El estudiante del programa doctoral debe completar una secuencia de hitos en un plazo no mayor a cuatro años a partir de la aprobación del propedéutico. El estudiante deberá elaborar al inicio del programa doctoral, bajo la guía de su director o directora de tesis, un plan de estudios que de ejecutarse permitirá al estudiante cumplir con la secuencia de hitos conducentes al grado doctoral. El plan de estudios deberá ser aprobado por el Comité Académico del programa durante el primer semestre de estudios.
Los hitos del programa doctoral son los siguientes (ver Figura 1):
- Aprobación del propedéutico*.
- Asignación de director de tesis (en caso de no contar con director el coordinador asignará un tutor según el perfil del candidato).
- Aprobación de cursos básicos comunes a todas las menciones.
- Aprobación de los cursos fundamentales ya avanzados según la mención escogida.
- Elaboración de la propuesta doctoral (propuesta de investigación).
- Conformación del Tribunal Calificador.
- Aprobación del curso de Lecturas Dirigidas.
- Defensa de la propuesta doctoral ante el Tribunal Calificador.
- Cumplir con actividades de investigación y desarrollo académico (Cursos tutorizados).
- Publicación de 1 artículo en una revista indexada y 2 artículos en congresos con revisión de pares internacionales.
- Ejecución de la propuesta doctoral.
- Redacción de la tesis doctoral.
- Disertación doctoral.
*Los aspirantes que tengan una Maestría en Computación orientada a la investigación quedarán exonerados de este requisito.
Este programa doctoral tiene como objetivo contribuir al desarrollo científico y tecnológico, proponiendo soluciones en el ámbito de las Ciencias Computacionales en los sectores público y privado; realizando investigación básica y aplicada en áreas estratégicas de las tecnologías de información, y formando de manera innovadora profesionales con altos niveles de conocimientos.
El Doctorado en Ciencias Computacionales Aplicadas está dirigido a profesionales que posean título de tercer nivel registrado en la Senescyt en el área de Computación, así como a personas dedicadas a la docencia e investigación.
Profesor
|
Línea de investigación
|
Proyectos
|
|
|
Dr. Cristina Abad
Doctor of Philosophy in Computer Science
University of Illinois at Urbana-Champaign |
Big Data |
- Diseño y optimización de arquitecturas e infraestructura de cloud computing, incluyendo las basadas en microservicios y serverless computing
- Diseño y optimización de infraestructuras para Big Data.
- Mejorar rendimiento y escalabilidad de sistemas distribuidos y operativos.
- Mejoras a sistemas de almacenamiento y cacheo para Big Data y cloud computing.
- Workload-driven clustered file system data replication
- Towards a better way of evaluating distributed caches
- Workload-based autonomic tiered-storage systems
- Analysis of file popularity metrics suitable for high-churn workloads
- Realistic workload trace scaling
- Autonomic type-aware workload generation
- Autonomic storage workload characterization
|
|
|
Dr. Katherine Chiluiza
Doctor in Pedagogische Wetenschappen
Universiteit Gent |
Interacción Hombre Máquina |
- Diseño de interfaces naturales de superficies interactivas.
- Generación de interfaces de interacción con gestos y posturas a través de algoritmos de visión por computador.
- Uso de realidad virtual y aumentada.
- Interacción cerebro-computador.
- http://www.cti.espol.edu.ec/tct.html
|
|
|
Dr. Federico Domínguez
Doctor in Engineering Sciences
Vrije Universiteit Brussel |
- Tecnologías para el Aprendizaje
- Inteligencia Computacional
|
- Objetos inteligentes para la enseñanza de Ingeniería.
- Prototipado Rápido para el Aprendizaje de Habilidades de Diseño.
- Retroalimentación automática de presentaciones usando señales multimodales.
- SmartCampus y SmartCities.
|
|
|
Dr. Luis Eduardo Mendoza
Doctor en Ingeniería de Software |
Ingeniería de Software |
- Modelado y Verificación del Comportamiento de Procesos Industriales y de Negocio.
- Métodos y Modelos de Desarrollo de Software para Empresas Venezolanas.
|
|
|
Dr. Carlos Monsalve
Philosophiae Doctor
Université du Québec |
Ingeniería de Software |
- Modelos de proceso de negocio en la Ingeniería de software.
- Medición de software a partir de modelos conceptuales.
- Calidad de requerimientos de software.
- Modelado y Verificación del Comportamiento de Procesos Industriales y de Negocio.
|
|
|
Dr. Gonzalo Gabriel Méndez
Doctor of Philosophy in Computer Science
University of St Andrews |
- Interacción Hombre Máquina.
- Visualización de Información.
|
- Computación centrada en el ser humano.
- Visualización constructiva.
- Nuevos herramientas y paradigmas de visualización.
- Programación visual.
- Procesamiento de datos multi-espectrales.
- Visualización y modelamiento de datos georeferenciados.
|
|
|
Dr. Daniel Ochoa
Doctor of Computer Science Engineering
University Gent |
Visión por Computador |
- Captura, calibración de imágenes en sistema de tiempo real.
- Análisis automático de imágenes microscópicas en high-throughput screening.
- Detección de cambios en imágenes hiperespectrales en biotecnología y remote sensing.
- Interpretación automática de información generada usando crowdsourcing.
- Procesamiento de datos multi-espectrales.
- Visualización y modelamiento de datos georeferenciados.
|
|
|
Dr. Enrique Peláez
Doctor of Philosophy
University of South Carolina |
- Inteligencia Artificial.
- Aprendizaje Autónomo (Machine Learning).
- Aprendizaje Profundo (Deep Learning).
- Lógica Difusa.
|
- Procesamiento de señales EEG para detección de intenciones motoras de extremidades inferiores en sujetos con lesión leve en médula espinal, utilizando técnicas de deep learning.
- Análisis de datos (imágenes y de tipo tabular) utilizando técnicas de Machine Learning para el diagnóstico de enfermedades.
- Desarrollo de modelos de predicción de presencia de virus a través del reconocimiento de patrones en imágenes.
|
|
|
Dr. Miguel Realpe
Doctor of Philosophy
Griffith University |
- Robótica móvil
- Visión por Computador
|
- Procesamiento de imágenes multiespectrales y sensores aplicados a Agricultura 4.0.
- Fusión de sensores para vehículos autónomos terrestres (AMR) y aéreos (UAV).
- Procesamiento y representación de imágenes 3D.
- Fault Tolerant Perception for Autonomous Vehicles.
|
|
|
Dr. Angel Sappa
Doctor Ingeniero Industrial
Universidad Politécnica de Cataluña |
- Visión por Computador
- Inteligencia Artificial
|
- Procesamiento y representación de imágenes 3D.
- Sistemas de visión embarcados.
- Procesamiento e interpretación de imágenes multiespectrales.
- Aplicaciones de Deep Learning en visión por computador.
|
|
|
Dr. Ana Tapia
Doctor en Ingeniería
Universidad de Ghent |
Inteligencia Computacional |
- Manejo de preferencias difusas a gran escala.
- Identificación y evaluación de preferencias consideradas relevantes.
- Procesos de toma de decisiones con múltiples perspectivas.
- Procesos de toma de decisiones con múltiples niveles.
|
|
|
Dr. Carmen Vaca
Doctor in Information Technology
Politécnico de Milán |
Big Data |
- BPM4People.
- Caracterización de líderes políticos en las redes sociales.
|
|
|
Dr. Mónica Villavicencio
Doctorat en Génie
Université du Quebec à Montreal |
Ingeniería de Software |
- Ingeniería de software aplicada a sistemas IoT y sistemas inteligentes.
- Modelos de colaboración universidad – empresa para la aplicación del conocimiento de la ingeniería de software.
- Enseñanza universitaria de ingeniería de Software.
|
|
|
Dr. Boris Vintimilla
Doctor en Ingeniería Industrial
Universidad Politécnica de Cataluña |
- Visión por computador
- Inteligencia Artificial
|
- Estimación de poses y predicción de actividades futuras de personas basado en imágenes y aprendizaje de máquina.
- Técnicas de aprendizaje profundo y visión por computador para el análisis e interpretación de productos agrícolas.
- Procesamiento y análisis de imágenes en el dominio multiespectral.
|
|
|
Dr. Carlos Mera-Gómez
Doctor of Philosophy in Computer Science |
Ingeniería de Software
|
- Technical debt en sistemas de software auto-adaptivos.
- Manejo de elasticidad en ambientes de computación en la nube.
- Sistemas de software basados en blockchain y microservicios.
- Eficiencia energética en sistemas de software.
|
|
|
Dra. Vanessa Cedeño-Mieles
Doctor in Computer Science |
- Machine Learning.
- Minería de Datos.
- Simulaciones.
- Experimentos de Ciencias Sociales.
|
- Modelos y análisis de datos de un "media space" doméstico para conectar familias distribuidas internacionalmente.
- Análisis de datos y modelado de pipelines para experimentos controlados de ciencias sociales en redes.
|
Colaboradores Externos
(de proyectos específicos y/o miembros de tribunal de estudiantes doctorales del DCCA) |
| Profesores |
Universidad |
Pais |
| Ph.D. Diego Peluffo |
Universidad Técnica del Norte |
Ecuador |
| Ph.D. Cristhian Aguilera Carrasco |
Universidad de Los Lagos |
Chile |
| Ph D. Jean-Bernard Hayet |
Centro de Investigación en Matemáticas, A.C. |
México |
| Ph.D. Carlos Cevallos |
Escuela Politécnica Nacional |
Ecuador |
| Ph.D. Christian Cechinel |
Universidade Federal de Pelotas |
Brasil |
| Ph.D. Salvador Sánchez |
Universidad de Alcalá España |
España |
| Ph.D. Luis Terán |
Universidad de las fuerzas armadas del Ecuador (ESPE) |
Ecuador |
| Ph.D. Edy Portmann |
Universidad de Frigurbo |
Suiza |
| Ph.D. Fabio González |
Universidad Nacional |
Colombia |
| Ph.D. Javier Bustos |
Universidad de Chile |
Chile |
| Ph.D. Julio Aráuz |
University Ohio |
Estados Unidos |
| Ph.D. Fabricio Benevenuto |
University of Minas Gerais |
Brasil |
| Ph.D. Rodrigo Cisternas |
Universidad Casa Grande |
Ecuador |
| Ph. D. José Luis Rodriguez Sotelo |
Universidad Autónoma de Manizales |
Colombia |
Las siete líneas de investigación que inicialmente han sido definidas para los trabajos de investigación de los alumnos son:
- Sistemas de Visión por computador;
- Tecnologías para el aprendizaje;
- Diseño de Interacción Humano Computador;
- Ingeniería de software;
- Big data Analytics;
- Inteligencia Artificial; y,
- Cloud Computing.
Para cada una de estas siete líneas se ha definido una secuencia de tres cursos de especialización catalogados como Básicos, Fundamentales o Avanzados. Todo estudiante deberá aprobar los tres cursos de su línea de investigación más dos cursos básicos de otras dos líneas de investigación.
Los cursos para cada línea de investigación son:
| Línea de Investigación |
Tipo de Curso |
Cursos |
| Sistemas de Visión por computador |
Básico |
Visión por Computador |
| Fundamental |
Teoría y aplicaciones de Visión por Computador |
| Avanzado |
Técnicas avanzadas de procesamiento, análisis y visualización |
| Tecnologías para el aprendizaje |
Básico |
Visualización de la Información |
| Fundamental |
Análisis de Datos Masivos |
| Avanzado |
Analítica del Aprendizaje |
| Diseño de Interacción Humano Computador |
Básico |
Visualización de la Información |
| Fundamental |
Investigación y Evaluación Centrada en el Usuario |
| Avanzado |
Tópicos Avanzados en Interacción Humano-Computador |
| Ingeniería de software |
Básico |
Ingeniería de Software |
| Fundamental |
Experimentación en Ingeniería de Software |
| Avanzado |
Tópicos Avanzados de Ingeniería de Software |
| Big Data Analytics |
Básico |
Machine Learning |
| Fundamental |
Análisis de Datos Masivos |
| Avanzado |
Minería de texto |
| Inteligencia Artificial |
Básico |
Machine Learning |
| Fundamental |
Deep Learning |
| Avanzado |
Tópicos Avanzados de inteligencia artificial |
| Cloud Computing |
Básico |
Sistemas Distribuidos |
| Fundamental |
Análisis de Datos Masivos |
| Avanzado |
Tópicos Avanzados en Sistemas |
El curso propedéutico consta de los siguientes cursos:
- Métodos Estadísticos en las Ciencias Computacionales.
- Sistemas Operativos Avanzados.
- Diseño y Análisis de Algoritmos.
