INFORMÁTICA

INFORMÁTICA

GRADO EN BIOLOGÍA (PLAN 2015)

1. Datos de la asignatura

(Fecha última modificación: 21-07-17 21:57)
Código
108200
Plan
PLAN 2015
ECTS
6.00
Carácter
BÁSICA
Curso
1
Periodicidad
Primer Semestre
Área
CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Departamento
Informática y Automática
Plataforma Virtual

Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

Datos del profesorado

Profesor
Emilio Santiago Corchado Rodríguez
Grupo/s
1
Departamento
Informática y Automática
Área
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artific.
Centro
Fac. Biología
Despacho
Edificio departamental, 316
Horario de tutorías

Lunes 11:00-15:00, y jueves de 12:00-16:00

URL Web
-
E-mail
escorchado@usal.es
Teléfono
-
Profesor
Emilio Santiago Corchado Rodríguez
Grupo/s
2
Departamento
Informática y Automática
Área
Ciencia de la Computación e Inteligencia Artific.
Centro
Fac. Biología
Despacho
Edificio departamental, 316
Horario de tutorías

Lunes 11:00-15:00, y jueves de 12:00-16:00

URL Web
-
E-mail
escorchado@usal.es
Teléfono
-

2. Sentido de la materia en el plan de estudios

Bloque formativo al que pertenece la materia.

Formación básica

Papel de la asignatura.

Es una materia fundamental dentro del bloque formativo, así como del Plan de Estudios en su conjunto, estando estrechamente vinculada a todas las demás materias del bloque.

Su estudio inicia el proceso de formación de informática básica de los futuros biólogos y la consolidación de los conocimientos adquiridos durante su etapa formativa previa. Su programación  en el primer curso es importante, ya que los conocimientos  adquiridos serán usados en todas las demás asignaturas durante el resto del periodo formativo del alumno.

Perfil profesional.

Todos los relacionados con la Biología en los que es necesario el uso de ordenadores y la programación. De forma especial, la formación contribuirá a tener las competencias fundamentales de un futuro profesional de la Biología

3. Recomendaciones previas

Se requieren conocimientos básicos de ingles

4. Objetivo de la asignatura

- Saber trabajar en grupo y resolver problemas derivados de dicho trabajo.

- Manejar la sintaxis del lenguaje de programación para desarrollar programa sencillos.

- Dominar los conceptos básicos de la informática para su aplicación a problemas en el campo de la Biología.

- Capacidad de búsqueda, análisis y presentación de textos de carácter científico-técnico del campo de la Bio-informática.

5. Contenidos

Teoría.

Tema 1. Introducción a la informática

• Introducción

• Elementos y conceptos fundamentales

• El hardware

• El software

• El personal informático

• Evolución histórica

• Clasificación de las computadoras

• Líneas de trabajo actuales

Tema 2. Modelos bio-inspirados

• Introducción.

• Procesamiento Neuronal Humano.

• Modelo de una neurona.

• Tipos de funciones de activación.

• Red neuronal artificial.

• Aprendizaje.

• Aprendizaje supervisado.

• Aprendizaje no supervisado. Tema 3. Percepción.-Visión  Artificial

• Visión artificial

• Introducción a la visión artificial.

• Etapas de la visión por computador.

• Procesamiento de imágenes.

• Análisis de escenas.

• Visión estereoscópica e información sobre la profundidad.

• Reconocimiento del habla.

• Introducción al reconocimiento del habla.

• Aspectos importantes del diseño.

• Compromiso y ejemplos de sistemas.

• Técnica utilizadas.

Tema 4. Representación de la información

• Introducción

• Sistemas de numeración

• Conversión entre sistemas de numeración

• Representación de datos numéricos

• Representación de textos

• Representación de imágenes

• Representación del sonido

• Compresión de datos

• Detección de errores

Tema 5. Unidades funcionales del computador

• Electrónica básica

– Puertas lógicas

– Circuitos lógicos

• Unidad central de proceso

• La memoria principal

• El bus del sistema

• Las instrucciones

– Tipos de instrucciones

– Métodos de direccionamiento

– Ciclo de instrucción

Tema 6. Teleinformática

• Introducción

• Medios de transmisión

• Modos de transmisión

• Redes

• Topología de una red

• Método de acceso

• Protocolo de comunicación

– Modelo OSI

– Modelo TCP/IP

• Internet

• Conexión a la red

Tema 7. Emprendimiento Digital

• Ecosistema de emprendimiento

• Principales actores

Tema 8. Bases de datos

• Sistema Gestor de Bases de Datos (SGDB)

–      Funcionalidades de un SGDB

–      Funciones de un SGDB

–      Tipos de SGDB

–      Aplicaciones

• Bases de datos relacionales

–      Relación

–      Atributos

–      Tupla

–      Términos

–      Uniones entre relaciones

• Modelo Entidad-Relación

–      Diagrama Entidad-Relación

• El lenguaje SQL

 

Práctica.

Práctica 1. Introducción a la programación. (Matlab)

Práctica 2. Modelos Estadísticos.

Práctica 3. Modelos Bio-inspirados.

Práctica 4. Visión Artificial. Procesamiento de imágenes.

Práctica 5. Bases de datos

6. Competencias a adquirir

Básicas / Generales.

Promover el análisis crítico en la evaluación de problemas, toma de decisiones y espíritu de liderazgo, y formar profesionales con capacidad de gestión y dirección.

Específicas.

•           Utilizar  el  lenguaje  de  programación  para  desarrollar  programas  sencillos  en  el campo de la Biología.

•            Aplicar la informática en el campo de la Biología, sobre todo, en lo relacionado con la implementación y modelado de procesos bio-inspirados, análisis de casos de estudios basados en temas biológicos, visión artificial, etc.).

7. Metodologías

Actividades teóricas (dirigidas por el profesor)

•    Sesión magistral: Exposición de los contenidos de la asignatura.

•    Eventos científicos: Asistencia a conferencias, aportaciones y exposiciones, con ponentes de prestigio.

Actividades prácticas guiadas (dirigidas por el profesor)

•    Prácticas en el aula: Formulación, análisis, resolución y debate de un problema o ejercicio, relacionado con la temática de la asignatura.

•    Practicas en aula informáticas: Ejercicios prácticos a través de las TIC, sobre la teoría

•    Seminarios: Trabajo en profundidad sobre un tema. Ampliación de contenidos de sesiones magistrales.

•    Exposiciones: Presentación oral por parte de los alumnos de un tema o trabajo

(previa presentación escrita).

Atención personalizada (dirigida por el profesor)

•    Tutorías :Tiempo atender y resolver dudas de los alumnos.

Actividades prácticas autónomas (sin el profesor)

•    Actividades de seguimiento on-line  Interacción a través de las TIC.

•    Preparación de trabajos. Estudios previos: búsqueda, lectura y trabajo de documentación.

•    Trabajos:  abajos que realiza el alumno.

•    Foros de discusión: A través de las TIC, se debaten temas relacionados con el ámbito académico y/o profesional.

Pruebas de evaluación

•    Pruebas objetivas de tipo test:  Preguntas cerradas con diferentes alternativas de respuesta.

•    Pruebas prácticas : Pruebas que incluyen actividades, problemas o casos a resolver.

•    Pruebas orales: Pruebas orales  con preguntas abiertas y/o cerradas.

8. Previsión de Técnicas (Estrategias) Docentes

9. Recursos

Libros de consulta para el alumno.

BASICA:

•    Bishop C. M. (95) Neural Networks for Pattern Recognition. Oxford University Press. 1995.

•    Patterson D. W. (, 95) Artificial Neural Networks. Theory and Applications. Preciente Hall. 1995.

•    Corchado J., Díaz F., Borrajo L. y Fernández F. (00). Redes Neuronales Artificiales: Un Enfoque Práctico. Universidade de Vigo. 2000

CONSULTA - AMPLIACIÓN:

•    Haykin S. (99). Neural Networks. A comprehensive foundation, Macmillan, 1999.

Otras referencias bibliográficas, electrónicas o cualquier otro tipo de recurso.

SEMINARIOS-Recursos:

http://www.sciencedirect.com,  http://www.springerlink.com

10. Evaluación

Criterios de evaluación.

Asistencia  y participación  activa en clases teóricas,  respeto al entorno, prácticas  y

seminarios: 10%

 Evaluación continua mediante tests periódicos: 15%

Defensa de prácticas: 20% (examen tipo test mismo día que examen escrito)

Trabajo presentado (realizado durante los seminarios): 10%

 Examen escrito: 45% (tipo test)

Instrumentos de evaluación.

•  Examen oficial presencial escrito

•  Test de studium periódicos

•  Trabajos escritos y presentación

11. Organización docente semanal