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.).

- Capacidad de análisis y síntesis.

- Capacidad de aplicar los conocimientos en la práctica y de resolver problemas.

- Razonamiento crítico.

- Capacidad de trabajar en equipo y en entornos multidisciplinares.

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

APUNTES  PROPIOS DE LA ASIGNATURA:

•   Studium / Campus Virtual de la Universidad de Salamanca

BÁSICA:

•    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

•    Abraham Silberschatz, Henry F. Korth, S. Sudarshan. Fundamentos de bases de datos.

CONSULTA - AMPLIACIÓN:

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

SEMINARIOS-Recursos:

•    http://www.sciencedirect.com

•    http://www.springerlink.com

8.1: Criterios de evaluación:

CONVOCATORIA ORDINARIA:

•  Presencialidad, participación activa y respeto al entorno en clases teóricas, prácticas y seminarios: 10%

•  Evaluación continua mediante tests periódicos al acabar cada tema: 15%

•  Trabajo escrito y presentado oralmente asociado a tareas realizadas durante los seminarios): 10%

• Examen escrito al final de la asignatura pudiendo ser tipo test, incluyendo evaluación de la parte teórica y práctica: 65%

Nota: “Para poder superar la materia, deberá alcanzarse el 50% de la calificación de cada apartado evaluable”

CONVOCATORIA EXTRAORDINARIA:

Examen escrito: 100% (tipo test con múltiples opciones). Incluirá parte teórica y parte práctica.

Nota: No se mantiene la calificación de los apartados de la convocatoria ordinaria.

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)

8.2: Sistemas de evaluación:

•  Examen presencial escrito pudiendo ser tipo test o de desarrollo de cuestiones y problemas  incluyendo parte teórica y práctica.

•  Tests de studium periódicos.

•  Trabajos escritos y presentación oral.

8.3: Consideraciones generales y recomendaciones para la evaluación y la recuperación:

El sistema de evaluación de la asignatura está basado en procedimientos de evaluación continua, examen final y defensa oral de un trabajo en equipo realizo por el estudiante. La nota final sumativa se obtendrá como la media ponderada de las calificaciones parciales obtenidas a través de los instrumentos de evaluación.

La evaluación tendrá fundamentalmente un carácter continuo y formativo, incluyendo tests a la finalización de cada tema y una prueba final, junto con una presentación oral de un trabajo en equipo realizo por el estudiante.