Plan de Estudios

El Plan de Estudios consiste en un conjunto de actividades curriculares obligatorias y electivas. En particular, la aprobación de 30 créditos en cursos obligatorios (18 créditos de formación común y 12 créditos en seminarios de investigación), 30 créditos en cursos electivos y la elaboración de una Tesis de Grado equivalente a 180 créditos. Adicionalmente, se debe aprobar un Examen de Calificación y la presentación del Proyecto de Tesis.

Etapas

La duración del programa es de 4 años (8 semestres).

 

Cursos obligatorios:

  • Modelos y Algoritmos de Optimización (6 créditos)
  • Modelos Estocásticos en Sistemas de Ingeniería (6 créditos)
  • Microeconomía  (6 créditos)

Descripción de los cursos obligatorios

  • Modelos y Algoritmos de Optimización (6 créditos): El curso busca entregar los bases de la optimización matemática, con énfasis en modelación, formulación y herramientas de solución, especialmente en problemas de programación no lineal, programación lineal entera pura o mixta, técnicas de gran escala y problemas de optimización convexa.
    1. Fundamentos de optimización: Introducción a los conjuntos y notación; formulación estándar de programación lineal; geometría de politopos y soluciones básicas; dualidad (débil/fuerte) y lema de Farkas; análisis de sensibilidad e interpretación económica. Revisión de modelos clásicos de optimización(transporte, asignación, redes).
    2. Optimización a gran escala para problemas lineales: Métodos que permitan resolver problemas de gran tamaño, entre ellos métodos de generación de columnas y de restricciones, Descomposición de Benders y Dantzig-Wolfe: estructura maestro–subproblemas, cortes de optimalidad/ factibilidad y acotaciones.
    3. Fundamentos de optimización convexa: Reconocer, modelar y analizar problemas convexos para aprovechar sus garantías de óptimo global, estabilidad y algoritmos eficientes. Caracterización de conjuntos y funciones convexas, separación y conos; dualidad lagrangiana y condiciones KKT. Ejemplos y reformulaciones convexas.
    4. Teoría y algoritmos de optimización: Estudiar y aplicar algoritmos para problemas con y sin restricciones, incluyendo métodos de primer orden (descenso por gradiente, subgradiente, búsqueda en línea), métodos de segundo orden (Newton y quasi-Newton con regiones de confianza) y métodos de punto interior para problemas lineales y cónicos; énfasis en KKT, criterios de convergencia y selección de paso. El curso requiere formación matemática avanzada.
  • Modelos Estocásticos en Sistemas de Ingeniería (6 créditos): Este curso busca proporcionar las herramientas metodológicas necesarias para identificar, analizar, modelar y resolver problemas de ingeniería donde intervienen modelos estocásticos.  El curso incluye los siguiente tópicos: Probabilidad y Teoría de la Medida, Integración y Convergencia y Convergencia en Distribución y Martingalas. El curso requiere formación matemática avanzada.
  • Microeconomía  (6 créditos): En este curso se desarrollan los fundamentos de la teoría microeconómica a nivel de postgrado. El objetivo del curso es desarrollar capacidades avanzadas de modelamiento microeconómico. El curso enfatiza los desarrollos microeconómicos fundamentales de los últimos 40 años, incluyendo temas de teoría de decisiones y equilibrio, teoría de juegos, economía de la información, y el diseño de mercados y mecanismos. Se discuten aplicaciones a organización industrial, economía política, finanzas, economía del comportamiento, e investigación de operaciones. El curso requiere conocimientos de microeconomía y formación matemática avanzada.
  • Seminario de Investigación I (6 créditos): El curso tiene como objetivo exponer tempranamente, a los estudiantes a la investigación del claustro, discutir sobre temas de investigación y de esta forma identificar posibles profesores guías para su tesis.
  • Seminario de Investigación II (6 créditos): El curso contempla una combinación de clases lectivas sobre métodos de investigación, lectura y presentaciones de papers y el desarrollo de una propuesta de investigación por parte de los alumnos. 

Curso electivos

El Doctorado en Sistemas de Ingeniería incluye en su Plan de Estudios cursos electivos impartidos por diferentes Departamentos de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas. Los estudiantes pueden solicitar otros cursos electivos con autorización del Comité Académico.

Examen de Calificación y Propuesta de Tesis

El alumno presenta un tema de investigación en su Examen de Calificación ante una comisión propuesta por el Comité Académico, integrada al menos por tres académicos del claustro. La comisión evalúa el Examen de Calificación con respecto al dominio de las disciplinas relevantes, conocimiento del problema estudiado, y el potencial de investigación original que demuestre el alumno. De aprobar el Examen de Calificación, el comité evaluador entrega una recomendación sobre la viabilidad del tema de tesis al Comité Académico, que finalmente decide la aprobación del tema, indicando que el alumno esta calificado para iniciar formalmente su tesis doctoral. 

Tesis Doctoral

La tesis deberá demostrar que el estudiante ha logrado conocimientos avanzados y dominio de técnicas de investigación en el área; habilidad para concebir, diseñar y ejecutar nuevas investigaciones y capacidad de comunicar avances en su área de conocimiento.

Cursos electivos (30 créditos)

A continuación se incluye la lista de cursos electivos para el Doctorado en Sistemas de Ingeniería que se han impartido en los últimos semestres. La lista se actualiza cada semestre. Los estudiantes pueden solicitar la incorporación de cursos a esta lista al Comité Académico del Programa.

  • CC6205 Procesamiento de Lenguaje Natural
  • CI4144 Teoría de Flujos Vehiculares
  • CI4146 Economía de Transporte
  • CI4301 Análisis de Sistemas de Transporte
  • CI5144 Demanda de Transporte
  • CI5146 Redes de Transporte
  • CI6306 Economía de Transporte Avanzada
  • CI6312 Modelos Avanzados de Demanda por Transporte
  • CI6314 Modelamiento y Simulación de Sistemas
  • CI6316 Modelación y Diseño Experimental de Comportamiento Humano
  • EL4103 Sistemas de Energía y Equipos Eléctricos
  • EL4105 Control Avanzado de Sistemas
  • EL6000 Generación de Energía Eléctrica con Fuentes Renovables
  • EL7018 Mercados Internacionales de la Energía
  • EL7019 Fenómenos Dinámicos en Redes Eléctricas
  • EL7020 Análisis y Operación de Sistemas Eléctricos
  • EL7047 Riesgo y Confiabilidad en Sistemas Eléctricos
  • IN5524 Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en la Educación (powered by GPT)
  • IN6531 Introducción a la Minería de Datos
  • IN6534 Introducción al Deep Learning
  • IN709 Econometría
  • IN70L Logística y Producción
  • IN72X Introducción a la Historia del Pensamiento Económico
  • IN7505 Introducción a la Economía Política
  • IN7506 Economía del Capital Humano
  • IN7513 Economía Ambiental
  • IN7600 Data Science for Social Network Analysis
  • IN76002 Web of Data
  • IN7605 Heurísticas para optimización entera y aplicaciones
  • IN7615 Aprendizaje Automático con Redes Neuronales
  • IN7619 Optimización en línea con información estocástica y las Desigualdades del Profeta
  • IN79I Diseño de Mecanismos y Aplicaciones
  • IN7R1 Economía Financiera
  • IN7R5 Redes Sociales y Económicas
  • IN7R7 Aplicaciones de la Economía Conductual en Políticas Públicas
  • IN7S8 Desarrollo Económico
  • MA5402 Cálculo Estocástico
  • MA5501 Estadística Computacional
  • MA606 Teoría de Grafos
  • MDS7104 Aprendizaje de Máquinas

El programa se rige por el  Reglamento General de Estudios Conducentes a los Grados Académicos de Magíster y Doctor de la Universidad de Chile. Además, cuenta con un reglamento que establece las normas básicas de la estructura, organización y administración del Doctorado en Sistemas de Ingeniería.

En los link siguientes puedes revisar el Reglamento con sus modificaciones.

Reglamento Doctorado en Sistemas de Ingeniería 2015

Reglamento Doctorado en Sistemas de Ingeniería 2019