Estar en posesión del título de Licenciado, Arquitecto o Ingeniero o equivalente u homologado a ellos
Titulación oficial
Título oficial de doctor una vez defendida la tesis doctoral
Para qué te prepara
Estos estudios tienen como finalidad la formación de investigadores y preparación de equipos de investigación, la formación de nuevo profesorado y el perfeccionamiento del desarrollo profesional, científico, técnico y artístico de los Titulados Superiores.
Instalaciones del centro: UCM - Universidad Complutense de Madrid
Avda. Séneca, 2. Ciudad Universitaria Madrid 28040 Madrid (España)
Antiguo Cuartel de Pavía. C/ San Pascual, s/n Aranjuez 28300 Madrid (España)
Av. Arcos de Jalón s/n Madrid 28037 Madrid (España)
Ciudad Universitaria Madrid 28040 Madrid (España)
Campus de Somosaguas / Finca Más Ferré, Edif. A Madrid 28223 Madrid (España)
Campus de Somosaguas Pozuelo de Alarcón (Madrid) 28223 Madrid (España)
Avda. Greco, 2 Madrid 28040 Madrid (España)
Temario del curso
Programa interuniversitario Este programa de
doctorado es interuniversitario entre:
La Universidad Complutense de Madrid.
La Universidad Politécnica de Madrid
Menciones: este programa ha obtenido la "Mención de
Calidad" Materias fundamentales:
Análisis de datos categóricos a través de la teoría de la información
estadística
Estadística computacional y data mining
Modelización bayesiana de sistemas complejos
Optimización: métodos exactos y heurísticos
Redes neuronales
Seminario de modelización y aplicaciones
Sistemas dinámicos
Técnicas de reconocimiento de patrones para la identificación
biométrica
Técnicas de I.O.: grafos y redes
Teoría de colas
Teoría matemática de la señal
Tratamiento de la información en ambiente difuso
Tratamiento de series temporales
Wavelets: teoría y aplicaciones
Criterios de reincorporación A la vista de los
cursos aprobados por los alumnos, se procederá a su evaluación y
comparación con los cursos del programa con el fin de elevar una propuesta
de convalidaciones. Criterios de selección Los
candidatos serán seleccionados con el siguiente orden de preferencia:
Licenciados en matemáticas o ingenieros de telecomunicaciones.
Otras licenciaturas de ciencias e ingenierías (analizadas
individualmente).
Líneas de investigación:
Ajuste no paramétrico (suavizado) de curvas
Análisis de datos multivariantes
Aplicaciones del análisis de serie temporales
Grafos y redes
Heurística en optimización combinatoria
Inferencia bayesiana
Minería de datos
Onditas (wavelets)
Optimización y programación matemática
Problemas de decisión en ambiente difuso
Reconocimiento de patrones
Redes neuronales
Robustez bayesiana
Sistemas dinámicos
Técnicas de remuestreo
Teoría de la información
Teoría de colas
Teoría de la decisión multicriterio
Teoría matemática de la señal
Requisitos de admisión
Titulaciones: licenciatura en CC. Matemáticas e ingeniería de
telecomunicación.
Otras licenciaturas e ingenierías se considerarán a la vista de los
currícula.
Conocimientos previos: formación básica estadístico/matemática y/o
computacional.
Idioma: español
Período de docencia Plazas disponibles en el
período de docencia para alumnos nuevos: 40 Cursos de
Carácter Fundamental:
Análisis De Datos Categóricos A Través De La Teoría De La Información
Estadística
Créditos: 4,0
Estadística Computacional Y Data Mining
Créditos: 4,0
Modelización Bayesiana De Sistemas Complejos
Créditos: 4,0
Optimización: Métodos Exactos Y Heurísticos
Créditos: 4,0
Redes Neuronales
Créditos: 4,0
Seminario De Modelización Y Aplicaciones
Créditos: 4,0
Sistemas Dinámicos
Créditos: 4,0
Comentarios Adicionales
Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica
De Madrid
Técnicas De Reconocimiento De Patrones Para La Identificación
Biométrica
Créditos: 4,0
Comentarios Adicionales
Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica
De Madrid
Técnicas De Investigación Operativa: Grafos Y Redes
Créditos: 4,0
Teoría De Colas
Créditos: 4,0
Teoría Matemática De La Señal
Créditos: 4,0
Comentarios Adicionales
Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica
De Madrid
Tratamiento De La Información En Ambiente Difuso
Créditos: 4,0
Tratamiento De Series Temporales
Créditos: 4,0
Comentarios Adicionales
Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica
De Madrid
Wavelets: Teoría Y Aplicaciones
Créditos: 4,0
Comentarios Adicionales
Este Curso De Doctorado Se Imparte En La Universidad Politécnica
De Madrid
Período de investigación Plazas disponibles
en el período de investigación para alumnos nuevos: 25 Temas
de investigación ofertados:
Nuevas Técnicas De Investigación Operativa En El Tratamiento De La
Información
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Nuevas Técnicas Estadísticas En El Tratamiento De La Información
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Métodos Matemáticos Para El Tratamiento De La Información
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Métodos Matemáticos Para El Tratamiento De La Información
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Técnicas Basadas En Aprendizaje Estadístico
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Trabajos de investigación ofertados:
Métodos Iterativos De Estimación Con Información Parcial
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Modelos Lineales Generalizados: Conceptos Y Aplicaciones
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Identificación De Medidas Difusas No Aditivas A Partir De Información
Muestral
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Modelos De Clasificación Difusa
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
Enfoque Bayesiano En Contrastes De Hipótesis
Créditos: 12,0
Área(S) De Conocimiento:
Estadística E Investigación Operativa
Matemática Aplicada
Ciencia De La Computación E Inteligencia Artificial
La superación del examen facultará al doctorando para poder
solicitar expedición del Certificado-Diploma de Estudios Avanzados.
Titulación oficial
