Formación básica

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.

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

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 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

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.

•           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.).

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.

SEMINARIOS-Recursos:

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

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)

•  Examen oficial presencial escrito

•  Test de studium periódicos

•  Trabajos escritos y presentación