país.

Contents: Globalización e interdependencia económica; Geopolítica de la tecnología y de los datos; Cambio climático, migraciones y conflictos; Organismos internacionales y Agenda 2030

Capabilities: Relaciona las tendencias mundiales con sus efectos en el Perú.

Contents: Planeamiento estratégico nacional y políticas públicas; Estudio de un problema nacional con datos abiertos; Debate y presentación de posiciones sustentadas

Capabilities: Argumenta una posición sustentada sobre un problema nacional.

Contents: El Teorema Fundamental del Cálculo y la antiderivada; Técnicas de integración: sustitución, partes, fracciones parciales y sustitución…

Capabilities: Enuncia el Teorema Fundamental del Cálculo y explica la relación entre la diferenciación y la integración.

Contents: Integrales impropias: criterios de convergencia y pruebas de comparación

Capabilities: Calcula integrales definidas e indefinidas usando técnicas estándar, incluyendo sustitución e integración por partes.

Contents: Sucesiones y series: pruebas de convergencia (cociente, raíz, comparación, integral)

Capabilities: Determina la convergencia de integrales impropias y series de potencias, y construye series de Taylor para funciones estándar.

Contents: Series de potencias, radio de convergencia, series de Taylor y Maclaurin

Capabilities: Determina la convergencia de integrales impropias y series de potencias, y construye series de Taylor para funciones estándar.

Contents: Descripción vectorial de posición, velocidad y aceleración; las tres leyes de Newton y…; Formulación y solución analítica de ecuaciones de movimiento para fuerzas constantes y…; Diagramas del espacio de fases (posición vs. velocidad) para visualizar el estado…; Integración numérica de ecuaciones de movimiento usando métodos de Euler, Verlet y…; Movimiento con restricciones y ligaduras holonómicas relevantes para eslabones robóticos…

Capabilities: Construye e interpreta diagramas del espacio de fases para caracterizar la estabilidad y periodicidad de un sistema mecánico simulado. Implementa un algoritmo de integración numérica como el método de Runge-Kutta para calcular la trayectoria de una partícula bajo fuerzas variables.

Contents: Teorema trabajo-energía que relaciona el trabajo neto realizado con el cambio en la…; Funciones de energía potencial y la relación fuerza-gradiente para campos de fuerza…; Conservación de la energía mecánica total y condiciones para su aplicabilidad; Diagramas de energía para identificar puntos de equilibrio, puntos de retorno y…; Modelos de colisiones elásticas e inelásticas: intercambio de momento y energía en…; Definición de centro de masa: R M de un sistema: p⃗ = m⃗v y P⃗ = M V⃗CM

Capabilities: Analiza cómo las fuerzas internas afectan a las partículas individuales pero no al momento total de un sistema. Resuelve la ecuación del cohete para determinar la velocidad en función de la masa expulsada.

Contents: Cinemática rotacional incluyendo desplazamiento angular, velocidad y aceleración (θ, ω, α); Definición de torque: ⃗τ = ⃗r × F⃗ y el cálculo de su magnitud; Momento angular de ⃗ = ⃗r × p⃗; Forma rotacional de la segunda ley de Newton: ⃗τnet = dL ⃗ una partícula: L dt 2 P; Momento de inercia I = mi ri y el teorema de los ejes paralelos; Energía cinética rotacional: Krot = 21 Iω 2

Capabilities: Analiza el movimiento de objetos que ruedan sin deslizar por un plano inclinado. Aplica la conservación del momento angular para analizar cambios en la velocidad de rotación cuando cambia el momento de inercia.

Contents: Movimiento armónico simple (MAS): ecuación de movimiento, posición, velocidad y…; Sistemas oscilantes: resorte-masa y péndulo simple/físico; Energía en el movimiento armónico simple; Oscilaciones amortiguadas y forzadas; introducción a la resonancia; Ondas transversales y longitudinales; velocidad p de propagación; Ecuación de onda y velocidad de una onda en una cuerda tensa: v = T /µ

Capabilities: Analiza la respuesta en amplitud de un oscilador forzado cerca de la frecuencia de resonancia. Aplica la ley de Fourier para calcular el flujo de calor a través de una pared plana o compuesta.

Contents: ¿Qué es la IA? Definiciones, historia y panorama global actual; Tipos de sistemas de IA: chatbots, generadores de imágenes, asistentes de investigación…; Ecosistemas occidentales de IA: OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft; Ecosistemas chinos de IA: DeepSeek, Kimi, ERNIE, Zhipu AI, Baidu; Capacidades y limitaciones de la IA: análisis comparativo entre plataformas; Alfabetización digital en la era de la IA: pensamiento crítico sobre diversos resultados…

Capabilities: Evalúa críticamente los resultados de IA en diferentes contextos culturales. Analiza sistemas inteligentes globales y sus características distintivas.

Contents: Principios de escritura efectiva de prompts: claridad, contexto, restricciones entre…; Patrones de prompts: persona, plantilla, cadena de pensamiento, few-shot para diferentes…; Herramientas occidentales: técnicas específicas para ChatGPT, Claude, Gemini, Copilot; Herramientas chinas: características específicas y mejores prácticas para DeepSeek, Kimi…; Estrategias multiplataforma: aprovechar diferentes fortalezas de IA para tareas complejas; Refinamiento iterativo: cómo mejorar prompts basándose en resultados de diversos sistemas

Capabilities: Diseña soluciones de prompts efectivas para diversos sistemas de IA. Implementa estrategias de refinamiento iterativo para optimizar resultados de IA.

Contents: IA para investigación: revisión de literatura, análisis de datos usando múltiples…; IA para escritura: documentos académicos, informes con verificación multiplataforma; IA para resolución de problemas: cálculos científicos, diseño de ingeniería con…; IA para creatividad: lluvia de ideas, desarrollo de conceptos entre contextos culturales; Fortalezas específicas por plataforma: cuándo usar herramientas de IA occidentales vs.…; Talleres disciplinares: aplicaciones personalizadas usando diversos ecosistemas de IA

Capabilities: Implementa flujos de trabajo que aprovechen fortalezas específicas de cada plataforma. Diseña soluciones que integren múltiples sistemas inteligentes para tareas complejas.

Contents: Comprensión de sesgos en IA: perspectivas culturales occidentales y orientales; Marcos éticos: comparando la Ley de IA de la UE, regulaciones chinas y estándares globales; Integridad académica: citación apropiada y uso de IA en trabajos académicos entre…; Privacidad y seguridad de datos: diferencias regionales en el manejo de datos de IA; Sensibilidad cultural: navegando resultados de IA en contextos globales; Impacto ambiental: consideraciones de sostenibilidad de diferentes sistemas de IA

Capabilities: Demuestra responsabilidad profesional en el uso de tecnologías de IA. Desarrolla pautas éticas para mitigar sesgos en sistemas de IA.

Contents: Clases de colecciones, iteradores y otros componentes comunes de biblioteca; Contenedores asociativos (std::set, std::map, variantes no ordenadas); Adaptadores de contenedor (stack, queue, priority queue); Algoritmos avanzados de STL; Funtores y predicados; Categorías de iteradores y rasgos

Capabilities: Implementa reenvío perfecto para paso eficiente de argumentos. Distingue cuándo usar Concepts, if constexpr o SFINAE heredado al mantener código C++ existente.

Contents: Asignación y acceso de bajo nivel a estructuras de datos de alto nivel como tipos de…; Retorno de procedimiento como mecanismo de desasignación automática para elementos de…; Gestión manual de memoria: asignar, desasignar y reutilizar memoria del montón; Gestión automática de memoria: recolección de basura (garbage collection) como técnica…; Lvalues y rvalues en C++11/14/17/20; Constructores de movimiento y operadores de asignación de movimiento

Capabilities: Analiza la seguridad en hilos de algoritmos concurrentes. Usa un modelo de paso de mensajes para analizar un protocolo de comunicación.

Contents: Abstracciones orientadas a objetos: herencia múltiple, mixins, rasgos (traits)…; Metaprogramación: macros, programación generativa, desarrollo basado en modelos…; Herencia múltiple y herencia virtual; Patrón CRTP (Patrón de Plantilla Curiosamente Recursivo); deducing this (C++23): simplifica CRTP al eliminar la necesidad de static…; Plantillas de expresión

Capabilities: Diseña interfaces de biblioteca extensibles usando diseño basado en políticas. Implementa CRTP para polimorfismo estático.

Contents: Abstracciones orientadas a objetos: herencia múltiple, mixins, rasgos (traits)…; Patrones creacionales, estructurales y de comportamiento; Patrones singleton seguros para hilos; Modismos de diseño modernos en C++; Inyección de dependencias e inversión de control; Abstracciones de control: manejo de excepciones, continuaciones (continuations), mónadas…

Capabilities: Evalúa compensaciones arquitectónicas en sistemas C++. Compara CMake con al menos una alternativa moderna (xmake, Meson o Bazel) en velocidad de compilación y reproducibilidad.

Contents: Arquitectura de máquina von Neumann; Unidad de control: captación, decodificación y ejecución de instrucciones; Introducción a SIMD vs MIMD y la taxonomía de Flynn; Organización de multiprocesadores/multinúcleo de memoria compartida; Arquitectura del conjunto de instrucciones (ISA) (por ejemplo, x86, ARM y RISC-V): a)…; Mecanismos de llamada y retorno de subrutinas

Capabilities: Analiza un diagrama de subrutina para comentar cómo se manejan las llamadas de subrutina a nivel de ensamblador. Evalúa un diagrama de ejemplo con paralelismo a nivel de instrucción y riesgos para describir cómo se manejan en las canalizaciones de procesadores típicos.

Contents: Jerarquía de memoria: la importancia de la localidad temporal y espacial; Organización y operaciones de memoria principal; Memoria persistente (por ejemplo, SSD, discos estándar); Latencia, tiempo de ciclo, ancho de banda e intercalado; Memorias caché: a) Mapeo de direcciones b) Tamaño de bloque c) Política de reemplazo y…; Coherencia de caché multiprocesador

Capabilities: Mide el efecto de la latencia de memoria en el tiempo de ejecución. Calcula el tiempo promedio de acceso a memoria bajo varias configuraciones de caché y memoria y mezclas de referencias de instrucciones y datos.

Contents: Fundamentos de E/S: a) Protocolo de enlace y almacenamiento en búfer b) E/S programada c)…; Estructuras de interrupción: vectorizadas y priorizadas, acuse de recibo de interrupción; Dispositivos de E/S (por ejemplo, ratón, teclado, pantalla, cámara, sensores, actuadores); Almacenamiento externo, organización física y unidades; Fundamentos de buses: a) Protocolos de bus b) Arbitraje c) Acceso directo a memoria (DMA); Implementación de rutas de datos simples, incluyendo segmentación de instrucciones…

Capabilities: Diseña un procesador completo, incluyendo ruta de datos y control. Analiza un diagrama de control de interrupciones para comentar cómo se usan las interrupciones para implementar control de E/S y transferencias de datos.

Contents: Arquitecturas SIMD y MIMD (por ejemplo, GPUs de Propósito General, TPUs y NPUs); Sistemas de memoria heterogéneos: a) Memoria compartida versus memoria distribuida b)…; Arquitecturas Específicas de Dominio (DSAs): a) Acelerador de Aprendizaje Automático b)…; Soluciones de empaquetado e integración como 3DIC y chiplets; Aprendizaje automático en diseño de arquitectura: a) Algoritmos de IA para análisis de…; Diseño Orientado a Datos (DOD): organización de datos en memoria (arreglo de estructuras…

Capabilities: Analiza un diagrama de sistema con arquitecturas paralelas alternativas, por ejemplo, SIMD y MIMD, e identifica las diferencias clave. Discute cómo determinarías cuándo usar un acelerador específico de dominio en lugar de una CPU de propósito general.

Contents: Verbo To Be: Afirmativo, Negativo e Interrogativo; Pronombres personales y adjetivos posesivos; Expresiones numéricas (1-100): Puertos, direcciones y fundamentos binarios; Expresiones sociales en entornos académicos y de laboratorio; Posesivo ’s y sustantivos plurales aplicados a componentes (the CPU’s speed, the system’s…; Componentes de hardware y sus relaciones

Capabilities: Se presenta y describe los componentes de un sistema de cómputo en inglés con estructuras básicas.

Contents: Presente Simple I (Tercera persona: He/She/It) para describir procesos; Vocabulario: Cómo operan programas, algoritmos y dispositivos; Expresar la hora e interpretar relojes y horarios de sistemas; Verbos de operación: runs, compiles, executes, stores, transmits; Presente Simple II (I/You/We/They) para describir rutinas profesionales; Preguntas y negaciones con ’Do/Does’ en contextos técnicos

Capabilities: Describe procesos y rutinas profesionales en presente simple, de forma oral y escrita.

Contents: Existencial: There is / There are aplicado a descripciones de arquitecturas; Preposiciones de lugar: componentes en una placa madre, archivos en un directorio; Vocabulario: memoria, almacenamiento, buses, ranuras, puertos, capas; Descripción de topología de red e infraestructura física; Verbo modal Can/Can’t para describir capacidades y limitaciones computacionales; Adverbios de modo aplicados al rendimiento de sistemas

Capabilities: Describe la arquitectura de un computador y sus capacidades con vocabulario técnico.

Contents: Pasado Simple: Verbos regulares e irregulares para narrar la historia tecnológica; Expresiones de tiempo pasado: invented, developed, published, launched; Figuras clave: Turing, Babbage, Lovelace, von Neumann; Vocabulario: Generaciones de computadoras, hitos, inventos; Introducción al inglés técnico para computación e ingeniería; Lectura y comprensión de especificaciones técnicas simples

Capabilities: Narra hitos de la historia de la computación y expone sus metas profesionales en inglés.

Contents: Álgebra de matrices: suma, multiplicación por escalar, producto de matrices, transpuesta…; Resolución de sistemas de ecuaciones lineales mediante eliminación gaussiana y…

Capabilities: Resuelve sistemas de ecuaciones lineales mediante eliminación gaussiana o Gauss-Jordan, determinando el rango y la consistencia del sistema. Identifica tipos de matrices y realiza operaciones básicas de álgebra matricial, incluyendo el cálculo de la inversa de una matriz.

Contents: Determinantes: definición, propiedades, regla de Cramer e interpretación geométrica; Descomposiciones matriciales: LU, QR y descomposición en valores singulares (SVD)

Capabilities: Aplica la regla de Cramer y las descomposiciones LU, QR y SVD para resolver sistemas lineales y factorizar matrices.

Contents: Espacios y subespacios vectoriales; bases, dimensión e independencia lineal; Transformaciones lineales, núcleo e imagen, teorema rango-nulidad y representaciones…

Capabilities: Aplica transformaciones lineales para modelar y resolver problemas de cambio de base y composición de aplicaciones. Determina el núcleo, la imagen y la representación matricial de una aplicación lineal, verificando el teorema de rango-nulidad.

Contents: Valores y vectores propios; diagonalización y el teorema espectral; Espacios con producto interno, ortogonalidad, proceso de Gram-Schmidt y mínimos cuadrados; Formas cuadráticas y definitud: clasificación en positiva, negativa e indefinida mediante…

Capabilities: Aplica los métodos de mínimos cuadrados y la clasificación de formas cuadráticas mediante valores propios para resolver problemas de aproximación y optimización. Calcula la diagonalización de matrices mediante el teorema espectral y aplica el proceso de Gram-Schmidt para obtener bases ortogonales.

Contents: Medidas de posición: media, mediana, moda, media recortada y media ponderada; Medidas de dispersión: varianza, desviación estándar, RIQ, MAD y rango; Medidas de forma: asimetría y curtosis; cuantiles y percentiles; Estadísticas de resumen robustas: resistencia a valores atípicos y distribuciones de…; Experimentos aleatorios, resultados y espacios muestrales: finitos, contables e…; Operaciones de teoría de conjuntos sobre eventos: unión, intersección, complemento y…

Capabilities: Construye sigma-álgebras apropiadas para espacios medibles que surgen en problemas estadísticos. Compara estadísticas de resumen clásicas y robustas y justifica la elección para un conjunto de datos dado.

Contents: Definición e interpretación de la probabilidad condicional P(A|B) y sus propiedades; Teorema de Bayes y ley de la probabilidad total: derivación y aplicaciones; Independencia de eventos: independencia por pares e independencia mutua; Independencia condicional y su papel en los modelos gráficos probabilísticos; Funciones de masa de probabilidad (FMP) y funciones de distribución acumulada (FDA) para…; Distribuciones discretas clave: Bernoulli, Binomial, Geométrica, Binomial Negativa…

Capabilities: Analiza si los eventos son independientes o condicionalmente independientes en un modelo de probabilidad dado. Selecciona una distribución discreta apropiada para modelar un fenómeno aleatorio dado y justificar la elección.

Contents: FMP y FDP conjuntas para dos o más variables aleatorias; Distribuciones marginales y condicionales derivadas de distribuciones conjuntas; Covarianza, correlación y sus propiedades; la independencia implica covarianza cero (el…; La distribución normal bivariada y sus distribuciones condicionales; Ley débil de los grandes números: convergencia en probabilidad y sus implicaciones para…; Teorema central del límite: enunciado, condiciones y papel en la justificación de…

Capabilities: Evalúa la eficiencia de un estimador usando la cota inferior de Cramér-Rao. Aplica el método delta para derivar distribuciones asintóticas de estimadores no lineales.

Contents: Marco de Neyman-Pearson: hipótesis nula y alternativa, regiones de rechazo, errores tipo…; Valores p: definición, interpretación correcta y usos incorrectos comunes; potencia y…; Pruebas paramétricas comunes: prueba z, prueba t, prueba F y prueba ji-cuadrada; Lema de Neyman-Pearson y pruebas uniformemente más poderosas; Marco bayesiano: a priori, verosimilitud, a posteriori y el papel del teorema de Bayes; Distribuciones a priori: informativas, no informativas y conjugadas

Capabilities: Aplica factores de Bayes para comparar modelos estadísticos e interpretar la evidencia. Deriva la prueba más poderosa para una hipótesis simple usando el lema de Neyman-Pearson.

Contents: Revisión de metaprogramación con plantillas y rasgos avanzados; Rasgos de tipos y SFINAE para compilación condicional; Plantillas variádicas y paquetes de parámetros; Reenvío perfecto y referencias universales; Expresiones lambda con capturas genéricas; Diseño basado en políticas y CRTP (Patrón de Plantilla Curiosamente Recursivo)

Capabilities: Aplica diseño basado en políticas para crear estructuras de datos configurables. Diseña rasgos de tipos para personalizar el comportamiento de estructuras de datos.

Contents: árboles: a) Binarios, n-arios y árboles de búsqueda b) Balanceados (por ejemplo, AVL…; Implementación de plantilla de árbol binario con soporte de iteradores; Árbol de búsqueda binaria con operadores de comparación basados en rasgos; Algoritmos de recorrido de árbol (iterativo y recursivo); Árboles de expresión y sus aplicaciones; Estructuras de nodo basadas en plantilla con carga útil configurable

Capabilities: Evalúa compensaciones entre diferentes estructuras de árbol balanceado. Analiza complejidades de operaciones de árbol para diferentes estrategias de balanceo.

Contents: árboles: a) Binarios, n-arios y árboles de búsqueda b) Balanceados (por ejemplo, AVL…; Implementación de montículo binario usando representación de arreglo; Variantes de montículo mínimo y montículo máximo; Algoritmos heapify y análisis de complejidad; Implementación de ADT de cola de prioridad; Visión general de montículo binomial y montículo de Fibonacci

Capabilities: Evalúa rendimiento de diferentes esquemas de hashing. Analiza complejidad de operaciones de montículo para diferentes tipos de montículo.

Contents: Principios de diseño de estructuras de datos seguras para hilos; Listas enlazadas concurrentes basadas en bloqueos; Algoritmos sin bloqueo y libres de espera; Tablas hash concurrentes con bloqueo de grano fino; Operaciones atómicas y ordenamiento de memoria; Colas concurrentes (limitadas e ilimitadas)

Capabilities: Evalúa compensaciones espacio-tiempo en estructuras de datos probabilísticas. Aplica estructuras especializadas para resolver problemas específicos de dominio.

Contents: Autómatas formales: a) Estado Finito b) Pila c) Linealmente Acotado d ) Máquina de Turing; Lenguajes formales, gramáticas y Jerarquía de Chomsky: a) Regulares (Tipo-3): 1)…; Autómatas deterministas y no deterministas; Demostraciones del Lema de Bombeo: a) Demostración de la limitación de Estado…

Capabilities: Desarrolla una expresión regular para un lenguaje regular dado expresado en lenguaje natural. Aplica lemas de bombeo, o medios alternativos, para demostrar las limitaciones de los autómatas de Estado Finito y Pila.

Contents: Autómatas formales: a) Estado Finito b) Pila c) Linealmente Acotado d ) Máquina de Turing; Lenguajes formales, gramáticas y Jerarquía de Chomsky: a) Regulares (Tipo-3): 1)…; Formas Normales: Chomsky y Greibach; Demostraciones del Lema de Bombeo: a) Demostración de la limitación de Estado…; Relaciones entre autómatas formales, lenguajes y gramáticas

Capabilities: Construye GLCs para descripciones de lenguajes formales. Aplica lemas de bombeo, o medios alternativos, para demostrar las limitaciones de los autómatas de Estado Finito y Pila.

Contents: Autómatas formales: a) Estado Finito b) Pila c) Linealmente Acotado d ) Máquina de Turing; Lenguajes formales, gramáticas y Jerarquía de Chomsky: a) Regulares (Tipo-3): 1)…; Decidabilidad, (in)computabilidad y parada; La tesis de Church-Turing; Reducibilidad y reducciones; Modelos equivalentes de computación algorítmica: a) Máquinas de Turing y Variaciones (por…

Capabilities: Aplica aritmetización y diagonalización para demostrar que el Problema de la Parada para Máquinas de Turing es Indecidible. Explica la Tesis de Church-Turing y su importancia para la computación algorítmica.

Contents: Marco de Análisis de Complejidad: a) Rendimiento de un algoritmo en el mejor caso, caso…; Análisis de complejidad asintótica (cotas promedio y peor caso): a) Notaciones formales…; Notaciones Little-o, Little-Omega y Little Theta; Análisis recursivo formal; Tractabilidad e intractabilidad: a) Clases de Complejidad P, NP y NP-Completo b)…; Modelos de complejidad basados en Máquinas de Turing: a) Complejidad de tiempo: 1) Clases…

Capabilities: Evalúa informalmente la clase de complejidad fundamental de algoritmos simples. Demuestra que un problema es NP-Completo reduciendo un problema NP-C clásico conocido a él (por ejemplo, 3SAT y Clique).

Contents: Propósito y ventajas de los sistemas de bases de datos; Componentes de los sistemas de bases de datos; Diseño de funciones fundamentales de DBMS (por ejemplo, mecanismos de consulta, gestión…; Arquitectura de base de datos, independencia de datos y abstracción de datos; Gestión de transacciones; Normalización

Capabilities: Aplica características E-R extendidas para modelado complejo. Diseña diagramas E-R para escenarios del mundo real.

Contents: Integridad de entidad y referencial: Clave candidata, superclaves; Diseño de base de datos relacional; Operaciones de álgebra relacional: selección, proyección, join, unión, etc; Restricciones de integridad: dominio, clave, entidad, referencial; Cálculo relacional: cálculo de tuplas y de dominio; Mapeo de diagramas E-R a esquemas relacionales

Capabilities: Diseña y crea índices apropiados para rendimiento. Implementa restricciones de integridad a nivel de esquema.

Contents: Consultas SQL complejas: subconsultas anidadas, subconsultas correlacionadas; Funciones de agregación y operaciones GROUP BY; Operaciones de conjunto: UNION, INTER- SECT, EXCEPT; Operaciones JOIN: inner, outer, natural, cross joins; Manipulación de datos: INSERT, UPDATE, DELETE; Control de transacciones: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

Capabilities: Evalúa descomposiciones para sin pérdida de join y preservación de dependencias. Implementa operaciones de modificación de datos con control de transacciones.

Contents: Gestión de Transacciones: a) Niveles de Aislamiento b) ACID c) Serializabilidad d )…; Control de Concurrencia: a) Bloqueo en 2 Fases b) Estrategias de manejo de bloqueos…; Propiedades ACID: Atomicidad, Consistencia, Aislamiento, Durabilidad; Serializabilidad y serializabilidad por conflicto; Control de concurrencia basado en bloqueos: bloqueo en dos fases; Detección y prevención de interbloqueos

Capabilities: Analiza programaciones de transacciones para serializabilidad. Implementa medidas básicas de seguridad de bases de datos.

Contents: Visión general de las plataformas de desarrollo (es decir, web, móvil, juegos, robótica…; Programación mediante Interfaces de Programación de Aplicaciones (API) específicas de la…; Programación bajo restricciones y requisitos de la plataforma (por ejemplo, herramientas…; Visión general de los Lenguajes de plataforma (por ejemplo, Python, Swift, Lua, Kotlin); Técnicas para aprender y dominar un lenguaje de programación específico de la plataforma; Lenguajes de programación web (por ejemplo, HTML5, JavaScript, Typescript, CSS)

Capabilities: Evalúa una aplicación web existente contra los estándares web actuales. Compara y contrasta la programación web con la programación de propósito general.

Contents: Desarrollo con a) Lenguajes de programación móvil b) Entornos de programación móvil; Restricciones de la plataforma móvil a) Diseño de interfaz de usuario Comprender al…; Acceso a) Acceso a datos a través de APIs Construcción de Consultas b) Diseño de puntos…; Desarrollo a) Desarrollo nativo (native) versus multiplataforma (cross-platform) b)…; Restricciones de la plataforma móvil a) Diseño de interfaz de usuario responsivo…; Especificación y pruebas Prácticas de Desarrollo de Software, Pruebas de Rendimiento y…

Capabilities: Evalúa los pros y los contras del desarrollo de aplicaciones móviles nativas y multiplataforma. Construye una aplicación móvil impulsada por sensores capaz de registrar datos en un servidor remoto.

Contents: Capacidades (affordances) de la computación móvil a) Aplicaciones conscientes de la…; Computación asíncrona Algoritmos a) Diferencia con la programación síncrona tradicional…; Pautas éticas al usar modelos de IA para ayudar en el periodismo y la creación de…; Rendición de cuentas (accountability) por las salidas generadas por IA; Comportamiento entre programadores de prompts (prompt programmers) y desarrolladores de IA; Confianza con el público al usar modelos de IA

Capabilities: Construye una aplicación móvil impulsada por sensores capaz de registrar datos en un servidor remoto. Desarrolla una aplicación móvil consciente de la ubicación con integración de API de datos.

Contents: Plataformas de Cuadernos Computacionales (por ejemplo, Cuadernos Jupyter; Google Colab…; Plataformas de Análisis de Datos y SQL en la Nube (por ejemplo, BigQuery) Construcción de…; Presentaciones Interactivas Respaldadas por Datos; Herramientas de Diseño con Bucles de Retroalimentación de Baja Latencia (Low-Latency…

Capabilities: Crea una pista de acompañamiento para una interpretación musical, como la codificación en vivo (live coding). Analiza grandes conjuntos de datos de forma interactiva.

Contents: Repaso de Pasado Simple: Afirmativo y Negativo en contextos científicos; Expresiones de tiempo con ’ago’: Cuándo se inventaron o lanzaron tecnologías; Conjunciones: and, so, but, because — estructuración de explicaciones técnicas; Vocabulario: Hitos científicos, inventos y descubrimientos tecnológicos; Sustantivos contables e incontables en computación: files, data, code, memory; Uso de some, any, a lot of para cuantificar recursos técnicos

Capabilities: Narra avances científicos y explica relaciones entre datos y variables con conectores.

Contents: Planes futuros: Verb + to + infinitive en la planificación de proyectos; Uso de ’Will’ vs ’Going to’ para predicciones y lanzamientos programados; Verbos auxiliares para pronosticar: tendencias de IA, computación en la nube, computación…; Vocabulario: Tecnologías emergentes y trayectorias profesionales en computación; Adjetivos comparativos y superlativos aplicados a hardware y software; Comparación de lenguajes de programación, sistemas operativos y algoritmos

Capabilities: Compara tecnologías y formula predicciones sobre su evolución, de forma oral y escrita.

Contents: Presente Continuo para describir procesos técnicos activos y en curso; Uso actual: ”The server is processing requests.”; Uso futuro con Presente Continuo: despliegues y experimentos programados; Redacción: Actualizaciones de estado e informes de avance en proyectos técnicos; Introducción al Presente Perfecto para describir logros con relevancia actual; Palabras clave: ever, never, yet, just — aplicadas a versiones de software e investigación

Capabilities: Redacta informes breves de avance de un proyecto técnico en inglés.

Contents: Adjetivos terminados en -ed e -ing para describir experiencias y procesos técnicos; Verbos modales de obligación: must, have to — aplicados a requisitos de ingeniería; Vocabulario: Desafíos de ingeniería, restricciones, trade-offs y estándares; Redacción: Planteamiento corto de un problema técnico; Terminología técnica: Dispositivos de entrada/salida, almacenamiento y periféricos; Lectura y seguimiento de instrucciones de instalación y configuración de software

Capabilities: Plantea por escrito un problema técnico, sus requisitos y restricciones en inglés.

Contents: Representación en punto flotante IEEE 754: épsilon de máquina, desbordamiento…; Errores de redondeo, cancelación catastrófica y pérdida de significado; Análisis de error directo e inverso; número de condición de un problema; Estabilidad numérica: algoritmos estables vs. inestables; análisis de error inverso de…; Propagación de errores en operaciones aritméticas y evaluación de funciones; Método de bisección: acotamiento del intervalo, criterio de parada y cota del error

Capabilities: Aplica la FFT para calcular eficientemente aproximaciones trigonométricas de una función muestreada. Analiza un algoritmo para determinar su estabilidad numérica usando cotas de error directo e inverso.

Contents: Reglas de Newton-Cotes: trapezoidal, Simpson y reglas compuestas; análisis de error; Cuadratura adaptativa y control automático del error; Cuadratura gaussiana: nodos y pesos óptimos, conexión con polinomios ortogonales; Tratamiento numérico de integrales impropias y singulares; Integración de Monte Carlo y métodos cuasi-Monte Carlo para integrales de alta dimensión; Métodos de Runge-Kutta: Euler, RK4 y métodos embebidos para control de errores

Capabilities: Analiza la estabilidad y convergencia de un esquema de diferencias finitas para una EDP parabólica. Aplica integración de Monte Carlo para estimar integrales de alta dimensión y cuantificar el error estadístico.

Contents: Eliminación gaussiana con pivoteo parcial, factorización LU y análisis de complejidad; Factorización QR vía Householder y Gram-Schmidt; problemas de mínimos cuadrados; Algoritmos de valores propios: iteración de la potencia, algoritmo QR y el método de…; Descomposición en valores singulares: cálculo, truncamiento y aplicaciones (ACP…; Métodos iterativos para sistemas dispersos grandes: GC, GMRES y precondicionamiento; Formulación débil (variacional) de problemas de valor en la frontera y espacios de Sobolev

Capabilities: Analiza la estabilidad numérica y el costo computacional de los algoritmos de valores propios. Estima el error en H 1 de una solución por elementos finitos usando el lema de Céa y la teoría de interpolación.

Contents: Descenso de gradiente y métodos de búsqueda lineal: condiciones de Armijo-Wolfe y tasas…; Método de Newton y métodos cuasi-Newton (BFGS, L-BFGS); Optimización con restricciones: condiciones KKT, métodos de penalización y programación…; Algoritmos de optimización convexa: métodos de punto interior y ADMM; Descenso de gradiente estocástico (SGD), reducción de varianza y el optimizador Adam; Arquitecturas paralelas: memoria compartida (OpenMP), memoria distribuida (MPI) y GPU…

Capabilities: Analiza el espectro de un grafo para acotar su número cromático y sus propiedades de conectividad. Aplica el filtro de Kalman para estimar estados ocultos en un modelo lineal gaussiano de espacio de estados.

Contents: Tipo de Dato Abstracto (ADT) y operaciones sobre un ADT: a) Operaciones de diccionario…; Arreglos: a) Numéricos vs no numéricos, cadenas de caracteres b) Unidimensionales…; Registros/Estructuras/Tuplas y Objetos; Listas enlazadas (por razones históricas): a) Simples vs Dobles y Lineales vs Circulares; Pilas; Colas y deques: a) Cola de prioridad basada en montículo

Capabilities: Explica cómo se maneja la evitación de colisiones y la resolución de colisiones en tablas hash.

Contents: Paradigmas: a) Fuerza Bruta (por ejemplo, búsqueda lineal, ordenamiento por selección…; Manejo del crecimiento exponencial (por ejemplo, heurística A*, ramificación y poda…; Iteración vs recursión (por ejemplo, factorial, búsqueda en árbol); Paradigmas: a) Algoritmos de aproximación b) Mejora iterativa (por ejemplo…; Computación cuántica

Capabilities: Evalúa si un enfoque voraz conduce a una solución óptima. Explica varios enfoques para abordar problemas computacionales cuyas soluciones algorítmicas son exponenciales.

Contents: Marco de Análisis de Complejidad: a) Rendimiento de un algoritmo en el mejor caso, caso…; Mediciones empíricas de rendimiento; Compromisos tiempo-espacio en algoritmos; Análisis de complejidad asintótica (cotas promedio y peor caso): a) Notaciones formales…

Capabilities: Aplica la notación Big-O para dar cotas superiores en la complejidad tiempo/espacio de algoritmos. Explica cómo el balance del árbol afecta la eficiencia de las operaciones de árbol de búsqueda binaria.

Contents: Notaciones Little-o, Little-Omega y Little Theta; Análisis recursivo formal; Análisis amortizado; Tractabilidad e intractabilidad: a) Clases de Complejidad P, NP y NP-Completo b)…

Capabilities: Aplica relaciones de recurrencia elementales usando una forma del Teorema Maestro. Usa relaciones de recurrencia para evaluar la complejidad de tiempo de algoritmos definidos recursivamente.

Contents: Visión general de los problemas de IA, Ejemplos de aplicaciones recientes exitosas de IA; Definiciones de agentes con ejemplos (por ejemplo, reactivos, deliberativos); ¿Qué es el comportamiento inteligente?: a) La prueba de Turing y sus defectos b) Entrada…; Visión general de las Aplicaciones de IA, crecimiento e impacto (económico, social, ético); Problemas filosóficos; Historia de la IA

Capabilities: Evalúa si una heurística para un problema dado es admisible/puede garantizar una solución óptima. Compara y contrasta varias búsquedas heurísticas con respecto a la aplicabilidad a un problema dado.

Contents: Juegos adversariales de dos jugadores: a) Búsqueda minimax b) Poda alfa-beta: 1) Corte…; Búsqueda local; Búsqueda tabú; Juegos adversariales de dos jugadores: a) El efecto horizonte b) Libros de…; Implementación de búsqueda minimax, búsqueda en haz; Búsqueda expectimax (resolución MDP) y nodos de azar

Capabilities: Diseña e implementa un programa de recocido simulado para evitar mínimos locales en un problema. Implementa un algoritmo de aprendizaje estadístico y el proceso de optimización correspondiente para entrenar el clasificador y obtener una predicción en nuevos datos.

Contents: Redes neuronales básicas: a) Fundamentos de comprensión de cómo funcionan las redes…; ética para el Aprendizaje Automático: a) Enfocarse en datos reales, escenarios reales y…; Formulación del aprendizaje automático simple como un problema de optimización, como…; Conjuntos de modelos: a) Combinación de mayoría ponderada simple; Evaluación de rendimiento: a) Otras métricas para clasificación (por ejemplo, error…; Aprendizaje profundo: a) Redes feed-forward profundas (solo intuición, sin matemáticas)…

Capabilities: Evalúa el rendimiento de un sistema de aprendizaje simple en un conjunto de datos del mundo real. Aplica la regla de Bayes para determinar la probabilidad de una hipótesis dada la evidencia.

Contents: Independencia; Independencia condicional; Cadenas de Markov y modelos de Markov; Utilidad y toma de decisiones; Al menos una aplicación de IA a un problema y campo específico, como medicina, salud…; Modelos generativos profundos desplegados: a) Visión general de alto nivel de modelos…

Capabilities: Analiza el impacto social de una o más aplicaciones específicas de IA del mundo real, identificando problemas respecto a ética, equidad, sesgo, confianza y explicabilidad. Describe algunos de los modos de falla de los modelos generativos profundos actuales para lenguaje o imágenes, y cómo esto podría afectar su uso en una aplicación.

Contents: Gestión de configuración de software y control de versiones: Prácticas de Desarrollo de…; Gestión de lanzamientos (release management); Herramientas de prueba, incluyendo herramientas de análisis estático y dinámico.…; Automatización de procesos de software: a) Sistemas de construcción (build systems): el…; Flujo de revisión colaborativa como puerta de calidad a) Revisión obligatoria de pull…; Escaneo de vulnerabilidades de dependencias y de la cadena de suministro integrado en los…

Capabilities: Identifica los requisitos funcionales y no funcionales en un conjunto de requisitos. Recopila un conjunto de requisitos para un sistema de software simple.

Contents: Comunicación efectiva, incluida la oral y escrita, así como formal (correo electrónico…; Causas comunes de conflicto en el equipo y enfoques para la resolución de conflictos; Programación cooperativa: a) Programación por parejas (pair programming) o Enjambre…; Roles y responsabilidades en un equipo de software: Códigos de Ética y Responsabilidad…; Procesos del equipo: responsabilidades para las tareas, estimación de esfuerzo…

Capabilities: Propone y delega los roles y responsabilidades necesarios en un equipo de desarrollo de software. Facilita una estrategia de resolución de conflictos y resolución de problemas en un entorno de equipo.

Contents: Principios de diseño de sistemas. Confiabilidad del Sistema a) Niveles de abstracción…; Arquitectura de software. Confiabilidad del Sistema a) Paradigmas de diseño 1)…; Programación a gran escala vs programación a pequeña escala (programming in the large vs…; Malos olores del código (code smells) y otras indicaciones de la calidad del código…; Conceptos de verificación y validación a) Verificación: ¿Estamos construyendo la cosa…; Por qué importan las pruebas: ¿El componente sigue siendo funcional a medida que el…

Capabilities: Selecciona y usa un paradigma de diseño apropiado para diseñar un sistema de software simple y explicar cómo se han aplicado los principios de diseño de sistemas en este diseño. Identifica las dependencias entre un conjunto de componentes de software en un diseño arquitectónico.

Contents: Herramientas y automatización de verificación y validación a) Análisis estático b)…; Planificación y generación de pruebas a) Estimación de fallos y terminación de pruebas…; Pruebas de sistemas asíncronos, paralelos y concurrentes; Verificación y validación de artefactos que no son código (documentación, materiales de…; Desarrollo guiado por comportamiento (BDD) a) Expresar criterios de aceptación como…; Pruebas de mutación y análisis estático de calidad de código a) Pruebas de mutación para…

Capabilities: Analiza el puntaje de mutación de una suite de pruebas y refactoriza las pruebas para eliminar los mutantes sobrevivientes. Crea un plan de pruebas para un segmento de código de tamaño mediano que contenga código asíncrono, concurrente y/o paralelo, incluyendo una matriz de pruebas y generación de datos y entradas de prueba.

Contents: Los sistemas operativos median entre el hardware de propósito general y el software…; Funciones universales del sistema operativo (por ejemplo, proceso, interfaces de usuario…; Funciones extendidas y/o especializadas del sistema operativo (por ejemplo, sistemas…; Problemas de diseño (por ejemplo, eficiencia, robustez, flexibilidad, portabilidad…; Influencias de seguridad, redes, multimedia, computación paralela y distribuida; Preocupación general de seguridad/protección: Omitir considerar la seguridad en cada capa…

Capabilities: Evalúa los problemas de diseño en diferentes escenarios de uso (por ejemplo, sistema operativo en tiempo real, móvil, servidor). Crea y ejecuta scripts automatizados para gestionar varias tareas del sistema.

Contents: Planificación con expropiación y sin expropiación; Planificadores y políticas (por ejemplo, primero en llegar primero en ser servido…; Conceptos de planificación de multiprocesador simétrico (SMP) y coherencia de caché Ver…; Temporizadores (por ejemplo, construir muchos temporizadores a partir de temporizadores…; Justicia e inanición; Subtemas de sistemas operativos como planificación consciente de energía y planificación…

Capabilities: Evalúa un problema o solución para determinar la idoneidad para multiprocesamiento asimétrico y/o simétrico. Compara y contrasta los algoritmos comunes utilizados para planificación con y sin expropiación de tareas en sistemas operativos, como prioridad, comparación de rendimiento y esquemas de participación justa.

Contents: Revisión de memoria física, traducción de direcciones y hardware de gestión de memoria.…; Impacto de la jerarquía de memoria incluyendo concepto de caché, búsqueda en caché y…; Direccionamiento lógico y físico, virtualización de espacio de direcciones. Ver también…; Conceptos de paginación, reemplazo de páginas, trashing y asignación de páginas y marcos; Técnicas de asignación/desasignación/almacenamiento (algoritmos y estructura de datos)…; Almacenamiento en caché de memoria y coherencia de caché y el efecto de vaciar la caché…

Capabilities: Evalúa diferentes enfoques para organización de archivos, reconociendo las fortalezas y debilidades de cada uno. Aplica constructores de software apropiadamente dado el conocimiento de la implementación del sistema de archivos.

Contents: Descripción general de mecanismos de seguridad del sistema operativo. Ver también…; Ataques y antagonismo (planificación, etc.). Ver también: Seguridad en IA y Hardware…; Revisión de vulnerabilidades principales en sistemas operativos reales. Ver también…; Estrategias de mitigación del sistema operativo como copias de seguridad. Ver también…; Separación política/mecanismo. Ver también: Gestión de Riesgos y Datos, Gobierno, Gestión…; Métodos y dispositivos de seguridad. Ver también: Seguridad en IA y Hardware, Control de…

Capabilities: Resume las características y limitaciones de un sistema operativo que impactan la protección y seguridad. Lista y describe los vectores de ataque que aprovechan vulnerabilidades del SO.

Contents: Búsqueda Completa: Retroceso Recursivo y Máscaras de bits; Estrategias Voraces: Propiedad de elección y subestructura óptima; Divide y Vencerás: Búsqueda Binaria sobre la respuesta y Búsqueda Ternaria; Programación Dinámica: Reducción de estado, DP de dígitos y DP en árboles

Capabilities: Aplica técnicas de poda de búsqueda para resolver problemas NP-difíciles con restricciones pequeñas. Identifica el paradigma más eficiente para un enunciado de problema dado.

Contents: Árboles de Fenwick (Árboles Binarios Indexados); Árboles de Segmentos: Propagación Diferida y Árboles de Segmentos Persistentes; Descomposición de Raíz Cuadrada y Algoritmo de Mo; Tablas Dispersas para RMQ

Capabilities: Implementa estructuras de consulta de rango para actualizaciones de datos en tiempo real. Analiza las compensaciones entre diferentes estructuras de datos de consulta de rango.

Contents: Flujo en Redes: Flujo Máximo Corte Mínimo (Dinic y Edmonds-Karp); Componentes Fuertemente Conexas (Tarjan y Kosaraju); Emparejamiento Bipartito y Descomposición Pesado-Ligero; Descomposición por Centroide en árboles

Capabilities: Explica factores más allá de la eficiencia computacional que influyen en la elección de algoritmos, como el tiempo de programación, la mantenibilidad y el uso de patrones específicos de la aplicación en los datos de entrada.

Contents: Teoría de Números: Criba de Eratóstenes, Euclides Extendido e Inverso Modular; Combinatoria: Inclusión-Exclusión y Lema de Burnside; Geometría Computacional: Producto Cruz, Envolvente Convexa (Cadena Monótona) e…; Transformada Rápida de Fourier (FFT) para multiplicación de polinomios

Capabilities: Implementa primitivas geométricas para análisis de relaciones espaciales. Resuelve problemas combinatorios usando aritmética modular.

Contents: Naturaleza de la luz; Reflexión y refracción; Lentes y espejos; Interferencia y difracción; Modelos de iluminación (ej. Phong, Blinn-Phong); Impulso y momento lineal

Capabilities: Implementa simulaciones de colisiones en un entorno computacional. Modela la deformación de mallas elásticas producto de un impacto.

Contents: Rotación de cuerpos rígidos; Momento de inercia; Torque y energía cinética rotacional

Capabilities: Aplica las ecuaciones de la dinámica rotacional. Calcula el momento de inercia.

Contents: Principios básicos de la dinámica de fluidos; Viscosidad; Flujo laminar y turbulento; Leyes de la termodinámica; Transferencia de calor

Capabilities: Resuelve problemas sencillos de dinámica de fluidos. Explica los conceptos de viscosidad y flujo laminar/turbulento.

Contents: Métodos numéricos para simulación física; Integración de Verlet; Detección de colisiones; Sistemas de partículas; Restricciones y solvers

Capabilities: Implementa algoritmos de detección de colisiones. Utiliza la integración de Verlet para simular el movimiento.

Contents: Aprendizaje supervisado vs no supervisado; Overfitting y regularización; Validación cruzada y curvas de aprendizaje

Capabilities: Implementa k-fold cross-validation. Explica el bias-variance tradeoff.

Contents: Regresión lineal y logística; Máquinas de vectores de soporte (SVM); Análisis discriminante lineal

Capabilities: Interpreta coeficientes de regresión. Programa modelos lineales con scikit-learn.

Contents: Árboles de decisión y random forests; Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM); Stacking y votación

Capabilities: Optimiza hiperparámetros con GridSearch. Visualiza árboles de decisión.

Contents: Perceptrones multicapa (MLP); Backpropagation y optimizadores; Introducción a Keras/TensorFlow

Capabilities: Construye redes neuronales simples. Monitoriza entrenamiento con TensorBoard.

Contents: Importancia de las redes en la informática contemporánea, y desafíos asociados. Ver…; Organización de Internet (por ejemplo, usuarios, Proveedores de Servicios de Internet…; Técnicas de conmutación (por ejemplo, circuito y paquete); Capas y sus roles (aplicación, transporte, red, enlace de datos y física); Principios de estratificación (por ejemplo, encapsulación y modelo de reloj de arena).…; Elementos de red (por ejemplo, routers, switches, hubs, puntos de acceso y hosts)

Capabilities: Demuestra comprensión de las compensaciones (trade-offs) de soluciones de codificación y entramado. Identifica los diferentes tipos de complejidad en una red (bordes, núcleo, etc.).

Contents: Esquemas de denominación y direccionamiento (por ejemplo, DNS e Identificadores Uniformes…; Paradigmas de aplicaciones distribuidas (por ejemplo, cliente/servidor, peer-to-peer…; Diversidad de demandas de aplicaciones en red (por ejemplo, latencia, ancho de banda y…; Cobertura de protocolos de capa de aplicación (por ejemplo, HTTP); Interacciones con APIs de TCP, UDP y Socket. Ver también: Programas: Distribución…; Entrega no fiable (por ejemplo, UDP)

Capabilities: Diseña e implementa un protocolo fiable simple. Analiza las necesidades de demandas específicas de aplicaciones en red.

Contents: Paradigmas y jerarquía de enrutamiento (por ejemplo, intra/inter dominio, centralizado y…; Métodos de reenvío (por ejemplo, tablas de reenvío y algoritmos de coincidencia); IP y problemas de escalabilidad (por ejemplo, NAT, CIDR, BGP, diferentes versiones de IP); Introducción general sobre seguridad (Amenazas, vulnerabilidades y contramedidas). Ver…; Amenazas específicas de red y tipos de ataque (por ejemplo, denegación de servicio…; Contramedidas: a) Criptografía (por ejemplo, SSL, TLS, simétrica/asimétrica) b)…

Capabilities: Analiza varios aspectos de seguridad de red a partir de un estudio de caso. Describe algunos de los modelos de amenaza de seguridad de red.

Contents: Principios de comunicación celular (por ejemplo, 4G, 5G); Principios de LANs inalámbricas (principalmente 802.11); Comunicación dispositivo a dispositivo (por ejemplo, comunicación IoT); Redes inalámbricas multiescalón (por ejemplo, redes ad hoc, oportunistas, tolerantes a…; Middleboxes (por ejemplo, avances en el uso de IA, redes basadas en intención, filtrado…; Virtualización de Red (por ejemplo, SDN, Redes de Centros de Datos)

Capabilities: Describe usos prácticos de comunicación dispositivo a dispositivo, así como multiescalón.

Contents: Estructuras de página; Estructuras de índice: a) árboles B+ b) Índices hash: estáticos y dinámicos c) Creación…; Estructuras de archivos: a) Archivos de montón (heap) b) Archivos hash; Algoritmos para operadores de consulta: a) Ordenamiento externo b) Selección c)…; Transformaciones de consultas; Optimización de consultas: a) Rutas de acceso b) Construcción de plan de consulta c)…

Capabilities: Deriva el tiempo de ejecución (en solicitudes de E/S) para cada uno de los algoritmos anteriores. Especifica los pasos para los diversos algoritmos de operadores de consulta: ordenamiento externo, proyección con eliminación de duplicados, unión por mezclaordenada, unión hash, unión por bucle anidado por bloques.

Contents: Gestión de Búfer de DB; Gestión de Transacciones: a) Niveles de Aislamiento b) ACID c) Serializabilidad d )…; Control de Concurrencia: a) Bloqueo en 2 Fases b) Estrategias de manejo de bloqueos…; Gestor de Recuperación: a) Relación con el Gestor de Búfer; Control de Concurrencia: a) Control de concurrencia optimista b) Control de concurrencia…; Gestor de Recuperación: a) Registro por escritura anticipada b) Sistema de recuperación…

Capabilities: Esboza el principio de serializabilidad. Describe las cuatro propiedades para un gestor de transacciones correcto.

Contents: DBMS Distribuido: a) Almacenamiento de datos distribuido b) Procesamiento de consultas…; DBMS Paralelo: a) Arquitecturas de DBMS paralelo: memoria compartida, disco compartido…; ¿Por qué NoSQL? (por ejemplo, Desajuste de impedancia entre Aplicación y RDBMS); Modelo de datos Clave-Valor y Documento; Sistemas de almacenamiento (por ejemplo, sistemas Clave-Valor, Lagos de Datos (Data…; Modelos de Distribución (Fragmentación y Replicación)

Capabilities: Analiza las ventajas y desventajas entre arquitecturas de DBMS paralelo: memoria compartida, disco compartido y nada compartido. Desarrolla un caso de uso para el uso de NoSQL sobre RDBMS.

Contents: Datos no estructurados vectorizados (texto, video, audio, etc.) y almacenamiento…; Bases de datos semiestructuradas (por ejemplo, JSON): a) Almacenamiento: 1) Codificación…

Capabilities: Analiza las ventajas y desventajas del procesamiento de consultas en bases de datos semiestructuradas para casos de uso OLTP y OLAP. Aplica técnicas de indexación (por ejemplo, árbol B, índice invertido, filtro Bloom) a datos semiestructurados almacenados en formato JSON.

Contents: Técnicas de implementación estáticas y dinámicas; Abstracción y encapsulación de datos; Tipos Abstractos de Datos (TAD); Polimorfismo en tiempo de compilación vs. en tiempo de ejecución; Estructuras de datos genéricas y Plantillas de C++; Componentes reutilizables y patrones de diseño para estructuras de datos

Capabilities: Evalúa el impacto de las técnicas estáticas y dinámicas en el diseño de estructuras de datos. Analiza las compensaciones de rendimiento entre diferentes estrategias de implementación.

Contents: Estructuras de datos espaciales: Quadtree y Octree; Métodos de Acceso a Puntos: Kd- Tree; Métodos de Acceso a Regiones: R-Tree (Guttman), R+ tree, R* tree; Variaciones de R-trees y su relación con la paginación y el tamaño de bloque; Estructuras avanzadas: X-tree y SS-tree

Capabilities: Evalúa las limitaciones de las estructuras espaciales basadas en árboles en dominios específicos. Implementa estructuras de datos espaciales para indexación de datos de alto volumen.

Contents: Espacios Métricos: definiciones y propiedades; Búsqueda por similitud vs. Búsqueda exacta; Árbol de Punto de Vista (VP-Tree); Slim-Tree y M-Tree; Indexación basada en pivotes

Capabilities: Compara métodos de acceso métrico contra métodos multidimensionales para datos no vectoriales. Modela problemas de búsqueda por similitud usando propiedades de espacios métricos.

Contents: Seminario sobre artículos de investigación recientes (SIGMOD, VLDB, ICDE); Indexación para Big Data y datos en flujo; Estructuras de datos compactas y representaciones sucintas; Tendencias futuras en búsqueda por similitud

Capabilities: Presenta y dirige discusiones técnicas en inglés sobre métodos de vanguardia. Investiga nuevos métodos para indexar grandes volúmenes de datos complejos.

Contents: Representaciones de programa relevantes, como bloques básicos (basic blocks), grafos de…; Indecidibilidad y consecuencias para el análisis de programas; Análisis insensible al flujo (flow-insensitive), como verificación de tipos y análisis de…; Análisis sensible al flujo (flow-sensitive), como análisis de flujo de datos (dataflow)…; Análisis sensible a la ruta (path-sensitive), como verificación de modelos de software…; Herramientas y frameworks para implementar analizadores

Capabilities: Usa los resultados de un análisis de programa para optimización de programas y/o corrección parcial del programa. Argumenta por qué un análisis es correcto (sound y terminante).

Contents: Modelos de ejecución para JIT (Just-In-Time), compilador, intérprete; Uso de código intermedio, por ejemplo, bytecode; Limitaciones y beneficios de JIT, compilador e intérprete; Compiladores/transpiladores cruzados (cross compilers/transpilers); Representación BNF y BNF extendida de gramática libre de contexto; árbol de análisis (parse tree) usando una oración simple como expresión aritmética o…

Capabilities: Usa BNF y BNF extendida para especificar la sintaxis de construcciones simples como if-then-else, declaración de tipo y construcciones iterativas para lenguajes conocidos como C++ o Python. Discute los beneficios y limitaciones de la recolección de basura, incluyendo la noción de alcanzabilidad.

Contents: Modelos de proceso usando pilas y montones para asignar y desasignar registros de…; Esquemas de búsqueda de código usando tablas hash para métodos en implementaciones de…; Distribución de datos para objetos y registros de activación; Asignación de objetos en el montón (heap); Implementar entidades virtuales y métodos virtuales; tablas de métodos virtuales (virtual…; Comportamiento en tiempo de ejecución de programas orientados a objetos

Capabilities: Compara y contrasta asignación estática vs asignación basada en pila vs asignación basada en montón de elementos de datos. Discute beneficios y limitaciones de la gestión automática de memoria.

Contents: Enfoques y técnicas de gestión dinámica de memoria: malloc/free, recolección de basura…; Compilación justo a tiempo (just-in-time) y recompilación dinámica; Interfaz con el sistema operativo (por ejemplo, para inicialización del programa); Interoperabilidad entre lenguajes de programación incluyendo mecanismos de paso de…; Otras características comunes de las máquinas virtuales, como carga de clases (class…; Sandboxing

Capabilities: Identifica los servicios proporcionados por los sistemas en tiempo de ejecución de lenguajes modernos. Discute ventajas, desventajas y dificultades de la compilación justo a tiempo y la recompilación dinámica.

Contents: Backpropagation moderno; Regularización (Dropout, BatchNorm)

Capabilities: Implementa redes DNN desde cero.

Contents: Optimizadores avanzados

Capabilities: Diagnostica problemas de entrenamiento.

Contents: ResNets y CNN profundas; Transformers y atención

Capabilities: Adapta arquitecturas a dominios específicos.

Contents: Modelos generativos (VAEs, GANs)

Capabilities: Entrena transformers en datasets reales.

Contents: Comunicación efectiva, incluida la oral y escrita, así como formal (correo electrónico…; Causas comunes de conflicto en el equipo y enfoques para la resolución de conflictos; Programación cooperativa: a) Programación por parejas (pair programming) o Enjambre…; Roles y responsabilidades en un equipo de software: Códigos de Ética y Responsabilidad…; Procesos del equipo: responsabilidades para las tareas, estimación de esfuerzo…

Capabilities: Propone y delega los roles y responsabilidades necesarios en un equipo de desarrollo de software. Facilita una estrategia de resolución de conflictos y resolución de problemas en un entorno de equipo.

Contents: Principios de diseño de sistemas. Confiabilidad del Sistema a) Niveles de abstracción…; Arquitectura de software. Confiabilidad del Sistema a) Paradigmas de diseño 1)…; Programación a gran escala vs programación a pequeña escala (programming in the large vs…; Malos olores del código (code smells) y otras indicaciones de la calidad del código…

Capabilities: Selecciona y usa un paradigma de diseño apropiado para diseñar un sistema de software simple y explicar cómo se han aplicado los principios de diseño de sistemas en este diseño. Identifica las dependencias entre un conjunto de componentes de software en un diseño arquitectónico.

Contents: Pruebas prácticas a pequeña escala Prácticas de Desarrollo de Software a) Pruebas…; Documentación Prácticas de Desarrollo de Software a) Documentación de la interfaz…; Estilo de codificación Prácticas de Desarrollo de Software a) Guías de estilo b)…; ”Mejores Prácticas” para la codificación: técnicas, patrones/idiomas, mecanismos para…; Depuración (debugging) Prácticas de Desarrollo de Software; Registro (logging)

Capabilities: Selecciona y usa un estándar de codificación definido en un proyecto de software pequeño. Escribe pruebas unitarias apropiadas para un componente pequeño (varias funciones, un solo tipo, etc.).

Contents: Herramientas y automatización de verificación y validación a) Análisis estático b)…; Planificación y generación de pruebas a) Estimación de fallos y terminación de pruebas…; Pruebas de sistemas asíncronos, paralelos y concurrentes; Verificación y validación de artefactos que no son código (documentación, materiales de…; Desarrollo guiado por comportamiento (BDD) a) Expresar criterios de aceptación como…; Pruebas de mutación y análisis estático de calidad de código a) Pruebas de mutación para…

Capabilities: Analiza el puntaje de mutación de una suite de pruebas y refactoriza las pruebas para eliminar los mutantes sobrevivientes. Crea un plan de pruebas para un segmento de código de tamaño mediano que contenga código asíncrono, concurrente y/o paralelo, incluyendo una matriz de pruebas y generación de datos y entradas de prueba.

Contents: Evitar falacias y tergiversaciones en la argumentación; Teorías éticas y toma de decisiones (marcos filosóficos y sociales, por ejemplo); Reconocimiento del papel que juega la cultura en nuestra comprensión, adopción, diseño y…; Por qué la ética es importante en la informática y cómo la ética es similar y diferente…; Introducción a los marcos éticos (por ejemplo, consecuencialismo como el utilitarismo, no…; Valores de la comunidad y las leyes por las que vivimos

Capabilities: Evalúa cómo y por qué la ética es tan importante en la informática y cómo se relaciona con las normas culturales, valores y leyes. Analiza dilemas éticos relacionados con la creación y uso de tecnología desde múltiples perspectivas utilizando marcos éticos.

Contents: Métricas de equidad (paridad demográfica, igualdad de oportunidades); Herramientas: IBM Fairness 360, Google What-If

Capabilities: Propone estrategias de mitigación. Mide sesgos en modelos con Python.

Contents: Atribución legal en fallos de IA (ej: vehículos autónomos); Normas ISO para IA confiable

Capabilities: Redacta cláusulas de responsabilidad. Analiza conflictos legales.

Contents: Derechos de propiedad intelectual; Fundamentos legales para la protección de la propiedad intelectual; Fundamentos filosóficos de la propiedad intelectual; Formas de propiedad intelectual (por ejemplo, derechos de autor, patentes, secretos…; Propiedad intelectual digital intangible (IDIP); Limitaciones a las protecciones de derechos de autor, incluyendo uso justo (fair use) y…

Capabilities: Analiza el uso de obras con derechos de autor bajo los conceptos de uso justo (fair use) y la doctrina de la primera venta (first sale doctrine). Identifica ejemplos contemporáneos de propiedad intelectual digital intangible.

Contents: Capacidades y limitaciones humanas: percepción, cognición, habilidades motoras; Características del usuario: demografía, experiencia, contexto cultural; Objetivos, tareas y contextos de uso del usuario; Aspectos sociales y organizacionales de la interacción; Modelos y teorías cognitivas relevantes para HCI; Aspectos emocionales y afectivos de la interacción

Capabilities: Analiza cómo las características del usuario influyen en la interacción con sistemas informáticos. Realiza investigación de usuarios usando métodos apropiados como entrevistas u observaciones.

Contents: Principios y pautas de accesibilidad; Discapacidades y tecnologías de asistencia; Diseño inclusivo y principios de diseño universal; Métodos de evaluación para accesibilidad; Diseñar para diversas capacidades y contextos; Estándares de accesibilidad y cumplimiento

Capabilities: Diseña y conduce experimentos controlados para investigación en HCI. Crea diseños que acomoden diversas capacidades y contextos de uso.

Contents: Proceso de diseño: diseño centrado en el usuario, diseño iterativo; Diseño de interacción: conceptos, principios, patrones; Técnicas de prototipado: baja fidelidad, alta fidelidad, interactivo; Arquitectura de información y diseño de navegación; Técnicas avanzadas de interacción: gestos, voz, multimodal; Diseño para dominios específicos: móvil, web, computación ubicua

Capabilities: Diseña sistemas que tomen en cuenta diferencias y contextos culturales. Analiza el impacto social de las tecnologías interactivas en individuos y sociedad.

Contents: Principios de diseño de la interacción humano-IA: expectativas, errores y control del usuario; Transparencia y explicabilidad en interfaces con componentes de IA; Diseño conversacional e interfaces multimodales (voz, texto, imagen); Evaluación empírica de la experiencia: pruebas con usuarios, cuestionario SUS y analítica de uso; Patrones oscuros, privacidad y diseño ético de interfaces; Accesibilidad de interfaces con IA y documentación del diseño

Capabilities: Diseña la interacción de un sistema con componentes de IA aplicando principios de transparencia y control del usuario. Evalúa la experiencia de usuario de un prototipo con métodos empíricos y propone mejoras sustentadas.

Contents: Paralelismo a) Paralelismo declarativo: Determinar qué acciones pueden, o no deben…; Iniciar actividades a) Las opciones que permiten que las acciones se realicen…; Propiedades de Ejecución a) Ejecución no determinista de acciones sin orden. b)…; Distribución a) Definir lugares, como dispositivos que ejecutan acciones, incluyendo…; Una o más de las siguientes asignaciones y mecanismos a través de sistemas en capas: a)…; Computación de Propósito General en GPU (GPGPU) a) Arquitectura de GPU: multiprocesadores…

Capabilities: Diseña un algoritmo paralelo usando el modelo de programación CUDA, incluyendo la jerarquía de hilos, estrategia de asignación de memoria y transferencias de datos entre host y dispositivo. Analiza el impacto de los patrones de acceso a memoria global (acceso coalescente vs. acceso entrelazado) y el uso de memoria compartida en el rendimiento de un kernel GPU.

Contents: Medios a) Variedades: canales (paso de mensajes o E/S), memoria compartida, heterogéneos…; Canales a) Medios de comunicación de parte a parte explícitos (generalmente nombrados).…; Memoria a) Arquitecturas de memoria compartida en las que las partes se comunican…; Almacenes de Datos a) Estructuras de datos mantenidas cooperativamente que implementan…; Una o más de las siguientes propiedades y extensiones: a) Topologías: Unicast, Multicast…; Modelos de memoria, consistencia de datos y tolerancia a fallos: a) Modelos de memoria…

Capabilities: Modifica un sistema concurrente para usar un almacén de datos más escalable, confiable o disponible. Da un ejemplo de un escenario en el que un intento de actualización optimista podría nunca completarse.

Contents: Dependencias a) La iniciación o progreso de una actividad puede depender de otras…; Constructos de control y patrones de diseño: a) Basados en finalización: Barreras…; Atomicidad a) Instrucciones atómicas, ordenamientos de acceso local impuestos. b)…; Una o más de las siguientes propiedades y extensiones: a) Propiedades de progreso…; Requisitos de seguridad (safety) y vivacidad (liveness) en términos de constructos de…; Identificar, probar y reparar violaciones, incluyendo formas comunes de errores como no…

Capabilities: Especifica un conjunto de invariantes que deben mantenerse en cada paso de cómputo de paralelismo masivo. Muestra cómo evitar o reparar un error de carrera en un programa dado.

Contents: Métodos formales de verificación y análisis: a) Extensiones a requisitos formales…; Herramientas de prueba y técnicas de medición: a) Pruebas y depuración; herramientas como…; Expresar e implementar algoritmos en lenguajes y marcos de trabajo dados, para iniciar…; Panorama de dominios de aplicación comunes en multinúcleo, reactivo, datos paralelos…; Uno o más de los siguientes dominios algorítmicos. Ver también: Estrategias Algorítmicas…

Capabilities: Implementa un componente paralelo/distribuido basado en un algoritmo conocido. Identifica y repara un problema de rendimiento debido a sobrecarga en la gestión de recursos.

Contents: Descripción general del pipeline de gráficos por computadora y sistemas interactivos; Conceptos básicos de renderizado: rasterización, trazado de rayos (ray tracing), modelos…; Teoría del color y espacios de color; Sistemas de coordenadas y transformaciones; Técnicas básicas de interacción: dispositivos de entrada, manejo de eventos; Conceptos avanzados de renderizado: iluminación global (global illumination), renderizado…

Capabilities: Diseña aplicaciones interactivas básicas utilizando dispositivos de entrada comunes y manejo de eventos. Analiza el rol del hardware gráfico en acelerar tareas de renderizado.

Contents: Algoritmos de rasterización: conversión por barrido (scan conversion), antialiasing; Trazado de rayos (ray tracing): estructuras de aceleración, muestreo (sampling), sombreado; Mapeo de texturas (texture mapping) y filtrado; Modelos de sombreado: Lambertiano, Phong, BRDF; Técnicas avanzadas: mapeo de sombras (shadow mapping), mapeo ambiental (environment…

Capabilities: Implementa técnicas avanzadas de renderizado como mapeo de sombras o renderizado diferido. Aplica técnicas de mapeo de texturas y filtrado para mejorar el realismo visual.

Contents: Representaciones geométricas: polígonos, curvas, superficies, formas implícitas; Técnicas de modelado: curvas spline, superficies de subdivisión, geometría sólida…; Modelado procedural y generación; Algoritmos geométricos: intersección, distancia, descomposición; Principios de visualización de datos: percepción, cognición y codificación efectiva; Tipos de visualizaciones: científicas, de información, geográficas

Capabilities: Evalúa la efectividad de una visualización usando métodos empíricos. Crea modelos procedurales usando algoritmos o reglas.

Contents: Sombreado avanzado: sombreado basado en física, dispersión subsuperficial (subsurface…; Iluminación global (global illumination): radiosidad, mapeo de fotones (photon mapping)…; Técnicas de renderizado en tiempo real: nivel de detalle (level of detail), culling…; Programación GPU y sombreadores (shaders)

Capabilities: Optimiza el renderizado en tiempo real usando técnicas como nivel de detalle y culling. Desarrolla sombreadores GPU para efectos de renderizado personalizados.

Contents: Desarrollar una mentalidad de seguridad que incorpore conceptos transversales…; Vulnerabilidades, amenazas, superficies de ataque y vectores de ataque Protección y…; Denegación de Servicio (DoS) y Denegación de Servicio Distribuida (DDoS) Protección y…; Principios y prácticas de protección, por ejemplo, privilegio mínimo, diseño abierto…; Consideraciones de optimización entre seguridad, privacidad, rendimiento y otros…; Conceptos de confianza (trust) y confiabilidad (trustworthiness)

Capabilities: Diseña y desarrolla enfoques para proteger un sistema de un conjunto de amenazas identificadas. Evalúa un sistema para posibles ataques que pueda lanzar un adversario.

Contents: Vulnerabilidades y debilidades comunes; Inyección SQL y otros ataques de inyección; Técnicas de cross-site scripting y mitigaciones; Validación de entrada y sanitización de datos Protección y Seguridad, Conceptos y…; Técnicas de seguridad ofensiva como defensa; Técnicas de detección de malware asistidas por IA

Capabilities: Evalúa y previene ataques de inyección SQL en una aplicación de base de datos. Construye un programa que pruebe todos los errores de manejo de entrada.

Contents: Objetivos de la ingeniería de seguridad: construir sistemas que permanezcan confiables a…; Análisis de problemas y análisis situacional para abordar la seguridad del sistema…; Análisis de seguridad, que cubre análisis de requisitos de seguridad; análisis de…; Dominios de ataque de seguridad y superficies de ataque, por ejemplo, comunicaciones y…; Modos, técnicas y tácticas de ataque de seguridad, por ejemplo, abuso de autenticación…; Principios y metodologías básicas para la informática forense

Capabilities: Diseña e implementa software para apoyar la informática forense. Desarrolla enfoques para abordar los desafíos asociados con la informática forense de dispositivos móviles.

Contents: Proteger activos críticos de amenazas; Gobierno de seguridad (security governance): objetivos organizacionales y evaluación…; Gestión de seguridad (security management): lograr y mantener niveles apropiados de…; Política de seguridad (security policy): políticas organizacionales, políticas…; Impactos sociales de las fallas en seguridad y privacidad Equidad Digital y…; Aplicabilidad de leyes y regulaciones sobre seguridad y privacidad Delitos y Ataques…

Capabilities: Evalúa las ramificaciones legales de un sistema que no se ajusta a las leyes y regulaciones aplicables. Construye un sistema que se ajuste a las leyes de seguridad.

Contents: Plataformas, frameworks o meta-frameworks web a) Servicios en la nube b) API, Componentes…; Servicios de computación Sistemas NoSQL a) Alojamiento en la Nube (Cloud Hosting) b)…; Arquitectura a) Monolitos vs Microservicios b) Micro-frontends c) Arquitecturas Dirigidas…

Capabilities: Diseña e implementa una aplicación basada en web utilizando un diseño de arquitectura de microservicios. Describe las restricciones, como alojamiento, servicios y escalabilidad, relacionadas con las plataformas web.

Contents: DBMS Distribuido: a) Almacenamiento de datos distribuido b) Procesamiento de consultas…; DBMS Paralelo: a) Arquitecturas de DBMS paralelo: memoria compartida, disco compartido…

Capabilities: Analiza las ventajas y desventajas entre arquitecturas de DBMS paralelo: memoria compartida, disco compartido y nada compartido. Describe estrategias de replicación de datos y modelos de consistencia débil en sistemas de bases de datos distribuidas.

Contents: ¿Por qué NoSQL? (por ejemplo, Desajuste de impedancia entre Aplicación y RDBMS); Modelo de datos Clave-Valor y Documento; Sistemas de almacenamiento (por ejemplo, sistemas Clave-Valor, Lagos de Datos (Data…; Modelos de Distribución (Fragmentación y Replicación); Bases de Datos de Grafos; Modelos de Consistencia (Actualización y Lectura, consistencia de quórum, teorema CAP)

Capabilities: Desarrolla un caso de uso para el uso de NoSQL sobre RDBMS. Aplica varios enfoques de exploración de datos para comprender conjuntos de datos no familiares.

Contents: Aplicaciones de una mentalidad de seguridad: web, nube y dispositivos móviles Diseño del…; Implicaciones de privacidad de la recopilación generalizada de datos, incluyendo pero no…

Capabilities: Evalúa las implicaciones de privacidad del almacenamiento de datos en entornos de nube multiinquilino. Analiza los riesgos de seguridad asociados con aplicaciones en la nube distribuidas.

Contents: Tipos de investigación en computación: empírica, teórica, constructiva y evaluativa; El método científico aplicado a la investigación en computación; Principales bases de datos académicas: IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar…; Estrategias de búsqueda bibliográfica: operadores booleanos, seguimiento de citas y…; Gestores de referencias: Zotero, Mendeley e integración con BibTeX; Estructura de un artículo científico: resumen, introducción, trabajos relacionados…

Capabilities: Diseña una taxonomía preliminar de enfoques para un área de investigación asignada. Construye una matriz de lectura organizada que sintetice múltiples trabajos sobre un tópico dado.

Contents: Integridad académica: plagio, autoplagio, fabricación y falsificación de datos; Ética en investigación en computación: privacidad, sesgo algorítmico y estudios con…; Acceso abierto, licencias (Creative Commons, GPL) y propiedad intelectual en software; Buenas prácticas de citación y atribución de autoría en trabajos colaborativos; El proceso de revisión por pares: rol del revisor y responsabilidades del autor

Capabilities: Analiza dilemas éticos en investigación computacional aplicando principios de integridad. Distingue las formas de mala conducta académica y aplica prácticas de citación correctas.

Contents: Estructura de LaTeX: preámbulo, secciones, ecuaciones, figuras, tablas y referencias…; Plantillas de conferencias y revistas: IEEE y ACM; Estilo de escritura académica en computación: claridad, precisión y voz activa; Redacción de cada sección del artículo: resumen, introducción, trabajos relacionados…; Integración Continua de documentos: control de versiones de documentos LaTeX con Git; Gestión de bibliografía con BibTeX y JabRef

Capabilities: Evalúa la calidad de redacción de un artículo propio o ajeno según criterios de claridad y estructura. Aplica las convenciones de escritura académica propias de la comunidad de computación.

Contents: Tipos de revisiones: narrativa, sistemática, estudio de mapeo y meta-análisis; Protocolo de revisión sistemática de literatura (SLR): preguntas de investigación…; Pautas PRISMA: diagrama de flujo de selección de estudios primarios; Técnicas de síntesis: narrativa, votación y análisis temático; Diseño de taxonomías y esquemas de clasificación para un survey; Estructura y redacción de un artículo del tipo survey

Capabilities: Redacta un artículo de tipo survey con taxonomía, síntesis crítica y comparación de enfoques. Diseña y ejecuta un protocolo de revisión sistemática de literatura para un tópico de computación.

Contents: Visión general de los problemas de IA, Ejemplos de aplicaciones recientes exitosas de IA; Definiciones de agentes con ejemplos (por ejemplo, reactivos, deliberativos); ¿Qué es el comportamiento inteligente?: a) La prueba de Turing y sus defectos b) Entrada…; Visión general de las Aplicaciones de IA, crecimiento e impacto (económico, social, ético); Problemas filosóficos; Historia de la IA

Capabilities: Diferencia entre razonamiento/comportamiento óptimo y razonamiento/comportamiento similar al humano. Enumera las características de un problema específico.

Contents: Visión por computadora: a) Adquisición, representación, procesamiento y propiedades de…; Audio y reconocimiento de voz; Tacto y propiocepción; Otras modalidades (por ejemplo, olfato); Modularidad en el reconocimiento; Enfoques para el reconocimiento de patrones: a) Algoritmos de clasificación y medidas de…

Capabilities: Evalúa el rendimiento de la extracción de características subyacente, relativo a al menos un enfoque alternativo posible (ya sea implementado o no) en su contribución a la tarea de clasificación (8), anterior. Implementa reconocimiento de objetos 2D basado en representaciones de forma basadas en contorno y/o región.

Contents: Definición y ejemplos de una amplia variedad de tareas de aprendizaje automático: a)…; Ideas fundamentales: a) Teorema de no hay almuerzo gratis: ningún aprendiz puede resolver…; Un aprendizaje supervisado simple basado en estadísticas como regresión lineal o árboles…; El problema del sobreajuste/control de la complejidad de la solución (regularización…; Trabajar con Datos: a) Preprocesamiento de datos: 1) Importancia y peligros de las…; Representaciones: a) Espacios de hipótesis y complejidad b) Expansión de características…

Capabilities: Evalúa el rendimiento de un sistema de aprendizaje simple en un conjunto de datos del mundo real. Implementa un algoritmo de aprendizaje estadístico y el proceso de optimización correspondiente para entrenar el clasificador y obtener una predicción en nuevos datos.

Contents: Aprendizaje profundo: a) Redes feed-forward profundas (solo intuición, sin matemáticas)…; Visión general de los métodos de aprendizaje por refuerzo; Dos o más aplicaciones de algoritmos de aprendizaje automático: a) Por ejemplo, medicina…; ética para el Aprendizaje Automático: a) Continuar enfocándose en datos reales…; Visión por computadora: a) Adquisición, representación, procesamiento y propiedades de…; Audio y reconocimiento de voz

Capabilities: Evalúa el rendimiento de la extracción de características subyacente, relativo a al menos un enfoque alternativo posible (ya sea implementado o no) en su contribución a la tarea de clasificación (8), anterior. Implementa reconocimiento de objetos 2D basado en representaciones de forma basadas en contorno y/o región.

Contents: Introducción a los Algoritmos Evolutivos (EAs) y metáforas biológicas; El ciclo general del Algoritmo Evolutivo: Inicialización, Selección, Variación, Reemplazo; Componentes: Poblaciones, cromosomas, genes, alelos; Paisajes de aptitud (fitness, landscapes), mapeo genotipo-fenotipo y espacios de búsqueda

Capabilities: Identifica los componentes de un algoritmo evolutivo genérico y sus roles. Explica la relación entre la evolución biológica y los procesos de búsqueda artificial.

Contents: Algoritmos Genéticos Canónicos (CGA): representación binaria, esquemas de selección…; Operadores Genéticos: Cruza (un punto, uniforme, aritmética), Mutación (bit-flip…; Teorema de Esquemas e Hipótesis de Bloques de Construcción; Variantes avanzadas de AG: AG con codificación real, Programación Genética (GP) con…

Capabilities: Diseña representaciones y operadores apropiados para problemas específicos de optimización. Aplica Programación Genética a tareas de regresión simbólica o programación automática.

Contents: Estrategias de Evolución (ES): mecanismos de selección (µ, λ) y (µ + λ); Autoadaptación de parámetros de estrategia (tamaños de paso de mutación); Adaptación de Matriz de Covarianza (CMA-ES); Programación Evolutiva (EP) y su enfoque en la evolución de comportamiento

Capabilities: Implementa Estrategias de Evolución con mutación auto-adaptativa para optimización continua. Compara el rendimiento de AG vs ES en problemas de referencia.

Contents: Optimización Multiobjetivo: optimalidad de Pareto, relaciones de dominancia; EAs Multiobjetivo: NSGA-II, SPEA2, MOEA/D; Mecanismos de preservación de diversidad y estrategias de archivo; Algoritmos Meméticos: Hibridización con búsqueda local; Técnicas de manejo de restricciones en búsqueda evolutiva

Capabilities: Diseña un algoritmo memético combinando búsqueda global y local. Resuelve problemas multiobjetivo usando métodos de selección basados en Pareto.

Contents: Revisión de la química orgánica: moléculas y macromoléculas, azúcares, acidos nucleicos…; El dogma de la vida: del ADN a las proteinas, transcripción, traducción, síntesis de…; Estudio del genoma: Mapas y secuencias, técnicas específicas; Secuencias de nucléotidos y secuencias de aminoácidos; Alineamiento de secuencias, el problema de alineamiento por pares, búsqueda exhaustiva…; Comparación de múltiples secuencias: suma de pares, análisis de complejidad por…

Capabilities: Explica que los problemas biológicos son un desafío al mundo computacional. Logra un conocimiento general de los tópicos más importantes en Biología Molecular.

Contents: Filogenia: Introducción y relaciones filogenéticas; Arboles Filogenéticos: definición, tipo de árboles, problema de búsqueda y reconstrucción…; Métodos de Reconstrucción: métodos por parsimonia, métodos por distancia, métodos por…

Capabilities: Explica el problema de reconstrucción de árboles filogenéticos, describe y aplica los principales algoritmos para reconstrucción de árboles filogenéticos.

Contents: Fundamento biológico: caso ideal, dificultades, métodos alternativos para secuenciamiento…; Modelos formales de ensamblaje: Shortest Common Superstring, Reconstruction, Multicontig; Algoritmos para ensamblaje de secuencias: representación de overlaps, caminos para crear…; Heurísticas para ensamblaje: búsqueda de sobreposiciones, ordenación de fragmentos…; Estructuras moleculares: primaria, secundaria, terciaria, cuaternaria; Predicción de estructuras secundarias de ARN: modelo formal, energia de pares…

Capabilities: Describe los algoritmos de solución de problemas de predicción de estructuras secundarias ARN, y de estructuras en proteínas. Explica el principio de modelo formal para ensamblaje.

Contents: Probabilidad: Variables aleatorias, Cadenas de Markov, Algoritmo de Metropoli-Hasting…; Modelos Ocultos de Markov (HMM), estimación de parámetros, algoritmo de Viterbi y método…; Filogenia Probabilística: Modelos probabilísticos de evolución, verosimilitud de…

Capabilities: Revisa conceptos de Modelos Probabilísticos y explica su importancia en Biología Molecular Computacional. Describe la aplicación de modelos probabilísticos en Filogenia y los compara con modelos no probabilísticos.

Contents: Conceptos de verificación y validación a) Verificación: ¿Estamos construyendo la cosa…; Por qué importan las pruebas: ¿El componente sigue siendo funcional a medida que el…; Objetivos de las pruebas a) Usabilidad b) Confiabilidad c) Conformidad con la…; Herramientas y automatización de verificación y validación a) Análisis estático b)…; Planificación y generación de pruebas a) Estimación de fallos y terminación de pruebas…; Pruebas de sistemas asíncronos, paralelos y concurrentes

Capabilities: Analiza el puntaje de mutación de una suite de pruebas y refactoriza las pruebas para eliminar los mutantes sobrevivientes. Crea un plan de pruebas para un segmento de código de tamaño mediano que contenga código asíncrono, concurrente y/o paralelo, incluyendo una matriz de pruebas y generación de datos y entradas de prueba.

Contents: Ley de Hyrum / Ley de las Interfaces Implícitas; Compatibilidad con versiones anteriores a) La compatibilidad no es una propiedad de una…; Control de versiones (versioning) a) Versionado Semántico (SemVer) b) Desarrollo basado…

Capabilities: Evalúa si un cambio propuesto es lo suficientemente seguro dada la metodología de control de versiones en uso para un proyecto dado. Identifica tanto el comportamiento explícito como el implícito de una interfaz e identifica riesgos potenciales de la Ley de Hyrum.

Contents: Gestión de configuración de software y control de versiones: Prácticas de Desarrollo de…; Gestión de lanzamientos (release management); Herramientas de prueba, incluyendo herramientas de análisis estático y dinámico.…; Automatización de procesos de software: a) Sistemas de construcción (build systems): el…; Flujo de revisión colaborativa como puerta de calidad a) Revisión obligatoria de pull…; Escaneo de vulnerabilidades de dependencias y de la cadena de suministro integrado en los…

Capabilities: Identifica elementos de configuración y usa una herramienta de control de código fuente en un proyecto pequeño basado en equipo. Aplica un flujo de revisión de pull requests con reglas de propiedad de código y protección de ramas para imponer puertas de calidad en un proyecto de equipo.

Contents: Principios de diseño de sistemas. Confiabilidad del Sistema a) Niveles de abstracción…; Arquitectura de software. Confiabilidad del Sistema a) Paradigmas de diseño 1)…; Programación a gran escala vs programación a pequeña escala (programming in the large vs…; Malos olores del código (code smells) y otras indicaciones de la calidad del código…

Capabilities: Selecciona y usa un paradigma de diseño apropiado para diseñar un sistema de software simple y explicar cómo se han aplicado los principios de diseño de sistemas en este diseño. Identifica las dependencias entre un conjunto de componentes de software en un diseño arquitectónico.

Contents: Componentes de los Sistemas de Información: Hardware, Software, Datos, Redes; Tipos de SI: TPS, MIS, DSS y ESS; Ventaja competitiva a través de la Tecnología de la Información; Procesos empresariales e integración de Sistemas de Información

Capabilities: Analiza un caso de negocio para identificar usos estratégicos de TI. Explica cómo los SI respaldan los diversos niveles de la jerarquía organizacional.

Contents: Sistemas de gestión de bases de datos y almacenes de datos; Análisis de Big Data en un contexto empresarial; Inteligencia Empresarial (BI) y herramientas de Visualización de Datos; Sistemas de Gestión del Conocimiento

Capabilities: Evalúa la importancia de la calidad de datos y la gobernanza. Diseña una arquitectura de datos básica para un requisito empresarial.

Contents: Sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP); Gestión de la Cadena de Suministro (SCM) y Gestión de Relaciones con el Cliente (CRM); Modelos de comercio electrónico: B2B, B2C y C2C; Comercio móvil y sistemas de pago digital

Capabilities: Evalúa el impacto del comercio electrónico en los modelos de negocio tradicionales. Describe las áreas funcionales de un sistema ERP.

Contents: Ciclo de Vida de Desarrollo de Sistemas (SDLC) y metodologías Ágiles; Externalización y servicios de SI basados en la nube; Amenazas a la seguridad de la información y gestión de riesgos; Problemas éticos y sociales en Sistemas de Información

Capabilities: Formula pautas éticas para la privacidad y seguridad de los datos. Compara diferentes metodologías de desarrollo de sistemas.

Contents: Principios de diseño de sistemas. Confiabilidad del Sistema a) Niveles de abstracción…; Arquitectura de software. Confiabilidad del Sistema a) Paradigmas de diseño 1)…; Programación a gran escala vs programación a pequeña escala (programming in the large vs…; Modelos estructurales y de comportamiento de diseños de software; Modelado de diseño, por ejemplo con diagramas de clases, diagramas de entidad-relación o…; Principios de diseño de API a) Consistencia 1) Las API consistentes son más fáciles de…

Capabilities: Evalúa una descripción de API en términos de consistencia, capacidad de composición y capacidad de expansión. Diseña una API para un solo componente de un sistema de software grande, incluyendo la identificación y documentación de las invariantes, el contrato y las condiciones de error de cada operación.

Contents: Contenedores y su comparación con máquinas virtuales; Tipos de virtualización (incluyendo hardware/software, SO, servidor, servicio, red). Ver…; Virtualización portátil; emulación vs aislamiento. Ver también: Latencia, Caché y…; Máquinas virtuales y escapes de contenedores, peligros desde una perspectiva de…; Dockerfile: buenas prácticas para construir imágenes eficientes y seguras; Composición de aplicaciones multi-contenedor con docker-compose

Capabilities: Evalúa las compensaciones de la virtualización. Construye y despliega aplicaciones en contenedores usando Docker.

Contents: Gestión de configuración de software y control de versiones: Prácticas de Desarrollo de…; Gestión de lanzamientos (release management); Automatización de procesos de software: a) Sistemas de construcción (build systems): el…; Herramientas de prueba, incluyendo herramientas de análisis estático y dinámico.…; Conceptos y mecanismos de integración de herramientas. Prácticas de Desarrollo de Software; Cultura DevOps: flujo, retroalimentación y aprendizaje continuo

Capabilities: Analiza las necesidades de demandas específicas de aplicaciones en red. Diseña una aplicación nativa de la nube usando servicios administrados de un proveedor principal.

Contents: Análisis basado en mediciones de la confiabilidad del software - telemetría…; Los tres pilares de la observabilidad: métricas, logs y trazas distribuidas; Trazas distribuidas e identificadores de correlación; Prácticas de ingeniería de confiabilidad de software - incluyendo revisiones, pruebas…; Estrategias de alertas y prácticas de guardia (on-call ); Concepto de confiabilidad como probabilidad de fallo o tiempo medio entre fallos, y…

Capabilities: Implementa observabilidad en una aplicación de nube usando métricas, logs y trazas distribuidas. Identifica dependencias de punto único de fallo (single-point-of-failure, SPF) en un diseño de sistema.

Contents: Catálogo de actividades reconocidas, evidencias exigidas, horas y topes por categoría; Elaboración del plan personal de actividades y registro en el portafolio; Actividades académicas y científicas: congresos, escuelas y ponencias; Capítulos estudiantiles y comunidades técnicas

Capabilities: Planifica las actividades complementarias que realizará según el catálogo aprobado.

Contents: Hackathons, datatones y concursos de programación (ICPC); Día de Logros (Demo Day): presentación de proyectos ante jurado externo; Certificaciones y cursos de la industria

Capabilities: Participa en competencias o eventos técnicos y documenta el resultado obtenido.

Contents: Sistema de voluntariado de la UNMSM y proyectos de responsabilidad social; Voluntariado tecnológico en comunidades y organizaciones; Tutoría de pares y apoyo académico; Registro de evidencias e informe de impacto

Capabilities: Ejecuta una actividad de servicio y registra su impacto en la comunidad beneficiaria.

Contents: Elencos, festivales, danzas y talleres artísticos; selecciones deportivas; Validación de evidencias por la Dirección de la Escuela; Presentación del portafolio y reflexión final

Capabilities: Sustenta su portafolio de actividades con evidencias validadas.

Contents: Teoría de GANs (minimax, Wasserstein); Autoregressive models (PixelCNN, Transformers); Métricas de evaluación (FID, Inception Score)

Capabilities: Explica los fundamentos de los modelos generativos adversarios y autorregresivos, y evalúa sus resultados con métricas estándar.

Contents: Procesos de difusión (forward/reverse); Stable Diffusion y arquitecturas latentes

Capabilities: Implementa samplers de difusión.

Contents: Técnicas de control (ControlNet, LoRA)

Capabilities: Resuelve problemas de modelos de difusión: técnicas de control aplicando los conceptos de la unidad.

Contents: Deepfakes y desinformación; Derechos de autor en contenido generado; Marcado de autenticidad (C2PA, watermarking)

Capabilities: Implementa sistemas de trazabilidad. Detecta contenido sintético.

Contents: Implicaciones sociales (por ejemplo, ideologías políticas y culturales) en un mundo…; Impacto de las aplicaciones informáticas (por ejemplo, redes sociales, aplicaciones de…; Consecuencias de involucrar tecnologías informáticas, particularmente inteligencia…; Crecimiento y control de internet, datos, informática e inteligencia artificial; Implicaciones de privacidad de la recopilación generalizada de datos, incluyendo pero no…; Concepciones de anonimato, seudonimidad e identidad

Capabilities: Evalúa soluciones a las amenazas a la privacidad en bases de datos transaccionales y almacenes de datos. Analiza la eficacia de un diseño e implementación dados utilizando datos empíricos.

Contents: Delitos informáticos, recurso legal para criminales informáticos e impacto en víctimas y…; Ingeniería social, fraude habilitado por la informática, robo de identidad y recuperación…; Terrorismo cibernético, hacking criminal y hacktivismo; Malware, virus, gusanos; Ataques a infraestructura crítica como redes eléctricas y oleoductos

Capabilities: Identifica problemas con las leyes que se aplican a los delitos informáticos. Examina los problemas éticos y legales que rodean el mal uso del acceso y varias violaciones de seguridad.

Contents: Cómo la identidad impacta y es impactada por las tecnologías y entornos informáticos…; Los beneficios de los equipos de desarrollo diversos y los impactos de los equipos que no…; Impactos ambientales, sociales y culturales de las decisiones de implementación (por…; Impactos sociales y ambientales locales/regionales/globales de los sistemas informáticos…; Modelos económicos: regulados y no regulados, monopolios, efectos de red (network…; Estrategias de precios y despliegue: obsolescencia programada (planned obsolescence)…

Capabilities: Evalúa el impacto del poder y el privilegio en la profesión de la informática en lo que respecta a la cultura, industria, productos y sociedad. Identifica ejemplos de los beneficios que los equipos diversos pueden aportar a los productos de software y cómo la falta de diversidad tiene costos.

Contents: Aprendizaje-servicio: identificación de una necesidad real de una comunidad u organización; Diseño de la intervención con la organización beneficiaria e indicadores de impacto; Ejecución de la solución computacional y registro de evidencias; Evaluación del impacto social y ambiental; devolución de resultados a los beneficiarios

Capabilities: Ejecuta un proyecto de aprendizaje-servicio que atiende una necesidad real y evalúa su impacto.

Contents: Innovación, emprendimiento y ecosistema de innovación del Perú; Gestión de la innovación: principios y sistema de gestión; Descubrimiento de problemas: entrevistas y observación de usuarios; Taller: definición del problema y del segmento de clientes

Capabilities: Identifica una oportunidad de innovación sustentada en evidencia de usuarios.

Contents: Propuesta de valor y lienzo del modelo de negocio; Desarrollo de clientes e hipótesis del modelo; Mercado, competencia y propiedad intelectual del software

Capabilities: Diseña un modelo de negocio de base tecnológica con hipótesis verificables.

Contents: Método de emprendimiento ágil: construir, medir y aprender; Prototipado y producto mínimo viable; Métricas de tracción y experimentos de validación; Taller: iteración del producto con datos de usuarios

Capabilities: Valida un producto mínimo viable con usuarios reales y métricas.

Contents: Costos, ingresos y proyección financiera básica; Fuentes de financiamiento: fondos concursables, incubadoras e inversión; Presentación ante jurado en el Día de Logros (Demo Day)

Capabilities: Sustenta su emprendimiento ante un jurado externo.

Contents: Modalidades del proyecto de fin de carrera: investigación, desarrollo tecnológico o…; Identificación del problema con una organización o grupo de interés; criterio de impacto…; Selección y refinamiento del tópico de investigación en coordinación con el asesor; Búsqueda exhaustiva multi-fuente: IEEE Xplore, ACM Digital Library, Google Scholar, arXiv…; Identificación de trabajos seminales y artículos más citados del área; Construcción del grafo de citaciones y análisis de la evolución temporal del tópico

Capabilities: Construye un mapa completo de la literatura de un tópico específico identificando los trabajos fundamentales. Analiza la evolución temporal de un área de investigación identificando tendencias y brechas.

Contents: Análisis crítico de propuestas: metodología, datasets, métricas y limitaciones de cada…; Construcción de tablas comparativas de propuestas existentes con criterios objetivos; Identificación de brechas de investigación (research gaps) no resueltas en el área; Formulación de la pregunta de investigación propia a partir del análisis del estado del…; Marco teórico: síntesis estructurada y coherente del conocimiento relevante del área; Estructura de una propuesta de investigación: problema, motivación y objetivos

Capabilities: Elabora una propuesta de investigación que defina el problema, objetivos y posible solución. Formula una pregunta de investigación propia sustentada en el análisis del estado del arte.

Contents: Estructura del plan del proyecto según el formato institucional; Definición precisa del problema de investigación y pregunta central del proyecto; Formulación de objetivos generales y específicos verificables; Cronograma de actividades con hitos hasta la defensa final del proyecto; Análisis de viabilidad: recursos, tiempos, riesgos y contingencias del proyecto; Definición del enfoque metodológico: experimental, analítico o constructivo

Capabilities: Diseña la metodología de investigación alineada con los objetivos. Elabora un cronograma detallado con hitos y análisis de riesgos hasta la defensa del proyecto.

Contents: Diseño experimental: variables, métricas y posibles benchmarks del área; Reproducción de resultados de trabajos relevantes del estado del arte; Implementación de baselines para comparación objetiva de enfoques; Análisis estadístico básico: pruebas de significancia e intervalos de confianza; Gestión de datos experimentales: datasets, configuraciones, versiones y registro de…; Preparación de la presentación oral del reporte técnico ante el comité evaluador

Capabilities: Presenta y defiende oralmente el reporte técnico ante un comité académico con rigor. Interpreta y reporta resultados experimentales con rigor estadístico apropiado.

Contents: Visión general: problemas y progreso: a) Sistemas robóticos de última generación…; Sensores y efectores: a) Sensores: por ejemplo, LIDAR, sonar, visión, profundidad…; Marcos de coordenadas, traslación y rotación (2D y 3D); Espacio de configuración y mapas ambientales; Interpretación de datos sensoriales inciertos; Localización y mapeo

Capabilities: Analiza los problemas sociales, económicos y éticos de una aplicación robótica del mundo real. Implementa algoritmos fundamentales de planificación de movimiento dentro de un espacio de configuración de robot.

Contents: Visión por computadora: a) Adquisición, representación, procesamiento y propiedades de…; Audio y reconocimiento de voz; Tacto y propiocepción; Otras modalidades (por ejemplo, olfato); Modularidad en el reconocimiento; Enfoques para el reconocimiento de patrones: a) Algoritmos de clasificación y medidas de…

Capabilities: Evalúa el rendimiento de la extracción de características subyacente, relativo a al menos un enfoque alternativo posible (ya sea implementado o no) en su contribución a la tarea de clasificación (8), anterior. Implementa reconocimiento de objetos 2D basado en representaciones de forma basadas en contorno y/o región.

Contents: Visión general: problemas y progreso: a) Sistemas robóticos de última generación…; Sensores y efectores: a) Sensores: por ejemplo, LIDAR, sonar, visión, profundidad…; Marcos de coordenadas, traslación y rotación (2D y 3D); Espacio de configuración y mapas ambientales; Interpretación de datos sensoriales inciertos; Localización y mapeo

Capabilities: Implementa algoritmos fundamentales de planificación de movimiento dentro de un espacio de configuración de robot. Integra sensores, actuadores y software en un robot diseñado para emprender una tarea específica.

Contents: Planificación de trayectorias de movimiento y optimización de trayectorias; Manipulación y agarre; Control y dinámica de articulaciones; Control basado en visión; Coordinación y colaboración múltiple de robots; Interacción humano-robot: a) Espacios de trabajo compartidos b) Equipos humano-robot e…

Capabilities: Analiza los problemas sociales, económicos y éticos de una aplicación robótica del mundo real. Compara y contrasta al menos tres estrategias para la navegación de robots dentro de entornos conocidos y/o desconocidos, incluyendo sus fortalezas y limitaciones.

Contents: Sombreado avanzado: sombreado basado en física, dispersión subsuperficial (subsurface…; Iluminación global (global illumination): radiosidad, mapeo de fotones (photon mapping)…; Técnicas de renderizado en tiempo real: nivel de detalle (level of detail), culling…; Programación GPU y sombreadores (shaders); Representaciones geométricas: polígonos, curvas, superficies, formas implícitas; Técnicas de modelado: curvas spline, superficies de subdivisión, geometría sólida…

Capabilities: Optimiza el renderizado en tiempo real usando técnicas como nivel de detalle y culling. Desarrolla sombreadores GPU para efectos de renderizado personalizados.

Contents: Principios de animación: tiempo (timing), espaciado (spacing), anticipación, seguimiento…; Animación por fotogramas clave (keyframe) e interpolación; Animación procedural: sistemas de partículas, comportamiento de bandadas (flocking)…; Animación de personajes: animación esquelética, skinning, cinemática inversa; Captura de movimiento (motion capture) y retargeting; Simulación basada en física: cuerpos rígidos, fluidos, tela

Capabilities: Desarrolla simulaciones para aplicaciones específicas como videojuegos o visualización científica. Crea animaciones procedurales como sistemas de partículas o simulaciones basadas en física.

Contents: Conceptos de realidad virtual (VR) y realidad aumentada (AR); Tecnologías de visualización inmersiva: pantallas montadas en la cabeza (head-mounted…; Seguimiento (tracking) y entrada para entornos inmersivos; Presencia y comodidad en sistemas inmersivos; Paradigmas de interacción: manipulación directa, basada en gestos, tangible; Diseño de interfaz de usuario para aplicaciones gráficas

Capabilities: Diseña experiencias inmersivas que maximicen la presencia y minimicen la incomodidad. Evalúa tecnologías de visualización inmersiva y sus aplicaciones.

Contents: Consideraciones éticas en gráficos e interacción: representación, accesibilidad…; Impacto social de las tecnologías inmersivas y la visualización; Práctica profesional en industrias de gráficos e interactivas

Capabilities: Analiza problemas éticos relacionados con representación, accesibilidad y privacidad en gráficos e interacción. Discute las implicaciones sociales de las tecnologías inmersivas y la visualización de datos.

Contents: Cúbits y representación en la esfera de Bloch; Postulados de la mecánica cuántica; Compuertas cuánticas (Hadamard, CNOT, Toffoli)

Capabilities: Simula operaciones básicas en Qiskit. Modela matemáticamente un cúbit.

Contents: Principios: a) El principio de dualidad onda-partícula b) El principio de incertidumbre…; Axiomas de la MC: principio de superposición, axioma de medición, evolución unitaria; Compuertas de un solo qubit para el modelo de circuito de computación cuántica: X, Z, H; Compuertas de dos qubits y productos tensoriales, trabajando con matrices; El Teorema de No Clonación. El protocolo de Teleportación Cuántica; Algoritmos: a) Algoritmos cuánticos simples: Bernstein-Vazirani, algoritmo de Simon b)…

Capabilities: Analiza un fragmento de código proporcionando el papel de la transformada cuántica de Fourier (QFT) en el algoritmo de Shor. Expresa tu punto de vista sobre el entrelazamiento que puede usarse para crear correlaciones no clásicas, pero no hay forma de usar el entrelazamiento cuántico para enviar mensajes más rápido que la velocidad de la luz.

Contents: Computación cuántica; Algoritmo de Deutsch-Jozsa; Búsqueda de Grover (aplicada a optimización combinatoria); Factorización de Shor y su impacto en RSA

Capabilities: Implementa Grover para problemas SAT.

Contents: Computación cuántica: a) Postulados de la mecánica cuántica: 1) Espacio de estados 2)…; Algoritmo de Optimización Cuántica Aproximada (QAOA); Aplicaciones en logística/finanzas (Optimización de Cartera); Criptografía post-cuántica (Estandarización NIST PQC); Supremacía cuántica: debate técnico/ético; Patentes y geopolítica cuántica

Capabilities: Diseña un QAOA para problemas de enrutamiento. Propone estrategias de migración post-cuántica.

Contents: Comunicación efectiva, incluida la oral y escrita, así como formal (correo electrónico…; Causas comunes de conflicto en el equipo y enfoques para la resolución de conflictos; Programación cooperativa: a) Programación por parejas (pair programming) o Enjambre…; Roles y responsabilidades en un equipo de software: Códigos de Ética y Responsabilidad…; Procesos del equipo: responsabilidades para las tareas, estimación de esfuerzo…; Gestión de configuración de software y control de versiones: Prácticas de Desarrollo de…

Capabilities: Propone y delega los roles y responsabilidades necesarios en un equipo de desarrollo de software. Facilita una estrategia de resolución de conflictos y resolución de problemas en un entorno de equipo.

Contents: Principios de diseño de sistemas. Confiabilidad del Sistema a) Niveles de abstracción…; Arquitectura de software. Confiabilidad del Sistema a) Paradigmas de diseño 1)…; Programación a gran escala vs programación a pequeña escala (programming in the large vs…; Malos olores del código (code smells) y otras indicaciones de la calidad del código…; Pruebas prácticas a pequeña escala Prácticas de Desarrollo de Software a) Pruebas…; Documentación Prácticas de Desarrollo de Software a) Documentación de la interfaz…

Capabilities: Selecciona y usa un paradigma de diseño apropiado para diseñar un sistema de software simple y explicar cómo se han aplicado los principios de diseño de sistemas en este diseño. Identifica las dependencias entre un conjunto de componentes de software en un diseño arquitectónico.

Contents: Ley de Hyrum / Ley de las Interfaces Implícitas; Compatibilidad con versiones anteriores a) La compatibilidad no es una propiedad de una…; Control de versiones (versioning) a) Versionado Semántico (SemVer) b) Desarrollo basado…; Conceptos de verificación y validación a) Verificación: ¿Estamos construyendo la cosa…; Por qué importan las pruebas: ¿El componente sigue siendo funcional a medida que el…; Objetivos de las pruebas a) Usabilidad b) Confiabilidad c) Conformidad con la…

Capabilities: Evalúa si un cambio propuesto es lo suficientemente seguro dada la metodología de control de versiones en uso para un proyecto dado. Analiza el puntaje de mutación de una suite de pruebas y refactoriza las pruebas para eliminar los mutantes sobrevivientes.

Contents: Pruebas de rendimiento y evaluación comparativa a) Rendimiento (throughput) y latencia b)…; Concepto de confiabilidad como probabilidad de fallo o tiempo medio entre fallos, y…; Identificar requisitos de confiabilidad para diferentes tipos de software; Fallos de software causados por defectos/errores (bugs), por lo que para alta…; Confiabilidad del software, confiabilidad del sistema y comportamiento de fallos; Ciclo de inyección y eliminación de defectos, y diferentes enfoques para la eliminación…

Capabilities: Aplica técnicas de especificación y análisis formal a diseños y programas de software de baja complejidad. Identifica las figuras de mérito, construye y ejecuta una evaluación comparativa (benchmark) y analiza estadísticamente y visualiza los resultados para un proyecto de software pequeño.

Contents: Diseño de datos Modelado de Datos a) Estructuras de datos b) Sistemas de almacenamiento; Trazabilidad de requisitos a) Comprender qué requisitos son satisfechos por un diseño; Modelado de diseño, por ejemplo con diagramas de clases, diagramas de entidad-relación o…; Medición y análisis de la calidad del diseño; Principios de diseño y codificación seguros Diseño e Ingeniería de Controles de…; Evaluar compensaciones de diseño (tradeoffs) (por ejemplo, eficiencia vs confiabilidad…

Capabilities: Diseña un conjunto de estructuras de datos para implementar una superficie de API proporcionada. Evalúa un sistema de software frente a las características de calidad ISO/IEC 25010 y estima el costo de negocio de la mala calidad/deuda técnica.

Contents: Tipos de pruebas a) Unitarias b) Integración c) Validación d ) Sistema; Diferencias estilísticas entre el código de prueba y el código de producción: DAMP vs DRY…; Planificación y generación de pruebas a) Generación de casos de prueba, a partir de…; Desarrollo de pruebas a) Desarrollo guiado por pruebas b) Pruebas orientadas a objetos…; Verificación y validación en el ciclo de desarrollo a) Revisiones de código b)…; Desafíos de verificación y validación específicos del dominio a) Pruebas de rendimiento y…

Capabilities: Crea un plan de pruebas para un segmento de código de tamaño mediano que incluya una matriz de pruebas y generación de datos y entradas de prueba. Implementa un plan de pruebas para un segmento de código de tamaño mediano.

Contents: Herramientas y automatización de verificación y validación a) Análisis estático b)…; Planificación y generación de pruebas a) Estimación de fallos y terminación de pruebas…; Pruebas de sistemas asíncronos, paralelos y concurrentes; Verificación y validación de artefactos que no son código (documentación, materiales de…; Desarrollo guiado por comportamiento (BDD) a) Expresar criterios de aceptación como…; Pruebas de mutación y análisis estático de calidad de código a) Pruebas de mutación para…

Capabilities: Evalúa si un cambio propuesto es lo suficientemente seguro dada la metodología de control de versiones en uso para un proyecto dado. Analiza el puntaje de mutación de una suite de pruebas y refactoriza las pruebas para eliminar los mutantes sobrevivientes.

Contents: Modelos de confiabilidad de software; Técnicas y modelos de tolerancia a fallos de software a) Diferencias contextuales en la…; Prácticas de ingeniería de confiabilidad de software - incluyendo revisiones, pruebas…; Identificación de dominios de fallos dependientes e independientes, y su impacto en la…; Análisis basado en mediciones de la confiabilidad del software - telemetría…; Pruebas a mayor escala a) Dobles de prueba (test doubles) (stubs, mocks, fakes) b)…

Capabilities: Realiza un postmortem sin culpa para identificar mejoras de proceso para proyectos futuros. Identifica dependencias de punto único de fallo (single-point-of-failure, SPF) en un diseño de sistema.

Contents: Principios de comunicación celular (por ejemplo, 4G, 5G); Principios de LANs inalámbricas (principalmente 802.11)

Capabilities: Describe algunos aspectos de comunicación celular como el registro.

Contents: Comunicación dispositivo a dispositivo (por ejemplo, comunicación IoT); Redes inalámbricas multiescalón (por ejemplo, redes ad hoc, oportunistas, tolerantes a…

Capabilities: Describe usos prácticos de comunicación dispositivo a dispositivo, así como multiescalón.

Contents: Impactos sociales de los dispositivos del Internet de las Cosas (IoT) y otras tecnologías…; Privacidad por diseño (privacy by design) e ingeniería de la privacidad Libertades…

Capabilities: Analiza los impactos sociales de la vigilancia generalizada por IoT. Aplica principios de privacidad por diseño a arquitecturas de datos de IoT.

Contents: Paradigmas de aplicaciones distribuidas (por ejemplo, cliente/servidor, peer-to-peer…; Protocolos para redes restringidas (CoAP, MQTT, LoRaWAN)

Capabilities: Analiza las necesidades de demandas específicas de aplicaciones en red. Implementa una aplicación simple cliente-servidor basada en sockets.

Contents: Marco legal de las modalidades formativas laborales y convenio de prácticas; Plan de prácticas: objetivos, actividades y competencias por demostrar; Inserción en el equipo de trabajo y normas de la organización; Seminario: ética profesional y confidencialidad de la información

Capabilities: Formula su plan de prácticas alineado con las competencias del perfil de egreso.

Contents: Ejecución de las tareas asignadas en proyectos de la organización; Registro de actividades en la bitácora de prácticas; Seminario de seguimiento: avances y dificultades

Capabilities: Ejecuta tareas profesionales de computación con las prácticas y estándares de la organización.

Contents: Participación en el ciclo completo de un entregable del equipo; Evaluación intermedia del supervisor de la organización; Seminario: aprendizaje autónomo de tecnologías usadas en la práctica; Identificación de una mejora o aporte para la organización

Capabilities: Aporta una mejora documentada al proceso o producto en el que participa.

Contents: Redacción del informe final de prácticas; Evaluación final del supervisor y constancia de prácticas; Sustentación de la experiencia ante el docente y los pares

Capabilities: Sustenta su experiencia preprofesional con evidencias y reflexión crítica.

Contents: Implementación de la propuesta original: prototipo, algoritmo o modelo del proyecto; Reproducción de baselines relevantes del estado del arte para comparación; Ejecución de experimentos preliminares con análisis estadístico básico; Registro y documentación de configuraciones, versiones y resultados; Identificación de limitaciones y ajuste iterativo de la propuesta; Redacción del capítulo de metodología y diseño experimental en LaTeX

Capabilities: Redacta los capítulos de metodología y trabajos relacionados con rigor académico. Aplica ciclos de revisión con el asesor para mejorar la calidad del documento.

Contents: Ejecución completa del protocolo experimental definido en el plan del proyecto; Análisis estadístico final: pruebas de significancia, intervalos de confianza y efecto; Comparación objetiva con baselines y estado del arte usando métricas establecidas; Interpretación de resultados: hallazgos, limitaciones y amenazas a la validez; Documentación reproducible: código, datasets, configuraciones y resultados

Capabilities: Analiza resultados con rigor estadístico e interpreta hallazgos con respecto a la hipótesis. Completa la ejecución del protocolo experimental con todos los casos definidos.

Contents: Redacción del capítulo de resultados: tablas, figuras y análisis comparativo de alta…; Redacción del capítulo de conclusiones: hallazgos, contribuciones originales y…; Redacción del capítulo de trabajo futuro: extensiones y problemas abiertos; Redacción de la introducción final: motivación, problema y resumen de contribuciones; Redacción del resumen ejecutivo (abstract) en español e inglés; Diseño de la presentación oral: estructura, narrativa y manejo del tiempo

Capabilities: Diseña y expone una presentación oral clara y estructurada del trabajo del proyecto. Redacta el capítulo de resultados con visualizaciones claras y análisis comparativo.

Contents: Proceso institucional de entrega del informe final: documentación y plazos reglamentarios; Pre-sustentación ante autoridades de la facultad: evaluación del borrador final; Incorporación de correcciones del comité pre-sustentador en el documento; Trámites administrativos: designación de jurado y programación de la sustentación; Ética en la diseminación: acceso abierto, repositorio institucional y derechos de autoría

Capabilities: Presenta el borrador final ante el comité pre-sustentador e incorpora sus correcciones. Entrega el informe final completo cumpliendo todos los requisitos institucionales.

Contents: Definición y ejemplos de una amplia variedad de tareas de aprendizaje automático: a)…; Ideas fundamentales: a) Teorema de no hay almuerzo gratis: ningún aprendiz puede resolver…; Un aprendizaje supervisado simple basado en estadísticas como regresión lineal o árboles…; El problema del sobreajuste/control de la complejidad de la solución (regularización…; Trabajar con Datos: a) Preprocesamiento de datos: 1) Importancia y peligros de las…; Representaciones: a) Espacios de hipótesis y complejidad b) Expansión de características…

Capabilities: Evalúa el rendimiento de un sistema de aprendizaje simple en un conjunto de datos del mundo real. Implementa un algoritmo de aprendizaje estadístico y el proceso de optimización correspondiente para entrenar el clasificador y obtener una predicción en nuevos datos.

Contents: Gramáticas deterministas y estocásticas; Algoritmos de análisis sintáctico: a) CFGs y analizadores de tabla (por ejemplo, CYK) b)…; Representación del significado/Semántica: a) Representaciones del conocimiento basadas en…; Métodos basados en corpus; N-gramas y HMMs; Suavizado y retroceso

Capabilities: Implementa una transformación TF/IDF, usarla para extraer características de un corpus, y entrenar un algoritmo de aprendizaje automático estándar usando esas características para hacer clasificación de texto. Identifica técnicas para recuperación de información, traducción de lenguaje y clasificación de texto.

Contents: Definición y ejemplos de una amplia variedad de tareas de aprendizaje automático: a)…; Ideas fundamentales: a) Teorema de no hay almuerzo gratis: ningún aprendiz puede resolver…; Un aprendizaje supervisado simple basado en estadísticas como regresión lineal o árboles…; El problema del sobreajuste/control de la complejidad de la solución (regularización…; Trabajar con Datos: a) Preprocesamiento de datos: 1) Importancia y peligros de las…; Representaciones: a) Espacios de hipótesis y complejidad b) Expansión de características…

Capabilities: Implementa un algoritmo de aprendizaje estadístico y el proceso de optimización correspondiente para entrenar el clasificador y obtener una predicción en nuevos datos. Diferencia los términos: IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Contents: Al menos una aplicación de IA a un problema y campo específico, como medicina, salud…; Modelos generativos profundos desplegados: a) Visión general de alto nivel de modelos…; Visión general del impacto social de la IA: a) ética b) Equidad c)…; Una o más aplicaciones adicionales de IA a un amplio conjunto de problemas y diversos…; Profundidad adicional sobre modelos generativos profundos desplegados: a) Introducción a…; Análisis y discusión del impacto social de la IA: a) ética b) Equidad c)…

Capabilities: Analiza el impacto social de una o más aplicaciones específicas de IA del mundo real, identificando problemas respecto a ética, equidad, sesgo, confianza y explicabilidad. Describe algunos de los modos de falla de los modelos generativos profundos actuales para lenguaje o imágenes, y cómo esto podría afectar su uso en una aplicación.

Contents: Tipos de publicación en computación: congreso, revista y preimpreso; Selección del congreso o revista: alcance, indexación y revistas depredadoras; Estructura del artículo y contribución principal; Taller: esquema del manuscrito a partir del proyecto de fin de carrera

Capabilities: Selecciona el medio de publicación adecuado y formula la contribución de su artículo.

Contents: Redacción de la introducción y de los trabajos relacionados; Método, experimentos y reproducibilidad: código y datos abiertos; Resultados: tablas, figuras y análisis estadístico

Capabilities: Redacta las secciones del artículo con resultados reproducibles.

Contents: Plantillas de IEEE, ACM y Springer; escritura en LaTeX; Resumen, título y palabras clave; redacción en inglés científico; Autoría, conflictos de interés y ética de la publicación; Envío del manuscrito a la plataforma del congreso o revista

Capabilities: Envía un manuscrito completo que cumple las normas del medio elegido.

Contents: El proceso de revisión por pares: lectura de dictámenes; Carta de respuesta a los revisores y versión corregida; Presentación oral y póster; perfiles de investigador (ORCID)

Capabilities: Responde de forma sustentada a las observaciones de la revisión por pares.