En esta página se recoge información descriptiva de las asignaturas optativas de 7º semestre del Grado en Ingeniería Informática, recogidas en orden alfabético:
Hoy en día, el mundo está encabezado por la tecnología, hasta el punto en que se ha convertido en el pilar básico de cualquier empresa u organización, independientemente de su tamaño. Todo componente informático es vital en su funcionamiento, incluyendo hardware, software, y especialmente los datos. En este sentido, es fundamental el papel del administrador de sistemas, responsable de implementar, configurar y mantener un sistema informático, y en definitiva, de asegurar su correcto funcionamiento.
Así, los objetivos de esta asignatura son, por un lado, mostrar al alumno los fundamentos generales de las tareas y responsabilidades del administrador de sistemas e ilustrarlo con la administración de sistemas Unix y sistemas Windows. Con este fin, la asignatura comprende una parte importante de los contenidos recogidos por los programas de certificación profesionales LPIC-1 y LPIC-2 del Linux Professional Institute. Adicionalmente, se presentarán temas de carácter transversal de la administración de sistemas.
Gabriel Cebrián Márquez: gabriel.cebrian@fi.upm.es
Esta asignatura pretende servir de introducción al mundo de la computación de altas prestaciones o HPC (High Performance Computing). Para ello se muestran los principales logros tecnológicos en el mundo hardware (paralelismo interno, multiprocesadores y multicores, procesadores gráficos y vectoriales, etc.) así como en el software, haciendo particular hincapié en el desarrollo de casos prácticos, ya que toda la asignatura tiene un fuerte enfoque práctico.
La computación de altas prestaciones busca explotar todos los niveles de paralelismo: paralelismo a nivel de instrucciones, a nivel de datos, a nivel de cores en una misma máquina o entre distintas máquinas conectadas por una red. A la hora de programarlas se usarán diferentes estándares de programación paralela: MPI y OpenMP. Asimismo, se explicará el uso de la vectorización para obtener mejores prestaciones y se introducirá el profiling de aplicaciones científicas, mediante el uso de distintas herramientas. Por último, se introducirá el uso de las tarjetas gráficas (GPU) como coprocesadores para acelerar aplicaciones intensivas en cómputo.
Arquitectura De Computadores, también se necesita poseer destrezas básicas a la hora de programar, así como conocimientos básicos de concurrencia.
Antonio García Dopico: dopico@fi.upm.es
El curso pretende dar un panorama del creciente tema de la Información y Computación Cuántica desde un punto de vista de Ciencias de la Computación.
Es éste un nuevo paradigma en computación que está ganando mucha relevancia y que permite hacer cosas que clásicamente o bien son imposibles (como es el caso de la transmisión de claves con secreto garantizado) o con una complejidad computacional menor (como en el algoritmo de Grover, para búsquedas no dirigidas) que puede llegar a cambiar de orden de complejidad con respecto al mejor algoritmo clásico conocido (como el Algoritmo de Shor, que factoriza números en tiempo polinomial, rompiendo así los sistemas de clave pública habituales, como son la RSA o los basados en curvas elípticas). Por otro lado, la criptografía cuántica ofrece un método de distribución de claves secretas que es inmune ante cualquier ataque computacional -algo que antes no era posible- y se está empezando a usar ya en redes de comunicaciones, aspectos que también veremos.
Un aspecto más desconocido, pero muy importante para la industria es su uso para optimización, lo que tiene implicaciones desde farmacología a problemas de camino mínimo o para inteligencia artificial. Son estos últimos algoritmos los que han despertado el interés de gigantes en el mundo de la informática como Google, Microsoft o IBM. El curso acabará con un panorama de estos métodos y una breve descripción del hardware que se está usando para implementar los nuevos ordenadores cuánticos.
Vicente Martín Ayuso: vicente@fi.upm.es
This course will introduce the basic concepts of Computational Biology and Bioinformatics. We will first view the Biomolecular techniques used today and see from a Computer Science perspective what can be done with them especially in the CS area.
The course is intended for Computer Science students and will have a strong CS feeling. Bioinformatics can be tackled from many perspectives, we will present the CS perspective (how can we from CS help the Biology partners and how can Biology help Computer Science).
Reasonable Biology background, we will describe the major Biology tools and techniques, but it would be great to have an idea about these things beforehand. There will be some discussions about the complexity of algorithms.
Paul Andrei Paun: apaun@fi.upm.es
La Nanotecnología es una ciencia emergente en diversos ámbitos científicos con un gran número de aplicaciones en la actualidad. Algunas de sus definiciones confluyen en la idea de que trata sobre la manipulación de la materia a escala atómica, molecular y supramolecular. Una descripción más generalizada de la Nanotecnología, se expresa como la Ciencia que trata de la manipulación de la materia con al menos una dimensión con tamaño entre 1 a 100 nanómetros. Si se define la Nanotecnología de acuerdo con el criterio que considera la dimensión de la materia, lleva naturalmente a la consideración de un campo muy amplio, que incluye diferentes disciplinas de la Ciencia tan diversas como la Ciencia de las Superficies, la Química Orgánica, la Biología Molecular, la Física de Semiconductores, la Medicina, la Electrónica etc. Las investigaciones y aplicaciones asociadas son igualmente diversas, yendo desde la física de dispositivos, a nuevas soluciones basadas en autoensamblaje molecular y desde el desarrollo de nuevos materiales hasta el control directo de la materia a escala atómica.
En esta asignatura, se pretende dar al alumno una formación introductoria sobre las diferentes investigaciones y aplicaciones que existen actualmente dentro de la Nanotecnología, en los diferentes campos científicos que abarca.
Curiosidad, interés por estudiar y ganas de entender alguna/s de las áreas de las ciencias que se relacionan con la Nanotecnología.
Estibaliz Martinez Izquierdo: emartinez@fi.upm.es
Fundamentos teóricos y aplicaciones del reconocimiento automático en robótica y procesamiento de datos.
Es muy conveniente experiencia de programación en Python para la realización de la práctica.
Todos los procesos para ser desarrollados precisan de un proceso de planificación. De la bondad de ese plan se generará un proyecto malo, bueno u óptimo. La capacidad de planificar correctamente un plan debe ser aprendida, no es innata, por eso el conocimiento de diferentes técnicas de planificación ayudan al desarrollo correcto de un proyecto bien construido y desarrollado.
Haber superado la asignatura de Inteligencia Artificial.
Vicente Martínez Orga: vicente.martinez@upm.es
Este curso pretende mostrar al estudiante de informática las técnicas computacionales básicas con un mayor impacto en el área de la computación científica. El objetivo es que sea capaz, bien de integrarse en un grupo de trabajo ocupado en resolver este tipo de problemas o bien de asesorar sobre el uso óptimo de la informática en este campo.
El énfasis se pone en dos áreas. Por un lado, las técnicas que permiten extraer el máximo rendimiento de arquitecturas secuenciales y por otro la explotación de arquitecturas paralelas. Adicionalmente se tratan temas de benchmarking, uso de arquitecturas especializadas (GPUs, MICs) y creación de aplicaciones para la presentación y exploración de las -típicamente enormes- cantidades de datos generadas por los programas de cálculo masivo usuales en este campo.
En la medida que sea posible, se traerán profesores y personal especializado para impartir seminarios. La asignatura tiene un carácter práctico y, aproximadamente, la mitad de las clases se hacen en aula informática donde usaremos el cluster Triqui. También usaremos Magerit, el superordenador del CeSViMa.
Vicente Martin Ayuso: vicente@fi.upm.es
La asignatura capacita al alumno para realizar tareas de diseño, planificación y explotación de redes de comunicaciones, con un enfoque práctico centrado en el uso de las nuevas tecnologías CISCO. Los alumnos aprenderán a crear, manejar y resolver problemas en redes de empresas de tamaño medio, así como a configurar la seguridad básica de la red.
Como valor añadido la asignatura cubre todos los objetivos requeridos por Cisco Systems para optar al examen de Certificación profesional CCNA 200-301. Además, los alumnos reciben diplomas acreditativos CISCO de superación de los cursos, al ser la UPM academia acreditada de Cisco Networking Academy.
La asignatura se estructura en 3 temas:
Sonia de Frutos Cid: sfrutos@fi.upm.es
El objetivo de esta asignatura es proporcionar la base teórica y práctica sobre los fundamentos metodológicos y tecnológicos implicados en la generación y publicación de vocabularios y datos de la Web de datos enlazados.
Esto significa:
Esta asignatura se da en dos turnos, uno en inglés y otro en español. Asimismo, la docencia y actividad de la asignatura se concentra fundamentalmente en los meses de septiembre y octubre.
Haber superado la asignatura de Inteligencia Artificial. Es recomendable tener conocimientos de Sistemas Orientados a Servicios.
Oscar corcho: oscar.corcho@upm.es
