Doctorado En Inteligencia Artificial Y Ética Algorítmica Aplicada de UNADE

Doctorado En Inteligencia Artificial Y Ética Algorítmica Aplicada de UNADE

El Doctorado en Inteligencia Artificial y Ética Algorítmica Aplicada forma investigadores capaces de desarrollar y evaluar sistemas de inteligencia artificial con un enfoque ético y responsable. El alumno analizará el impacto social y organizacional de los algoritmos, contribuyendo al avance tecnológico sostenible.

INICIO: Abierto
2026
DURACIÓN: 3 años
HORAS LECTIVAS: 3.280
 

OBJETIVOS

 

- Desarrollar competencias avanzadas en investigación científica en inteligencia artificial aplicada, con una base óptima en modelado algorítmico y aprendizaje automático.
- Analizar, diseñar y optimizar sistemas inteligentes capaces de generar soluciones a problemas complejos en distintos sectores.
- Integrar criterios éticos, equidad algorítmica y responsabilidad social en el desarrollo y aplicación de tecnologías de IA.
- Aplicar metodologías de investigación rigurosas para producir conocimiento original y publicaciones científicas de alto impacto.
- Contribuir a la innovación tecnológica y la transformación digital con un enfoque socialmente responsable.
- Liderar proyectos de investigación con impacto en academia, industria, gobierno y otras organizaciones.

A QUIÉN VA DIRIGIDO

 

- Profesionales con grado de maestría interesados en profundizar en la investigación avanzada de la inteligencia artificial y sus aplicaciones.
- Personas que deseen integrar conocimiento técnico con reflexión ética y social en el ámbito de la IA.
- Investigadores y especialistas que quieran generar soluciones innovadoras basadas en algoritmos con impacto tecnológico y social.
- Aquellos que busquen contribuir al avance científico y la aplicación responsable de la inteligencia artificial en diversos sectores.

REQUISITOS

 

Estar en posesión de un máster o maestría oficial para poder acceder al doctorado.

TITULACIÓN

  Título oficial de Doctorado Mexicano de UNADE

TEMARIO

 

El programa de Doctorado en Inteligencia Artificial Y Ética Algorítmica Aplicada propuesto, posee una estructura curricular basada en fases formativas orientadas al desarrollo progresivo de la investigación doctoral.

Fase 1. Tutorización.

En esta primera fase se trata de una coordinación del programa entre el alumno y el tutor asignado. Con el apoyo de su tutor, el alumno elaborará la propuesta del esquema de tesis doctoral. La organización académica de los estudios de doctorado implica la realización de un plan de trabajo, cuyo esquema deberá ser desarrollado durante esta fase de tutorización.

-Duración: 480 horas.
-Finalidad: Orientar a definir el tema, objetivos, hipótesis y metodología.

Fase 2. Metodología de la Investigación Científica.

En esta fase del programa continúa la coordinación entre el alumno y el tutor asignado. El estudiante deberá continuar elaborando la propuesta del esquema de tesis doctoral, con el apoyo siempre de su tutor. Los estudios de doctorado implican la realización de un plan de trabajo, cuyo esquema continuará desarrollándose a lo largo de toda la fase de tutorización.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Transformar la propuesta inicial en un plan de investigación robusto.

Fase 3. Introducción a las Técnicas de Investigación.

En esta fase el alumno profundiza en el proceso de investigación científica, identificando tipos de investigación, aplicando métodos en CC.SS., formulando hipótesis, interpretando datos y conociendo la estructura y aspectos formales de una tesis doctoral, incluyendo el manejo de elementos estadísticos como SPSS.

Con el apoyo del director de tesis el alumno debe elaborar la propuesta del esquema de tesis doctoral, permitiendo al estudiante desarrollar sus habilidades investigativas gradualmente.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Elaborar la propuesta del esquema de tesis doctoral.

Fase 4. Docencia.

A lo largo de esta fase se cursan a distancia una serie de asignaturas definidas de acuerdo a los estudios previos y a la temática de la tesis. En esta fase el doctorando debe cursar una serie de asignaturas adecuadas al tema de tesis elegido, siendo las tres primeras obligatorias y la cuarta una optativa.

Las asignaturas obligatorias son las siguientes:
-Asignatura 1. Programación avanzada en Python y R (obligatoria / 160 horas).
-Asignatura 2. Modelado de datos y feature engineering (obligatoria / 160 horas).
-Asignatura 3. NLP (Natural Language Processing) y procesamiento de lenguaje multicultural (obligatoria / 160 horas).

La asignatura optativa a elegir es la siguiente:
-Redes neuronales y Deep Learning (voluntaria / 160 horas).
-Ciencia de datos para la toma de decisiones (voluntaria / 160 horas).
-Ética Global / Ciudades Inteligentes (voluntaria / 160 horas).

Fase 5. Investigación.

El objetivo de esta fase es redactar una de las partes más importantes de un estudio de investigación, la justificación. En fases anteriores se desarrolló el esquema de tesis doctoral, donde se plantearon el problema de investigación y los objetivos de forma resumida. En esta fase, el objetivo es fundamentar y argumentar las razones que motivan el estudio y cuáles son los beneficios que derivan de la investigación.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Elaborar una justificación sólida y argumentada para la investigación.

Fase 6. Resultados y Acciones de la Investigación.

El objetivo de esta fase es plantear los modelos, teorías y conceptos pertinentes al problema de investigación, de tal manera que fundamenten el análisis y la interpretación de los resultados, así como explicar la metodología que será empleada en el desarrollo de la tesis doctoral.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Establecer el marco teórico-metodológico de la investigación, interpretar resultados y justificar el diseño metodológico de la tesis doctoral.

Fase 7. Investigación II.

El objetivo de esta fase consiste en elaborar y definir el marco empírico de la tesis doctoral a través del desarrollo de objetivos, hipótesis y variables. Elaborar el diseño y el tipo de investigación, establecer el método de recolección de datos, los instrumentos y la población objetivo de estudio. En esta fase, se comenzará con la recolección de datos a través de los instrumentos planteados.

-Duración: 240 horas.
-Finalidad: Elaborar y definir el marco empírico de la tesis doctoral e iniciar la recolección de datos.

Fase 8. Inicio de Tesis Doctoral.

El objetivo de esta fase consiste en consolidar el marco empírico de la tesis doctoral mediante la definición de objetivos, hipótesis y variables, el diseño metodológico y el inicio de la recolección de datos.

-Duración: 320 horas.
-Finalidad: Consolidar el marco empírico de la tesis doctoral mediante la definición de objetivos, hipótesis y variables, el diseño metodológico y el inicio de la recolección de datos.

Fase 9. Desarrollo de Tesis Doctoral.

El objetivo de esta fase de investigación es interpretar y redactar los resultados que arrojan nuestra investigación tras el análisis realizado en la fase anterior. Esta interpretación debe ir apoyada con gráficos, tablas e imágenes, así como la inclusión de anexos que sean necesarios para la comprensión de los resultados. En esta fase también se debe comenzar a construir el apartado de “referencias bibliográficas” cumpliendo estrictamente con la normativa APA.

-Duración: 320 horas.
-Finalidad: Analizar, interpretar y presentar los resultados de la investigación, apoyándolos con recursos visuales y anexos, y elaborar las referencias bibliográficas conforme a la normativa APA.

Fase Final. Proyecto de Tesis Doctoral.

En esta última fase, el alumno bajo la supervisión del Director de Tesis llevará a cabo trabajos de investigación conducentes a la realización de su proyecto de tesis. Se redactará el 100% de la investigación en base al análisis y resultados conseguidos y se plasmará en el protocolo avanzado de investigación. Esta última parte de la fase supone, además, la finalización y defensa de la tesis en Disertación Pública.

-Duración: 320 horas.
-Finalidad: Consolidar y culminar la tesis doctoral mediante la redacción completa del proyecto de investigación, su integración en el protocolo avanzado y la preparación para su defensa pública.

Líneas de investigación:

-Interacción Persona-Ordenador potenciada por IA.
-Automatización y optimización en ingeniería de software mediante IA.
-Mejoramiento de procesos de software con IA.
-Métodos de investigación en ingeniería de software con IA.
-Optimización y aplicación de algoritmos en sistemas computacionales avanzados.

COMPETENCIAS

 

El Doctorado en Inteligencia Artificial y Ética Algorítmica Aplicada proporciona al estudiante una formación avanzada en el diseño, desarrollo y evaluación de sistemas inteligentes con un enfoque técnico, crítico y ético. El doctorando adquirirá competencias para investigar en ámbitos como machine learning, procesamiento de lenguaje natural y modelos algorítmicos avanzados.

A lo largo del programa desarrollará habilidades para analizar el impacto social, jurídico y organizacional de la inteligencia artificial, integrando principios de transparencia, equidad y responsabilidad algorítmica. Asimismo, aprenderá a diseñar soluciones tecnológicas innovadoras que respeten los derechos fundamentales y promuevan un desarrollo sostenible.

El estudiante estará capacitado para liderar proyectos de investigación en entornos académicos, institucionales y empresariales, contribuyendo a la generación de conocimiento original en inteligencia artificial aplicada.

En definitiva, este programa forma investigadores capaces de combinar excelencia técnica y compromiso ético en el desarrollo de tecnologías inteligentes con impacto global.

MÁS DETALLES

 

PRINCIPALES SALIDAS PROFESIONALES

- Investigación científica avanzada en inteligencia artificial y machine learning.
- Docencia universitaria e impartición de cursos de posgrado en tecnología y AI.
- Liderazgo de equipos de innovación tecnológica en empresas y organismos institucionales.
- Consultoría en inteligencia artificial, datos y ética algorítmica.
- Desarrollo y dirección de proyectos tecnológicos de alto impacto social y empresarial.
- Publicación académica y representación en congresos internacionales.