mÁster ingenierÍa de sistemas e...

Orientación Investigación

Número de créditos: 60 ECTS (30 e Máster)

Número mínimo de créditos a Consultar regla matricular por curso: Universidad de

MÁSTER INGENIERÍA DE SISTEMAS E INFORMÁTICA PRESENTACIÓN GENERAL DEL PLAN DE ESTUDIOS

Este es un Máster Oficial Ministerio Educación y Ciencia y ha sido verificado por Real Decreto 1393/2007.

n Materias + 30 Proyecto de

mento de permanencia de la Zaragoza

Asignaturas por módulos:

ARQUITECTURA DE COMPUTADORES

Código Asignatura ECTS 62605 Procesadores para dominios específicos 4 62636 Diseño de Sistemas Empotrados 4 62618 Programación orientada a prestaciones 4

INFORMATICA GRAFICA 62602 Informática gráfica 4 62633 Técnicas avanzadas de informática gráfica:

generación de imágenes y animación 5

SISTEMAS EVENTOS DISCRETOS 62604 Modelado de sistemas concurrentes 4 62630 Algoritmia y complejidad para Bioinformática 4 62637 Modelos formales en bioinformática 4 62638(*) Análisis y optimización de sistemas dinámicos.

Aplicación a problemas de fabricación y tráfico 4

62639 Verificación asistida por computador de sistemas

concurrentes 4

ROBOTICA 62606 Sistemas de percepción y robótica 4 62603 Ingeniería de control 4

ROBOTICA 62631 Sistemas tiempo real. Conceptos y técnicas

avanzadas 4

62623 SLAM: localización de robots y construcción

simultánea de mapas 4

62617 Navegación de vehículos 5 62627 Visión tridimensional 4 62629 Brain computer interfaces 4

SISTEMAS DISTRIBUIDOS 62607 Sistemas distribuidos y redes de computadores 4 62610 Computación distribuida y sistemas multiagentes 4

INGENIERIA WEB Y SISTEMAS DE INFORMACION 62600 Bases de datos y sistemas de información 4 62628 Sistemas de información distribuidos 6 62613(*) Diseño tecnológico de bases de datos. Sistemas

reactivos 4

62612 Diseño de aplicaciones seguras 4 62611 Conceptos y estándares de arquitecturas orientadas

a servicios web 6

62635(*) Web semántica: estándares y tecnologías 6 62634 El gobierno de las tecnologías de la información 4 62614 Diseño y evaluación de interfaces 4

(*)Asignaturas que no se impartirán el curso 2011-2012

Cuadro de distribución de materias por créditos Tipo de materia Créditos Obligatorias -- Optativas 30 Prácticas externas (si se incluyen) -- Trabajo fin de Máster 30 Total 60

Descripción detallada de las competencias que se adquieren en la titulación

Al terminar la titulación el alumno será competente, todo ello referido al ámbito de la Ingeniería de Sistemas y de la Informática, en:

• Comprensión y dominio de las habilidades y métodos de investigación. • Capacidad de concebir, diseñar, poner en práctica y adoptar procesos de la

investigación. • Saber comunicarse con sus colegas, con la comunidad académica e

investigadora en su conjunto y con la sociedad en general. • Capacidad de fomentar, en contextos académicos y profesionales, el avance

tecnológico, social o cultural dentro de una sociedad basada en el conocimiento. • Realizar estudios bibliográficos (definición del estado del arte, búsqueda de

patentes, búsqueda de resultados de investigación, fuentes alternativas). • Materializar los resultados de la investigación en documentos que contribuyan al

avance de la misma.

Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62600 - Bases de datos y sistemas de información

Guía docente para el curso 2013 - 2014

Curso: 1 - 1 , Semestre: 1 - 1 , Créditos: 4.0

Esta salida fue obtenida el 29-05-2014

Información básica

Profesores

Santiago Miguel Velilla Marco [email protected]

Eduardo Mena Nieto [email protected]

Recomendaciones para cursar esta asignatura

Alumnos del Máster que no han cursado ninguna asignatura de contenido similar.

Actividades y fechas clave de la asignatura

Se anunciará en breve.

Inicio

Resultados de aprendizaje que definen la asignatura

El estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

1:

Conoce los conceptos básicos sobre Bases de Datos y Sistemas de Información.

2: Es capaz de realizar el diseño conceptual y las bases de datos relacionales correspondientes a problemas de gestión de información.

3:

Es capaz de realizar consultas a una base de datos relacional, utilizando el lenguaje estándar SQL.

mailto:[email protected]


Introducción Breve presentación de la asignatura

La asignatura consta de 4 créditos ECTS, que representan 100 horas de trabajo del alumno, de las cuales 40 serán presenciales (teoría, problemas y laboratorio). Teniendo en cuenta las titulaciones que dan acceso al máster, no es necesario ningún conocimiento previo adicional al adquirido en las titulaciones de grado para poder cursar esta materia.

Desde el punto de vista del contenido, esta asignatura tiene como objetivo principal presentar los conceptos básicos de la tecnología de bases de datos, incluyendo diseño, implementación, explotación, y administración. También se darán nociones sobre sistemas de información.

Contexto y competencias

Sentido, contexto, relevancia y objetivos generales de la asignatura

La asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos y objetivos:

El objetivo de la asignatura es familiarizarse con las técnicas mas utilizadas para gestión de información. Se conocerán los principios básicos del diseño conceptual de bases de datos, y del diseño de bases de datos relacionales, así como algunos aspectos más avanzados. También se presentará la evolución de las bases de datos hacia sistemas de gestión de datos más complejos.

Contexto y sentido de la asignatura en la titulación

La razón de ser de esta asignatura es doble. Por una parte permite formar a aquellos alumnos del Máster de Ingeniería de Sistemas e Informática que no hayan recibido una formación mínima en bases de datos y, por otra parte, proporciona los conocimientos requeridos para otras asignaturas del máster como “Sistemas de Información Distribuidos” y "Diseño tecnológico de bases de datos. Sistemas reactivos".

Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para...

1: Comprender y manejar sistemas basados en bases de datos.

2:

Analizar las necesidades de información de un sistema ante un problema dado.

3: Diseñar y poner en marcha una base de datos, desde el análisis del problema, hasta el uso de un Sistema Gestor de Bases de Datos para su creación, explotación, y administración.

4:

Participar en el diseño y desarrollo de sistemas de información complejos. Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

La gestión de la información es una de las actividades de mayor importancia en cualquier entidad u organización. Una gestión inteligente y eficiente de los datos es algo vital hoy en día para el desarrollo de multitud de tipos de aplicaciones y servicios y, por tanto, resulta de gran importancia conocer y aplicar técnicas apropiadas para manejarlos.

Los conocimientos impartidos en este curso, centrados en el conocimientos de las técnicas básicas de diseño, creación y explotación de bases de datos, así como su evolución hacia los llamados Sistemas de Información, no son sólo de una gran aplicación en la actualidad, sino que se aprecia una tendencia cada vez mayor hacia dichas tecnologías por parte de empresas, investigadores, y todo tipo de organismos, privados y públicos.

Evaluación Actividades de evaluación

El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos mediante las siguientes actividades de evaluacion

1:

Participación del alumno en la resolución de los ejercicios planteados y resueltos en las clases.

2: Realización de un trabajo práctico, dirigido por alguno de los profesores, que consistirá en el diseño e implementación de aspectos básicos de un problema sencillo de gestión de información. Más concretamente, el alumno, asistido por el profesor, propondrá un problema de gestión de información de su interés y, tras plantear un esquema conceptual adecuado, realizará el diseño de la base de datos relacional correspondiente, e implementará un conjunto mínimo de operaciones de consulta a dicha base de datos.

Actividades y recursos

Presentación metodológica general

El proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

1. La presentación de los contenidos de la asignatura en clases magistrales por parte de los profesores. 2. El estudio personal de la asignatura por parte de los alumnos y la presentación en clase de los ejercicios planteados. 3. El desarrollo de trabajos prácticos por parte de los alumnos, guiados por los profesores, que desarrollan los conocimientos

teóricos.

Se debe tener en cuenta que, aunque la asignatura tiene una orientación fundamentalmente práctica, es necesario adquirir los conocimientos teóricos previos. Por ello, el proceso de aprendizaje pone énfasis tanto en la asistencia del alumno a las clases magistrales y en el estudio individualizado, como en la realización de los ejercicios prácticos planteados.

Actividades de aprendizaje programadas (Se incluye programa)

El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstos comprende las siguientes actividades...

1:

Bases de Datos (BD) y Sistemas de Gestión de BD

● Concepto de BD. Niveles de abstracción y Modelos de Datos. ● El Sistema de Gestión de Bases de Datos (SGBD)

2: Nivel conceptual de una BD: El Modelo Entidad-Relación

● Modelo Entidad-Relación. Diagramas E-R. ● Diseño de BD utilizando el modelo Entidad-Relación extendido.

3:

El Enfoque Relacional

● El modelo Relacional. ● Lenguajes relacionales: SQL. ● Diseño de BD relacionales: Normalización.

4: Conceptos avanzados de Bases de Datos

● Integridad y Seguridad ● Recuperación y gestión de la concurrencia ● BD orientadas a Objetos ● BD distribuidas

Planificación y calendario

Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

Se planificará en breve.

Documentos de referencia


Bibliografía

La bibliografía recomendada se incorpora a través de la Biblioteca del Centro y se puede consultar por la web

http://psfunizar7.unizar.es/br13/egAsignaturas.php?codigo=62600

Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62602 - Informática gráfica





Profesores

Eva Mónica Cerezo Bagdasari [email protected]

Diego Gutiérrez Perez [email protected] Sandra

Silvia Baldassarri [email protected] Pedro

Miguel Latorre Andrés [email protected] Adolfo

Muñoz Orbañanos [email protected]


No haber cursado asignaturas con contenidos similares.


Actividades: se enumeran a continuación.

Fechas: las anunciadas en el calendario académico. Inicio



1:

Ha adquirido los conocimientos básicos necesarios para comprender el proceso completo de representación gráfica en el computador y tiene una visión general de las potencialidades y limitaciones de la Informática Gráfica en la actualidad.






2: Es capaz de analizar y evaluar los software de modelado y animación 3D más extendidos, así como de detectar sus limitaciones.

3:

Ha adquirido conocimientos básicos de tratamiento digital de imagen.

4: Ha adquirido los conocimientos básicos de Interacción Persona-Ordenador.

Introducción

Breve presentación de la asignatura

Esta asignatura es introductoria a tres ámbitos estrechamente relacionados con la Informática Gráfica, como son el tratamiento de escenarios tridimensionales, el tratamiento digital de imágenes y la interacción persona-ordenador. La mayor carga de la asignatura se centra en la adquisión de la terminología y los conceptos básicos relacionados con los gráficos por computador, tanto desde el punto de vista tridimensional (escenarios 3D), como bidimensional (imágenes digitales) como centrado en el usuario (interacción).

La asignatura pretende ser la llave para introducir a los alumnos en los conceptos básicos y en la formación necesaria para posteriormente abordar con éxito las asignaturas de Informática Gráfica Avanzada y Diseño de Interfaces Avanzadas, y para que puedan proseguir en las líneas de investigación asociadas a ellas.




El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca los conceptos básicos de Informática Gráfica 3D y sea capaz de comprender las potencialidades y limitaciones del software actual disponible en el mercado en dicho ámbito. El enfoque a la hora de abordar los temas es, en gran parte, descriptivo y sirve de introducción a los contenidos de la asignatura de Informática Gráfica Avanzada.

La asignatura pretende, asi mismo, dotar al estudiante de los conceptos básicos de tratamiento de imágenes digitales, cuyo uso está extendido hoy en dia en todos los ámbitos, tanto profesionales como personales.

Un tercer objetivo es introducir al estudiante en el mundo de la interacción persona-ordenador de forma que el estudiante esté preparado para abordar con éxito la asignatura de Diseño de Interfaces Gráficas.


El Master en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene como objetivo fundamental la formación investigadora y de desarrollo en campos específicos de la Informática (hardware y software).En particular esta asignatura, de carácter optativo, pretende de manera específica informar y formar a los estudiantes interesados en el mundo de la Informática Gráfica, el tratamiento digital de imagen y la Interación Persona-Ordenador.

La asignatura proporciona la formación básica necesaria para cursar las asignaturas de Informática Gráfica Avanzada y Diseño de Interfaces Gráficas y para proseguir, en el marco de los estudios de doctorado, en las línea de investigación del grupo Informática Gráfica Avanzada.


1:

Manejar la terminología básica de gráficos y hacer uso del software y hardware relacionado.

2: Comprender las potencialidades y limitaciones del software de modelado y animación 3D.

3:

Conocer y dominar los aspectos básicos de la manipulación y tratamiento de imágenes digitales.

4: Comprender la importancia de la Interacción Persona-Ordenador y su terminología y conceptos básicos.

Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

El medio a través del cual los seres humanos recibimos la mayor cantidad de información es la vista. Es por esto por lo que el diseño y tratamiento de la información visual (que es de lo que trata la Informática Gráfica) sea de vital interés.

Los conocimientos aportados por esta asignatura tienen múltiples aplicaciones en el día a día: el cine, el diseño gráfico, las reconstrucciones virtuales tridimensionales, la iluminación, la fotografía, el diseño de interfaces, la realidad virtual y aumentada son ejemplos en los que el tratamiento de la información visual es especialmente relevante. Los conocimientos adquiridos en esta asignatura servirán como base para la elección y diseño e de soluciones software y hardware para estos campos.

Evaluación

Actividades de evaluación


1:

Presentación publica del software de modelado y animación 3D escogido.

El/la estudiante deberá hacer un repaso de los conceptos báscios relacionados con la Informática Gráfica y analizar su tratamiento en el software escogido acabando con un análisis crítico del mismo. La presentación será pública y en ella el profesor podrá preguntar al estudiante sobre los conceptos y terminoligia básica presentados en las clases presenciales.

Actividades y recursos Presentación metodológica general


● Clases magistrales, impartidas por los profesores encargados y por profesores invitados, en su caso ● Estudio personal por parte de los estudiantes. Lectura de bibliografía recomendada (articulos, capítulos de libros). ● Preparación y presentación pública de estudios o trabajos



1:

Escenarios tridimensionales

1. Pipeline de visualización 3D. 2. Hardware y software gráfico. 3. Modelado geométrico: curvas, superficies, sólidos. 4. Modelado visual: texturas, modelos de iluminación. 5. Animación: técnicas básicas de animación, animación procedural, captura de movimiento.

2: Tratamiento digital de imágenes:

1. Conceptos básicos. 2. Formatos y técnicas de compresión. 3. Rango dinámico: LDR vs. HDR. Tone-mapping. 4. Retargeting.

3: Interacción Persona-Ordenador

1. Hardware orientado a la interacción. 2. Diseño centrado en el usuario. 3. Ejemplos de interfaces.

4: Contenido práctico:

● Análisis crítico de un software comercial de modelado y animación 3D.



Se ajustará a lo dispuesto en la guía docente y el calendario académico.

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62603 - Ingeniería de control





Profesores

Carlos Sagüés Blázquiz [email protected]

Gonzalo López Nicolas [email protected]


Estar interesado en aspectos de Modelado y Control de Sistemas.

No haber cursado asignaturas de contenidos similares.


Actividades

Se imparten clases magistrales que han de ser presenciales por parte del alumno.

Se realizan ejercicios relacionados con los temas abordados.

Se hacen prácticas de simulación y control con equipos electromecánicos.

Se trabaja sobre artículos científicos para su presentación en público.

Fechas clave

Las de impartición de la asignatura, las de realización de la práctica y las de presentación de los artículos científicos, que son convenientemente anunciadas cada curso.

Inicio Resultados de aprendizaje que definen la asignatura




1: Conoce, comprende y es capaz de aplicar técnicas básicas de control basado en modelos.

2:

Construye modelos mediante ecuaciones que expresan el comportamiento del sistema. Es capaz de utilizarlos e interpretarlos mediante herramientas de simulación.

3:

Es capaz de diseñar y experimentar controladores manejando especificaciones en el dominio del tiempo.

4: Es capaz de calcular, exponer y discutir controladores para sistemas mas complejos que puedan resultar de interés en su contexto de trabajo.

Introducción


Se abordan el modelado y control de sistemas de una entrada/una salida, así como sistemas multivariables. Se presentan y estudian: Conceptos básicos del control; Señales, Sistemas y Modelos; Diseño y análisis de Sistemas Continuos; Diseño y análisis de Sistemas Discretos; Control Robusto; Espacio de Estados: Ecuación homogénea y ecuación completa; Controlabilidad y Observabilidad; Diseño de controladores por realimentación del estado.




El objetivo es que el alumno conozca comprenda, asimile y sea capaz de aplicar técnicas básicas de control basado en modelo.

El alumno debe entender el concepto de modelo, su construcción y su utilización mediante herramientas de simulación. También ha de ser capaz construir controladores manejando fundamentalmente especificaciones en el dominio del tiempo (y/o frecuencia).

Al final del curso tendrá competencias sobre técnicas básicas de control de sistemas. Podrá realizar el control de sistemas

sencillos y calcular, exponer y discutir controladores en sistemas más complejos que puedan resultar de interés en su contexto de trabajo.


En el Master de Ingeniería de Sistemas e Informática se ha planteado un bloque de asignaturas básicas que pretenden cubir las deficiencias en formación básica sobre temas centrales en el Master. Dentro de este bloque, la asignatura de Ingeniería de Control pretende que el alumno adquiera los conocimientos básicos que, dentro del estudio de sistemas, aborda el modelado y control de los mismos.


1: Analizar y abordar el control de sistemas.

2: Entender las ideas de bucle cerrado y las prestaciones que aporta en muchos contextos de nuestra la vida cotidianda y de la producción de bienes y servicios.


Los aspectos de control de sistemas aparecen en muchos contextos de nuestra vida. Control de velocidad en un tren, control de temperatura en una casa, control de orientación en un aerogenerador... son algunos ejemplos. El alumno, en este contexto de Sistemas e Informática, va a comprender aspectos del aumento de prestaciones que introduce el bucle cerrado en el comportamiento de las variables que puedan ser de interés.

El planteamiento metódico de la asignatura, así como los conceptos abordados y puestos en práctica pueden abrir su perspectiva para abordar y plantear su trabajo futuro. La investigación, el desarrollo y la innovación siguen siendo la base de una sociedad, que cada vez más demanda nuevas ideas para alcanzar más bienestar para un conjunto más amplio de personas.

Evaluación



1:

Realización de ejercicios que cubren los contenidos de la asignatura.

Guión de las prácticas ejecutadas en el laboratorio

Resumen de los artículos científicos sobre los que se ha trabajado.

Eventualmente puede planearse una prueba de test para confirmar la comprensión de los conceptos tratados.



La impartición clases magistrales que han de ser presenciales por parte del alumno. Los alumnos realizan ejercicios relacionados con los temas abordados. En el laboratorio se hacen prácticas tutorada de simulación y control con equipos electromecánicos. Adicionalmente los alumnos estudian un artículo científico para su presentación y discusión con los demás estudiantes.



1:

Clases magistrales. Los temas abordados son los siguientes:

1.- Conceptos básicos del control.

2.- Señales, sistemas y modelos.

3.- Análisis y diseño en Sistemas Continuos.

4.- Análisis y diseño en Sistemas Discretos.

5.- Control Robusto.

6.- Espacio de Estados: Ecuación homogénea y ecuación completa.

7.- Controlabilidad y Observabilidad.

8.- Diseño de controladores por realimentación del estado.

2: Práctica de control de un servomecanismo.

Se realiza el modelado, simulación del modelo y control de un servomecanismo para poner en práctica los conceptos abordados.

3:

Realización de ejercicios prácticos.

4: Lectura y estudio de un artículo científico. Presentación y discusión con los demás estudiantes.



Las clases magistrales se programan cada curso y se planifican en el contexto de todo el Master. Todas las actividades se ajustan al horario planificado.


Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62604 - Modelado de sistemas concurrentes





Profesores

Manuel Silva Suarez [email protected]

Cristian Florentín Mahulea [email protected]



● Inicio de las clases: septiembre ● Sesiones prácticas: en laboratorio y horario por determinar ● Entrega de trabajos: febrero (día por determinar)

Inicio



1:

Es capaz de construir modelos formales con redes de Petri a partir de descripciones textuales del comportamiento de los sistemas.

2:

Conoce y utiliza diversas técnicas de resolución de problemas de análisis de propiedades cualitativas del modelo autónomo.

3:

Es capaz de emplear herramientas informáticas para el estudio de los sistemas dinámicos de eventos discretos.




La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno. El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en análisis formal de sistemas de eventos discretos impartido por profesores del grupo de Ingeniería de Sistemas de Eventos Discretos (GISED). Dentro de este bloque, esta es la asignatura de formación básica en temas abordados en la investigación del GISED y plantea los conceptos (básicos) necesarios para los cursos de especialización. El objetivo general es proporcionar a los alumnos conocimientos de modelado y análisis de sistemas discretos concurrentes, sean distribuidos o no. El énfasis es el modelado en un ámbito en el que los formalismos tradicionales derivados de las ecuaciones diferenciales no son útiles por su continuidad.




El principal objetivo del curso es de introducir los conceptos fundamentales del modelado matemático de los sistemas discretos concurrentes y de presentar las técnicas básicas de análisis comportamental desde un punto de vista cualitativo (propiedades lógicas del modelo, e.g., el estudio de la vivacidad, la limitación, la reversibilidad, equidad…), empleando métodos formales basados en los paradigmas de redes de Petri. Los ejercicios pretenden familiarizar al alumno con la utilización de herramientas informáticas para analizar propiedades cualitativas básicas de los modelos.


El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en análisis formal de sistemas de eventos discretos impartido por profesores del grupo de Ingeniería de Sistemas de Eventos Discretos (GISED). Dentro de este bloque, esta es la asignatura de formación básica en temas abordados en la investigación del GISED y plantea los conceptos (básicos) necesarios para los cursos de especialización. El objetivo general es proporcionar a los alumnos conocimientos de modelado y análisis de sistemas discretos concurrentes, sean distribuidos o no. El énfasis es el modelado en un ámbito en el que los formalismos tradicionales derivados de las ecuaciones diferenciales no son útiles.


1: Modelar sistemas de eventos discretos concurrentes.

2:

Aplicar técnicas de análisis formal para estudiar sus propiedades estructurales y comportamentales de tipo cualitativo (lógico) y utilizar herramientas informáticas de modelado, simulación y análisis.

3: Elaborar documentación relativa a los sistemas de eventos discretos y expresarla públicamente de forma escrita y oral


El uso de modelos matemáticos como instrumentos de evaluación de propiedades de sistemas discretos distribuidos es un requisito fundamental para los estudiantes de ingeniería. De aquí la relevancia de los objetivos planteados. Las competencias que se van a adquirir permitirá al alumno estudiar y analizar una clase de sistemas que no permite su consideración con formalismos de modelado inherentes a los sistemas continuos (ecuaciones diferenciales, etc.). Comportamientos descritos mediante redes de alto nivel permitirá una mejor intuición sobre el comportamiento del sistema

descrito. Evaluación



1:

Realización en laboratorio de dos prácticas tutoradas. En ellas se utilizará herramientas informáticas para el análisis y la simulación de los sistemas dinámicos discretos. Tiempo total de dedicación: 10 horas.

2:

Exposición oral (unos 30 minutos) de un tema definido a partir de uno o más artículos o capítulos de libro, que le obligue al alumno a buscar referencias más actualizadas o complementarias. Tiempo total de dedicación: 10 horas.

3:

Realización y exposición oral de un trabajo escrito (dirigido por alguno de los profesores del curso) sobre algún tema relacionado con el curso, donde muestre creatividad y capacidad de aplicación de conceptos y técnicas presentados en el curso. El trabajo debe ser el desarrollo (eventualmente en equipo) de un caso de estudio en el que muestre la adquisición de los conocimientos y habilidades reflejados en “Resultados de Aprendizaje”. Eventualmente, ello contemplará la exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Se estima que el trabajo deberá poder realizarse con unas 20 horas de dedicación.

Criterios de evaluación





1. La presentación de los contenidos de la asignatura en clases magistrales por parte de los profesores. 2. El estudio personal de la asignatura por parte de los alumnos y la presentación de los resultados en clases o seminarios. 3. El desarrollo de trabajos por parte de los alumnos, guiadas por los profesores, que desarrollan los conocimientos teóricos.



1:

Contenido (breve descripción de la asignatura):

1. Introducción a los sistemas dinámicos de eventos discretos. Conceptos básicos e interés de los sistemas de eventos. Tipos de problemas a lo largo del ciclo de vida del sistema.

2. Introducción a las redes de Petri. Definición y ejemplos básicos de modelado.

3. Analogías y paralelismos con otros formalismos. Comparación con modelos de sistemas continuos y con autómatas de estados finitos. Las redes de Petri como: (1) extensión de autómatas; (2) sistemas dinámicos de adición de vectores; (3) códigos de grafos por “regiones”.

4. Aproximación al análisis cualitativo de las redes de Petri. Técnicas de análisis: grafo de alcanzabilidad, transformación/reducción y análisis estructural

5. Interpretaciones de las redes de Petri: disminución del no determinismo. Encaminamientos, temporizaciones y diálogos con otros niveles jerárquicos.

6. Niveles de abstracción. Modelado de sistemas con redes de alto nivel. 7. Otros formalismos. Apuntes sobre Álgebras de Procesos. Comparación con las Redes de Petri.






Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62605 - Procesadores para dominios específicos





Profesores

Luis Manuel Ramos Martínez [email protected]

Jesús Javier Resano Ezcaray [email protected]


Alumnos interesados en la Arquitectura de Computadores que quieran entender cómo funcionan los procesadores que utilizan a diario y aprender a sacarles el máximo partido.


Por planificar

Inicio



1:

Conoce varias arquitecturas de propósito específico y sus características diferenciales.

2: Es capaz de manejar los conceptos básicos de Arquitectura de Computadores para evaluar las ventajas e inconvenientes de una determinda arquitectura, y por tanto es capaz de elegir el procesador más adecuado para un determinada problema.

3:

Es capaz de aplicar los conocimientos teóricos adquiridos a casos prácticos en los que se utilizarán algunas de las arquitecturas más relevantes actualmente.




El mundo de los procesadores no es homogéneo. Por el contrario, para cada campo de aplicación existen procesadores específicos con características muy distintas.

En esta asignatura se introducen algunos de los procesadores más representativos en la actualidad. Explicando no sólo sus características, sino también el campo para el que se utilizan, y como las características del procesador se adaptan a ese campo. Por ejemplo se describen controladores sencillos para sistemas básicos, procesadores más complejos para dispositivos portables (teléfonos móviles, pdas...), procesadores orientados al tratamiento de señales digitales (presentes en reproductores, televisores...), procesadores específicos para gráficos...

Para afianzar los contenidos desarrollados en clase se realizarán pequeñas prácticas con alguno de los procesadores estudiados, buscando que el alumno sea capaz de sacarles el máximo partido.

Contexto y competencias Sentido, contexto, relevancia y objetivos generales de la asignatura


La informática no está confinada a los procesadores de sobremesa. De hecho la mayor parte de los procesadores que se venden se utilizan para otro tipo de dispositivos que nos rodean en todas las facetas de nuestra vida diaria. La placa de nuestra cocina podría llevar un sencillo procesador, nuestro teléfono móvil, incluirá uno o varios, al igual que nuestro reproductor de mp3/mp4, la televisión y el reproductor de DVD incluyen otro tipo de procesadores. Cada uno de estos procesadores tiene características muy distintas que hay que conocer para sacarles el máximo partido.


Un informático debería ser capaz de trabajar con todo tipo de sistemas basados en un procesador, tanto desarrollando software para ellos, como participando en su diseño, siendo capaz de aplicar sus conocimientos de arquitectura de computadores para seleccionar el procesador más adecuado para cada caso.

Esta asignatura busca desarrollar esta competencia. Para ello explicaremos las arquitecturas más significativas en distintos campos de aplicación y realizaremos prácticas con algunas de las arquitecturas más relevantes.


1: Esta asignatura permitirá al alumno ser capaz de comprender con facilidad las características básicas de cualquier procesador, e identificar las oportunidades de mejorar sus prestaciones. Por lo que será capaz de trabajar con un procesador nuevo de forma eficiente en muy poco tiempo.


Debido al enorme incremento de todo tipo de sistemas informáticos a nuestro alrededor, actualmente hay una importante demanda en la industria de informáticos con estos sistemas emergentes, incluyendo varias empresas en Aragón, por lo que estamos seguros de que esta asignatura puede ser muy útil para la vida laboral de aquellos estudiantes que la cursen. Especialmente si pretenden realizar trabajos creativos de ingeniería.



1:

El alumno puede optar entre un modelo de evaluación continua, o una prueba final. A continuación se describen ambas opciones:

2:

Evaluación continua:

1. Presentación en clase de un procesador específico, centrándose en su arquitectura, y remarcando las características que le hacen idóneo para su campo de aplicación. Ponderación: 20% de la calificación.

2. Realización de dos prácticas guiadas en el laboratorio para tomar contacto con uno o varios procesadores reales y entender las oportunidades de mejora del rendimiento que ofrecen. Ponderación: 20% de la calificación.

3. Realización de un pequeño proyecto de desarrollo de código con uno de los procesadores utilizados en las prácticas guiadas. El objetivo no será conseguir un código que funcione, sino también ser capaces de sacar partido de las características del procesador para mejorar el rendimiento. Ponderación: 60% de la calificación.

3: Evaluación global :

En caso de optar por este sistema de evaluación se realizará una única prueba de evaluación, que consistirá en un examen escrito con varios apartados a desarrollar en los que se evaluarán los conocimientos y competencias adquiridos tanto teóricos, como prácticos.




En primer lugar se realizarán una serie de clases magistrales para introducir los distintos temas. Además se realizarán varias sesiones en laboratorio para que el alumno pueda ver cómo se aplican los conocimientos teóricos adquiridos a casos reales.



1:

Temas desarrollados en las clases magistrales:

● Microcontroladores para sistemas empotrados ● Procesadores para dispositivos portábles de alto rendimiento. ● Procesadores para tratamiento de señales digitales

● Procesadores para tratamiento de gráficos ● Procesadores para tratamiento de paquetes en redes ● Diseño de sistemas a medida utilizando plataformas configurables y Sistemas en Chip (SoC) ● Importancia de métricas de rendimiento alternativas a la hora de seleccionar el procesador adecuado:

consumo de energía, consumo de potencia, calidad de servicio...

2: Prácticas guiadas:

Se seleccionarán dos de los sistemas estudiados en clase y se realizará una práctica guiada con cada uno de ellos para comprender mejor el funcionamiento de los procesadores seleccionados y aprender el funcionamiento del interfaz de desarrollo.

3:

Tutorías específicas para preparar la presentación de clase:

El alumno debe seleccionar un procesador que le interese, buscar infotrmación y presentarlo en clase. Antes de esta presentación deberá realizar uno o varios ensayos con uno de los profesores de al asignatura para que le ayude tanto con la organización de la presentación, como con las posibles dudas que pueda tener el alumno con los conceptos teóricos que en ella se traten.



Todavía no está planificado

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62606 - Sistemas de percepción y robótica





Profesores

Juan Domingo Tardos Solano [email protected]


Proporciona formación investigadora básica en percepción y robótica. Recomendable para seguir cursos avanzados de navegación, construcción de mapas en robótica o de visión tridimensional.


● Octubre-Enero: Clases magistrales ● Enero: Presentaciones orales ● Febrero: Entrega de trabajos

Inicio



1:

Comprende las técnicas de representación de la información espacial en robótica y es capaz de aplicarlas en problemas reales.

2: Conoce las técnicas básicas de procesamiento y extracción de características en visión por computador y es capaz de desarrollar aplicaciones prácticas sencillas

3:

Comprende las técnicas de estimación robusta y estimación recursiva y es capaz de aplicarlas en problemas de percepción o robótica que requieran estimar las variables de interés a partir de información sensorial incierta.


4: Sabe utilizar herramientas básicas y librerías de programas de uso común para la investigación en robótica y percepción.

Introducción


La asignatura consta de 4 créditos ECTS y se desarrolla en tres bloques:

1. Representación de información espacial en robótica 2. Técnicas básicas de visión por computador 3. Técnicas de estimación robusta y estimación recursiva




El objetivo principal es que el estudiante comprenda y sepa utilizar en problemas reales las técnicas básicas de representación de la información espacial en robótica y de procesamiento de la información sensorial. El segundo objetivo es que el alumno conozca herramientas básicas y librerías de programas de uso común para la investigación y desarrollo de técnicas de robótica y de percepción, y adquiera experiencia en su uso.


El curso proporciona formación investigadora básica en percepción y robótica. Esta formación permitirá al alumno permitirá seguir los cursos avanzados de navegación, construcción de mapas en robótica o de visión tridimensional.


1: Iniciar una carrera investigadora o desarrollar una actividad profesional de I+D+i en la industria, en el ámbito de los sistemas de percepción y la robótica

2: Ser original en el desarrollo y aplicación de ideas en un contexto de investigación, desarrollo e innovación

3:

Aplicar técnicas novedosas de percepción y robótica a la resolución de problemas reales

4: Comunicar sus conclusiones a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades


Las técnicas estudiadas son básicas para comprender el estado del arte de la robótica y los sistemas de percepción. Actualmente el grado de madurez de muchas de ellas es elevado, lo que está dando lugar a la rápida aparición de numerosas aplicaciones prácticas en campos tan diversos como navegación automática de vehículos, seguimiento de personas en secuencias de imágenes, reconocimiento automático de imágenes o realidad aumentada.



1:

Trabajo Individual, en el que el alumno aplique las distintas técnicas estudiadas a la resolución de diversos problemas prácticos habituales en robótica como localizar un robot utilizando un sensor láser, detectar de forma robusta elementos interesantes en una imagen, o seguir a una persona en una secuencia de imágenes. El estudiante elaborará un informe escrito en el que se resuma el análisis del problema, las principales decisiones de diseño tomadas, y se analicen de forma crítica los resultados obtenidos. En la evaluación se tendrá en cuenta el grado de innovación de la solución propuesta, la calidad de los resultados y las conclusiones obtenidas

2:

Lectura de uno o más artículos de investigación que definan el estado del arte en percepción y robótica, seleccionados por el profesor, y realización de una exposición oral. Se valorará el grado de comprensión de los artículos, y la capacidad del estudiante para analizar el interés práctico de las técnicas estudiadas y comunicar sus conclusiones.




La asignatura tiene una orientación de iniciación a la investigación, tanto teórica como práctica. Por ello el proceso de aprendizaje se realiza a través de tres tipos de actividades:

1. La presentación de los contenidos de la asignatura en clases magistrales por parte de los profesores. 2. El estudio personal de la asignatura y de artículo de investigación por parte de los alumnos y la presentación de los

resultados en clases o seminarios. 3. El desarrollo de trabajos prácticos por parte de los alumnos.



1:

Estudio de técnicas de representación de información espacial

2: Estudio de técnicas de visión por computador

3: Estudio de técnicas de estimación robusta y estimación recursiva

4: Lectura de artículos de investigación y realización de una exposición oral.

5: Desarrollo de un trabajo individual, en el que el alumno aplique las técnicas estudiadas a la resolución de diversos problemas prácticos de robótica y percepción



● Octubre-Enero: Clases magistrales ● Enero: Presentaciones orales ● Febrero: Entrega de trabajos



Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62607 - Sistemas distribuidos y redes de computadores





Profesores

José Manuel Colom Piazuelo [email protected]

Unai Arronategui Arribalzaga [email protected]


Alumnos interesados en sistemas distribuidos y redes de computadores.


Se anunciará más adelante.

Inicio



1:

Conoce y sabe aplicar los conceptos fundamentales y técnicas relacionados con el diseño y construcción de sistemas distribuidos y redes de computadores.

2: Es capaz de analizar modelos de los sistemas distribuidos, interconexión de redes, concurrencia y sincronización, programación distribuida, sistemas operativos distribuidos y casos de estudio.

Introducción




La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno. En ella se abordan los conceptos fundamentales y técnicas relacionados con el diseño y construcción de sistemas distribuidos y redes de computadores. La enseñanza de estos conceptos se desarrolla mediante el estudio de diferentes modelos de sistemas distribuidos, interconexión de redes, concurrencia y sincronización, programación distribuida, sistemas operativos distribuidos y casos de estudio.




Los objetivos de la asignatura son la comprensión, asimilación y capacidad de aplicación de los conceptos y técnicas de sistemas distribuidos y redes de computadores por parte del alumno.


Esta asignatura sienta las bases generales de la problemática distribuida en la cual se desarrollan otras asignaturas del master como son : Computación distribuida y sistemas multiagente, Sistemas de información distribuidos, Conceptos y estándares de arquitecturas orientadas a servicios web, Diseño de aplicaciones seguras.


1: Comprender la problemática de sistemas distribuidos y redes de computadores.

2:

Analizar diferentes modelos de funcionamiento y diseño de sistemas distribuidos y redes de computadores

3: Aplicar técnicas que solucionan problemas de comunicación, concurrencia, consistencia, prestaciones y disponibilidad en sistemas distribuidos.


La mayoría de soluciones en el dominio de la informática necesitan de la interacción de recursos informáticos remotos conectados a través de una red. El diseño, selección y despliegue de estas soluciones requiere el conocimiento de conceptos y técnicas de sistemas distribuidos y redes de computadores para resolver problemas de funcionalidad, prestaciones y/o disponibilidad.

Evaluación



1:

Elaboración de un trabajo escrito, y su exposición oral posterior, que profundice en determinados aspectos relacionados con la asignatura



1. Clase magistral participativa donde se expondrán los contenidos fundamentales de la materia. 2. Prácticas de aula (problemas y casos prácticos) para que los alumnos adquieran habilidades y asienten conceptos

presentados en la clase magistral. 3. Elaboración y presentación de trabajos tutorizados por los profesores. 4. Tutorias.



1:

Conceptos fundamentales.

2: Criterios de diseño de sistemas distribuidos

3:

Arquitecturas de redes de computadores.

4: Nivel de aplicación, nivel de transporte y nivel de red.

5:

Gestión de la congestión.

6: Arquitecturas de sistemas distribuidos.

7:

Gestión de recursos distribuidos. Planificación y calendario



Bibliografía

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62610 - Computación distribuidada y sistemas multiagentes




Profesores



Alumnos interesados en computación distribuida y sistemas multiagentes. Se recomienda cursar previamente la asignatura de Sistemas Distribuidos y Redes de Computadores.


Ver el horario del máster.

Inicio



1:

Conoce conceptos y técnicas avanzadas de computación distribuida para incrementar prestaciones y robustez

2: Conocer modelos teóricos de sistemas multiagentes para la organización de grupos de computadores.

3:

Analiza problemas de escala en número de computadores a coordinar. Introducción


En el ámbito de la computación escalable, la organización de un gran número de computadores, para incrementar las prestaciones y/o robustez de aplicaciones, está adquiriendo una gran relevancia en informática. En esta asignatura se abordan conceptos y técnicas utilizadas en computación clusterizada, computación Grid, computación P2P y Cloud computing.Desde un punto de vista teórico, se estudian modelos de sistemas multiagentes que ayudan a la cooperación de


grupos de computadores. La problemática de escalabilidad en la coordinación de los nodos computacionales es analizada en este contexto.




El incremento de prestaciones y/o robustez en las aplicaciones modernas requiere, en muchos casos, la ejecución cooperativa de grupos de computadores distribuidos. La computación distribuida estudia los problemas que derivan de dicho comportamiento y aporta soluciones al aumento de prestaciones y disponibilidad de sistemas y aplicaciones. Pero el incremento en el número de computadores a coordinar está aumentando la complejidad organizativa siqueremos utilizar todo su potencial computacional. Para abordar dicha complejidad es útil estudiar la teoría y práctica de sistemas multiagentes. Por lo tanto, los objetivos de la asignatura son la compresión, asimiliación y capacidad de aplicación de conceptos y técnicas de computación distribuida y sistemas multiagentes por parte de alumno.


Esta asignatura profundiza y extiende los conceptos y técnicas planteados en la asignatura de Sistemas Distribuidos y Redes de Computadores. Además complementa a las asignaturas de Web Semántica, Sistemas de Información Distribuidos, Conceptos y Estándares de Arquitecturas Orientadas a Servicios Web y Diseño de Aplicaciones Seguras.


1: Comprender la problemática de la computación distribuida.

2:

Analizar diferentes modelos de computación distribuida.

3: Utilizar conceptos y técnicas de sistemas multiagentes en la organización de soluciones de computación distribuida.

4:

Evaluar aspectos fundamentales de escalabilidad en computación distribuida. Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

Los ámbitos de la computación P2P, computacion en Grid y Cloud computing están extendiendose de forma significativa en el campo profesional de la informática. Está asignatura provee los conocimientos y técnicas que permiten abordar esos campos.

Evaluación


El estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstos

mediante las siguientes actividades de evaluacion

1: Elaboración de un trabajo escrito, y su exposición oral posterior, que profundice en determinados aspectos relacionados con la asignatura.




1. Clase magistral participativa donde se expondrán los contenidos fundamentales de la materia. 2. Prácticas de aula (problemas y casos prácticos) para que los alumnos adquieran habilidades y asienten conceptos

presentados en la clase magistral. 3. Elaboración y presentación de trabajos tutorizados por los profesores. 4. Tutorias.



1:

Sistemas multiagente. Interacción, cooperación y organización.

2: Comunicación y coordinación.

3:

Acciones, estados y repartición de tareas.

4: Infraestructura computacional de bajo nivel.

5:

Herramientas y servicios.

6: Cluster computing. Grid computing. Globus Toolkit.

7:

Sistemas de igual a igual (P2P). Computación P2P. Planificación y calendario


Pendiente de planificar.

Bibliografía

Bibliografia

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62611 - Conceptos y estándares de arquitecturas orientadas a servicios web





Profesores

Joaquin Antonio Ezpeleta Mateo [email protected]

José Ángel Bañares Bañares [email protected]

Pedro Javier Álvarez Pérez-Aradros [email protected]

José Javier Meseguer Hernaiz [email protected]


Alumnos interesados en la computación orientada a servicios (SOA).



Inicio



1:

Conoce los principios de las Arquitecturas Orientadas a Servicios (SOA). Conoce en profundidad los estándares de los Servicios Web.

2: Es capaz de modelar Servicios Web con métodos formales y de utilizar algunas herramientas para implementar dichos modelos.





3: Entiende la importancia de la verificación y de los aspectos cuantitativos de una arquitectura orientada a servicio y de analizar las prestaciones de un diseño de Servicio Web.

Introducción


La asignatura consta de 6 créditos ECTS o 150 horas de trabajo del alumno y se desarrolla en tres bloques:

1. Conceptos básicos: middleware, servicios web, coordinación, composición y orquestación de servicios web. 2. Evaluación del rendimiento de los servicios web. 3. Análisis cualitativo de los servicios web.




El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda, asimile y sea capaz de aplicar técnicas computación orientada a servicios. Para ello se pondrá en contexto la materia haciendo un repaso de las tecnologías que han servido de base para llegar al paradigma de las arquitecturas orientadas a servicios (SOA). Se describirán las arquitecturas más comunes y los estándares que toman cuerpo en el mundo de los Servicios Web. Se estudiará la orquestación y coreografía de dichos sistemas. Se aplicarán técnicas de modelado con métodos formales (redes de Petri) para analizar worklows y protocolos web.


El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en tecnologías de servicios web, diseño de aplicaciones seguras y sistemas distribuidos. Dentro de ese bloque, esta asignatura aborda una de las tecnologías más actuales y avanzadas en el desarrollo de los sistemas distribuidos, las arquitecturas orientadas a servicio (SOA). Se complemeta por tanto con asignaturas como Web Semántica, Sistemas de Información Distribuidos y Diseño de Aplicaciones Seguras. Por otro lado, en esta asignatura se hace uso de las redes de Petri con Objetos para el modelado de las arquitecturas orientadas a servicio y de los procesos Web, y de las técnicas de análisis de las redes de Petri para la verificación y el análisis de las arquitecturas SOA. Este paradigma se desarrolla en el bloque de Métodos Formales del Máster.


1: Describir los aspectos fundamentales que rigen una arquitectura SOA y los servicios web.

2: Aplicar de manera satisfactoria una arquitectura SOA como solución software en el contexto de un sistema distribuido.

3: Modelar, verificar y evaluar diferentes aspectos de las arquitecturas SOA y de los servicios web.

4: Describir qué aspectos de las arquitecturas SOA y de los servicios web son objetos de investigación actualmente.


Los servicios web y las arquitecturas SOA son una tecnología relativamente madura para el desarrollo de sistemas distribuidos en la Red. Actualmente, y con total certeza en el futuro a corto, medio y largo plazo, una gran parte de los sistemas software estarán ejecutándose en la Red de manera ubicua. Conocer cómo funciona este tipo de arquitecturas es necesario para diseñar soluciones software que saquen el mayor provecho posible de las infraestructuras que provee Internet. etc.

Evaluación



1:

Lectura y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Los artículos, que serán seleccionados por los profesores, versarán sobre SOA y/o Servicios Web. Cada exposición oral tendrá una duración de unos 30 minutos a la que asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe teniendo en cuenta la claridad de exposición, el grado de entendimiento alcanzado y la bibliografía consultada. Estas exposiciones quedan fuera del horario establecido para clases magistrales. Con esta actividad se pretende evaluar los Resultados de Aprendizaje número uno y tres. Tiempo total de dedicación: 20 horas. (70%)

2: Realización en laboratorio de dos prácticas guiadas por alguno de los profesores. En ellas se aprenderá a utilizar diversas herramientas computacionales de las explicadas en clase: composición y verificación de servicios web con redes de Petri y evaluación de prestaciones de servicios web con redes de Petri. Con esta actividad se pretende evaluar el Resultado de Aprendizaje número dos. Tiempo total de dedicación:10 horas. (30%)

Evaluación global

Evaluación global

1. Presentación de un trabajo escrito y dirigido por alguno de los profesores del curso sobre algún aspecto específico del mismo. El trabajo puede ser el desarrollo de un caso de estudio completo correspondiente a alguno de los Resultados de Aprendizaje y se puede llevar a cabo en equipos. Los recursos fundamentales serán las fuentes bibliográficas de la Universidad tales como las revistas electrónicas a las que está suscrita. Se estima que el trabajo deberá poder realizarse con 15 ó 20 horas de dedicación mientras que la presentación no superará una hora. (50%)

2. Realización de un examen escrito u oral de preguntas que evaluará el entendimiento de los conceptos fundamentales de las arquitecturas orientadas a servicios desarrollados en el curso. La duración del examen será aproximadamente de una hora. (50%)

Evaluación Global




1. La presentación de los contenidos de la asignatura en clases magistrales por parte de los profesores. 2. El estudio personal de la asignatura por parte de los alumnos y la presentación de los resultados en clases o seminarios. 3. El desarrollo de prácticas por parte de los alumnos, guiadas por los profesores, que desarrollan los conocimientos teóricos.

Se debe tener en cuenta que la asignatura tiene una orientación tanto teórica como práctica. Por ello el proceso de aprendizaje pone énfasis tanto en la asistencia del alumno a las clases magistrales, como en la realización de prácticas en laboratorio, como en el estudio individualizado. La lectura de artículos de investigación y su presentación y análisis en clase serán tareas que marquen el ritmo de aprendizaje del alumno.



1:

Primera parte

1. Presentación.

2. Sistemas Distribuidos: Diseño, Arquitectura, Comunicación.

3. Middleware: El papel del Middleware, Revisión de plataformas middleware, Convergencia Middlewares.

4. Integración de aplicaciones(Enterprise Application Integration = Message Broker + Workflow Managemen System).

5. Tecnologías Web (Núcleo de tecnologías Web, Tecnologías Web para soporte a clientes remotos, Servidores de Aplicaciones, Tecnologías Web para la Integración de Aplicaciones).

6. Servicios Web: Arquitectura, SOAP, WSDL, UDDI .

7. Coordinación de Servicios: conceptos y estándares (WS-coordination, WS-transaction, WS-CAF).

8. Modelos de interacción alternativos al RPC(WS-eventing, WS-notification, basados en el modelo de comunicación de Linda).

9. Composición y Orquestación de Servicios: conceptos y estándares (WSCI, BPEL4WS).

2:

Segunda parte

1. Métodos pragmáticos y formales de desarrollo de sistemas software: UML + Petri nets.

2. Aspectos cuantitativos de sistemas software en general, y en particular de sistemas distribuidos.

3. Métodos para análisis cuantitativo de Sistemas distribuidos.

4. Aplicación de los método a diferentes casos de estudio: Sistemas distribuidos en Internet con tolerancia a fallos. Sistemas de agentes móviles.

3:

Tercera parte

1. Una propuesta de arquitectura para procesos Web.

2. El paradigma de las Nets-within-Nets.

3. El modelo de coordinación Linda.

4. Arquitectura para procesos Web basada en Nets-within-Nets y Renew .

Planificación y calendario Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos




Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62612 - Diseño de aplicaciones seguras





Profesores

Fernando Tricas Garcia [email protected]

Elvira Mayordomo Camara [email protected]



Estudiantes interesados en complementar su visión del desarrollo de programas pensando en su seguridad.


Ver el horario del máster.

Inicio



1:

Conoce los problemas de seguridad mas habituales en los programas, asi como las medidas preventivas necesarias

2: Entiende que las medidas de seguridad en los programas no sólo afectan a la programción y codificación, sino también a la forma en que se diseña el sistema globallmente.

3: Conoce los principios básicos de seguridad en sistemas.






4: Conoce los principios básicos de la criptografía.

Introducción


El desarrollo de aplicaciones pensando en la seguridad es una preocupación bastante reciente en la industria del desarrollo de programas. Todas las empresas más importantes tenen sus propios programas de desarrollo pensando en la seguridad y empieza a existir una buena base de conocimientos que nos permitirán mejorar la forma en que desarrollamos software.

En este curso se presenta una introducción a los aspectos mas importantes del desarrollo de programas pensando en la seguridad, tanto desde el punto de vista de los sistemas subyacentes, como de las cuestiones relacionadas con la programación y el propio diseño de las aplicaciones, sin olvidar algunas herramientas útiles y necesarias como la criptografía.




A la hora de desarrollar programas que han de ejecutarse en cualquier contexto (dentro de la propia empresa u organización, como productos para otras empresas o incluso como parte de un servicio que comercializamos o ponemos a disposición de otros) es fundamental tener en cuenta que habrá personas que traten de sacar partido de los posibles defectos de los mismos: bien para obtener información, para obtener algún tipo de beneficio o para atacar a terceros.

Esta asignatura pretende hacer conscientes a los estudiantes del problema y mostrarles las formas más habituales en las que se pueden producir este tipo de problemas, junto con la forma de tratar de evitarlos.


El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en tecnologías de servicios web, diseño de aplicaciones seguras y sistemas distribuidos. No tiene sentido hoy en día pensar en diseñar cualquier tipo de sistema que incluya el desarrollo de aplicaciones sin tener en cuenta los aspectos de seguridad.


1: Comprender el problema de la seguridad en el desarrollo de programas y su aplicación a la propia labor en la informática.

2:

Tener en cuenta la seguridad de los programas a la hora de diseñarlos, añadiendo esta característica a las ya habituales de fiabilidad, robustez, eficiencia, ...

3:

Conocer los principales problemas de seguridad que afectan a los programas en todas las fases de su desarollo, así como las medidas que ayudaran a evitarlos.

4:

Comprender que los programas se ejecutan dentro de sistemas más complejos y que eso también ha de ser tenido en cuenta.

5:

Conocer los principios básicos de la criptografía, que les permitirán identificar la necesidad y utilizarla adecuadamente.


La industria se ha dado cuenta de que ya no es posible desarrollar programas sin tener en cuenta los aspectos de seguridad: el coste puede ser de tiempo perdido, pero también puede afectar a recursos e incluso a personas.

Evaluación



1:

Trabajo individual, con exposiciones o demostraciones (100%). Se valorará el alcance y complejidad del trabajo, la bibliografía consultada, el dominio del tema elegido y la exposición oral y escrita del mismo.

Organización de las actividades de evaluación ...

El alumno superará la asignatura mediante la realización de las actividades enumeradas en el apartado anterior. La evaluación global corresponde a la actividad señalada cuya fecha de realización se especificará con suficiente antelación por el centro.




1. La presentación de los contenidos de la asignatura en clases magistrales por parte de los profesores. 2. El estudio personal de la asignatura por parte de los alumnos y la presentación de los resultados en clases o seminarios.



1: Introducción a la seguridad en Sistemas

2: Introducción a la criptografía 3:

Desarrollo de aplicaciones seguras

● Gestión de riesgos ● Selección de tecnologías ● Principios básicos ● Auditoría de programas ● Desbordamiento de memoria ● Control de acceso

● Condiciones de carrera ● Aleatoriedad y determinismo ● Aplicación de la criptografía ● Gestión de la confianza y validación de entradas ● Autentificación con claves ● Seguridad en bases de datos ● Seguridad en el cliente en la web



Pendiente de planificar. Corresponde al horario asignado al curso y una fecha que se fija en cada una de las convocatorias para la presentación del trabajo escrito y su posterior presentación oral.

Bibliografía y documentos de referencia

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62613 - Diseño tecnológico de bases de datos. Sistemas reactivos




Profesores

No están disponibles estos datos.


Haber cursado la asignatura: Bases de datos y sistemas de información (62600)


● Inicio de las clases: febrero-2011 ● Sesiones teóricas y prácticas: jueves, de 16 a 18 h. Seminario A.23, Edificio Ada Byron (segunda planta), CPS. ● Entrega de trabajos: hasta el día 30 de junio de 2011.

Inicio



1:

Es capaz de describir las características del desarrollo dirigido por modelos (model driven development -MDD), sus logros y sus retos pendientes.

2:

Es capaz de describir las características avanzadas de los principales métodos de diseño de sistemas reactivos en un contexto de desarrollo dirigido por modelos.

3:

Es capaz de aplicar métodos de diseño a casos de estudio relacionados con las bases de datos

4: Es capaz de comprender los procesos de meta-modelización en el contexto del desarrollo dirigidos por modelos.

5:

Es capaz de describir el contexto en el que tiene lugar la evolución de bases de datos

6:

Es capaz de analizar casos de estudio sencillos de evolución así como su impacto en las aplicaciones

7: Es capaz de hacer tareas de evolución en bases de datos relacionales

Introducción


La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno.

El objetivo del Máster es proporcionar una formación de iniciación a la investigación y el desarrollo en campos específicos de la Informática (hardware y software) y la Ingeniería de Sistemas (tiempo real, robótica y sistemas de eventos discretos). El amplio espectro de campos de investigación ofrecidos permite a los alumnos del programa tener una formación multidisciplinar, más generalista, o una formación más especializada en alguna de las líneas, según sus necesidades y preferencias.

En el caso particular de esta asignatura, nos centramos en presentar a los alumnos dos grandes líneas de investigación: “Desarrollo dirigido por modelos en el caso particular de los sistemas reactivos“ y “Evolución de bases de datos”.

La importancia de estas dos líneas radica en que los requisitos de un sistema de información no permanecen constantes a lo largo de su vida y por lo tanto tiene que evolucionar con objeto de verificar las nuevas restricciones. En general, las tareas necesarias para que un sistema de información evolucione en el tiempo, adaptándose a las nuevas necesidades, son importantes puesto que son necesarias para que el sistema siga siendo útil y porque en general consumen gran cantidad de recursos.

Aunque esta gestión se puede hacer directamente sobre los sistemas de almacenamiento, muchos autores abogan por el uso de modelos que permitan independizarse de las características concretas de tecnologías particulares. En este sentido, en el campo de las bases de datos está totalmente aceptada la arquitectura de tres niveles en la que se diferencia entre los niveles conceptual, lógico y extensión. Más recientemente, MDD (Model Driven Development) ha propuesto, en el marco más general de la ingeniería del software, el uso intensivo de modelos, diferenciando también entre distintos niveles de abstracción.



Los profesionales de las TI deben ser capaces de:

• Conocer el desarrollo de dirigido por modelos, así como su aplicación al caso de los sistemas reactivos

• Conocer el marco desde el que se aborda el problema de la evolución de bases de datos y el impacto de esa evolución en las aplicaciones construidas sobre esas bases de datos

En consonancia con este planteamiento, en la asignatura se persiguen varios objetivos. Uno de los objetivos es introducir al alumno en la líneas de investigación actuales con respecto al desarrollo dirigido por modelos, analizando los logros alcanzados y los retos que quedan pendientes. Siempre haciendo especial énfasis en el caso de los sistemas reactivos, usando como ejemplo de aplicación las bases de datos. Otro objetivo sería introducir al alumno en el tema de la evolución de bases de datos y mostrarle las líneas a lo largo de las que se desarrolla la investigación en este tema. Por último también se persigue que aprendan a realizar tareas prácticas de evolución sobre bases de datos relacionales y que analicen el impacto que esa evolución tiene sobre las aplicaciones.


(ver apartado anterior)


1: Conocer el potencial y las limitaciones actuales del desarrollo dirigido por modelos.

2:

Saber aplicar métodos de diseño a casos de estudio relacionados con las bases de datos

3: Conocer los procesos de meta-modelización en el contexto del desarrollo dirigidos por modelos

4:

Situar cada propuesta de evolución de bases de datos en alguna de las líneas descritas en el curso, permitiendo de esta forma comparar esa propuesta con otras previamente descritas

5:

Evolucionar bases de datos relacionales y analizar el impacto que esa evolución tiene sobre las aplicaciones. Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

Por un lado, los alumnos adquieren conocimientos necesarios en el desarrollo de sistemas de información, conociendo las posibilidades que ofrece el desarrollo dirigido por modelos, así como los límites y retos que tiene planteados actualmente esta línea de investigación.

Por otro lado dan respuesta a un problema que aparece en el trabajo diario de empresas y organismos: la evolución de bases de datos y sus consecuencias sobre sus sistemas de información.



1:

Búsqueda, estudio y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. A la exposición asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe. Al finalizar la exposición se realizarán preguntas tanto sobre el contenido del artículo como sobre los contenidos teóricos en que se basa. Con esta actividad se pretenden evaluar los resultados de aprendizaje 1, 2, 4 y 5.

2:

Cada alumno tendrá su portafolio, que incluirá: El análisis de casos basados en situaciones reales, en el que se aplicará lo explicado en la parte teórica del curso. Con esta actividad se pretende evaluar el resultado de aprendizaje 3, 6 y 7.


La valoración o calificación de las diferentes actividades de evaluación se realizará siguiendo

los siguientes criterios: Actividades y recursos



• La preparación y posterior exposición oral en público de tareas asignadas (comentarios de artículos y análisis de casos).

• La realización de prácticas de diseño de sistemas reactivos y de evolución sobre bases de datos relacionales.

Los distintos entregables (documentos de comentarios, análisis y diseño) se incorporarán al portafolio del estudiante.



1:

Descripción general del desarrollo dirigido por modelos y el caso particular de los sistemas reactivos. Sesiones expositivas participativas Horas presenciales: 4. Horas de trabajo no presencial: 8. Total horas: 12

2:

Actividades de diseño de sistemas reactivos Sesiones expositivas participativas Horas presenciales: 4. Horas de trabajo no presencial: 8. Total horas: 12

3:

Trabajo relativo al desarrollo dirigido por modelos Estudio y exposición de artículos Horas presenciales: 2. Horas de trabajo no presencial: 10. Total horas: 12

4:

Descripción general del problema de evolución Sesiones expositivas participativas Horas presenciales: 6. Horas de trabajo no presencial: 12. Total horas: 18

5:

Actividades de evolución Sesión expositiva participativa Horas presenciales: 6. Horas de trabajo no presencial: 12. Total horas: 18

6:

Prácticas de evolución Práctica tutorizada Horas presenciales: 4. Horas de trabajo no presencial: 0. Total horas: 4

7:

Trabajo de evolución Estudio y exposición de artículos y capítulos de libro Horas presenciales: 4. Horas de trabajo no presencial: 20. Total horas: 24

Planificación y calendario Calendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

La asignatura constará de 13 clases teóricas (de 2 horas de duración) y 2 prácticas (de 2 horas de duración).

Las clases teóricas y prácticas se realizarán los jueves de 4 a 6, a lo largo de todo el periodo lectivo del segundo cuatrimestre.

La fecha límite de entrega de trabajos será el 30 de junio de 2011

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62614 - Diseño y evaluación de interfaces





Profesores

Francisco José Serón Arbeloa [email protected]


Sandra Silvia Baldassarri [email protected]

Pedro Miguel Latorre Andrés [email protected]


Es conveniente, aunque no imprescindible, tener conocimientos previos de Interacción Persona-Ordenador y de Informática Gráfica.


Actividades: se enumeran a continuación.

Fechas: las anunciadas en el calendario académico.

Inicio



1:

Conoce los conceptos de Ingeniería de la Usabilidad ligados con el diseño de interfaces de aplicaciones interactivas

2:

Es capaz de efectuar un desarrollo completo de un prototipo de la interfaz de una aplicación, incluyendo análisis de requisitos, diseño y evaluación mediante métodos basados en intervención de usuarios








3: Conoce ejemplos relevantes en diferentes ámbitos de aplicación como guías de buenas prácticas

4: Conoce los métodos y paradigmas de interacción especiales o novedosos, como los métodos de evaluación por eye-tracking, la Realidad Virtual y Aumentada, las Interfaces multimodales, Interfaces inteligentes y asistidas, Interfaces tangibles, Agentes conversacionales, etc. en especial las ligadas a líneas de investigación abiertas en el grupo (GIGA, Laboratorio de Usabilidad)

Introducción


La asignatura se cursa durante 100 horas de trabajo del estudiante (4 créditos ECTS) y se estructura en tres bloques:

1. Conceptos y métodos de desarrollo de interfaces (especificación, diseño, evaluación e implementación) 2. Estudio de aplicaciones representativas típicas de diferentes ámbitos 3. Interfaces avanzadas: Interfaces multimodales, Interfaces inteligentes y asistidas, Interfaces tangibles y otras.




El objetivo general de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda y asimile las técnicas de desarrollo de interfaces de aplicaciones interactivas (análisis, diseño, evaluación, implementación), en especial utilizando las técnicas con intervención de los usuarios. También conocerá los paradigmas de interacción diferentes de los tradicionales WIMP, como realidad virtual y aumentada, computación ubicua, interfaces multimodales, Interfaces inteligentes y asistidas, Interfaces tangibles y otros cuyas tecnologías están en fase de investigación, con objeto de informarse sobre las posibles líneas de trabajo cara a realizar su tesis de Master o Doctoral en alguno de estos temas.

Para ello, aparte de describir las mencionadas técnicas, se describirá un conjunto de aplicaciones típicas o novedosas en diferentes ámbitos de trabajo o bien que constituyan ejemplos de buenas prácticas.


El Master en Ingenierá de Sistemas e Informática tiene como objetivo fundamental la formación investigadora y de desarrollo en campos específicos de la Informática (hardware y software). En particular esta asignatura, de carácter optativo, pretende de manera específica informar y formar a los estudiantes interesados en el diseño de interfaces de cualquier aplicación interactiva, mediante tecnologías de desarrollo con intervención del usuario y en buenas prácticas contrastadas.

La asignatura proporciona formación relevante para los estudiantes que deseen proseguir sus estudios de doctorado en cualquier línea de desarrollo de aplicaciones; en especial, a los interesados en temas propuestos por grupos como Informática Gráfica Avanzada, Sistemas de Información Avanzados y Sistemas de Información Distribuidos.


1: 1. Describir y conocer los métodos y tecnologías IPO que se utilizan en diversos ámbitos de aplicación y las

buenas prácticas en su desarrollo 2. Analizar los requisitos de una aplicación y determinar el paradigma de interacción y la plataforma

hardware y software más adecuadas para su desarrollo

3. Efectuar un desarrollo completo de diferentes prototipos de la interfaz de una aplicación, llevando a cabo su diseño y evaluación mediante métodos basados en intervención de usuarios.

4. Describir los métodos y paradigmas de Interacción Persona-Ordenador que son objeto de investigación y desarrollo en la actualidad y su aplicabilidad a diferentes ámbitos de trabajo.


El diseño de la interfaz de cualquier aplicación -eficacia, eficiencia y satisfacción del usuario- es fundamental para su éxito. Para asegurar este resultado existen una serie de metodologías de diseño centradas en el usuario, relativamente novedosas pero ya bien asentadas en entornos WIMP habituales, y que están siendo trasladadas y adaptadas a las nuevas interfaces como las multimodales, inteligentes y asistidas, tangibles, etc.. Estos nuevos métodos y paradigmas, que son el objeto de esta asignatura, son mejor comprendidos mediante el análisis de un conjunto de aplicaciones en diversos ámbitos que constituyen un compendio de buenas prácticas de diseño.



1:

Se propone al estudiante que elija uno de los tres procedimientos siguientes, numerados con 1, 2 o 3 (evaluación anticipada) o bien el procedimiento 4 (evaluación global):

Estudiar uno o varios artículos, propuestos por los profesores, que versan sobre alguna de las líneas de investigación de actualidad y se han publicado en alguna revista o congreso reciente. Preparar un breve estado del arte en ese tema, apoyándose tanto en los artículos propuestos como en la bibliografía electrónica disponible sobre el tema. Con esta actividad se pretende evaluar los resultados de aprendizaje núm. 3 y 4. Tiempo total de dedicación estimado: 20 h.

2:

Preparar y presentar a los compañeros y al/a los profesores un resumen, de 20 min. de duración, sobre un tema propuesto previamente. Estas exposiciones quedan fuera del horario establecido para clases magistrales. Con esta actividad se pretende evaluar los resultados de aprendizaje núm. 3 y 4. Tiempo total de dedicación estimado: 20 h.

3:

Desarrollar el prototipo de la interfaz de una aplicación (o de una parte de la misma) en prácticas guiadas por alguno de los profesores. Con esta actividad se pretende evaluar los resultados de aprendizaje núm. 1 y 2. Tiempo total de dedicación estimado: 20 h.

4:

Evaluación global: tiene la misma estructura. El estudiante hará la correspondiente presentación el día señalado para el examen en el calendario de la EINA. Previamente habrá entregado la documentación correspondiente.




● Clases magistrales, impartidas por los profesores encargados y por profesores invitados, en su caso ● Estudio personal por parte de los estudiantes ● Desarrollo de prácticas ● Preparación y presentación pública de estudios o trabajos



1:

Programa de clases magistrales

1. Diseño y evaluación de interfaces. Principios generales. 2. Técnicas de evaluación de la usabilidad

1. Evaluación por expertos, 2. Evaluación con intervanción de los usuarios. 3. Estándares.

3. Interfaces avanzadas: 1. Interfaces multimodales 2. Interfaces inteligentes y asistidas 3. Interfaces tangibles 4. Interfaces para la realidad virtual y aumentada

4. Aplicaciones. Ejemplos y casos de buenas prácticas

2: Prácticas:

1. Diseño de una interfaz (a nivel prototipo)




Bibliografía


Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62617 - Navegación de vehículos





Profesores

Luis Montesano Del Campo [email protected]

Luis Enrique Montano Gella [email protected]


Se recomienda haber cursado anteriormente

62606 Sistemas de percepción y robótica 62603 Ingeniería de control (recomendable)


No hay ninguna fecha clave

Inicio



1:

1. Capacidad para diseñar y seleccionar las herramientas que componen una aplicación de navegación de vehículos

2. Capacidad para realizar modelos de vehículos y diseño de las trayectorias. 3. Utiliza de forma adecuada sistemas de planificación de movimientos y trayectorias, y sistemas de

ejecución de los mismos basados en la información sensorial. 4. Capacidad para integrar en una aplicación final sistemas de percepción, planificación y ejecución del

movimiento. 5. Diseña estrategias de movimiento para robots que cooperan en el desarrollo de tareas




El objetivo es la presentación de las técnicas actuales de navegación automática de vehículos (robots, coches), en entornos naturales y dinámicos, de tal manera que puedan moverse con la mínima intervención humana. Se realiza un presentaciñon general de los distintos problemas a resolver en la navegación autónoma de vehículos, desde los modelos de generación de movimiento hasta los diferentes sistemas de percepción utilizados, sus ventajas y limitaciones. Se abordan los problemas de planificación de movimientos y navegación reactiva en entornos estáticos, así como los problemas de localización del vehículo resueltos mediante técnicas de “scan matching” en tiempo real. Se presentan las arquitecturas informáticas y de control típicas y se analizan sus ventajas e inconvenientes. Se presentan también técnicas de navegación en entornos dinámicos que presentan mayores dificultades que en los estáticos. Se completa el panorama del curso con las más recientes técnicas de control cooperativo del movimiento de un equipo de vehículos. Finalmente se presentan algunos proyectos y las tendencias actuales en el tema.

Las destrezas a adquirir son la capacidad de plantear algoritmos para resolver problemas de navegación automática en diferentes tipos de entornos, así como el conocimiento actualizado de las últimas técnicas y trabajos en el tema. También la capacidad de búsqueda de información relacionada dado que en el curso se presentan las principales fuentes de información y los laboratorios e investigadores más relevantes. Los alumnos podrán realizar trabajos de investigación y participar en proyectos de investigación y desarrollo relacionados con la navegación automática de vehículos. Hoy existen multitud de aplicaciones en Robótica de Servicio y en Robótica Industrial en las que las mencionadas técnicas están siendo utilizadas habiendo cada vez más demanda de expertos en estos temas para participación en proyectos




Actualmente la gran mayoría de robots funcionales existentes se desplazan por el suelo y por medio de ruedas. La generación de movimiento de forma adecuada para estos dispositivos es fundamental para que se puedan desarrollar tareas de más alto nivel y en particular determina el éxito del funcionamiento del mismo. Esta asignatura proporciona al alumno la capacidad de entender y desarrollar estrategias de movimiento para un amplio rango de vehículos y de situaciones. La asignatura aborda todos los aspectos necesarios para el desarrollo de una aplicacion de navegación que van desde el modelado de los robots y la generación de sus trayectorias, hasta la planificación y la ejecución del movimiento basada en la información sensorial. En consecuencia, el objetivo global de la asignatura es que el estudiante comprenda y sepa seleccionar y utilizar un conjunto de herramientas para construir una aplicación de movimietno de vehículos específica.

La asignatura es de 5 créditos ECTS.


El Máster de Ingeniería de Sistemas e Informática pretende posicionar al alumno con unos conocimientos avanzados en materias de sistemas e informática. Uno de estos aspectos es el diseño de dispositivos robóticos inteligentes y en particular, una de las capacidades fundamentales de estos dispositivos es la generación de movimiento. Esta asignatura proporciona al alumno una visión de como abordar esta problemática.


1:

Entender la problemática de navegación de vehículos encontrar soluciones a los problemas generales de movimiento

2:

Seleccionar de forma adecuada el tipo de tracción del vehículo y modelar sus trayectorias para una aplicación de navegación

3:

Seleccionar y utilizar los sensores para la navegación

4: Seleccionar e implementar soluciones de movimiento inteligente en todos los aspectos relacionados: planificación y ejecución basada en sensores

5:

Conocer técnicas de navegación cooperativa de robots en aplicaciones realistas

6: Utilizar arquitecturas de software robóticas para integrar todos los módulos de la jerarquía en una aplicación de navegación


La capacidad de entender y aprender a generar movimientos seguros en robots es esencial dado que actualmente la gran mayoría de robots inteligentes desplegados en aplicaciones reales necesitan desplazarse por entornos naturales poco estructurados o desconocidos según las aplicaciones.

Evaluación



1:

Trabajo de Asignatura. Se realizará un trabajo de programación, análisis y estudio de técnicas de generación de movimiento para robots móviles. El estudiante mostrará el grado de adquisición de las competencias correspondientes a la asignatura y proporcionará interpretaciones de los resultados. Finalmente se realizará una exposición pública de los resultados obtenidos

Trabajo de Asignatura. Se valorarán los siguientes aspectos: a) la correcta implementación de las metodologías propuestas, b) la representación adecuada de los resultados, c) la correcta interpretación de los resultados y d) la capacidad para interpretar aspectos que no están representados directamente y para realizar análisis y pruebas adicionales.

Evaluación de la asignatura

Evaluación de la asignatura




La asignatura tiene una orientación marcadamente transversal y aplicada, de modo que revisarán en cada caso herramientas básicas para resolver la ingeniería en cuestión y se ejemplificarán en todo momento con casos reales concretos. Tras una visión general, aplicada y práctica de las distintas técnicas, el estudiante ha de trabajar por sí solo un problema práctico, basado en una aplicación real, con señales reales, en el que debe mostrar su capacidad para emplear las técnicas adecuadas al caso concreto, analizar e interpretar los resultados obtenidos y, en su caso, proponer mejoras a las técnicas o a los análisis propuestos inicialmente.



1:

Seminarios técnicos (aproximadamente 2 horas cada uno). Contenido:

1. Fundamentos básicos de navegación. 2. Modelado. 3. Pilotaje y generación de trayectorias. 4. Planificación de movimientos. 5. Sistemas de percepción para la navegación. 6. Navegación basada en sensores. 7. Navegación reactiva para evitación de colisiones. 8. Arquitecturas informáticas para navegación. 9. Planificación de movimientos en entornos dinámicos.

10. Equipos de robots cooperativos. 11. Problemas abiertos y tendencias en la navegación de vehículos.

2: Sesiones prácticas de la tecnología

Se realizarán sesiones in-situ en el laboratorio para que los estudiantes entren en contacto con la metodología de trabajo y el entorno de programación.

3:

Actividad de resolución y análisis de un problema concreto de navegación de vehículos. Trabajo individual del estudiante en el que ha de mostrar su capacidad de asimilación de los conceptos introducidos en las otras actividades, mediante la resolución y el análisis crítico de un problema concreto. El trabajo resultante ha de presentarse en sesión pública y es evaluado y calificado.



Esta asignatura está planificada en el segundo cuatrimestre del curso 2009-2010.

Bibliografía

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62618 - Programación orientada a prestaciones





Profesores

Jesús Alastruey Benede [email protected]

Enrique Fermín Torres Moreno [email protected]

Ruben Gran Tejero [email protected]


Es conveniente tener conocimientos de programación, el curso se basa sobre todo en programación en lenguajes tipo C. No se requieren conocimiento altos de arquitectura de computadores.


Los últimos años hemos contado con profesores invitados de renombre. En esas ocasiones se celebra un intensivo al principio del verano (junio - primeros de julio).

Inicio



1:

Conoce y es capaz de usar las herramientas que se usan en Arquitectura de Computadores para obtener medidas de prestaciones.

2:

sabe analizar la arquitectura de un computador desde el punto de vista del programador de aplicaciones críticas en tiempo de ejecución.

3:

conoce técnicas de optimización de código a distintos niveles.






4: es capaz de detectar partes de la aplicacion críticas en rendimiento

5:

maneja compiladores/optimizadores para mejorar las prestaciones de aplicaciones Introducción


Los programadores deben aprender a optimizar el rendimiento de sus aplicaciones y deben saber cómo sacar partido de alto número de cores disponibles.

En esta asignatura se estudiaran las herramientas adecuadas para estudiar los problemas de rendimiento de las aplicaciones. Se presentarán cuellos de botella típicos, las limitaciones del hardware y como ayudar al compilador/optimización a mejorar el tiempo de ejecución.

En la mayoria de las líneas de investigación se trabaja con simuladores. La complejidad y el coste computacional de los mismos guarda una relación directa con la precisión del modelo simulado.

En muchos campos la limitación de velocidad de ejecución del simulador se convierte en el cuello de botella del investigador.




Un grupo selecto de las TI deben ser capaces de:

● estimar el rendimiento de una aplicación ● conocer las limitaciones del hardware sobre el que correra la aplicación ● conocer las herramientas para analizar el rendimiento ● ayudar al compilador a extraer ese rendimiento

Durante las últimas décadas cada nueva generación de procesadores duplicaba las prestaciones de la anterior. Un programador solo debía esperar poco más de un año para que su aplicación se ejecutase el doble de rápido. Los programadores se preocupaban de las funcionalidades y de la productividad en número de líneas de código por hora de programador.

En los últimos años se ha alcanzado un punto en que las nuevas generaciones aumentan el número de cores por chip, pero cada uno de ellos no aumenta significativamente sus prestaciones.

Los programadores deben aprender a optimizar el rendimiento de sus aplicaciones y deben saber cómo sacar partido de alto número de cores disponibles si quieren distinguirse de la competencia.


Muchos programadores se encuentran en el nivel de productividad, donde la empresa valorará el número de líneas de código que son capaces de escribir. Unos pocos programadores serán valorados por la calidad de esas líneas y por la velocidad de ejecución de sus programas.

En las carreras relacionadas con Informática se estudia la programación y se estudia la arquitectura de computadores, en muchos casos por separado. El objetivo de esta asignatura es que esos elegidos tengan una formación específica en el análisis de rendimiento y la mejora del mismo.


1:

conocer el potencial y las limitaciones del rendimiento

2: analizar los cuellos de botella de una aplicación

3:

saber aplicar métodos de diseño para mejorar las prestaciones de la aplicación Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

En la mayoria de las líneas de investigación se trabaja con simuladores. La complejidad y el coste computacional de los mismos guarda una relación directa con la precisión del modelo simulado.

En muchos campos la limitación de velocidad de ejecución del simulador se convierte en el cuello de botella del investigador.

Evaluación



1:

Búsqueda, estudio y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. A la exposición asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe. Al finalizar la exposición se realizarán preguntas tanto sobre el contenido del artículo como sobre los contenidos teóricos en que se basa.

2:

Realización de pequeños trabajos o problemas de optimización familiarizandose con el manejo de las herramientas y de los conceptos vistos en clase.

3:

Estudio, analisis y mejora de prestaciones de una aplicación real elegida por el alumno o asignada por el profesor.


La valoración o calificación de las diferentes actividades de evaluación se realizará siguiendo los siguientes criterios:




En primer lugar se realizarán una serie de clases magistrales para introducir los distintos temas. Además se realizarán varias sesiones en laboratorio para que el alumno pueda ver cómo se aplican los conocimientos teóricos adquiridos a casos reales.

• La preparación y posterior exposición oral en público de tareas asignadas (comentarios de artículos y análisis de casos). • Realización de pequeñas practicas-problemas para el conocimiento de las herramientas.

• Realización del trabajo del curso sobre una aplicación real sobre la que se analizará el rendimiento y se aplicaran las técnicas y métodos aprendidos para mediante las herramientas conseguir el mayor rendimiento.



1:

Módulo I: Herramientas para análisis de prestaciones

- Benchmarking: Tipos de programas de prueba y ejemplos

- Simulación.

Monitorización: Contadores de prestaciones en procesadores Intel y analizador Vtune.

Módulo II:

Optimización de código para procesadores superescalares y fuera de orden

- Prestaciones y Modelo de organización del procesador y la memoria.

Organización del procesador: dependencias de control, estructurales y de datos.

Organización de la Memoria: Memoria virtual paginada y caches multinivel.

- Optimización en el compilador.

Optimización de código.

Optimización de bucles simples y anidados.

Optimización interprocedural Planificación y calendario


a definir según calendario y horario oficial. Se informará el primer día de clase en la presentación de ala asignatura.

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62621 - Seminario de línea de investigación





Profesores



Recomendable para los alumnos interesados en conocer el estado del arte en Ingeniería de Sistemas e Informática


● Octubre-Junio: Seminarios de Investigación ● Fin de Junio: Entrega de resúmenes de los seminarios

Inicio



1:

Conoce y comprende el estado del arte en diversos temas, dentro de las líneas de investigación en Ingeniería de Sistemas e Informática

2:

Es capaz de comprender y analizar presentaciones orales de investigación en español e inglés y artículos de revistas y congresos especializados

Introducción


La asignatura tiene de 2 créditos ECTS y constará de una serie de seminarios de investigación


impartidos por profesores visitantes sobre diversos temas, principalmente relacionados con las siguientes líneas de investigación:

● Ingeniería de Sistemas de Eventos Discretos. ● Arquitectura de Computadores. ● Robótica, Percepción y Tiempo Real. ● Sistemas de Información Avanzados. ● Informática Gráfica Avanzada. ● Topología digital y dinámica y evolución de los Sistemas de Información ● Sistemas de Información Distribuidos.



El objetivo básico es conocer y comprender el estado del arte en diversos temas, dentro de las líneas de investigación en Ingeniería de Sistemas e Informática. El alumno desarrollará la capacidad de comprensión y análisis de presentaciones orales de investigación en español e inglés y de artículos de revistas y congresos especializados, básica para iniciar una carrera de investigación o desarrollo.


La titulación ofrece formación investigadora en temas de Ingeniería de Sistemas e Informática. Esta asignatura permite al estudiante entrar en contacto con los últimos resultados de investigación en diversas materias.


1: Iniciar una carrera investigadora o desarrollar una actividad profesional de I+D+i en la industria, en el ámbito de la Ingeniería de Sistemas e Informática

2: Comprender y analizar presentaciones orales de investigación en español e inglés y artículos de revistas y congresos especializados

3: Comunicar sus conclusiones a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades


La asignatura es fundamental para conocer el estado del arte en diversas materias y comprender el proceso y las técnicas básicas de investigación utilizadas en la actualidad.



1:

Trabajo Individual, en el que el alumno resuma el contenido de los diferentes seminarios de investigación a los que ha asistido, y las lecturas recomendadas por los ponentes, exponiendo las conclusiones que ha obtenido. Cada estudiante podrá seleccionar de entre los seminarios ofertados los más adecuados a sus intereses, con una duración total mínima de 10 horas. En la evaluación se tendrá en cuenta el grado de comprensión y análisis de los seminarios, y en su caso, de las lecturas adicionales.




La asignatura tiene un claro contenido de iniciación a la investigación.



1:

Seminarios de diversos temas de investigación impartidos por los profesores visitantes

2: Estudio personal de la presentación y de los artículos de investigación recomendados

3:

Elaboración de un resumen de los seminarios, exponiendo las conclusiones obtenidas Planificación y calendario


Los seminarios se celebrarán de Octubre a Junio y se anunciarán a los alumnos por correo electrónico y en la web

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62623 - SLAM: localización de robots y construcción simultánea de mapas





Profesores


José Neira Parra [email protected]


Prerrequisitos:

62606 Sistemas de percepción y robótica 62606 Sistemas de percepción y robótica


Las activididades de aprendizaje programadas para esta asignatura se desarrollan dentro del horario lectivo establecido anualmente para el máster y coordinado desde el Centro. Habitualmente se imparte en horario de tarde a razón de dos horas por semana.

Inicio



1:

Entiende el problema de la incertidumbre en la información sensorial y es capaz de modelarla en los casos de sensores de odometría, láser, sónar y visión

2:

Entiende y formula los problemas de localización y construcción de mapas (SLAM) para robots móviles

3: Entiende e implementa algoritmos sencillos de asociación de datos



4: Es capaz de implementar algoritmos de estimación recursivos para resolver los problemas de localización y construcción de mapas (SLAM) en entornos de tamaño moderado

Introducción


1. Sensores para robots móviles. Segmentación/Extracción de información del entorno. 2. Algoritmos básicos de SLAM. 3. Asociación de datos para SLAM continuo, cerrado de bucles y relocalización. 4. SLAM en entornos grandes; SLAM multivehículo.

Con objeto de alcanzar verdadera autonomía, un robot móvil debe ser capaz de responder a preguntas como: ¿ Dónde estoy ? ¿ A dónde quiero llegar ? ¿ Cómo puedo llegar allí ? Del mismo modo en numerosas aplicaciones surge el problema de la reconstrucción del entorno de navegación del robot a partir de la información obtenida por los sensores embarcados (e.g. láser, sónar, visión, ...). Dicho problema de reconstrucción, abordado de forma simultánea al de localización a lo largo de una cierta trayectoria, constituye en llamado "santo grial" de la Robótica, que en su terminología anglosajona se denomina SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).

Esta asignatura introducirá al alumno en los problemas de localización y construcción mapas así como en el importantísimo problema relacionado de la asociación de datos. Partiendo de una representación probabilista de la incertidumbre sensorial se abordarán sucesivamente problemas de mayor complejidad, ilustrados mediante la realización de ejercicios prácticos en entornos de tamaño moderado.

Partiendo de los conocimientos adquiridos el estudiante podrá enfrentarse a numerosos casos de estudio que podrán sin dudar constituir su trabajo de fin de máster.

Habitualmente el curso se complementa con la impartición de charlas por profesores invitados expertos en los temas vinculados con el SLAM.




Esta asignatura proporcionará al estudiante los conocimientos necesarios para abordar un problema de localización y de construcción de mapas desde un punto de vista probabilista, teniendo en cuenta la caracterización de la incertidumbre asociada a la información sensorial. Se mostrarán al alumno los fundamentos de los algoritmos de estimación recursiva, haciendo especial énfasis en el proceso de asociación de datos, así como su aplicación en situaciones realistas usando la información proporcionada por sensores de odometría, láser, visión y sónar. Se pretende crear un ambiente de discusión científica, tanto con el profesorado como con los invitados expertos en esta materia, con objeto de enriquecer la formación del estudiante.


Como continuación natural de la asignatura básica "Sistemas de Percepción y Robótica", esta asignatura proporciona una amplia visión, tanto teórica como experimental, de uno de los problemas más relevantes de la Robótica actual, a menudo denominado el "Santo Grial". En concreto se aborda el problema de SLAM (siglas de su denominación aceptada internacionalmente Simultaneous Localization and Mapping) desde un punto de vista probabilistico e ilustrado mediante la utilización de sensores de odometría, láser, visión y sónar.


1: Entender y formular los problemas de localización y construcción de mapas (SLAM) para robots móviles desde un punto de vista probabilístico a partir de la información incierta captada por sensores de odometría, láser, visión y sónar.

2:

Implementar algoritmos de estimación recursiva, atendiendo a sus etapas de predicción, asociación de datos y actualización, en problemas sencillos de localización y construcción de mapas en entornos de moderado tamaño.

3:

Dialogar con expertos en la materia de SLAM con objeto de identificar el estado del arte en esta materia así como la identificación de los problemas abiertos.


Esta asignatura introduce al alumno en un contexto de investigación de amplia aceptación y reconocimiento internacional en el que se han producido avances espectaculares en los últimos años y que todavía tiene pendientes un buen número de cuestiones abiertas que permitirán a alumno no sólo realizar su trabajo de fin de máster en este contexto sino también su trabajo de investigación en el marco de una tesis doctoral.

Evaluación



1:

Asistencia y participación en clase Asistencia y participación en clase, Trabajo individual o en grupo, TErxapboasjiociionndeivsidoudael mo oesntrgarcuiopnoes, Informes de prácticas

Exposiciones o demostraciones

Informes de prácticas




La asignatura contempla la impartición de clases magistrales en la que se expondrán los temas centrales, la lectura de bibliografía especializada, la realización de clases prácticas de laboratorio así como la impartición de seminarios por parte de invitados expertos en la materia.



1:

Clases magistrales:

- Sensores para robots móviles. Segmentación/Extracción de información del entorno.

- Algoritmos básicos de SLAM.

- Asociación de datos para SLAM continuo, cerrado de bucles y relocalización.

- SLAM en entornos grandes; SLAM multivehículo.

2: Realización de trabajos prácticos en Matlab

3:

Asistencia a seminarios de expertos en SLAM Planificación y calendario


Las activididades de aprendizaje programadas para esta asignatura se desarrollan dentro del horario lectivo establecido anualmente para el máster y coordinado desde el Centro. Habitualmente se imparte en horario de tarde a razón de dos horas por semana.

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62627 - Visión tridimensional





Profesores

Gonzalo López Nicolas [email protected]


Ninguna especial


Inicio



1:

Conoce los conceptos fundamentales de la geometría multi-vista y de su representación en el computador, para la obtención de información tridimensional a partir de imágenes. También conoce los elementos básicos para la automatización del procesamiento de imágenes y secuencias, tanto para problemas de reconstrucción 3D y medida como para problemas de reconocimiento.

2:

Es capaz de implementar sobre computador los algoritmos básicos de estimación robusta y de visión tridimensional, manejando herramientas de prototipado rápido y software estándard de visión por computador.

3:

Demuestra capacidad para el autoaprendizaje de los avances en visión mediante la lectura de bibliografía de investigación. Este aspecto es relevante en una disciplina en expansión como es la visión por computador.



Esta asignatura pretende dotar al estudiante de herramientas para el tratamiento de imágenes y de secuencias, de cara a explotar de forma automatizada la información geométrica subyacente en un conjunto de imágenes.

La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno. Aunque no se considera perrequisito resulta interesante cursar esta materia teniendo un conocimiento básico de procesamiento de imágenes. Las clases de teoría se complementarán con sesiones de laboratorio con ordenador para afianzar los conceptos presentados y resolver los problemas planteados utilizando imagenes reales y herramientas habituales.

El estudio de la geometría de la visión 3D es pieza esencial en materias como Visión por Computador, Percepción Robótica, Gráficos y Realidad Aumentada.

Además, todos los años se invita a un profesor que imparte un seminario sobre temas relacionados con la asignatura, y que permite superar créditos de la asignatura "Seminario de linea de investigación". Se recomienda a todos los alumnos del Master cursar dicho seminario, bien matriculándose en el "Seminario de linea de investigación", o bien como asistentes al mismo.

Esta asignatura da acceso a la realización de Trabajos Fin de Máster en las líneas de Visión por Computador y Robótica




El objetivo de la asignatura es profundizar en los elementos geométricos y de estimación probabilista que han permitido el procesamiento computerizada de imágenes y secuencias de imágenes. Tanto la estimación probabilista como las relaciones geométricas subyacentes al proceso de la formación de imágenes se han demostrado claves para producir algoritmos de visión tridimensional que procesen con éxito y de forma eficiente información visual que proviene de un sensor móvil --- cámara llevada en la mano o embarcada en un robot--- o tambíen imagenes diferentes de un mismo objeto.

Por una parte se busca conocer los fundamentos teóricos pero también dotar al estudiante de las destrezas necesarias para la implementación de estos algoritmos empleando las herramientas software estándar en visión por computador.


El procesamiento computerizado de imágenes se remonta a los mismos origenes de la informática. La visión por computador se ha configurado como una combinación de geometría, procesamiento de imagen y estimación probabilista. La asignatura se focaliza en los algoritmos que permiten la representación computeriza de geometría multivista y su estimación probabilista, utilizando herramientas bien establecidas de procesamiento de imagen.

El estudio de la geometría de la visión 3D es pieza esencial en materias como Visión por Computador, Percepción Robótica, Gráficos y Realidad Aumentada.


1: Aplicar los fundamentos de la geometría de la visión por computador y de las técnicas de estimación para el diseño de cualquier sistema informatizado que emplee imágenes como fuente de información.

2:

Comprender e interpretar con sentido crítico literatura científica e innovaciones tecnológicas que utilicen imágenes como sistema base de la percepción o de la medida.

3:

Concebir y desarrollar una actividad de investigación que requiera la utilización de imágenes o secuencias de imágenes como base de la percepción o de la medida.


El estudio de la geometría de la visión 3D es pieza esencial dentro de Visión por Computador, Percepción Robótica, Gráficos y Realidad Aumentada, todas ellas materias centrales del master de Ingeniería de Sistemas e Informática.

Evaluación



1:

Breve examen de preguntas cortas o ejercicios conceptuales sobre los contenidos básicos del curso desarrollados en clase y en las prácticas del laboratorio. El alumno podrá utilizar el material que necesite. Con esta actividad se pretende evaluar el primero de los resultados de aprendizaje definidos. Valor relativo 33%

2:

Realización de las practicas de laboratorio propuestas. En caso de no finalizar las mismas durante la sesión tutorada mostrando los resultados al profesor, se deberá entregar un breve informe de las mismas. También se tendrá en cuenta la participación y aportación del alumno durante las clases a modo de evaluación continua. Con en esta actividad se pretende evaluar principalmente el segundo de los resultados de apredizaje definidos y en parte también el primero. Valor relativo 33%

3:

Defensa oral en la sesión dedicada a ello de un artículo de investigación. El trabajo por defecto consisistirá en la presentación de un trabajo relevante seleccionado de la literatura científica reciente. Se podrá considerar tambien la defensa de un trabajo de investigación propio relacionado con la asignatura. Con esta actividad se pretende evaluar principalmente el tercero de los resultados de aprendizaje definidos. Valor relativo 33%




1. Presentación de los fudamentos teóricos bien establecidos de la visión 3D. Ejercicios sencillos para asentar los

conocimientos teóricos. 2. Prácticas de laboratorio donde se aquiere destreza con los entornos de software habituales en visión 3D. Se procesan

imágenes reales para contrastar las hipótesis teóricas con la realidad de los datos experimentales. 3. Lectura de avances recientes en la disciplina para fomentar el autoaprendizaje de nuevos conocimientos que se están

generando continuamente en una disciplina en la que la investigación es muy activa. 4. Fomentar la incorporación de los resultados recientes de visión por computador en las tesis de máster de los estudiantes,

mediante la lectura de artículos relevantes tanto para la la investigación propia del estudiante como para los contenidos de la asignatura.



1:

Temario docencia presencial

1. Geometría de la formación de imágenes. 2. Ajuste de haces (Bundle Adjustment). 3. Geometría de dos vistas. 4. Geometría multivista. 5. Emparejamiento multivista y robusto. 6. Camaras especiales. 7. Procesado tridimensional de secuencias.

2: Prácticas de laboratorio

1. Reconstrucción fotogramétrica. Ajuste de haces y estimación de errores. 2. Calibración de cámaras. 3. Estimación de la geometría de dos vistas. 4. Emparejamiento robusto y automatizado de geometría multivista. 5. Estimación simultanea de cámara y escena (SLAM) con secuencias de imágenes reales.

3: Presentación pública de un artículo reciente y relevante de visión por computador



Información básica de referencia

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62628 - Sistemas de información distribuidos


Curso: 1 , Semestre: 1 , Créditos: 6.0



Profesores

Sergio Ilarri Artigas [email protected]

Eduardo Mena Nieto [email protected]


Esta asignatura es especialmente recomendable para quien tenga interés en temas de gestión de datos en entornos distribuidos.

Se impartirá la asignatura en inglés si los alumnos en ella matriculados así lo quieren.


El calendario de exámenes y las fechas de presentación de trabajos de evaluación se anunciará con suficiente antelación.

Inicio



1:

Es capaz de describir las distintas técnicas que pueden utilizarse para el desarrollo de sistemas de información distribuidos, con especial énfasis en aquellos accesibles a través de la Web, analizando su ámbito de aplicación, ventajas, y desventajas.

2:

Es capaz de elegir las técnicas de gestión de datos y de representación del conocimiento más adecuadas para un entorno distribuido de tamaño medio, grande, o a nivel global.

3:

Es capaz de identificar los problemas de gestión de datos aún objeto de investigación y para los cuales no existen soluciones generales, siendo por tanto temas ideales para la realización de un trabajo de tesis.




La asignatura consta de 6 créditos ECTS o 150 horas de trabajo del alumno, siendo 60 de ellas presenciales, y se desarrolla en tres bloques principales:

1. Descripción semántica de información distribuida 2. La Web Semántica. 3. Servicios de datos en computación móvil.




El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda, asimile, y sea capaz de aplicar técnicas de gestión de datos apropiadas para entornos distribuidos. Para ello se describirán distintas técnicas existentes y contextos de aplicación (bases de datos distribuidas, representación semántica del contenido de depósitos de datos, técnicas y herramientas de la Web Semántica, computación móvil, redes de vehículos, etc.). Además, también se analizarán tecnologías que, aun no siendo específicamente para gestión de datos, pueden ayudar para el manejo eficiente de los mismos en entornos distribuidos (por ejemplo, la tecnología de agentes móviles).


El objetivo principal de esta asignatura es resaltar la importancia de la utilización de técnicas semánticas para poder realizar un acceso y gestión inteligente de depósitos de datos, especialmente cuando estos son distribuidos, heterogéneos, dinámicos, y de un tamaño considerable. El interés de la asignatura viene dado por el creciente número de fuentes de datos disponibles a través de la Web o de Internet además de la necesidad cada vez mayor de utilizar métodos inteligentes de acceso a estos datos que faciliten la labor de los usuarios finales que no posean conocimientos técnicos. Y todo ello sin olvidar el crecimiento exponencial de las redes inalámbricas donde los puntos de acceso a los sistemas de información por parte de los usuarios se realiza desde terminales móviles.

Respecto al contexto de esta asignatura en el Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática, guarda relación con aquellas asignaturas que forman al alumno en tecnologías para entornos distribuidos y con aquellas que presentan técnicas de Inteligencia Artificial para la representación y gestión del conocimiento.


1: Aplicar distintas técnicas de gestión de la información basadas en la representación semántica de los datos, considerando las principales ventajas (y limitaciones) que dicha tecnología puede aportar.

2:

Analizar en profundidad toda la variedad de problemas (sintácticos y semánticos) que pueden surgir en la gestión de sistemas de información distribuidos, heterogéneos, y dinámicos.

3:

Desarrollar sistemas que utilicen técnicas de la llamada Web Semántica para realizar un acceso inteligente a la información existente en la Web, solventando muchos de los problemas de los sistemas actuales de acceso a la Web (búsquedas sintácticas, dependencia de la localización física de los ficheros, etc).

4:

Analizar y desarrollar sistemas en entornos inalámbricos, donde las limitaciones de los equipos no permitan aplicar técnicas clásicas.

5:

Decidir ante un contexto dado cuáles son las ventajas que puede aportar la tecnología de agentes móviles, conociendo de antemano sus puntos fuertes y limitaciones según las herramientas disponibles.


La gestión de la información es una de las actividades de mayor importancia en cualquier entidad u organización. Una gestión inteligente y eficiente de los datos es algo vital hoy en dia para el desarrollo de multitud de tipos de aplicaciones y servicios. En el mundo actual los datos se encuentran cada vez más distribuidos debido al crecimiento y mejora de las redes de ordenadores y hardware en general y, por tanto, resulta de gran importancia conocer y aplicar técnicas apropiadas para gestionarlos.

Los conocimientos impartidos en este curso, muy centrados en la aplicación de técnicas basadas en la semántica de los datos a sistemas de información distribuidos de gran impacto (Web, redes inalámbricas, etc), no son sólo de una gran aplicación hoy en día sino que se aprecia una tendencia cada vez mayor hacia dichas tecnologías por parte de usuarios, empresas, investigadores, y todo tipo de organismos, privados y públicos.

Evaluación



1:

Resolución de los distintos problemas y escenarios planteados por el profesor.

2: Presentación pública oral que resuma uno o varios temas de investigación relacionados con la asignatura, en base a una serie de artículos de investigación seleccionados por el profesor, considerando que la temática (además de versar sobre distintas técnicas de gestión de datos en entornos distribuidos) coincida con los intereses particulares de cada alumno. El objetivo principal es doble: 1) familiarizarse con el estilo de los trabajos de investigación del área, así como conocer aquellos más relevantes, y 2) presentar dichos trabajos a modo de resumen para el resto de los compañeros, consiguiendo de esta manera que todos acaben conociendo las ideas más importantes de los artículos que ha leido cada uno. Cada exposición oral tendrá una duración de unos 60 minutos, 40 minutos de presentación y 20 minutos de preguntas (intercalados durante la presentación), a la que asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe.

3:

Las dos actividades de evaluación indicadas ("Resolución de los distintos problemas y escenarios planteados por el profesor" y "Presentación pública oral que resuma uno o varios temas de investigación relacionados con la asignatura") tienen una ponderación de 30% y de 70%, respectivamente.

Para los alumnos que quieran recurrir a una evaluación global, en las fechas programadas por el centro, se realizará una prueba consistente en la presentación ante los profesores de la asignatura de varios artículos de investigación previamente seleccionados por dichos profesores, así como la entrega de un resumen y un análisis escrito de los mismos. En esta presentación deberán responderse las preguntas planteadas por el profesor, que pueden versar tanto sobre el tema presentado como sobre cualquier otro tema tratado en la asignatura.



1. La presentación de los contenidos de la asignatura en clases magistrales por parte de los profesores. 2. La lectura y presentación pública de resúmenes de artículos relevantes por parte de los alumnos 3. La discusión entre profesor y alumnos de las distintas casuísticas, problemas y soluciones que surjan en la asignatura.



1:

En las clases impartidas en el aula se desarrollará el programa de la asignatura. Las clases serán interactivas, fomentando la participación del alumnado. Diversos puntos del programa se articularán en torno a las presentaciones públicas realizadas por el alumnado, complementando las presentaciones realizadas y fomentando la discusión y el debate.



El calendario de exámenes y las fechas de entrega de trabajos de evaluación se anunciará con suficiente antelación.

Bibliografia

Colección de artículos de investigación, clásicos y recientes, sobre los temas de investigación tratados.

Documentos de referencia. Colección de artículos de investigación, clásicos y recientes, sobre los temas de investigación tratados:

● Pitoura, E. and Samaras, G. 1997 Data Management for Mobile Computing. Kluwer Academic Publishers. ● Ozsu, M. T. 2007 Principles of Distributed Database Systems. 3rd edition. Prentice Hall Press. ● Hitzler, P., Krtzsch, M., and Rudolph, S. 2009 Foundations of Semantic Web Technologies. Chapman & Hall/CRC. ● Bellifemine, F. L., Caire, G., and Greenwood, D. 2007 Developing Multi-Agent Systems with JADE (Wiley Series in Agent

Technology). John Wiley & Sons. ● Braun, P. and Rossak, W. 2004 Mobile Agents: Basic Concepts, Mobility Models, and the Tracy Toolkit. Morgan Kaufmann

Publishers Inc. ● Olariu, S. and Weigle, M. C. 2009 Vehicular Networks: from Theory to Practice. Chapman & Hall/CRC.

Programa de la Asignatura

Programa de la Asignatura

1. Introducción y motivación

● La importancia de una gestión inteligente de los datos ● Datos, información, conocimiento ● Eventos y foros científicos del área

2. Descripción semántica de información distribuida

● Bases de datos distribuidas. Bases de datos federadas.

● Sistemas de información globales. Bibliotecas digitales. ● Ontologías

● Representación del conocimiento ● Descripciones semánticas ● Lenguajes de representación del conocimiento

● Sistemas Terminológicos ● Lógicas de descripciones. Razonadores

● Ejemplos de aplicación de las ontologías

3. La Web Semántica

● La Web actual y sus problemas. Servicios web ● La Web Semántica ● El papel de las ontologías en la Web Semántica

❍ RDF, DAML, OWL ● Acceso a información guiado por la semántica ● Servicios web semánticos. OWL-S. Problemas actuales ● Ejemplos de sistemas de la Web Semántica

3 Computación móvil.

● Agentes inteligentes y agentes móviles. ❍ Plataformas de agentes móviles

● Servicios basados en la localización y dependientes del contexto. ● Gestión de datos en entornos dinámicos: data streams, redes de vehículos.

Trabajo del estudiante

Trabajo del estudiante

El estudiante deberá preparar una presentación sobre los temas relacionados con la asignatura, a partir del estudio de diversos trabajos de investigación. Además, deberá participar activamente en las clases demostrando los conocimientos que va adquiriendo.

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62629 - Brain computer interfaces




Profesores



No existe ninguna recomendación


No hay ninguna fecha clave

Inicio



1:

Para superar la asignatura, el estudiante deberá demostrar que tiene:

● Capacidad para identificar las diferentes partes que integra un interfaz cerebro computador y seleccionar con criterio las herramientas para una aplicación específica.

● Capacidad para seleccionar la tecnología hardware y software de recoger la actividad cerebral más adecuada para una aplicación específica.

● Utiliza e implementa las herramientas de procesamiento de señal y aprendizaje automático básicas de un interfaz cerebro computador para una aplicación específica.

● Integra las herramientas del sistema para la consecución de una aplicación. ● Diseña métodos y protocolos biomédicos para la prueba y puesta a punto de aplicaciones. ● Maneja herramientas biomédicas de análisis de datos para la resolución de problemas realistas relacionados

con las interfaces cerebro computador. Introducción


Esta asignatura aporta al Máster un alto grado de innovación en una tecnología muy puntera que actualmente está ganando

gran interés en un amplio abanico de aplicaciones de la tecnología informática. La tecnología de interfaces cerebro computador son sistemas de ingeniería diseñados para traducir nuestras intenciones en interacción real con un mundo físico o virtual. El funcionamiento básico de estos sistemas es medir la actividad cerebral, procesarla para obtener las características de interés, y una vez obtenidas interaccionar con el entorno de la forma deseada por el usuario. Entidades públicas y privadas están desarrollando estudios de mercado para conocer el alcance de esta tecnología, y en resumen, se ve como el futuro de la interacción del hombre con los computadores, abordando un gran conjunto de aplicaciones y de mercados como la Domótica, Robótica, Telepresencia, Diseño industrial, Biometría, Rehabilitación clínica, Realidad aumentada y Videojuegos.

La asignatura realiza un recorrido sobre la tecnología completa abordando todos los aspectos necesarios para desarrollar una aplicación realista. Debido al carácter transversal de la tecnología, no se necesitan conocimientos previos en ninguna materia específica (más allá de los adquiridos en cualquiera de las ingenierías). La asignatura tiene 4 ECTS que combina las clases magistrales con las clases de laboratorio en las que se aprenden aspectos relacionados con la instrumentación.




La interfaz cerebro computador son sistemas diseñados para traducir nuestras intenciones en interacción real. En este sentido, la asignatura aborda en primer lugar el origen de la actividad cerebral y con ello el cerebro, sus partes y funcionalidades así como los métodos de medida. En segundo lugar, se abordan técnicas de filtrado, de procesamiento de señal y de reconocimiento de patrones para identificar y decodificar los procesos neuronales de interés. Finalmente, se revisa la instrumentación y las plataformas software disponibles para desarrollar las aplicaciones. Durante el curso se estudiarán en profundidad dos ejemplos de aplicaciones: el control de una silla de ruedas con el pensamiento y el desarrollo de sistemas de tratamiento clínicos. En conjunto, la asignatura debe de llevar al estudiante a conocer el abanico completo de herramientas necesarias para desarrollar una aplicación de interfaz cerebro computador.

En consecuencia, el objetivo global de la asignatura es que el estudiante comprenda y sepa seleccionar y utilizar un conjunto de herramientas para construir una aplicación específica.


El Máster de Ingeniería de Sistemas e Informática pretende posicionar al alumno con unos conocimientos avanzados en materias de sistemas e informática. Uno de estos aspectos es el diseño de dispositivos de interacción hombre-máquina y quizás uno de los más avanzados es aquél que aborda la interacción desde la perspectiva de obtener la información directamente de la actividad cerebral para reflejar la intención humana. En todos los estudios se enmarca esta interfaz como el futuro de la interacción del hombre con los computadores. La asignatura en este contexto plantea un recorrido por la tecnología abordando todos los aspectos para necesarios para desarrollar aplicaciones realistas.


1: Seleccionar la tecnología hardware y software de recoger la actividad cerebral más adecuada para una aplicación específica.

2:

Diseñar un protocolo de interacción desde la actividad cerebral con la máquina

3:

Utilizar e implementar herramientas de procesamiento de señal y aprendizaje automático para la detección de fenómenos relevantes (decodificación)

4: Maneja herramientas biomédicas de análisis de datos para la resolución de problemas realistas relacionados con las interfaces cerebro computador

5:

Diseñar una tecnología completa para un problema específico Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

La capacidad de entender y aprender una tecnología tan puntera y con tanta proyección de futuro coloca al alumno en una situación privilegiada para abordar problemas de interacción muy avanzados, al tiempo que mejora su conocimiento de forma transversal en muchas otras disciplinas.

Evaluación



1:

Trabajo de Asignatura. Se realizará un trabajo de programación, análisis y estudio de métodos la tecnología de interfaz cerebro-computador. El estudiante mostrará el grado de adquisición de las competencias correspondientes a la asignatura y proporcionará interpretaciones de los resultados. Finalmente se realizará una exposición pública de los resultados obtenidos

Trabajo de Asignatura. Se valorará los siguientes aspectos: a) la correcta implementación de las metodologías propuestas, b) la representación adecuada de los resultados, c) la correcta interpretación de los resultados y d) la capacidad para interpretar aspectos que no están representados directamente y para realizar análisis y pruebas adicionales.




La asignatura tiene una orientación marcadamente transversal y aplicada, de modo que revisarán en cada caso herramientas básicas para resolver la ingeniería en cuestión y se ejemplificarán en todo momento con casos reales concretos. En ocasiones un mismo ejemplo de aplicación servirá para desarrollar distintas técnicas, con un orden de complejidad y prestaciones crecientes.

Tras una visión general, aplicada y práctica de las distintas técnicas, el estudiante ha de trabajar por sí solo un problema práctico, basado en una aplicación real, con señales reales, en el que debe mostrar su capacidad para emplear las técnicas adecuadas al caso concreto, analizar e interpretar los resultados obtenidos y, en su caso, proponer mejoras a las técnicas o

a los análisis propuestos inicialmente. Actividades de aprendizaje programadas (Se incluye programa)


1:

Seminarios técnicos de 2 horas cada uno:

1. Introducción a la tecnología 2. El cerebro (partes y funcionalidades) 3. Sistemas de recoger actividad cerebral 4. Procesos neurofisiológicos para BCI 5. Filtrado de artefactos y procesamiento básico 6. Sistemas de localización de fuentes 7. Sistemas de reconocimiento de patrones 8. Instrumentación y software (tecnología) 9. Diseño de la experimentación

10. Casos de estudio: robótica y neurofeedback

Después de cada sesión, se recomendarán lecturas o la visualización de charlas relacionadas con la tecnología para que el alumno profundice de forma voluntaria en las mismas.

2:

Sesiones prácticas de la tecnología

Se realizarán sesiones in-situ en el laboratorio para que los estudiantes entren en contacto con la metodología de trabajo y el entorno de programación.

3:

Actividad de resolución y análisis de un problema concreto de tecnología de interfaz cerebro computador. Trabajo individual del estudiante en el que ha de mostrar su capacidad de asimilación de los conceptos introducidos en las otras actividades, mediante la resolución y el análisis crítico de un problema concreto. El trabajo resultante ha de presentarse en sesión pública y es evaluado y calificado.



Esta asignatura está planificada en el segundo cuatrimestre del curso 2009-2010.

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62630 - Algoritmia y complejidad para bioinformática




Profesores

Elvira Mayordomo Camara [email protected]


Esta asignatura puede ser cursada por todos los alumnos admitidos al máster. Se iniciará con un repaso de los conocimientos de algoritmia utilizados en la asignatura.


La asistencia y participación en las clases (todo el curso), la asistencia y participación en seminarios breves (fechas a anunciar en cada caso) y la presentación de un trabajo final de la asignatura (final de curso).

Inicio



1:

Conoce conceptos básicos de biología molecular junto con los problemas fundamentales de la bioinformática.

2: Sabe particularizar esquemas algorítmicos generales para resolver problemas.

3: Sabe identificar las componentes más relevantes de un problema y seleccionar la técnica algorítmica más adecuada para el mismo, además de argumentar de forma razonada dicha elección.

4: Sabe comparar problemas y utilizar dicha comparación para resolver un problema a partir de una solución eficiente de otro.

5:


Sabe razonar sobre la corrección y eficiencia de los algoritmos avanzados que se utilizan.

6: Habilidad para trabajar en grupo, identificar objetivos del grupo, trazar un plan de trabajo para alcanzarlo, reconocer los diferentes papeles dentro de un equipo y asume el compromiso de las tareas encomendadas.

7: Gestiona el autoaprendizaje y el desarrollo incluyendo el tiempo de gestión y de organización.

Introducción


Esta asignatura pretende por un lado estudiar las técnicas algorítmicas básicas y sus limitaciones, y por otro establecer los resultados básicos que permitan clasificar los problemas en función de su dificultad, es decir, en función los distintos recursos computacionales necesarios para su resolución. En los dos temas anteriores se incidirá especialmente en los problemas relacionados con la Bioinformática. También se expondrá a los estudiantes a las líneas de investigación relacionadas con Bioinformática, Teoría de la Computación y Algoritmia que se desarrollan en el departamento.



Objetivos generales

● Estudiar las técnicas algorítmicas básicas y sus limitaciones. Establecer los resultados básicos que permitan clasificar los

problemas en función de su dificultad, es decir, en función los distintos recursos computacionales necesarios para su resolución.

● En los dos temas anteriores se incidirá especialmente en los problemas relacionados con la Bioinformática. ● Exponer a los estudiantes a las líneas de investigación relacionadas con Bioinformática, Teoría de la Computación y

Algoritmia que se desarrollan en el departamento.

Objetivos específicos

● Formalizar el concepto de algoritmo. Estudio de las principales técnicas algorítmicas y su aplicación en Bioinformática. ● Introducir el concepto de complejidad computacional de los problemas resolubles y las herramientas para clasificarlos

según su grado de complejidad, incidiendo en ejemplos provenientes de Bioinformática. ● Aproximarse al estado del arte de la investigación en bioinformática y complejidad computacional.


Esta asignatura pretende servir de inicio al campo de la Bioinformática en este máster, uno de los campos de mayor impacto y desarrollo en la informática actual.


1: Encontrar el algoritmo más adecuado para cada problema.

2: Estimar la complejidad de un algoritmo.

3: Identificar los problemas resolubles y los irresolubles.

4: Identificar la clase de problemas resoluble eficientemente en la práctica y la clase de problemas que requieren una cantidad desmesurada de recursos computacionales para resolverlos.

5: Conocer y clasificar los principales problemas relacionados con el tratamiento de secuencias biológicas.


Estos contenidos premitirán abordar la resolución de problemas complejos mediante técnicas algorítmicas en una gran variedad de dominios de aplicación, y especialmente en el campo de las secuencias biológicas.

Evaluación



1:

Trabajo individual o en grupo, con exposiciones o demostraciones (90%). Se valorará el alcance y complejidad del trabajo, la bibliografía consultada, el dominio del tema elegido y la exposición oral y escrita del mismo.

2:

Elaboración individual de un resumen sobre los seminarios breves (10%). Se valorará el dominio del tema y la exposición escrita del mismo.

Organización de las actividades de evaluación...

El alumno superará la asignatura mediante la realización de las actividades enumeradas en el apartado anterior y con las ponderaciones relativas allí señaladas. La evaluación global se desglosará en dos partes correspondientes a las actividades señaladas cuya fecha de realización se especificará con suficiente antelación por el centro. Los alumnos que hubieran superado la actividad 1) ó 2) durante el curso también podrán presentarse a subir nota en las fechas de la evaluación global.




el aprendizaje continuo con participación activa en las clases.



1:

Introducción a la teoría de algoritmos I: NP-completos

2: Introducción a la teoría de algoritmos II: problemas de optimización y algoritmos de aproximación

3: Biología Computacional: motivación y metodología

4: Métodos de alineamiento secuencial y problemas relacionados

5: Secuenciación de ADN

6: Temas de actualidad en investigación



Las clases se realizarán en uno ó dos días a la semana (dependiendo del calendario escolar) durante un cuatrimestre, con uno o dos seminarios adicionales y una presentación de una hora por parte de cada estudiante.

Bibliografía y documentos de referencia

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62632 - Trabajo fin de Máster




Profesores



Se recomienda, aunque no es obligatorio, haber cursado una parte importante de los 30 créditos correspondientes a asignaturas básicas y optativas. De este modo se habrá alcanzado un grado de madurez y se habrá despertado el interés en algún área de investigación de la Informática o de la Ingeniería de Sistemas.


Ver apartado "Evaluación" de esta misma Guía.

Inicio



1:

Es capaz de documentar el estado del arte en un proyecto de investigación.

2: Es capaz de realizar una Memoria de Investigación que plasme los resultados teóricos y/o experimentales obtenidos. Puede realizar un análisis crítico de dichos resultados.

3:

Es capaz de aplicar una metodología para resolver problemas en diferentes ámbitos de la Informática o de la Ingeniería de Sistemas.

Introducción


Esta asignatura supone para el alumno la mitad de su carga de trabajo en el titulación. Cobra sentido en el marco de un Máster de Investigación ya que se pretende que a través de la misma realice su primer trabajo de iniciación a la

investigación o a la innovación tecnológica.

La asignatura no exige presencia del alumno en clases magistrales por lo que puede comenzarse en cualquier momento del desarrollo del programa. Sin embargo, se aconseja iniciarla una vez superados los 30 créditos de asignaturas básicas y optativas, ya que es el momento en el que el alumno tiene madurez para afrontar un trabajo de iniciación tecnológica o de investigación.




El objetivo es que el estudiante afronte un problema concreto de investigación en cualquier dominio de la Informática o la Ingeniería de Sistemas. Aprenda, guiado por su Director, a recorrer todos los pasos necesarios para su resolución, desde la concepción hasta la elaboración, presentación de resultados, discusión de los mismos, documentación en una memoria y defensa pública.


El peso en créditos ECTS que se plantea para esta asignatura indica la relevancia de la misma en el Plan de Estudios. Esto es así porque se considera que la realización de un trabajo de iniciación a la investigación o al desarrollo tecnológico es necesario para que quede completada la formación inicial de un investigador. Además asumiendo que dicho trabajo tiene una carga de 750 horas de trabajo por parte del alumno, se dispone entonces de un marco donde es factible aprender el estado del arte en algún dominio científico o tecnológico, así como obtener algún pequeño resultado inicial en el mismo.


1: Iniciar un trabajo de Tesis Doctoral.

2:

Realizar trabajos de documentación científica en el ámbito de la empresa. Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

Los resultados de aprendizaje llevan al inicio de una carrera investigadora o al apoyo en la investigación en el marco de la empresa privada.

Evaluación



1:

La evaluación de esta asignatura se realiza por parte de un Tribunal Fin de Master nombrado al efecto por el Centro Politécnico Superior. El Tribunal formado por tres miembros doctores actúa dos veces en el curso, febrero y septiembre, convocando a los alumnos que en los plazos establecidos depositan su Trabajo Fin de

Master. Los plazos se pueden consultar en http://titulaciones.unizar.es/ing-sis-infor/apoyoservicios.html Actividades y recursos



El alumno escogerá un Director para su Trabajo Fin de Master (TFM) de entre los Doctores que oferten trabajos en el marco del Master. Será este Doctor quien marque el proceso de aprendizaje y de realización del trabajo de acuerdo a las metodologías utilizadas en el área de investigación en las que se enmarca el TFM.



1:

El programa lo define de manera personalizada el Doctor que dirige el trabajo atendiendo a las necesidades del mismo (grado de experimentalidad, necesidades de laboratorios, etc.) y del alumno (formación previa, disponibilidad, etc.).



Se establece por el Director. En cuanto a la defensa del mismo ver apartado "Evaluación" de esta misma Guía.

Bibliografía


http://titulaciones.unizar.es/ing-sis-infor/apoyoservicios.html


Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62633 - Técnicas avanzadas de informática gráfica: generación de imágenes y animación





Profesores

Juan Antonio Magallón Lacarta [email protected]


Diego Gutiérrez Perez [email protected]

Sandra Silvia Baldassarri [email protected]

Manuel Gónzalez Bedia [email protected]

Adolfo Muñoz Orbañanos [email protected]



Inicio



1:

Ha adquirido los conocimientos avanzados necesarios para profundizar en el proceso completo de generación de imágenes sintéticas, y tiene una visión clara del estado del arte, los desafíos actuales y los problemas por resolver.

2:

Ha adquirido conocimientos de fotografía computacional para la captura, codificación y decodificación de los campos de luz











3: Ha adquirido conocimientos de animación de personajes y su interacción con el usuario

4: Posee la capacidad para leer trabajos científicos y saber contextualizarlos, así como extraer conclusiones y realizar críticas constructivas

Introducción


Esta asignatura profundiza en dos de los conceptos relacionados con la generación de imágenes sintéticas que han sido presentados en la asignatura básica de Informática Gráfica. Se pretende desvelar el cómo y el porqué de las imágenes fotorrealistas, desde Parque Jurásico hasta Avatar, de manera que el alumno entienda los algoritmos básicos involucrados en su creación.

En concreto se hace especial hincapié en los algoritmos de simulación de la iluminación y animación de personajes. Se presentan también aspectos de fotografía computacional, relacionados en términos de captura, codificación y decodificación de campos de luz.

La asignatura pretende formar a los alumnos en un nivel de conocimientos avanzado, presentándoles las técnicas más actuales y situándolos en disposición de entender los desafíos abiertos y las líneas de investigación llevadas a cabo por distintos grupos en todo el mundo.




El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca los conceptos avanzados de la Informática Gráfica y sea capaz de comprender los desafíos abiertos y las líneas de investigación existentes.

La asignatura pretende, asi mismo, dotar al estudiante de los conceptos básicos de fotografía computacional, un campo en auge que pretende influir en el diseño del siguiente billón de cámaras digitales, introduciendo algoritmos novedosos en el proceso de captura de campos de luz.


El Master en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene como objetivo fundamental la formación investigadora y de desarrollo en campos específicos de la Informática (hardware y software). En particular esta asignatura pretende de manera específica formar a los estudiantes interesados en el mundo de la Informática Gráfica en temas actuales y de investigación avanzada.


1: Comprender el potencial y las limitaciones de los algoritmos actuales de generación de imágenes sintéticas

2:

Conocer aspectos de fotografía computacional y su integración en el flujo de trabajo de dicha generación de imágenes

3:

Comprender los trabajos científicos más relevantes y saber extraer conclusiones de los mismos


Los conocimientos aportados por esta asignatura tienen múltiples aplicaciones en el día a día: el cine, los videojuegos, el diseño gráfico, las reconstrucciones virtuales tridimensionales, la iluminación, la fotografía, el diseño de interfaces, la realidad virtual y aumentada son ejemplos en los que el tratamiento de la información visual es especialmente relevante. Los conocimientos adquiridos en esta asignatura servirán para la elección y diseño e de soluciones software y hardware para aplicaciones relacionadas en cualquiera de estos campos.

Evaluación



1:

El estudiante deberá escoger un trabajo científico entre los propuestos por los profesores y preparar una presentación pública del mismo, contestando a las preguntas tanto de los profesores como de los demás alumnos. De manera dual, se valorará positivamente la participación en la sesión de preguntas del resto de trabajos que presenten los demás alumnos.




Clases magistrales, impartidas por los profesores encargados y por profesores invitados, en su caso. Estudio personal por parte de los estudiantes. Lectura de bibliografía recomendada (articulos, capítulos de libros). Preparación y presentación pública de estudios o trabajos



1:

Generación de imágenes:

Trazado de rayos

Photon mapping

Medios participativos

Aceleradores gráficos

Edición avanzada

2: Fotografía Computacional:

Campos de luz

Aperturas codificadas

Luz estructurada

Decodificación

3: Animación:

Personajes virtuales

Interacción con el usuario




Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62634 - El gobierno de las tecnologías de la información




Profesores

José Carlos Ciria Cosculluela [email protected]

Ángel Ramón Francés Román [email protected]



● Inicio de las clases: 13-febrero-2012 (pendiente de confirmación en función del calendario de la Universidad y del Centro

para el próximo curso) ● Sesiones teóricas y prácticas: jueves, de 18 a 20 h.

Seminario A.23, Edificio Ada Byron (segunda planta), CPS.

● Entrega de trabajos: hasta el día 30 de junio de 2012 (pendiente de confirmación en función del calendario de la

Universidad y del Centro para el próximo curso)

● Fecha de la prueba global: pendiente del calendario establecido por el Centro para la realización de evaluaciones globales. Inicio



1:

Es capaz de describir los principales estándares, marcos de trabajo y guías de buenas prácticas para el Gobierno de las Tecnologías de la Información (CObIT, ITIL, ISO 20000, ISO 27000, ISO 38500).

2:

Es capaz de clasificarlos en función de su orientación y nivel de abstracción, y de describir las relaciones entre ellos.

3:



Es capaz de buscar en la literatura artículos que definan el estado del arte en alguno de los aspectos involucrados en la materia y de categorizarlos en función de criterios como su enfoque (industriales vs. académicos) o la disciplina desde la que se plantean.

4:

Es capaz de aplicar al menos un estándar para el análisis de casos de estudio.

5: Es capaz de diseñar un proyecto sencillo de consultoría o auditoría relacionado con el Gobierno de las

Tecnologías de la Información. Introducción


La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno.

Uno de los objetivos del Máster es capacitar a los alumnos para coordinar el despliegue de las Tecnologías de la Información bien en la Empresa o en la Administración, en un contexto de Investigación, Desarrollo e Innovación. El Máster está dirigido, entre otros, a graduados recientes que quieren mejorar sus capacidades profesionales y a profesionales que necesitan mejorar su especialización y adecuación al mercado laboral.

El uso de las Tecnologías de la Información (TI) tiene el potencial de ser el mayor motor de riqueza económica del siglo XXI.

En la empresa tienen un papel crítico para garantizar no ya su competitividad, sino su propia supervivencia; en la Administración, para asegurar un servicio de calidad al ciudadano.

Estas expectativas no se satisfacen espontáneamente: no basta con invertir en TI para que la calidad del servicio ofertado mejore automáticamente. Es necesario garantizar la alineación entre las TI y las necesidades y metas de la industria, en un marco sistematizado y consistente para la obtención de valor de las TI y la gestión acertada de sus riesgos. Y en esto consiste, precisamente, el Gobierno de las TI.

Esta asignatura es una introducción al Gobierno de las TI, enfocado como un problema de I+D+i. Las necesidades de la industria motivan una investigación multidisciplinar, cuyo objetivo es definir un paradigma para el Gobierno de las TI que comprenda nociones, patrones, teorías y herramientas que permitan comprender y monitorizar el fenómeno. Los resultados de la investigación deben transferirse a la industria para resolver sus problemas. La asignatura puede ser de interés tanto para investigadores como para profesionales que, dentro de la industria, tengan responsabilidad en el despliegue de las TI.




Los profesionales de las TI deben ser capaces de:

● Conocer el marco teórico desde el que abordar el problema del Gobierno. Este marco incluye los estándares de calidad y

buenas prácticas que guían la implementación del Gobierno. ● Dialogar con los responsables de la industria para entender sus necesidades. ● Familiarizarse con la cultura de la certificación, la acreditación y la auditoría, desde la cual se evalúa el desempeño de las

TI.

En consonancia con este planteamiento, el objetivo principal de la asignatura es introducir a los alumnos en el Gobierno de las TI presentándolo desde distintos enfoques (la industria, los expertos en TI, la auditoría) y mostrando las líneas de Investigación –necesariamente multidisciplinar-, Desarrollo e Innovación desde las que se busca dar respuesta a los problemas que acucian a la industria.



1: Describir, clasificar e interrelacionar los principales estándares, marcos de trabajo y guías de buenas prácticas para el Gobierno de las Tecnologías de la Información (CObIT, ITIL, ISO 20000, ISO 27000, ISO 38500).

2:

Aplicarlos para el análisis de casos de estudio realistas.

3: Diseñar un proyecto sencillo de consultoría o auditoría relacionado con el gobierno de las TI utilizando estándares y buenas prácticas reconocidas por la industria.


Dan respuesta a algo que empresas y Administración perciben, con claridad cada vez mayor, como una necesidad acuciante: el gobierno de las TI.

Para ello se requiere, por un lado, el diseño de modelos de gobierno que integren las soluciones parciales (con distintas perspectivas y niveles de abstracción) proporcionando una visión global. Por otro, la existencia de profesionales cualificados capaces de poner en práctica esas ideas en el entorno real de la industria.

Evaluación



1:

Búsqueda, estudio y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. A la exposición asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe. Al finalizar la exposición se realizarán preguntas tanto sobre el contenido del artículo como sobre los contenidos teóricos en que se basa. Con esta actividad se pretenden evaluar los resultados de aprendizaje 1, 2 y 3.

2:

Cada alumno tendrá su portafolio, que incluirá:

El análisis de casos basados en situaciones reales, en el que se aplicarán estándares vistos en la parte teórica del curso. Con esta actividad se pretende evaluar el resultado de aprendizaje 4.

3:

Cada alumno tendrá su portafolio, que incluirá:

El diseño de un proyecto de consultoría o auditoría relacionado con el Gobierno de las Tecnologías de la Información. El ámbito de aplicación del proyecto podrá ser sugerido por el profesor o estar basado en el entorno de trabajo del alumno. Con esta actividad se pretende evaluar el resultado de aprendizaje 5.

4:

Para aprobar la asignatura es necesario haber superado con éxito los tres tipos de actividad de modo independiente. La calificación final dependerá de la calidad de sus presentaciones orales (claridad, estructura y contenido), de la calidad del trabajo presentado, el grado de dificultad del proyecto y su valor añadido (impacto en el entorno laboral propio; factibilidad de implantación o uso…).

El estudiante que no opte por la evaluación continua, que no supere la asignatura por este procedimiento o que quiera mejorar su calificación, deberá realizar una prueba teórico-práctica global de la asignatura, consistente en un examen escrito.

5:


● Strategies for Information Technology Governance

Wim Van Grembergen(editor) Idea Group Publishing , 2004

ISBN10: 1591401585 ISBN13: 9781591401407

● Implementing Information Technology Governance: Models, Practices and Cases Wim Van Grembergen and Steven Dehaes IGI Publishin, 2007

ISBN10: 1599049244 ISBN13: 9781599049243

● IT Governance Based on Cobit 4.1: A Management Guide Koen Brand, Harry Boonen, 2007 Van Haren Publishing, 2007

ISBN-10: 9087531168 ISBN-13: 978-9087531164




● La preparación y posterior exposición oral en público de tareas asignadas (comentarios de artículos y análisis de casos).

● El diseño de un proyecto de implementación del gobierno de las TI, en el que se pondrán en práctica las ideas presentadas en las sesiones expositivas y debatidas en las discusiones públicas de tareas asignadas a cada estudiante.

Los distintos entregables (documentos de comentarios, análisis y diseño) se incorporarán al portafolio del estudiante. Actividades de aprendizaje programadas (Se incluye programa)


1:

Horas de dedicación *

Actividad Tipo P TNP T Introducción. Nociones básicas

Sesión expositiva participativa

4 6 10

Desempeño de las TI: expectativas y medición.

Preparación y exposición de lecturas

4 6 10

Estándares, marcos de trabajo y guías de buenas prácticas (CObIT, ISO 27000, ITIL…)

Sesiones expositivas participativas

8 12 20

Gobierno de las TI: el estándar ISO 38500. Hacia un marco global

Estudio y exposición de artículos y capítulos de libro

8 16 24

Trabajo final 6 30 36

Total horas: 30 70 100

2: (*) Horas de dedicación:

P: Presenciales

TNP: Trabajo No Presencial

T: Totales



Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62635 - Web semántica: estándares y tecnologías




Profesores



Alumnos interesados en los avances de la Web Semántica.



Inicio



1:

Conoce los conceptos básicos vinculados a la publicación de información en el marco de la Web Semántica.

2: Conoce los conceptos básicos vinculados a la interoperabilidad de sistemas en el marco de la Web Semántica.

3:

Es capaz de usar herramientas para modelizar conocimiento.

4: Es capaz de usar herramientas para descubrir información relevante en la Web Semántica.

5:

Entiende la necesidad de los procesos de Estandarización de la Web Semántica, y conoce algunas de las líneas de estandarización que se están llevando a cabo.

6:

Es capaz de trabajar con algunas de las tecnologías que se están utilizando para crear sistemas en la Web Semántica.


La asignatura consta de 6 créditos ECTS o 150 horas de trabajo del alumno. El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en conceptos que dan soporte al crecimiento de la Web y los sistemas distribuidos. Dentro de este bloque, esta asignatura aborda los avances más recientes en materia de publicación de información e interoperabilidad en la Web Semántica. Se complementa por tanto con asignaturas como “Conceptos y Estándares de Arquitecturas Orientadas a Servicios Web”, “Diseño de Aplicaciones Seguras” y, fundamentalmente, con “Sistemas de Información Distribuidos”. Esta última asignatura ofrece, en su primera parte, todo un conjunto de conceptos básicos que dan soporte a la estructuración de conocimiento que es utilizada a lo largo de la asignatura.




El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda, asimile y sea capaz de aplicar técnicas y tecnologías desarrolladas para la publicación de información e interoperabilidad de sistemas en la Web Semántica. Para ello se pondrá en contexto la problemática vinculada a la explotación de la información y la interoperabilidad de sistemas en la Web Semántica. Se presentará el modelo general alrededor del cual se estructuran los avances en la Web Semántica en estas materias, y los estándares y tecnologías que los soportan. Finalmente, con el objetivo de conducir al alumno a la aplicabilidad de lo aprendido, se presentarán experiencias de aprovechamiento de los avances ya conseguidos en el campo de la publicación de información e interoperabilidad en la Web Semántica.


El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en conceptos que dan soporte al crecimiento de la Web y los sistemas distribuidos. Dentro de este bloque, esta asignatura aborda los avances más recientes en materia de publicación de información e interoperabilidad en la Web Semántica. Se complementa por tanto con asignaturas como “Conceptos y Estándares de Arquitecturas Orientadas a Servicios Web”, “Diseño de Aplicaciones Seguras” y, fundamentalmente, con “Sistemas de Información Distribuidos”. Esta última asignatura ofrece, en su primera parte, todo un conjunto de conceptos básicos que dan soporte a la estructuración de conocimiento que es utilizada a lo largo de la asignatura.


1: Describir los aspectos fundamentales que rigen la explotación de información en la Web Semántica.

2:

Describir los aspectos fundamentales que rigen la interoperabilidad de sistemas en la Web Semántica.

3: Publicar información de acuerdo a la aproximación de Linked Data.

4:

Construir aplicaciones que saquen provecho de los contenidos disponibles en la Web Semántica. Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

La Web Semántica (o Web de Datos) constituye una de las líneas de evolución de la Web que mayor pujanza está teniendo

en estos últimos años. Los avances de estandarización, llevados a cabo principalmente por el consorcio W3C, han posibilitado que se creen unas sólidas bases para la progresión técnica y científica. Sobre estas líneas de investigación comienzan ya a desarrollarse sistemas de información que tratan de aprovechar estas capacidades de manejo de conocimiento en otros ámbitos de investigación o en productos industriales. Las competencias que se adquieren con esta asignatura permiten un mejor posicionamiento para que los alumnos puedan aprovecharse de la Web que se está construyendo.

Evaluación



1:

Lectura y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Cada exposición oral tendrá una duración de unos 30 minutos a la que asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe. Estas exposiciones quedan fuera del horario establecido para clases magistrales. Con esta actividad se pretende evaluar los Resultados de Aprendizaje números uno y dos. Tiempo total de dedicación: 10 horas

2:

Realización en laboratorio de dos prácticas guiadas por alguno de los profesores. En dos de ellas se aprenderá a utilizar diversas herramientas que den soporte a la estructuración de conocimiento según algunos de los estándares explicados en clase. Con esta actividad se pretende evaluar el Resultado de Aprendizaje número tres. Tiempo total de dedicación: 20 horas

3:

Realización en laboratorio de una práctica guiada por alguno de los profesores. En ella se aprenderá a utilizar herramientas de búsqueda de información sobre bases de conocimiento semánticas. Con esta actividad se pretende evaluar el Resultado de Aprendizaje número cuatro. Tiempo total de dedicación: 10 horas

4:

Realización de un trabajo consistente en un desarrollo software que incorpore la publicación de información siguiendo la aproximación de Linked Data en combinación con mecanismos de búsqueda semántica de información en la Web. El trabajo será dirigido por alguno de los profesores del curso y se podrá llevar a cabo en equipos. En este trabajo se aplicarán tecnologías y estándares presentados a lo largo del curso. Con esta actividad se pretenden evaluar los Resultados de Aprendizaje números cinco y seis. Tiempo total de dedicación: 90 horas




La asignatura cuenta con una orientación eminentemente práctica y orientada al aprovechamiento de los conocimientos en un contexto de aplicación directa de los mismos. Los conceptos teóricos presentados en el aula se refuerzan con una gran carga de trabajo de laboratorio. Todo ello permite asentar los conocimientos para su posterior aprovechamiento en el desarrollo de un sistema software.



1:

Presentación.

2: Publicación y explotación de información en la Web. El problema de la interoperabilidad de sistemas.

3:

Publicación de información en la Web Semántica.

4: Interoperabilidad en la Web Semántica.

5:

Explotación de la Web Semántica: aproximación industrial y productos de la Web Semántica. Planificación y calendario


Veinte sesiones de una hora de duración de clases magistrales en el aula en las que los profesores presentarán los Tres bloques teóricos fundamentales: Publicación de información en la Web Semántica, Interoperabilidad en la Web Semántica, y Explotación de la Web Semántica

Treinta sesiones de una hora de prácticas guiadas en el laboratorio.

Cinco sesiones de una hora de reuniones de seguimiento y asesoramiento del trabajo de desarrollo de software.

Una hora de presentación de trabajos realizados: Media hora dedicada a la exposición oral de uno o más artículos; Media hora dedicada a presentar el software desarrollado.

Documentos de Referencia

Bibliografía

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62636 - Diseño de sistemas empotrados





Profesores

José Luis Briz Velasco [email protected]

Juan Segarra Flor [email protected]

Jesús Javier Resano Ezcaray [email protected]


José Luis Briz Velasco [email protected] Responsable de los contenidos introductorios, procesadores y sistemas en chip, arquitecturas y sistemas operativos de los sistemas empotrados, conceptos de seguridad, fiabilidad, tolerancia a fallos y ahorro de energía y relaciones con empresas colaboradoras.

Centro Politécnico Superior, edif. Ada Byron, despacho 0.20

Juan Segarra Flor [email protected] Responsable de la coordinación con la asignatura de Tiempo Real, de los contenidos relacionados con Tiempo Real/WCET, y de las prácticas sobre ARM

Centro Politécnico Superior, edif. Ada Byron, despacho 0.16

Javier Resano Ezcaray Responsable de la parte de hardware programable, lenguajes de descripción del hardware

[email protected] Centro Politécnico Superior, edif. Ada Byron, despacho 0.20


Consultar en el sitio Moodle de la asignatura







Inicio Resultados de aprendizaje que definen la asignatura


1:

Sabe explicar los aspectos fundamentales de las arquitecturas de microprocesadores, interfaces y hardware programable más extendidas en sistemas empotrados

2:

Sabe explicar la arquitectura de los sistemas operativos más utilizados en sistemas empotrados y tiempo real, y sabe utilizar los servicios de al menos uno de ellos.

3:

Sabe manejar un entorno de desarrollo para sistemas empotrados.

4: Sabe analizar y seleccionar arquitecturas y plataformas hardware / software adecuadas para aplicaciones de sistemas empotrados, atendiendo a compromisos entre el coste, el rendimiento, la eficiencia energética, la seguridad o calidad de servicio.

Introducción


La asignatura consta de 4 créditos ECTS ó 100 horas de trabajo del alumno, y pertenece al bloque de Arquitectura de Computadores. Dentro de este bloque, la asignatura está enfocada al estudio de arquitecturas, procesadores, hardware programable y sistemas operativos para sistemas empotrados. Muchos sistemas empotrados están sujetos a restricciones de Tiempo Real. Esta problemática específica se aborda en otra asignatura del Máster (Sistemas Tiempo Real. Conceptos y Técnicas Avanzadas). Ambas asignaturas son autocontenidas, pero necesariamente se complementan, y se ha prestado gran atención a que los contenidos y desarrollo de ambas están coordinados.




El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda, y sea capaz de diseñar sistemas empotrados. Para ello se pone en contexto la materia introduciendo las aplicaciones, arquitecturas hardware / software, requisitos y estándares relacionados con estos sistemas. Esta visión teórica amplia se concreta en el estudio de unas arquitecturas y sistemas determinados sobre las que se realizan unas prácticas básicas. Las plataformas hardware elegidas son arquitecturas tipo ARM y plataformas FPGA. En cuanto a arquitectura de sistema, muchos empotrados carecen de sistema operativo (SO) como tal, pero su introducción es creciente. Por ello nos centramos en Linux / Linux RT, que marca la pauta que siguen muchos otros SOs para empotrados. Existe la posibilidad de extender las prácticas mediante trabajos dirigidos sobre plataformas cedidas por empresas colaboradoras instaladas en la región.


El diseño de sistemas empotrados implica muchos aspectos cubiertos en el Grado en Ingeniería Informática (técnicas de

diseño, problemas de concurrencia y tiempo real, conceptos de sistemas operativos y arquitectura de computadores). La asignatura en el Master ofrece una visión general de la materia para profundizar rápidamente en las ventajas e inconvenientes de un SO y de procesadores de propósito general en el diseño de empotrados (una tendencia en alza), y en el problema del WCET en este tipo de procesadores (que incorporan jerarquías de memoria cada vez más complejas)


1: Diseñar sistemas empotrados, así como desarrollar y optimizar el software de dichos sistemas.

2:

Diseñar e implementar software de sistema y de comunicaciones.

3: Analizar, evaluar y seleccionar las plataformas hardware y software más adecuadas

4:

Comprender, aplicar y gestionar la garantía y seguridad de un sistema empotrado. Importancia de los resultados de aprendizaje que se obtienen en la asignatura:

Los sistemas empotrados son los sistemas informáticos más extendidos a todos los niveles. Existen en el entorno aragonés un buen número de empresas cuya actividad principal gira en torno al diseño, programación y soporte de estos sistemas, en la muchos casos con un importante componente de innovación. La mayoría de estas empresas cuenta en su plantilla con profesionales formados en el CPS, exisitiendo una importante y contrastada relación empresa - universidad a través de proyectos de fin de carrera y trabajos de fin de máster de dirección / tutoría compartida, proyectos OTRI etc.

Evaluación



1:

Prueba global que constará de tres partes:

a) Breve exposición de un artículo que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Con esta actividad se evalúan los Resultados de Aprendizaje nº 1, y el primer aspecto del nº 2. Ponderación: 30%

b) Presentación de los resultados de una práctica realizada durante el curso, guiada por alguno de los profesores. En ella se aprenderá a utilizar un entorno de desarrollo basado en ARM (tipo Embest University Suite 2,) ó en FPGAs (tipo Virtex Spartan). Con esta actividad se evalúan los Resultados de Aprendizaje nº 2 (segundo aspecto) y nº 3. Ponderación: 30%

c) Presentación de un trabajo práctico realizado durante el curso, dirigido por alguno de los profesores del curso, basado en la programación y puesta en marcha de un arquitectura sencilla de propósito específico sujeta a criterios de eficiencia, tiempo de ejecución y ocupación de memoria. Los recursos fundamentales serán los entornos de desarrollo y su documentación disponibles en el laboratorio, existiendo la posibilidad de utilizar entornos de empresas colaboradoras. Con esta actividad se evalúa el Resultado de Aprendizaje nº 4. Ponderación: 40%



La asignatura tiene una orientación fundamentalmente práctica. Las clases magistrales y la lectura de artículos tienen como objetivo ofrecer en tiempo razonable una visión organizada de contenidos. Las prácticas dirigidas permiten familiarizarse con procedimientos y problemas habituales en un tiempo relativamente corto. Los trabajos voluntarios o extendidos abren la posibilidad de contactar con problemas y entornos reales y más complejos y pueden enlazar con la realización de Trabajos de Fin de Máster.



1:

Introducción a los sistemas empotrados

2: Desarrollo de sistemas empotrados con sistema operativo

● Situaciones y tendencias actuales ● Gestión de excepciones y modelos de expulsión ● Mecanismos de sincronización ● Monitorización de eventos en el núcleo y medición de latencias

3: Arquitecturas actuales para sistemas empotrados

● Microprocesadores y tendencias ● ARM

4: Tiempo Real

● Tiempo, ejecutivos cíclicos, prioridades fijas o WCET ● Seguridad, fiabilidad y tolerancia a fallos. ● Calidad de Servicio. ● Ahorro de energía

5: Prácticas



Teoría: Miércoles de 10 a 12 Seminario 23

Planificación de sesiones y laboratorios: consultar sitio Moodle de la asignatura

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62637 - Modelos formales en bioinformática





Profesores



Esta asignatura puede ser cursada por todos los alumnos admitidos al máster.

Su sitio web es: http://webdiis.unizar.es/asignaturas/SPN/ Actividades y fechas clave de la asignatura

La asistencia y participación en las clases (todo el cuatrimestre), la presentación de un tema y realización de unos ejercicios relacionados con la asignatura (final de curso).

Inicio



1:

Es capaz de describir los principios del modelado estocástico de sistemas concurrentes y su análisis cuantitativo.

2: Es capaz de aplicar los modelos formales en el campo de la bioinformática, en problemas como la evolución de poblaciones, el análisis de redes bioquímicas o el alineamiento de secuencias.

3:

Es capaz de aplicar las técnicas básicas de análisis cuantitativo a los modelos de sistemas biológicos.

http://webdiis.unizar.es/asignaturas/SPN/


La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno. El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en ingeniería de sistemas de eventos discretos. Dentro de ese bloque, esta asignatura se centra en aspectos de análisis cuantitativo de propiedades temporales con modelos estocásticos. Como dominio de aplicación se elige el de la bioinformática. Así, los modelos estocásticos introducidos se aplicarán al estudio de problemas de dinámica de poblaciones, redes bioquímicas o alineamiento de secuencias en bioinformática.

Su sitio web es: http://webdiis.unizar.es/asignaturas/SPN/ Contexto y competencias



El objetivo fundamental de la asignatura es que el alumno conozca, comprenda, asimile y sea capaz de aplicar técnicas de modelado cuantitativo estocástico de sistemas concurrentes, en particular dentro del dominio de los sistemas biológicos.


Para ello se pondrá en contexto la materia haciendo un repaso de las diferentes herramientas formales que son útiles para modelar tales sistemas: procesos de nacimiento y muerte, procesos markovianos, modelos ocultos de Markov y redes de Petri estocásticas. Cada una de esas herramientas de modelado se aplicará a uno o varios problemas concretos dentro del dominio considerado (evolución de poblaciones, análisis de redes bioquímicas, alineamiento de secuencias, etc.).


1: Diseñar modelos estocásticos de sistemas de eventos discretos con interpretación cuantitativa del tiempo.

2:

Analizar propiedades cuantitativas de sistemas concurrentes y distribuidos.

3: Modelar y analizar diferentes sistemas bioinformáticos.


El modelado y análisis de aspectos cuantitativos de tiempo en sistemas de eventos discretos es una parte fundamental en la aplicación en cualquier dominio. Específicamente en el ámbito de la bioinformática, los modelos estocásticos son ya una herramienta madura para el estudio de problemas relacionados con la dinámica de poblaciones, el análisis de redes bioquímicas o el alineamiento de secuencias de ADN, ARN o estructuras primarias proteicas.

Evaluación

http://webdiis.unizar.es/asignaturas/SPN/



1:

Lectura y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Los artículos, que serán seleccionados por los profesores, versarán sobre modelos formales de sistemas biológicos. Cada exposición oral tendrá una duración de unos 30 minutos a la que asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe. La calificación dependerá de la calidad de la presentación (claridad, estructura y contenido). Estas exposiciones quedan fuera del horario establecido para clases magistrales. Con esta actividad se pretende evaluar los Resultados de Aprendizaje número uno y dos. Tiempo total de dedicación: 40 horas.

2:

Realización individual y no presencial de un conjunto de ejercicios sobre las diversas técnicas explicadas en clase. Con esta actividad se pretende evaluar el Resultado de Aprendizaje número tres. Tiempo total de dedicación: 20 horas.

3:

La actividad 1 (lectura y exposición oral) tendrá un peso del 60% y la actividad 2 (realización de ejercicios) un peso del 40% sobre la calificación final.







1:

Introducción a modelado biológico, ¿por qué modelado estocástico? Reacciones químicas, modelado de redes genéticas y bioquímicas.

2:

DTMC, CTMC y aplicaciones para modelado de cinética química y bioquímica.

3: Procesos de nacimiento y muerte y sus aplicaciones: modelos de evolución de poblaciones, aplicaciones biológicas.

4:

Simulación de procesos estocásticos aplicada a sistemas biológicos.

5: Teoremas límite de procesos estocásticos, aplicaciones al análisis de reacciones bioquímicas y dinámica de poblaciones.

6: Modelos ocultos de Markov y sus aplicaciones para alineamiento de pares de secuencias y alineamiento múltiple.

7:

Redes de Petri estocásticas y su aplicación para la representación de redes bioquímicas. Planificación y calendario


Las clases tendrán lugar los jueves de 16:00 a 18:00 (según el calendario del Máster ya publicado) durante un cuatrimestre. Además habrá una presentación de unos 30 minutos por parte de cada estudiante al terminar el curso.

Bibliografía


Libros

Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62638 - Análisis y optimización de sistemas dinámicos. Aplicación a problemas de fabricación y tráfico




Profesores



Manuel Silva Suárez

[email protected]

Cristian Florentin Mahulea

[email protected] Actividades y fechas clave de la asignatura

● Inicio de las clases: febrero ● Sesiones prácticas: en laboratorio y horario por determinar ● Entrega de trabajos: junio (día por determinar)

Inicio



1:

Conoce conceptos básicos de lenguajes y técnicas de construcción de modelos de eventos discretos.

2: Conoce y utiliza diversas técnicas de resolución de problemas de análisis y de optimización de sistemas discretos



3: Es capaz de emplear herramientas para el estudio del comportamiento cualitativo y cuantitativo, así como la optimización de los sistemas dinámicos de eventos discretos.

Introducción


La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno. El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en análisis formal de sistemas de eventos discretos impartido por profesores del grupo de Ingeniería de Sistemas de Eventos Discretos (GISED). Dentro de este bloque, la presente asignatura proporciona herramientas matemáticas formales básicas para el modelado, verificación y resolución de problemas de ingeniería de sistemas discretos en los que la optimización, tanto paramétrica como dinámica, desempeña un papel fundamental. Se hace énfasis en la formulación de modelos matemáticos y en las principales técnicas para su resolución, así como en dos importantes y complementarios dominios de aplicación: los sistemas de manufactura y los de tráfico rodado.




La complejidad de los sistemas discretos concurrentes, hace que el análisis-verificación y la optimización de los mismos no sean tareas triviales. Por ello, se realiza una presentación a la vez descriptiva y formal de distintos problemas de análisis-verificación, optimización y control que se encuentran en muy diversas actividades de tipo industrial, centrando el ámbito aplicativo en los sistemas de manufactura y de tráfico rodado. Se consideran varios temas de análisis estructural (basados en teoría de grafos y programación matemática) y optimización, bajo un enfoque teórico-práctico. Entre estos, el estudio de la vivacidad, o el cálculo del (un) estado inicial (sub)óptimo. De este modo, el estudiante podrá desarrollar habilidades para resolver esta clase de problemas, pero considerando los fundamentos en que se basan las técnicas de resolución. Ello permitirá trabajar desde una base que posibilite su aproximación a temas de investigación. Los ejercicios pretenden familiarizar al alumno con la implementación de técnicas de análisis-verificación y de optimización empleando, esencialmente, el entorno de MATLAB.


Dentro del bloque de Ingeniería de Sistemas de Eventos Discretos, la presente asignatura proporciona herramientas matemáticas formales básicas para el modelado, verificación y resolución de problemas de ingeniería de sistemas discretos en los que la optimización, tanto paramétrica como dinámica. Se hace énfasis en la formulación de modelos matemáticos y en las principales técnicas para su resolución.


1: Perfeccionar sus capacidades en el modelado de sistemas de eventos discretos concurrentes.

2:

Aplicar técnicas de análisis formal para estudiar sus propiedades estructurales y comportamentales, tanto de tipo cualitativo (lógico) como cuantitativo (prestaciones).

3:

Progresar en la identificación y formulación de problemas de optimización.

4: Aplicar métodos para la resolución de problemas de optimización, teniendo en cuenta las limitaciones computacionales intrínsecas (aplicación preferente a sistemas de manufactura y de tráfico).


Las propiedades comportamentales de los sistemas discretos distribuidos son con frecuencia contra intuitivas (por ejemplo, no monotonía de vivacidad o de prestaciones). Por ello, al estudiante de ingeniería se le debe ofrecer un programa en que se combinen el rigor formal y la intuición. De aquí la relevancia de los objetivos planteados. Desde un punto de vista competencial, el alumno será capaz de abordar el estudio de una clase de sistemas que no permite su consideración con formalismos de modelado inherentes a los sistemas continuos (ecuaciones diferenciales, etc.). Así mismo sabrá evaluar las potencialidades y límites de las técnicas formales de optimización, así como tendrá la oportunidad de conocer – aunque de forma simplificada – metaheurísticas que le conduzcan a soluciones sub-óptimas o simplemente factibles, cuando el cálculo de una solución óptima no es factible computacionalmente. La adquisición de las competencias se reforzará al considerar problemas industriales de manufactura y de tráfico rodado.

Evaluación



1:

Realización en laboratorio de dos prácticas tutoradas. En ellas se utilizará la herramienta MATLAB para el análisis y la optimización de los sistemas dinámicos discretos. Tiempo total de dedicación: 10 horas.

2:

Exposición oral (unos 30 minutos) de un tema definido a partir de uno o más artículos o capítulos de libro, que le obligue al alumno a buscar referencias más actualizadas o complementarias. Tiempo total de dedicación: 10 horas.

3:

Realización y exposición oral de un trabajo escrito (dirigido por alguno de los profesores del curso) sobre algún tema relacionado con el curso, donde muestre creatividad y capacidad de aplicación de conceptos y técnicas presentados en el curso. El trabajo debe ser el desarrollo (eventualmente en equipo) de un caso de estudio en el que muestre la adquisición de los conocimientos y habilidades reflejados en “Resultados de Aprendizaje”. Eventualmente, ello contemplará la exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Se estima que el trabajo deberá poder realizarse con unas 20 horas de dedicación.









1:

Motivación y dominios de aplicación.

2: Geometría convexa (dualidad y alternativas), Programación lineal y variantes

3:

Análisis estructural y verificación de modelos autónomos de eventos discretos

4: Análisis estructural y verificación de modelos temporizados de eventos discretos

5:

Programación entera (y mixta)

6: Búsqueda en árboles.

7:

Programación dinámica.

8: Introducción a métodos meta heurísticos de optimización.

9:

Aproximación al control predictivo. Planificación y calendario


Las clases tendrán lugar los lunes de 16:00 a 18:00 (según el calendario del Máster ya publicado) durante un cuatrimestre.



Bibliografía



Master en Ingeniería de Sistemas e Informática 62639 - Verificación asistida por computador de sistemas concurrentes




Profesores

Fernando García Valles [email protected]

José Manuel Colom Piazuelo [email protected]


José Manuel Colom

Co-responsable del curso. [email protected] Centro Politécnico Superior, Edif. Ada Byron, despacho 1.15 Tutorías: Previo acuerdo con el profesor mediante solicitud por correo electrónico

Fernando García Vallés

Co-responsable del curso. [email protected]

Centro Politécnico Superior, edif. Ada Byron, despacho 2.19 Tutorías:


Se planificarán con los estudiantes el primer día de clase.

Inicio







1: Es capaz de aplicar las técnicas de verificación formal dentro del ciclo de vida del sistema y sobre todo en etapas tempranas de la fase de diseño.

2:

Es capaz de, a partir de una especificación general del sistema, abstraer dicho sistema reteniendo los aspectos relevantes para el proceso de verificación posterior. A partir de ahí debe identificar las propiedades a verificar con una expresión rigurosa de las mismas, y construir el modelo de comportamiento del sistema.

3:

Es capaz de diseñar la estrategia de verificación adecuada a las características del sistema y la propiedad de que se trate, para posteriormente explotar los resultados de la verificación.

Introducción


La asignatura consta de 4 créditos ECTS o 100 horas de trabajo del alumno. El Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática tiene un bloque de asignaturas que forma al alumno en sistemas concurrentes. Dentro de ese bloque, esta asignatura aborda dos de los problemas fundamentales de este tipo de sistemas: (1) la representación y manejo eficientes del espacio de estados de sistemas concurrentes que resultan de dimensiones enormes (state explosion problem); y (2) la identificación eficiente de las anomalías que pueden aparecer en el funcionamiento de estos sistemas debidas a la propia concurrencia (computer aided verification). La aproximación adoptada es lo suficientemente general como para abordar el estudio de sistemas especificados mediante redes de Petri, autómatas o álgebras de procesos.




El primer objetivo es que el estudiante conozca los conceptos relacionados con la verificación formal de sistemas concurrentes y distribuidos. Estos conceptos relacionados con la concurrencia deben ser percibidos con el suficiente grado de abstracción como para identificarlos en dominios diferentes a la informática. Entre ellos se incluyen el concepto de especificación formal, modelo de sistema, propiedades de buen comportamiento, verificación formal.

El segundo objetivo que se persigue es que el estudiante conozca las herramientas y formalismos para realizar las tareas de verificación formal. Entre los elementos a considerar están: modelos y formalismos, lógicas temporales para expresión de propiedades, y algoritmos de verificación viables (basados en teoría de autómatas y algoritmos de “model checking”).


Esta asignatura aporta, dentro del bloque de Sistemas de Eventos Discretos, y para los Sistemas de Eventos Discretos, los conceptos, métodos y herramientas para la realización de la fase de verificación de la especificación del sistema con relación al modelo que representa el diseño del mismo.


1: Dado un sistema en el que exista concurrencia y sea necesario verificar la corrección de su comportamiento:

1. Abstraer el sistema para construir un modelo que represente todos y solo aquellos detalles relevantes para

demostrar su correcto comportamiento 2. Especificar formalmente las propiedades de buen comportamiento a verificar 3. Construir el modelo del sistema para la verificación de propiedades

2:

Dado un modelo formal y la especificación formal de las propiedades a verificar:

1. Diseñar la estrategia de verificación y selección de los métodos más adecuados al tipo de modelo y propiedad a verificar.

2. Aplicar la estrategia de verificación diseñada utilizando las herramientas que la tecnología en cada momento ofrezca

3. Interpretar los resultados de la verificación en términos del sistema, y en su caso, explotando contraejemplos obtenidos

3: Seleccionar métodos y herramientas que le permitan realizar el análisis ayudándole con la explosión combinatoria del espacio de estados debido a la concurrencia


Los sistemas concurrentes y distribuidos son cada vez más utilizados en soluciones de ingeniería de dominios muy diversos. Su complejidad, junto con el cúmulo de comportamientos contraintuitivos hacen que cada vez más la verificación de la corrección de estos sistemas en etapas tempranas de su diseño se convierta en un elemento estratégico para llegar antes al mercado y con niveles de calidad del producto final superiores. Los conceptos y técnicas están hoy en día bien comprendidos, aunque queda un cierto camino por recorrer en cuanto a su despliegue. Adicionalmente, tratar con espacios de estados de dimensiones enormes da lugar a técnicas de representación y manipulación de información no convencionales que pueden ser un beneficio complementario de esta asignatura.

Evaluación



1:

Lectura y exposición oral de uno o más artículos que definan el estado del arte en alguno de los temas involucrados en la materia. Los artículos, serán seleccionados por los profesores. Cada exposición oral tendrá una duración de unos 30 minutos a la que asistirá el resto de alumnos y el profesor involucrado en el tema, que será quien la evalúe. Estas exposiciones quedan fuera del horario establecido para clases magistrales. Se presentará por escrito un resumen de la exposición y defensa realizados.

2:

Realización en laboratorio de dos prácticas guiadas por alguno de los profesores. En ellas se aprenderá a utilizar diversas herramientas computacionales para la verificación de sistemas concurrentes mediante técnicas de model checking.




1. Clase magistral participativa donde se expondrán los contenidos fundamentales del curso. 2. Prácticas de aula (problemas y casos prácticos) para que los alumnos adquieran habilidades y asienten conceptos

presentados en la clase magistral.

3. Trabajo personal sobre ejercicios prácticos propuestos al alumno adaptados al tipo de sistemas de interés para el estudiante.

4. Prácticas de laboratorio. Actividades de aprendizaje programadas (Se incluye programa)


1:

Temas a presentar en el curso.

1. Conceptos de especificación, diseño y verificación. 2. Técnicas de verificación y ciclo de vida del sistema 3. Bases tecnológicas para la construcción de herramientas software de verificación. Diagramas de

Decisiones Binarias Ordenadas y Reducidas (ROBDD) y herramientas. 4. Modelos de concurrencia. Ejemplos de modelado procedentes de diversos dominios de aplicación:

programación, Wokflow Management Systems, manufactura, etc. 5. Técnicas para la construcción del espacio de estado de sistemas concurrentes 6. Lógica temporal como herramienta de especificación. Propiedades a verificar. 7. Técnicas de verificación basadas en Model Checking. 8. Ejemplos de verificación de diseños industriales.

2: Prácticas a realizar

1. Familiarización con el uso del entorno de verificación SMV 2. Modelado, especificación y verificación de un sistema con la ayuda de SMV

3: Bibliografía básica del curso con la que el estudiante deberá estar familiarizado

● M.R.A. Huth and M.D. Ryan. Logic in Computer Science. Modelling and reasoning about systems. Cambridge

University Press, Cambridge, 2000. ● E.M.Clarke, O. Grumberg and D.A. Peled. Model Checking. The MIT Press, Massachusetts, USA, 1999. ● R.P. Kurshan. Computer-Aided Verification of Coordinating Processes: The Automata-Theoretic Approach.

Princeton University Press, 1994. ● C. Girault and R. Valk (Eds). Petri Nets for Systems Engineering. A Guide to Modeling, Verification, and

Applications. Springer Verlag, Berlin, 2002. Planificación y calendario


Se planificará con los estudiantes matriculados en el curso.

Bibliografía



Master en62631 - Sistemas de tiempo real. Conceptos y técnicas avanzadasGuía docente para el curso 2010 - 2011



Profesores

- Juan Segarra Flor [email protected]

- José Luis Villarroel Salcedo [email protected]



Inicio

Resultados de aprendizaje que definen la asignaturaEl estudiante, para superar esta asignatura, deberá demostrar los siguientes resultados...

1:Conocer las característica de los procesadores y arquitecturas usadas en sistemas de tiempo real.

2:Sabe aplicar las técnicas de cálculo de WCET teniendo en cuenta el soporte de ejecución.

3:Conoce las técnicas de planificación para arquitecturas monoprocesador y sabe analizar el cumplimiento delos requisitos temporales.

4:Conoce las técnicas de planificación para arquitecturas distribuidas y sabe analizar el cumplimiento de losrequisitos temporales.

5:Conoce las características de las redes y protocolos de comunicación en sistemas de tiempo real.

Introducción


Se pretende que el alumno sea capaz de utilizar el conocimiento sobre sistemas de tiempo real adquirido, tanto a nivel de suaplicación empresarial como en diversas líneas de investigación (robótica, arquitectura de computadores, sistemas deeventos discretos, sistemas distribuidos,...). Estos conocimientos serán a su vez una base para la investigación en sistemasde tiempo real.

En la asignatura se abordaran aspectos avanzados de sistemas de tiempo real que se aplican en la actualidad en eldesarrollo de sistemas complejos (aeronáutica, espacio, automoción, ...) tanto para arquitecturas monoprocesador comodistribuidas.


Sentido, contexto, relevancia y objetivos generales de la asignaturaLa asignatura y sus resultados previstos responden a los siguientes planteamientos yobjetivos:

Dar al alumno conocimiento sobre los conceptos más avanzados y modernos en sistemas de tiempo real. También sepersigue que el alumno sea capaz de diseñar y aplicar las técnicas asociadas.


La informática aplicada al control y las comunicaciones necesita de unas técnicas específicas que permitan desarrollarteniendo en cuenta requisitos temporales estrictos. estas pertenecen al cuerpo de conocimiento denominado Sistemas deTiempo Real.

Dado el auge en nuestra sociedad de los sistemas empotrados dedicados al control y las comunicaciones (automóviles,teléfonos móviles, electrodomésticos, videojuegos, ...), la materia que aborda la presente asignatura adquiera una granimportancia dentro de un Master de Ingeniería de Sistemas e Informática.


1:Al superar la asignatura, el estudiante será más competente para analizar y diseñar sistemas de tiempo real,incluyendo elementos e influencia del hardware, así como elementos y comportamiento de la planificación.

2:También será más competente para analizar el comportamiento de sistemas de tiempo real distribuidos asícomo distintos tipos de sistemas de comunicaciones para tiempo real.


Los dispositivos con requisitos de tiempo real son cada vez más utilizados, por ejemplo en automóviles (e.g. ABS),aeronáutica, electrodomésticos, etc.

Para poder planificar los requisitos temporales de cualquier tarea, el primer paso es conocer (una cota superior de) su peorcaso de tiempo de ejecución (worst case execution time o WCET). Este cálculo depende de factores hardware y software,como por ejemplo de las memorias cache y del compilador utilizado, y debe conocerse previamente a su ejecución.

Una vez conocido el WCET de todas las tareas de tiempo real, entran en acción las políticas de planificación. Dichas políticasdecidirán qué tarea debe ser ejecutada en cada momento, resolviendo el acceso a recursos compartidos. Conociendo lapolítica de planificación y el WCET de cada tarea, se debe garantizar que el sistema cumpla sus requisitos temporales. Esto

implica conocer ciertos formalismos matemáticos con los que verificar el sistema.

Finalmente, muchos sistemas de tiempo real tienen componentes distribuidos, donde el sistema de comunicaciones cobraespecial relevancia, por ejemplo el bus CAN o las redes ad-hoc.

Todos estos temas se tratan en la asignatura, con lo que los estudiantes matriculados obtendrán unos conocimientosavanzados sobre los sistemas de tiempo real, tanto a nivel teórico como práctico.

Evaluación

Actividades de evaluaciónEl estudiante deberá demostrar que ha alcanzado los resultados de aprendizaje previstosmediante las siguientes actividades de evaluacion

1:- Resolución de problemas. A lo largo de la asignatura se plantearán problemas relativos a los distintos puntosdel temario. Dichos problemas deberán realizarse de forma individual y ser entregados al profesorcorrespondiente. Cada uno de los problemas planteados será evaluado para verificar que el estudiante haalcanzado los resultados de aprendizaje previstos.

- Presencialidad. Se tendrá en cuenta la asistencia y participación en las clases.

- Prácticas de laboratorio. El trabajo en el laboratorio y los informes de prácticas serán tenidos en cuenta en lanota final.

- Test de conocimientos. Se realizarán tests para verificar la adquisición de los conocimientos teóricos yprácticos.


Presentación metodológica generalEl proceso de aprendizaje que se ha diseñado para esta asignatura se basa en lo siguiente:

Clases magistrales y problemas relativos a la siguiente bibliografía:

Alan Burns, Andy Wellings: “Sistemas de tiempo real y lenguajes de programación”. 3a. ed. Pearson Educación, 2003. ISBN●

84-7829-058-3Hermann Kopetz: “Real-Time Systems. Design Principles for Distributed Embedded Applications”. Kluwer, 1997. ISBN●

0-7923-9894-7.Giorgio C. Buttazzo: "Hard Real-Time Computing Systems". Kluwer, 1997. ISBN 0-7923-9994-3●

Jane W.S. Liu: "Real-Time Systems". Prentice Hall 2000. ISBN 0-13-099651-3●

Una selección de artículos.●

Actividades de aprendizaje programadas (Se incluye programa)El programa que se ofrece al estudiante para ayudarle a lograr los resultados previstoscomprende las siguientes actividades...

1: Actividades de clase magistral con el contenido siguiente:

Introducción y conceptos básicos1.Procesadores y arquitecturas para tiempo real2.WCET. Influencia de la segmentación, caches, predicción y la compilación3.Planificación basada en prioridades fijas4.Planificación basada en prioridades dinámicas5.Sistemas distribuidos de tiempo real. Conceptos6.Redes cableadas. El bus CAN7.Redes ad-hoc. El protocolo RT-WMP8.

Actividades de problemas, intercaladas con las actividades de clases magistrales:

Problemas de WCET1.Problemas de planificación2.

Planificación y calendarioCalendario de sesiones presenciales y presentación de trabajos

Sesiones presenciales con periodicidad de dos horas semanales.

BibliografíaLa bibliografía actualizada se incorpora a través de la Biblioteca del Centro y se puede consultar por la web


mÁster ingenierÍa de sistemas e...

Documents