Computación Numérica Avanzada aprendizaje MUSS2012-2013.pdfaproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis

Computación Numérica Avanzada

Guía de Aprendizaje – Información al estudiante

1. Datos Descriptivos

Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas

Módulo Sistemas

Materia Análisis y procesado de datos e información

Asignatura Computación Numérica Avanzada

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4

Departamento responsable DLSIIS

Especialidad -

Curso académico 2012-2013

Semestre en que se imparte 2º semestre del curso

Idioma en él que se imparte Español/Inglés

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigCNA.html

2. Profesorado

NOMBRE Y APELLIDO DESPACHO Correo electrónico

Dolores Barrios Rolanía (Coord.) D-5214 [email protected]

Vicente Martín Ayuso D-5209 [email protected]

3. Conocimientos previos requeridos para poder seguir con normalidad la asignatura

Asignaturas superadas • N/A

Otros resultados de aprendizaje necesarios

• Nociones básicas de cálculo numérico y arquitectura de ordenadores

4. Objetivos de Aprendizaje

COMPETENCIAS ESPECÍFICAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN

Código Competencia Nivel

CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza

A

CEM7 Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos

C

CEM8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados para su aplicación en dominios prácticos

S

Nivel de competencia: conocimiento (C), comprensión (P), aplicación (A) y análisis y síntesis (S),

RESULTADOS DE APRENDIZAJE DE LA ASIGNATURA

Código Resultado de aprendizaje Competen-

cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-APDI-4

Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación CEM2,CEM7 A

RA-APDI-6

Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos CEM2,CEM8 S

RA-APDI-5

Conocer la teoría de métodos de optimización clásicos y heurísticos CEM2,CEM8 S

RA-APDI-7

Conocer y aplicar las bases necesarias de teoría de aproximación para resolver algunos problemas de sistemas integrables

CEM7,CEM8 S

5. Sistema de evaluación de la asignatura

INDICADORES DE LOGRO

Ref Indicador Relaciona-do con RA

I1 Implementar algunos de los algoritmos numéricos de optimización más utilizados en la práctica de la ingeniería informática.

RA-APDI-4, RA-APDI-5, RA-APDI-6

I2 Estudiar la implementación de algoritmos numéricos de optimización en términos de su rendimiento y coste en una implementación práctica.


I3 Utilizar la teoría de polinomios ortogonales, ecuaciones en diferencias y cálculo numérico de autovalores en la resolución de problemas concretos.

RA-APDI-4, RA-APDI-7

I4 Aplicar técnicas de aproximación de funciones a la resolución de problemas de sistemas integrables.


EVALUACION SUMATIVA

Breve descripción de las actividades evaluables Momento Lugar

Peso en la calif.

Presentación oral y escrita del trabajo realizado (proyecto). Fase 1: Propuesta de tema, justificación de su interés dentro de la materia y plan de trabajo. Fase 2: Realización del trabajo.

A lo largo del curso Aula habitual 100%

Total: 100%

CRITERIOS DE CALIFICACIÓN

La calificación se obtendrá mediante la presentación oral y de la memoria de un proyecto que el alumno deberá realizar durante el transcurso de la asignatura. Dicho proyecto será asignado de forma individual y versará sobre cualquiera de las partes del contenido de la asignatura, cubriendo aspectos teóricos y prácticos de la materia cursada. Previa a la ejecución del proyecto el estudiante deberá realizar una propuesta de tema y un plan de trabajo que serán debatidos con el profesor.

6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje

CONTENIDOS ESPECÍFICOS

Bloque / Tema / Capítulo Apartado

Indicadores Relaciona-

dos

Tema 1: Introducción a la Optimización

1.1 Establecimiento del problema. Tipos y ejemplos I1,I2

1.2 Conceptos básicos en optimización I1,I2

Tema 2: Métodos de optimización

2.1 Optimización con y sin restricciones. Métodos tradicionales I1,I2

2.2 Optimización heurística: Algoritmos basados en ideas extraídas de procesos naturales: annealing simulado, algoritmos evolutivos, redes inmunes, etc. Ejemplos prácticos

I1,I2

Tema 3: Conceptos básicos en aproximación

3.1 Operadores lineales I3

3.2 Polinomios ortogonales y recurrencias I3

Tema 4: Sistemas integrables 4.1 Redes de Toda y de Volterra I3, I4

7. Breve descripción de las modalidades organizativas utilizadas y de los métodos de enseñanza empleados

8

BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS MODALIDADES ORGANIZATIVAS UTILIZADAS Y METODOS DE ENSEÑANZA EMPLEADOS

CLASES DE TEORIA Clases de exposición por parte del profesor de material teórico y práctico (con ejemplos de código, etc.) en aula tradicional

CLASES DE PROBLEMAS

Clases de contenido fundamentalmente práctico. Se desarrollarán preferentemente en aulas tradicionales o informáticas

PRÁCTICAS Los alumnos deberán realizar prácticas

TRABAJOS AUTONOMOS

Los alumnos deberán estudiar y asimilar los conceptos de los contenidos tratados

TRABAJOS EN GRUPO Se realizarán prácticas individuales o en grupo

TUTORÍAS Los alumnos reciben asistencia en el horario de tutorías de los profesores

9

8. Recursos didácticos

RECURSOS DIDÁCTICOS

BIBLIOGRAFÍA

N.I. Akhiezer, I.M. Glazman, Theory of Linear Operators in Hilbert Space, Vol. 1 y 2, Dover Pub., Inc., New York (1993).

M.A. Bhatti, Practical Optimization Methods, Springer-Verlag (2000).

T.S. Chihara, An Introduction to Orthogonal Polynomials, Gordon and Breach Science Pub., New York (1978).

A.E. Eiben, J.E. Smith, Introduction to Evolutionary Computing, Springer (2003). Material adicional en http://www.cems.uwe.ac.uk/jsmith/ecbook/ecbook.html

E.M. Nikishin, V.N. Sorokin, Rational Approximations and Orthogonality, Traslation of Mathematical Monographs, Vol. 92, American Math. Soc., Providence, Rhode Island (1991)

G. Teschl, Jacobi Operators and Completely Integrable Nonlinear Lattices, Mathematical Surveysand Monographs, Vol. 72, American Math. Soc. (2000).

Iterative Computer Algorithms with Applications in Engineering. S. M. Sait, H. Youssef, Ed. IEEE Computer Society (1999)

Kolda, Lewis, Torczon. Optimization by Direct Search. SIAM Review 45, 385-482, 2003.

RECURSOS WEB Página web de la asignatura

Sitio Moodle de la asignatura

EQUIPAMIENTO Laboratorio

Aula XXXX

10

9. C

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Sem

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Computación Orientada a Servicios Guía de Aprendizaje – Información al estudiante



Módulo Sistemas

Materia Servicios en redes y sistemas distribuidos

Asignatura Computación Orientada a Servicios (Services-Oriented Computing)

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4

Departamento responsable

Lenguajes y Sistemas Informáticos e Ingeniería de Software

Especialidad N/A


Semestre en que se imparte 1er semestre del curso

Idioma en él que se imparte Español

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigCOS.html

2. Profesorado


Fco. Javier Soriano Camino (Coord.) 4309 [email protected]

Genoveva López Gómez 4308 [email protected]




• N/A

mailto:[email protected]




CEM4 Adquirir la capacidad de análisis y evaluación de los diferentes enfoques de ingeniería y paradigmas de construcción y gestión de sistemas basados en software.

S

CME6 Conocer los principios y paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestrucutra necesaria, así como las principales líneas de investigación activas en el área.

S

CME9 Adquirir el conocimiento y la capacidad de evaluación crítica de las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y los problemas de investigación relacionados.

A




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA1

Comprender los fundamentos del paradigma de computación orientada a servicios y entender el lugar que ocupa y las ventajas que aporta en relación con otros paradigmas existentes.

CEM4, CME6 A

RA2 Ser capaz de analizar y diseñar aplicaciones desde una aproximación orientada a servicios.

CME6 S

RA3

Ser capaz de componer dinámicamente servicios para dar soporte de una manera ágil a nuevos procesos de negocio distribuidos.

CME6, CME9 S

RA4 Ser capaz de desarrollar un marco de gestión y gobierno de TI en un ámbito SOA dado.

CME6 A





I1 El alumno maneja adecuadamente los conceptos que subyacen al cambio de paradigma que representa SOC RA1

I2 El alumno es capaz de modelar una composición de servicios en respuesta a una nueva necesidad de negocio, incluso desde una aproximación arriba-abajo centrada en el usuario

RA3

I3 El alumno maneja adecuadamente los conceptos de BSM y es capaz de describir los niveles de servicio objetivos y gestionar la infraestructura de TI orientada a servicios

RA4

I4 El alumno sabe aplicar de manera conjunta SOA y cloud computing para concebir aplicaciones y dar soporte a procesos de negocio masivamente escalados

RA2

I5

El alumno es capaz de analizar y diseñar soluciones orientadas a servicios, utilizando para ello metodologías apropiadas y tratando de manera adecuada la complejidad, fiabilidad y flexibilidad requerida por la solución

RA2

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Participación activa en mesas redondas programadas en la asignatura

Semanas 1 a 16 Aula 20%

Trabajos de profundización y/o investigación Semana 16

Sala de trabajo en

grupo 50%

Presentación de trabajos Semana 16 Aula 20%

Participación en actividades externas Semanas 1 a 16 Externo 10%

Total: 100%


Con carácter general se seguirá un proceso de evaluación continua en el que se valorará la participación en las mesas redondas que se organicen dentro de la asignatura, se evaluará la calidad y el rigor técnico y/o científico de los trabajos de profundización y/o investigación que se programen y su presentación en las sesiones públicas que se programen y se considerará en la calificación final la participación del alumno en cualquier actividad de investigación que se desarrolle en el contexto de la asignatura (participación en conferencias del área, participación en seminarios del programa relacionados con la temática de la asignatura, etc.). No habrá un examen final si se sigue este sistema de evaluación continua.

Si el alumno, dentro de los primeros 15 días a contar desde la fecha de comienzo oficial de la docencia del semestre establecida en el calendario académico de UPM, presenta su solicitud para ser evaluado mediante examen final, se verá liberado del sistema de evaluación contínua anteriormente descrito y se atendrá a lo que sigue: Deberá entregar un único trabajo en la semana 16 y examinarse de la asignatura mediante una prueba escrita de respuesta larga y un test de conocimientos teóricos, todo ello en las fechas establecidas. Esta solicitud deberá presentarse a través del registro de la Facultad y deberá estar dirigida a la atención del Coordinador del título.

En la convocatoria extraordinaria de julio se seguirá el sistema de evaluación mediante examen final descrito en el párrafo anterior.





dos

Tema 0: Destrezas y recursos de investigación

0.1 Metodología de investigación CG

0.1 Redacción de artículos técnicos y científicos CG

0.2 Gestión de la bibliografía CG

0.3 Rankings de conferencias, journals, etc. y recursos bibliográficos CG

0.4 Proyectos y otras iniciativas de investigación CG

0.5 Organismos e iniciativas de estandarización CG

Tema 1: Introducción a SOA y al paradigma SOC

1.1 Arquitectura Orientada a Servicios I1

1.2 El cambio de paradigma a SOC I1

Tema 2: Sistemas Orientados a Servicios

2.1 Introducción I2, I3

2.2 Estado de la tecnología I2, I3

2.3 Estado de la investigación I2, I3

2.4 Retos de investigación I2, I3

Tema 3: Ecosistemas de Servicios y Frameworks de provisión

3.1 Introducción I5

3.2 Estado de la tecnología I5

3.3 Estado de la investigación I5

3.4 Retos de investigación I5

Tema 4: Servicios en Plataformas Cloud Computing






Tema 5: Convergencia entre SOA y Event-Driven Architecture (EDA)





11


CLASES DE TEORIA

Durante una clase de teoría o lección magistral, el profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos (motivar al alumno, exponer los contenidos sobre un tema, explicar conocimientos, efectuar demostraciones teóricas, presentar experiencias, etc.) pudiendo utilizar para ello, además de la exposición oral, otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc).

CLASES PRÁCTICAS

En esta asignatura las clases prácticas seguirán un esquema de mesa redonda con participación activa por parte del alumno, que será dinamizada por el profesor. La intención principal es la de aplicar lo ya aprendido para favorecer la comprensión tanto de la importancia como del contenido de un nuevo tema, afianzar conocimientos y estrategias y su aplicación en las situaciones prácticas que se planteen.

TRABAJOS AUTONOMOS Y/O EN GRUPO

La asignatura propone actividades que el alumno deberá abordar de forma individual y/o en grupo, sin supervisión del profesor, pero recibiendo retroalimentación por parte de este último y soporte a través de tutorías no programadas. El propósito principal es desarrollar su capacidad de autoaprendizaje.

TUTORÍA Atención personalizada a los estudiantes mediante un conjunto de reuniones programadas dirigidas a grupos muy reducidos de alumnos en que éstos podrán además interactuar entre sí y con el profesor.

12



BIBLIOGRAFÍA

D. Georgakopoulos, M. Papazoglou, Service-oriented computing, The MIT Press, November 2009.

The Prentice Hall Service-Oriented Computing Series from Thomas Erl, Disponible en: http://www.soabooks.com/

Toufic Boubez et al, SOA and Cloud Computing: Practices, Patterns, Technologies, Prentice Hall / Pearson PTR, 2010

Anthony T. Velte, Toby J. Velte, Robert Elsenpeter, Cloud Computing: A Práctical Approach, Mc Graw Hill, 2010

Judith Hurwitz et al, Cloud Computing for Dummies, Wiley, 2010

Revistas: IEEE Internet Computing, etc. Conferencias: ICSOC, WWW, etc. Proyectos: EC 7th FP, ITEA 2, etc.

RECURSOS WEB Página web de la asignatura (http://conwet.fi.upm.es/soc)

Sitio Moodle de la asignatura (http://conwet.fi.upm.es/soc)

EQUIPAMIENTO

Aula asignada por Jefatura de Estudios

Sala de trabajo en grupo

Recursos bibliográficos y salas de estudio de la Facultad y de la UPM

http://www.soabooks.com/

13

9. Cronograma de trabajo de la asignatura Semana Actividades en Aula Trabajo Individual Trabajo en

Grupo Actividades de

Evaluación

Semana 1 (5 horas)

• Explicación de contenidos Bloque 0 (2 horas)

• Preparación mesa redonda (3 horas)

Semana 2 (5 horas)



Semana 3 (5 horas)

• Mesa redonda Bloque 0 (2 horas)


Participación en la actividad programada en aula (0 horas)

Semana 4 (5 horas)



Semana 5 (5 horas)




Semana 6 (5 horas)



Semana 7 (5 horas)



Semana 8 (5 horas)




Semana 9 (9 horas)



• Desarrollo del trabajo de la asignatura (5h)

Semana9 (9 horas)




Semana 10 (9 horas)





Semana 11 (9 horas)




Semana 12 (9 horas)




14

Semana 13 (9 horas)




• Participación en la actividad programada en aula (0 horas)

Semana 14 (10 horas)




Semana 15 (6 horas)


• Preparación mesa redonda y presentaciones (4 horas)

Semana 16 y periodo de exámenes (6 horas)


• Presentaciones de trabajos (2 horas)

• Preparación de presentaciones (2 horas)

• Participación en la actividad programada en aula (0 horas)

• Presentaciones de trabajos (0 horas)

Nota: Para cada actividad se especifica la dedicación en horas que implica para el alumno. Esta distribución de esfuerzos debe entenderse para el "estudiante medio", por lo que si bien puede servir de orientación, no debe tomarse en ningún caso en sentido estricto a la hora de planificar su trabajo. Cada alumno deberá hacer su propia planificación para alcanzar los resultados de aprendizaje descritos en esta Guía y ajustar dicha planificación en un proceso iterativo en función de los resultados intermedios que vaya obteniendo.

Conceptos, Prácticas y Retos en Data Mining



Titulación MÁSTER UNIVERSITARIO EN SOFTWARE Y SISTEMAS

Módulo SISTEMAS

Materia ANÁLISIS Y PROCESADO DE DATOS E INFORMACIÓN

Asignatura CONCEPTOS, PRÁCTICAS Y RETOS EN DATA MINING

Carácter OPTATIVO

Créditos ECTS 4

Departamento responsable LSIIS

Especialidad


Semestre en que se imparte 2do SEMESTRE

Idioma en él que se imparte ESPAÑOL/INGLÉS

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigCPR.html

2. Profesorado


Ernestina Menasalvas 4302 [email protected]

Javier Segovia (Coord.) 4302 [email protected]


Asignaturas superadas •


• Conocimiento y aplicación de las características, funcionalidades y estructura de las bases de datos, que permitan su adecuado uso, y el diseño y el análisis e implementación de aplicaciones basadas en ellos.

• Conocimiento y aplicación de los principios fundamentales y técnicas básicas de los sistemas inteligentes y su aplicación práctica.

• Aptitud para aplicar los conocimientos sobre estadística y optimización.




CEM2

Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.

P

CEM7

Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

P




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-APDI-1

Ser capaz de realizar data mining a través de un proceso, demostrando su competencia en un estándar incluyendo las fases de conocimiento del negocio, conocimiento de los datos, análisis exploratorio de los datos, modelado, evaluación y explotación

CEM2, CEM7 P

RA-APDI-2

Manejar aplicaciones software para realizar tareas de data mining

CEM2, CEM7 P

RA-APDI-3

Comprender los fundamentos y aplicar un amplio y variado repertorio de algoritmos de clustering, estimación, predicción y clasificación.

CEM2, CEM7 P

RA-APDI-4

Conocer ejemplos de aplicaciones reales y tendencias y líneas de investigación

CEM2, CEM7 P




I1 Realización de una revisión bibliográfica en publicaciones científicas o técnicas para un problema de DM, hacer un informe y exponer los resultados de cada paso del proceso


I2 Explicar los fundamentos de una técnica de modelado de DM RA-APDI-3

I3 Realizar en equipo un Estudio de caso siguiendo cada una de las fases del proceso de DM (cuando se puedan aplicar) con la herramienta correspondiente de data mining


I4 Exponer en equipo los resultados del Estudio de caso dejando de manifiesto las fortalezas y debilidades de las soluciones comparadas


EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

(I1): Informe y presentación: Problema de DM Semana 2

Entrega en Moodle y

exposición en Aula

10%

(I2): Informe y presentación: Fundamentos de una técnica de modelado Semana 3

Entrega en Moodle y

exposición en Aula

20%

(I3): Informe: Réplica de Estudio de caso con herramientas de data mining

Semana 4 a 8

Entrega en Moodle y

exposición en Aula

20%

(I4): Presentación: Resultados Estudio de caso

Semana 4 a 8

Entrega en Moodle y

exposición en Aula

20%

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

(I4): Informe: Revisión Final de los resultados Semana 9

Entrega en Moodle y

exposición en Aula

20%

Participación en clase Semana 1 a 9

Aula 10%

Total: 100%

CRITERIOS DE CALIFICACIÓN La asignatura data mining se evaluara mediante caso de estudio, dos informes y la asistencia y participación en clase tal y como aparece en la tabla de evaluación sumativa.

Los casos de estudio se realizarán en grupos de hasta 6 alumnos de entre los matriculados de la asignatura al inicio del curso.

Para poder superar la asignatura, en la convocatoria de junio, se establecen los siguientes requisitos:

1. Obtener un mínimo de 70 puntos sobre los 100 disponible en el cómputo global de la evaluación sumativa

2. Es OBLIGATORIO realizar y entregar los informes

3. En los informes y presentaciones se debe obtener una nota mínima igual o superior al 50% de la valoración del mismo (ver tabla de valoración sumativa)

4. El aspecto “Participación en clase” que aparece en la tabla sumativa forma un 10% de la nota que se conformará a partir de la asistencia a clase, la participación en la misma y la respuesta correcta a las preguntas planteadas por los profesores de la asignatura, pudiéndose realizar en cualquier momento a lo largo del curso

Para poder superar la asignatura en la convocatoria extraordinaria de junio y julio, se establecen los siguientes requisitos:

1. Haber entregado los informes habiendo obtenido la nota mínima.

2. Realizar las presentaciones en las fechas que se indiquen de los meses de junio o julio

Para aquellos alumnos que de forma extraordinaria no puedan realizar la evaluación

CRITERIOS DE CALIFICACIÓN continua, y previa petición por escrito durante los primeros 15 días del curso, la forma de evaluación de la asignatura es la misma que la de las convocatorias extraordinarias.

A los alumnos que opten por este sistema de evaluación extraordinario en la convocatoria de junio y no superen la asignatura no se les guardará ninguna de la calificaciones para la convocatoria de julio y sucesivas.





dos

Tema 1: Proceso de DM

1.1 Comprensión del negocio 1.2 Comprensión de los datos 1.3 Preproceso 1.4 Modelado 1.5 Evaluación 1.6 Despliegue

I1

Tema 2: Modelado en DM

2.1 Reglas de Asociación 2.2 Clasificación 2.3 Clustering

I2

Tema 3: Estudio de caso

3.1 Business objectives 3.2 Business success criteria 3.3 Determine data mining goals 3.4 Data mining success criteria 3.5 Data description report 3.6 Data exploration 3.7 Select data 3.8 Describe modeling technique 3.9 Test design 3.10 Build model 3.11 Model description, evaluation and

assessment 3.12 Plan deployment

I3, I4


10


CLASES DE TEORIA Lección Magistral, y Estudio de Casos (con la participación de empresas colaboradoras)

CLASES DE PROBLEMAS

…

PRÁCTICAS

TRABAJOS AUTONOMOS

Resolución de Ejercicios y Problemas, Aprendizaje basado en problemas (ABP)

TRABAJOS EN GRUPO Aprendizaje basado en problemas (ABP)

TUTORÍAS …

11



BIBLIOGRAFÍA

• CRISP 1.0 Process and User Guide.

• Proceedings of the ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining

• Proceedings of the IEEE International Conference on Data Mining

• Next generation of data-mining applications, Kantardzic, Mehmed M., Editor: John Wiley, 2005


EQUIPAMIENTO

Paquete SPSS Clementine

Aula XXXX

Sala de trabajo en grupo con ordenadores

12

9. C

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Descubrimiento de Conocimiento en Bases

de Datos Guía de Aprendizaje – Información al estudiante


Titulación Máster Universitario en Software y Sistemas (MUSS)

Módulo Sistemas

Materia Análisis y Procesamiento de Datos e Información

Asignatura Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4



Especialidad No aplica



Idioma en él que se imparte Español (documentación en Inglés)

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigDCBD.html

2. Profesorado


Juan Pedro Caraça-Valente (Coord.) D-4301 [email protected]

Aurora Pérez Pérez D-4301 [email protected]


Asignaturas superadas • Ninguna


• Ninguno






CEM2

Adquirir un nivel avanzado de conocimientos que permita el análisis y la sintesis de soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional, el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.

S

CEM7 Conocer los fundamentos teóricos y capacitarse para evaluar las diversas técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos, y temas de investigación relacionados

S




cias asociadas

Nivel de adquisi-

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RA-APDI-11

Ser capaz de analizar un dominio para determinar la relevancia de sus características temporales y las tareas de descubrimiento de conocimiento que se podrían plantear

CEM2, CEM7 S

RA-APDI-12

Ser capaz de utilizar las técnicas de descubrimiento de conocimiento y su aplicabilidad en cada caso

CEM2, CEM7 S

RA-APDI-13

Ser capaz de realizar una evaluación completa del funcionamiento y utilidad de un proyecto de este tipo.

CEM2, CEM7 S




I1 Determinar las tareas de Descubrimiento de Conocimiento más adecuadas para cada dominio según sus características y las técnicas más indicadas para cada caso

RA-APDI-11 RA-APDI-12

I2 Aplicar algoritmos y métodos de Descubrimiento de Conocimiento a dominios concretos RA-APDI-12

I3 Evaluar los resultados obtenidos en un proceso de Descubrimiento de Conocimiento RA-APDI-13

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Práctica. Fase 1: Análisis del dominio, estudio de los datos y establecimiento de objetivos

Semana 7 Aula 10%

Práctica. Fase 2: Aplicación de algoritmos de Data Mining y análisis de sus limitaciones y posibles mejoras

Semana 12 Aula 20%

Práctica. Fase 3: Evaluación de los resultados obtenidos Semana 16 Aula 10%

Presentación de la práctica completa en el aula

Semanas 16 y 17 Aula 30%

Asistencia a clase, participación y ejercicios evaluables

Todo el curso Aula 30%

Total: 100%


Para la evaluación de la asignatura se tendrá en cuenta, por una parte, la evaluación continua y, por otra, la práctica de la asignatura.

Para la Evaluación Continua se considerarán la asistencia a clase, la participación activa del alumno y los ejercicios evaluables que se planteen en clase.

La práctica de la asignatura se evaluará de acuerdo con las tres fases que se describen a continuación y los pesos correspondientes.

Práctica

La parte práctica consta de un trabajo que se realizará en grupos de 2 personas, pudiendo realizarse excepcionalmente de forma individual. El trabajo se realizará de forma incremental y se presentará en las siguientes entregas:

• Fase 1: los alumnos elegirán un dominio al que tengan acceso, analizarán sus características y establecerán los objetivos a lograr. Redactarán una memoria indicando las distintas tareas que se llevarían a cabo en cada etapa del proceso de Descubrimiento de Conocimiento de acuerdo a las necesidades específicas del dominio y a los objetivos definidos.

• Fase 2: mediante el uso de una herramienta software de Descubrimiento de Conocimiento, se aplicarán algoritmos de Data Mining a los datos de cada dominio. Además, el alumno analizará las limitaciones de los algoritmos disponibles en la herramienta y las posibles mejoras.

• Fase 3: se realizará un plan de evaluación para la valoración de los resultados obtenidos y se ejecutará dicho plan.

La práctica completa será presentada en clase. Cada grupo dispondrá de 15 minutos para la presentación oral más 5 minutos de preguntas.

Normas de calificación

La asignatura se evaluará sobre 10 puntos, repartidos en 3 puntos para la evaluación continua y 7 para la práctica. Para superar la asignatura será necesario asistir al menos a un 70% de las clases y obtener una nota no inferior a 5 puntos en la calificación final.

Las 3 entregas de ejercicios prácticos son de carácter obligatorio y se evaluarán según los pesos asignados en la tabla del apartado anterior (evaluación sumativa).

Las fechas tanto de entrega como de publicación de notas de cada parte de la práctica se publicarán en sus enunciados.

En las convocatorias extraordinarias se podrán entregar aquellas partes de la práctica que queden pendientes. No se volverá a realizar la evaluación continua, por lo que la nota de la asignatura se obtendrá de la práctica. No obstante, se podrá plantear un examen que substituya la evaluación continua en estas convocatorias.





dos

Tema 1: Introducción

1.1 Reseña histórica I1,I2,I3

1.2 Conceptos básicos I1,I2,I3

Tema 2: Proceso de Descubrimiento de Conocimiento

2.1 Etapas del Proceso I1

2.2 Preprocesamiento de los datos I1,I2

Tema 3: Técnicas de Data Mining

3.1 Clasificación I1,I2

3.2 Clustering I1,I2

3.3 Reglas de Asociación I1,I2

3.4 Algoritmos Genéticos I1,I2

3.5 Data Mining Temporal I1,I2

Tema 4: Evaluación de Resultados

4.1 Importancia y objetivos I3

4.2 Técnicas de evaluación y validación I3


11


CLASES DE TEORIA

• Método expositivo / lección magistral. El profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos. El profesor se apoyará en otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.).

• Aprendizaje cooperativo. Se usará la técnica de puzles. Los estudiantes se dividen en grupos y cada miembro del grupo recibe un documento distinto que estudiará de forma individual. Después los estudiantes que comparten documentos harán una puesta en común. Los grupos se reúnen y cada uno expone su tema al resto de compañeros. Finalmente se presentan los temas a toda el aula, haciendo que los alumnos presenten los temas que no han estudiado.

CLASES DE PROBLEMAS …

PRÁCTICAS

Método de enseñanza-aprendizaje en el que los estudiantes llevan a cabo la realización de un proyecto en un tiempo determinado para resolver un problema o abordar una tarea mediante la planificación, diseño y realización de una serie de actividades, y todo ello a partir del desarrollo y aplicación de aprendizajes adquiridos y del uso defectivo de recursos.

TRABAJOS AUTONOMOS …

TRABAJOS EN GRUPO …

TUTORÍAS • Tutorías individuales o en grupo. Los profesores

atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes. También habrá tutorías para grupos pequeños para guiarlos en la realización de los trabajos prácticos.

12



BIBLIOGRAFÍA

Data Mining: Concepts and Techniques. J.Han y M. Kamber. Ed. Morgan Kauffman, 2006.

Data Mining: Concepts, Models, Methods, and Algorithms. M. Kantardzic (eds.), John Wiley & Sons, 2003.

From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. U. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro y P. Smyth, 1996.

A survey of temporal data mining. S. Laxman y P.S.Sastry, Sadhana Vol. 31, April 2006, pp. 173–198.

Proceedings de las principales conferencias en KDD y DM (KDD, ICDM, ICDE, ECAI, etc.)

RECURSOS WEB

Página web de la asignatura (http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigDCBD.html)


EQUIPAMIENTO

Laboratorio

Aula: asignada por Jefatura de Estudios


13

9. C

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Entornos Virtuales Inteligentes: Tecnologías,

Arquitecturas y Aplicaciones




Módulo Sistemas

Materia Entornos Virtuales e Interacción

Asignatura Entornos Virtuales Inteligentes: Tecnologías, Arquitecturas y Aplicaciones

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4





Semestre en que se imparte 1er semestre

Idioma en él que se imparte Español o Inglés

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigEVI.html

2. Profesorado


Angélica de Antonio Jiménez (Coord.) 5108 [email protected]




• Ninguno




CEM1

Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software

S

CEM9 Evaluar las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y juzgar de manera crítica las aportaciones a los problemas de investigación relacionados

S




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-EVI-1

Capacidad de plantear un proyecto de construcción de un entorno virtual inteligente, estableciendo el proceso a seguir, las tecnologías a utilizar, las posibilidades de interacción a ofrecer, y el rol a desempeñar por los agentes virtuales inteligentes, y seleccionar las tecnologías, arquitecturas y herramientas más apropiadas para llevarlo a cabo.

CEM1, CEM9 S

RA-EVI-2

Capacidad de plantear y llevar a la práctica el diseño de una investigación en el ámbito de la interacción persona-ordenador en el contexto de un entorno virtual inteligente.

CEM1, CEM9 S

RA-EVI-3

Capacidad de plantear y llevar a la práctica el diseño de una investigación en el ámbito de las capacidades de los agentes virtuales inteligentes

CEM1, CEM9 S

RA-EVI-4

Capacidad de plantear y llevar a la práctica el diseño de una investigación en el ámbito de las tecnologías y arquitecturas para entornos virtuales inteligentes

CEM1, CEM9 S




I1 Conocer el estado actual de las tecnologías de base para la construcción de aplicaciones de realidad virtual inmersiva y de escritorio, así como de realidad aumentada

RA-EVI-1

I2 Conocer los principales componentes de la arquitectura de un entorno virtual y sus funciones en el sistema, así como las principales relaciones entre componentes

RA-EVI-1

I3 Conocer las principales herramientas, plataformas y frameworks actuales para la construcción de entornos virtuales

RA-EVI-1

I4 Conocer y ser capaz de seguir un modelo de proceso para el desarrollo de entornos virtuales RA-EVI-1

I5

Conocer las principales técnicas de interacción persona-ordenador propuestas en el ámbito de los entornos virtuales, inmersivos y no inmersivos, sus posibilidades y limitaciones, y los diseños de investigación utilizados para su estudio, e identificar posibles líneas de investigación futuras

RA-EVI-2

I6

Conocer las principales líneas de investigación actuales en torno a las diferentes capacidades de los humanos virtuales, y su papel en los entornos virtuales, e identificar posibles líneas de investigación futuras

RA-EVI-3

I7 Conocer las principales aplicaciones de los entornos virtuales y algunas de las realizaciones más importantes en diferentes áreas

RA-EVI-1

I8

Conocer las posibilidades y limitaciones actuales a la hora de construir entornos virtuales en cuanto a arquitecturas, tecnologías y herramientas, e identificar posibles líneas de investigación futuras

RA-EVI-4

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Presentación en aula del trabajo de iniciación a la investigación en un tema relacionado con los Entornos Virtuales


Entrega de una memoria sobre el estado de la cuestión de un tema relacionado con los Entornos Virtuales

Semana 15 Aula 35%

Tests sobre lecturas obligatorias en el Campus Virtual

A lo largo del curso

Campus Virtual 10%

Revisión crítica del trabajo de un compañero


Test: conocimientos sobre los temas tratados en clase Semana 16 Aula 20%

Total: 100%


La asignatura consta de una parte teórica y una parte práctica.

La parte teórica se tratará a través de las exposiciones en clase del profesor y las lecturas obligatorias que éste determine. A final de curso se realizará un examen que evaluará los principales contenidos teóricos abordados.

La parte práctica se llevará a cabo a través de trabajos de iniciación a la investigación de carácter individual. Cada alumno va a profundizar en uno de los siguientes temas:

- Tecnologías de Realidad Virtual y Realidad Aumentada - Interacción en Entornos Virtuales - Humanos Virtuales y sus capacidades - Entornos Virtuales para Aprendizaje. Tutores virtuales. - Aplicaciones de los Entornos Virtuales

Cada alumno elaborará una memoria como resultado de su trabajo de investigación. Esta memoria deberá tener un mínimo de 15 páginas, sin contar las referencias bibliográficas. Por cada artículo o documento leído para la elaboración de la memoria (aunque finalmente no sea relevante para la misma) se elaborará un resumen de un párrafo. A la memoria se adjuntará un anexo con todos los resúmenes elaborados. El trabajo deberá abordar tanto una perspectiva histórica (qué se ha hecho y cuándo), como una perspectiva técnica (descripción de los principales resultados alcanzados, puntos de vista, aportaciones...), y se valorará el esfuerzo crítico y de búsqueda de oportunidades de investigación. El trabajo podrá consistir también en el diseño de un trabajo experimental. Para ello se elegirá un área de aplicación, se formulará una hipótesis, y se diseñará un procedimiento para contrastar dicha hipótesis.

En horario de clase cada alumno deberá realizar una presentación final de su trabajo, que será evaluada por el profesor.

Para cada trabajo de investigación realizado por un alumno, otro alumno actuará de revisor crítico, siendo responsable de evaluar la memoria realizada y la presentación oral. El trabajo de revisión también está sujeto a evaluación por parte del profesor.

Contenidos y Actividades de Aprendizaje




dos


1.1 Introducción a la Realidad Virtual y Entornos Virtuales I1

1.2 Dispositivos de Realidad Virtual I1

1.3 Realidad Aumentada I1

Tema 2: Desarrollo de EVIs

2.1 Arquitecturas para EVIs I2, I8

2.2 Procesos y Metodologías de Desarrollo I4, I8

2.3 Herramientas para el Desarrollo I3, I8

Tema 3: Humanos Virtuales

3.1 El Cuerpo de un Humano Virtual I6

3.2 La Percepción del Mundo I6

3.3 El Conocimiento del Mundo I6

3.4 Planificación del Comportamiento I6

3.5 Razonamiento I6

3.6 Personalidad, Emociones, Actitudes y otros rasgos humanos I6

3.7 La Actuación sobre el Mundo: Navegación I6

3.8 La Actuación sobre el Mundo: Interacción I6

3.9 La Actuación sobre el Mundo: Expresión Verbal y No Verbal I6

Tema 4: Interacción en EVIs

4.1 Técnicas para Navegación I5

4.2 Técnicas para Interacción con Objetos I5

4.3 Interacción con Humanos Virtuales I5

Tema 5: Aplicaciones de los EVIs

5.1 Aplicaciones Educativas: Tutores Virtuales I7

5.2 Aplicaciones Industriales: Diseño, Verificación I7

5.3 Aplicaciones Culturales y de Ocio I7

5.4 Otras aplicaciones I7


12


CLASES DE TEORIA


CLASES DE PROBLEMAS -

PRÁCTICAS -

TRABAJOS AUTONOMOS

• Contrato de aprendizaje. Trabajo de iniciación a la investigación consistente en la profundización en el estado de la cuestión sobre algún aspecto específico de interés para la asignatura, análisis crítico y propuesta de trabajo futuro, o bien en el planteamiento de un diseño de investigación para la contrastación de una hipótesis formulada por el alumno.

TRABAJOS EN GRUPO

• Aprendizaje cooperativo. Como complemento al trabajo de iniciación a la investigación, cada alumno actuará como revisor crítico del trabajo realizado por otro alumno, debiendo presentar una evaluación de la memoria y de la presentación realizada por éste, identificando sus fortalezas y puntos débiles.

TUTORÍAS

• Tutorías en aula. Se realizarán tutorías en aula para guiar a los alumnos de forma conjunta en la realización de sus trabajos.

• Tutorías individuales. Los profesores atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes.

13



BIBLIOGRAFÍA

Animated agents for procedural training in virtual reality: Perception, cognition and motor control. Rickel, J., Johnson, W. L. Applied Artificial Intelligence 13, 343-382, 1999

Designing Virtual Worlds, Richard Bartle, New Riders Games, 2003

Understanding Virtual Reality: Interface, Application, and Design, William R. Sherman, Alan Craig, Morgan Kaufmann, 2003

3D User Interfaces: Theory and Practice, Doug A. Bowman, Ernst Kruijff, Joseph J. LaViola, Ivan Poupyrev, Addison-Wesley Professional, 2004

Cassell, J. (2001) Embodied conversational agents: representation and intelligence in user interfaces, AI Magazine, Volume 22, Issue 4, pp. 67 - 83

Dehn, D., van Mulken, S. (2000) The impact of animated interface agents: a review of empirical research, Int. J. Human-Computer Studies, 52, 1-22

Gratch, J.; Rickel, J. et al “Creating Interactive Virtual Humans: some assembly required” IEEE Intelligent systems july/august 2002, pp.2-11.

Greenhalgh, C., Benford, S. and Reynard, G., A QoS Architecture for Collaborative Virtual Environments, ACM Multimedia (MM'99), Orlando, Florida, November, 1999, ACM Press

M.R. Macedonia, and M. J. Zyda: “A Taxonomy for Networked Virtual Environments”, IEEE Multimedia, Jan-Mar, 1997, pp. 48-56.

Bowman D.A., Koller D. y Hodges L.F. “Travel in Inmersive Virtual Environments: An evaluation of viewpoint motion control techniques” In Proceedings of the Virtual Reality Annual International Symposium, 1997

14

D.A. Bowman, L.F. Hodges (1997). An Evaluation of Techniques for Grabbing and Manipulating Remote Objects in Immersive Virtual Environments. Proceedings of the ACM Symposium on Interactive 3D Graphics, pp. 35-38.

RECURSOS WEB Sitio Moodle de la asignatura (http://moodle.upm.es/titulaciones/oficiales/course/view.php?id=2580)

EQUIPAMIENTO Aula

15

8. C

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Estrategias de gestión y desarrollo de proyectos software con metodologías no

clásicas Guía de Aprendizaje – Información al estudiante



Módulo Software

Materia Ingeniería del Software

Asignatura Estrategias de gestión y desarrollo de proyectos software con metodologías no clásicas

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4



Especialidad



Idioma en él que se imparte Inglés

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigGDP.html

2. Profesorado


Ana M. Moreno 5102 [email protected]




•




CEM3 Reconocer los problemas y métodos de investigación relevantes al área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.

C




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA‐IS‐1

Identificar debilidades en las actividades de gestión de proyectos de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas.

CEM 3 C

RA‐IS‐2

Analizar investigaciones pioneras que pretendan cubrir debilidades en las actividades de estimación y planificación de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas

CEM 3 C

RA‐IS‐3

Identificar debilidades en las actividades de análisis y diseño de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas.

CEM 3 C

RA‐IS‐4

Analizar investigaciones pioneras que pretendan cubrir debilidades en las actividades de requisitos y diseño de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas

CEM 3 C




I1 Conocimiento sobre características de metodologías no clásicas y sus limitaciones

RA-IS-1, RA-IS-3

I2 Conocimiento sobre estrategias de gestión de proyectos en metodologías no clásicas RA-IS-2

I3 Conocimientos sobre técnicas de desarrollo pioneras en metodologías no clásicas RA-IS-4

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Actitud e interés del estudiante durante el curso

Durante el curso Clase 20

Contenido de informes con los resultados de los trabajos en grupo

Al final del curso 60

Presentación pública de los trabajos Al final del curso Clase 20

Total: 100%


- Nivel de conocimiento sobre metodologías no clásicas (actividades, técnicas, fases…)

- Capacidad de identificación de carencias de gestión y desarrollo en metodologías no clásicas

- Capacidad de identificación de soluciones pioneras para los problemas anteriores

Contenidos y Actividades de Aprendizaje




dos

Tema 1: Fundamentos de las metodologías clásicas de desarrollo de software y limitaciones

1.1. Fundamentos del desarrollo de software I1

1.2. Fundamentos de la gestión de proyectos I1

1.3. Carencias en cuanto a gestión de proyectos y proceso de desarrollo I1

1.4. Carencias en cuanto al desarrollo del producto I1

Tema 2: Descripción de metodologías no clásicas (métodos ágiles)

2.1. Introducción a los métodos ágiles I1

2.2. XP I1

2.3. Scrum I1

2.4. Kanban I1

2.5. Agile Unified Process I1

2.6. Dynamic Systems Development Method I1

2.7. Feature Driven Development I1

2.8. Comparativa de métodos ágiles I1

Tema 3: Carencias de gestión y desarrollo de proyectos en metodologías ágiles

3.1. Problemas en la gestión y desarrollo ágil I2, I3

3.2. Soluciones novedosas para la gestión de proyectos ágiles I2

3.3. Aproximaciones novedosas para el desarrollo ágil I3

Tema 4: Desarrollo de un proyecto ágil

4.1. Desarrollo y presentación de un proyecto ágil I1, I2, I3


10


CLASES DE TEORIA El profesor presentará los conceptos básicos sobre los temas a tratar.

CLASES DE PROBLEMAS

El profesor planteará la resolución de problemas que serán resueltos en el aula con la colaboración del profesor.

PRÁCTICAS …

TRABAJOS AUTONOMOS …

TRABAJOS EN GRUPO

Se asignará la realización de un trabajo por grupos de alumnos. El trabajo se realizará contando con la retroalimentación del profesor, y será presentado al resto de alumnos en clase.

TUTORÍAS El profesor estará disponible para la resolución de dudas y orientación tanto a nivel individual o a grupos de alumnos

11



BIBLIOGRAFÍA

Kent Beck. Extreme Programming Explained: Embrace Change. Reading, Addison Wesley, 1999.

Henrik Kniberg. Scrum and XP from the Trenches. InfoQ, 2009

Scrum Primer. Scrum Training Institute. http://scrumtraininginstitute.com/library

Scot Ambler. The Agile Unified process. V.1.1. 2006

Jim Highsmith. Agile Project Management: Creating Innovative Products. Addison-Wesley, 2009

Jim Higsmith. Agile Software Development Ecosystems. Addison-Wesley, 2005

Cockburn, Alistair, Agile Software Development, Addison Wesley, 2002.

Jennifer Stapleton. Dynamic Systems Development Method – The method in practice. Addison Wesley, 1997.

David Anderson. Kanban. Successful Evolutionary Change For Your Technology Business. InfoQ 2010

RECURSOS WEB Subject web site

Subject Moodle site

EQUIPAMIENTO

http://www.amazon.com/s/ref=ntt_athr_dp_sr_1?_encoding=UTF8&sort=relevancerank&search-alias=books&field-author=Jim%20Highsmith

12

8. C

rono

gram

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Experimental Software Engineering

Learning Guide – Information for Students

1. Description

Grade Máster Universitario en Software y Sistemas

Module Software

Area Ingeniería del Software

Subject Experimental Software Engineering

Type Optativa

ECTS credits 4

Responsible department Software Engineering

Major/Section/ N/A

Academic year 2012/2013

Term Segundo semestre

Language Inglés

Web site http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigEIS.html

2. Faculty

NAME and SURNAME OFFICE email

Natalia Juristo (Coord.) D-5104 [email protected]

Sira Vegas D-5105 [email protected]

3. Prior knowledge required to take the subject

Passed subjects N/A

Other required learning outcomes N/A

4. Learning goals

SUBJECT-SPECIFIC COMPETENCES AND PROFICIENCY LEVEL

Code Competence Level

CEM1


A

CEM3

Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo

A

Proficiency level: knowledge (K), comprehension (C), application (A), and analysis and synthesis (S)

SUBJECT LEARNING OUTCOMES

Code Learning outcome Related competences

Profi-ciency level

RA-IS-9 Comprender la aplicación del paradigma experimental en ingeniería del software CEM1, CEM3 A

RA-IS-10 Diseñar experimentos en ingeniería del software, incluyendo replicaciones experimentales

CEM1, CEM3 A


5. Subject assessment system

ACHIEVEMENT INDICATORS

Ref Indicator Related to

LR

I1 Understand the limitation of nowadays software engineering technologies due to the lack of a scientific study of them RA-IS-9

I2 Understand what an experimental laboratory and an experiment are for software engineering RA-IS-9

I3 Know the different elements of a software engineering experiments: response variable, factors, levels, etc. RA-IS-9

I4 Design experiments for software engineering technologies: randomization, other control strategies, types of designs, etc. RA-IS-10

I5 Understand the report of software engineering experiments RA-IS-9

RA-IS-10

I6 Apply basic statistical data analysis techniques (i.e.: t-test, ANOVA, sample size calculation) RA-IS-10

CONTINUOUS ASSESSMENT

Brief description of assessable activities Time Place

Weight in

grade • Set up an experiment (operationalize

and design it) 5th Week Classroom & moodle 33%

• Run the experiment and collect observations 7th week Classroom

& moodle 33%

• Analyze the data collected 8th week Classroom & moodle 33%

Total: 100%

GRADING CRITERIA

• Students will be evaluated using the assignments only. No examination will be made.

• The assessment of assignments will depend on (1) presentation made by the students at the classroom and (2) the correctness of the results.

• The final grade will be calculated using a weighted average as described before.

5. Contents and learning activities

SPECIFIC CONTENTS

Unit / Topic / Chapter Section

Related indicators

Chapter 1: Introduction to experimental software engineering

1.1. Basics of experimentalism 1.2. The scientific method 1.3. Scientific Rules: Cause-effect relationships 1.4. Scientific immaturity of software engineering

I1

Chapter 2: Laboratory and experiment

2.1. The concept of laboratory 2.2. The concept of experiment 2.3. A lab for software engineering 2.4. An experiment for software engineering

I2

Chapter 3: Elements of an experiment

3.1. Response variables 3.2. Factors and levels 3.3. Types of empirical studies

I3, I5

Chapter 4: Designing experiments

4.1. Types of variables 4.2. Types of control 4.3. Validity

I4, I5

Chapter 5: Data analysis

5.1. Basics of inferential statistics 5.2. Procedures to compare 2 means: t, Mann-Whitney 5.3. Procedures to compare k means: ANOVA 5.4. Statistical power

I6

6. Brief description of organizational modalities and teaching methods

TEACHING ORGANIZATION

Scenario Organizational Modality Purpose

Theory Classes Talk to students

Seminars/Workshops Construct knowledge through student

interaction and activity

Practical Classes Show students what to do

Placements Round out student training in a professional

setting

Personal Tutoring Give students personalized attention

Group Work Get students to learn from each other

Independent Work Develop self-learning ability

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9

BRIEF DESCRIPTION OF THE ORGANIZATIONAL MODALITIES AND TEACHING METHODS

THEORY CLASSES Every chapter/part of the course begins with a 1-2 hours of theory classes

PROBLEM-SOLVING CLASSES

Exercised are sandwiched in the theory classes. Every chapter/part of the course counts on 1-2 hours of exercised solved by the professor through discussion with the students

PRACTICAL WORK Every chapter/part of the course counts with a practical work performed by the students.

INDIVIDUAL WORK The practical work is performed partly individually partly in a group

GROUP WORK The practical work is performed partly individually partly in a group

PERSONAL TUTORING

Students can access professors for tutoring constantly by e-mail and moodle.

10

7. Teaching resources

TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING

Natalia Juristo, Ana Moreno; Basics of software engineering experimentation. Kluwer 2001.

Claes Wohlin et al.; Experimentation in software engineering: An introduction. Kluwer 2000.

WEB RESOURCES

Subject web site http://www.grise.upm.es/UPM_subjects.php?name=ESE

Subject Moodle site http://moodle.upm.es/titulaciones/oficiales/course/view.php?id=1575

EQUIPMENT

Laboratory: TBD

Room: TBD

Group work room: TBD

11

8. S

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Fundamentos de Sistemas Distribuidos




Módulo Sistemas

Materia Servicios en Redes y Sistemas Distribuidos

Asignatura Fundamentos de Sistemas Distribuidos

Carácter Optativo

Créditos ECTS 4



Especialidad -




Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigFSD.html

2. Profesorado


Ricardo Jiménez Peris (Coord.) 2313 [email protected]




•




CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraes-tructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza

S

CEM4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software

S

CEM6 Realizar trabajos de investigación en las principales líneas de investigación activas en el área de los paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestructura necesaria

S




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-SRSD-3

Ser capaz de estudiar y analizar un nuevo área de investigación en sistemas distribuidos

CEM2, CEM6 S

RA-SRSD-4

Ser capaz de relacionar una línea de investigación emergente en sistemas distribuidos con los fundamentos de los sistemas distribuidos

CEM2, CEM6 S

RA-SRSD-6

Conocer caracterización sincronía sistemas distribuidos e implicaciones en posibilidad/imposibilidad de resolución de protocolos de acuerdo y coordinación

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-7

Conocer principales protocolos de coordinación y acuerdo

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-8

Conocer el radiado fiable: tipos, propiedades y protocolos

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-9

Conocer principios sistemas transaccionales

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-

10

Conocer principales protocolos de control de concurrencia y recuperación

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-

11

Conocer principales protocolos de replicación de datos y de procesos y criterios de corrección

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-

12

Ser capaz de entender artículos de investigación en el área de sistemas distribuidos

CEM2, CEM6

S



Ref Indicador Relacionado

con RA

I1 Realización de preguntas en clase que indican el seguimiento y la compresión de la materia

RA-SRSD-3 RA-SRSD-4 RA-SRSD-6

a RA-SRSD-12

I2 Presentación clara y concisa del contenido más relevante de un artículo científico sobre sistemas distribuidos

RA-SRSD-3 RA-SRSD-4 RA-SRSD-12

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Asistencia y participación en clase Durante las clases Aula 10

Presentación trabajo A final de curso Aula 90

Total: 100%


• Asistencia en clase. Requisito asistir a un mínimo de 14 clases.

• Participación en clase. Contestar correctamente a las preguntas planteadas en clase. Realización de preguntas que muestren el seguimiento y comprensión la materia impartida.

• Claridad y concisión de la presentación del artículo o artículos a final de curso.

• Grado de comprensión demostrado en la exposición del artículo(s).

• Corrección de las respuestas a las preguntas realizadas por el profesor al término de la exposición de la presentación del artículo.

• Profundidad en la comprensión del artículo presentado.

• Amplitud del estudio realizado para comprender en profundidad el artículo presentado.

• Crítica acertada de los puntos débiles del artículo.





dos

Tema 1: Protocolos de Coordinación y Acuerdo

1.1 Introducción I1-I2

1.2 Propiedades protocolos de coordinación y acuerdo

I1-I2

1.3 Protocolos de coordinación y acuerdo I1-I2

Tema 2: Radiado Fiable

2.1 Introducción y motivación I1-I2

2.2 Propiedades de ordenación y fiabilidad I1-I2

2.3 Sincronía virtual I1-I2

2.4 Protocolos de ordenación, fiabilidad y sincronía virtual

I1-I2

Tema 3: Transacciones


3.2 Propiedades ACID I1-I2

3.3 Aislamiento I1-I2

3.4 Atomicidad, durabilidad I1-I2

3.5 Transacciones distribuidas I1-I2

Tema 4: Replicación


4.2 Protocolos de replicación I1-I2


10


CLASES DE TEORIA Presentación de los diversos fundamentos teóricos, análisis de estos conceptos para su comprensión mediante estudio de casos.

CLASES DE PROBLEMAS

PRÁCTICAS

TRABAJOS AUTONOMOS

Estudio de uno o más artículos y presentación de un resumen de estos.

TRABAJOS EN GRUPO

TUTORÍAS Resolución de dudas.

11



BIBLIOGRAFÍA

Distributed Systems: Concepts and Design. G. Colouris, J. Dollimore, T. Kindberg. 3rd edition, Addison-Wesley, 2000.

Distributed Systems: Principles and Paradigms. A. Tannenbaum & M. van Steen. Prentice Hall. 2002.

Gray, J. and A. Reuter, Transaction Processing: Concepts and Techniques, Morgan-Kauffman, 1993.

Bernstein, Hadzilacos, Goodman. Concurrency Control and Recovery in Database Systems. Addison-Wesley, 1987.

Distributed Systems, S. Mullender, ed. ACM-Press. 2nd Ed. Addison-Wesley, 1993.

RECURSOS WEB Página web de la asignatura (http://lsd.ls.fi.upm.es/education)


EQUIPAMIENTO

Laboratorio


12

9. C

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Herramientas y Técnicas para el Análisis,

Verificación y Transformación de Programas Guía de Aprendizaje – Información al estudiante



Módulo Software

Materia Análisis y Verificación del Software

Asignatura Herramientas y Técnicas para el Análisis, Verificación y Transformación de Programas

Carácter Opcional

Créditos ECTS 4


Especialidad




Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigAVTF.html

2. Profesorado


Germán Puebla (Coord.) 2305 [email protected]




•




CEM5

Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software

A




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-AV-8

Ser capaz de utilizar las herramientas existentes para el Análisis estático de programas, la Verificación formal de programas y la Transformación automática de programas.

CEM5 A

RA-AV-9 Conocer los fundamentos de la interpretación abstracta como método de análisis estático de programas.

CEM5 C

RA-AV-10

Familiarizarse con el análisis del consumo de recursos y con sus diversas aplicaciones.

CEM5 P

RA-AV-11

Ser capaz de proporcionar especificaciones formales sobre los resultados esperados y el consumo de recursos de los programas.

CEM5 A

RA-AV-12

Comprender, a nivel de usuario, las técnicas de demostración automática más utilizadas en las herramientas de verificación de programas.

CEM5 P

RA-AV-13

Conocer los conceptos relativos a la transformación automática de programas e identificar las situaciones en las que son beneficiosas diversas transformaciones de código.

CEM5 C



Ref Indicador Relacionado

con RA

I1 Utilización adecuada de analizadores estáticos RA-AV-8, RA-AV-9

I2 Uso del sistema COSTA RA-AV-10, RA-AV-11

I3 Generación de especificaciones en JML RA-AV-11

I4 Uso del sistema Key RA-AV-12

I5 Uso de evaluadores parciales RA-AV-13

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Ejercicios análisis estático 1ª semana Laboratorio 10.00% Ejercicios avanzados análisis estático 2ª semana Laboratorio 15.00% Ejercicios uso de COSTA 3ª semana Laboratorio 10.00% Ejercicios avanzados de COSTA 4ª semana Laboratorio 15.00% Ejercicios de uso de KeY 5ª semana Laboratorio 10.00% Ejercicios avanzados de Key 6ª semana Laboratorio 15.00% Ejercicios de evaluación parcial 7ª semana Laboratorio 10.00% Ejercicios avanzados de evaluación parcial 8ª semana Laboratorio 15.00%

Total: 100%


La calificación de la asignatura se realizará mediante un proceso de evaluación continua. Para ello, se calculará la media de las calificaciones obtenidas en los ejercicios que se propondrán en las sesiones semanales de laboratorio. En dichas sesiones los alumnos tratarán de realizar una serie de ejercicios de diversos tamaños. La entrega de los ejercicios se podrá realizar al finalizar las sesiones de laboratorio o, para ejercicios de mayor tamaño, se concederá más tiempo para que los alumnos terminen los ejercicios de forma individual.

La realización de los ejercicios requerirá por un lado conocimiento sobre el uso de las diversas herramientas que se estudiarán en la asignatura y por otro de las técnicas subyacentes de análisis, verificación o transformación de programas.

6. Contenidos y Actividades de Aprendizaje CONTENIDOS ESPECÍFICOS



dos

Tema 1: Análisis Estático

1.1 Análisis Estático versus Análisis Dinámico

I1

1.2 Herramientas para el Análisis Estático I1

1.3 Fundamentos de la Interpretación Abstracta

I1

1.4 Dominios Abstractos Numéricos. Ensanchamiento y Estrechamiento I1

Tema 2: Consumo de Recursos

2.1 Modelos de Coste. Cotas Superiores e Inferiores. Coste Asintótico

I2

2.2 El Sistema COSTA I2

2.3 Breve Introducción a Java y Código de byte de Java

I2

2.4 Generación de Ecuaciones de Recurrencia I2

Tema 3: Verificación de Programas

3.1 Lógica de Primer Orden y Demostraciones Interactivas con el Sistema KeY

I4

3.2 El Lenguaje de Especificación JML I3

3.3 Fundamentos de la Lógica de Programas para Java

I4

3.4 Traducción de JML a Lógica de Programas

I3, I4

3.5 Verificación Interactiva de Obligaciones de Prueba en Key I4

Tema 4: Transformación de Programas

4.1 Técnicas de Plegado y Desplegado I5

4.2 Evaluación Parcial I5

4.3 Aplicaciones de la Evaluación Parcial I5



CLASES DE TEORIA Método expositivo, lección magistral

CLASES DE PROBLEMAS No está programado en este curso

PRÁCTICAS Resolución de ejercicios y problemas

TRABAJOS AUTONOMOS Estudio de los contenidos presentados en las clases de teoría

TRABAJOS EN GRUPO No está programado en este curso

TUTORÍAS Bajo demanda del alumno

11



BIBLIOGRAFÍA

Nielson, Nielson, Hankin. Principles of Program Analysis. 2nd Ed, 2005. Springer.

E. Albert, P. Arenas, S. Genaim, G. Puebla, and D. Zanardini. Resource usage analysis and its application to resource certification. In Foundations of Security Analysis and Design V, FOSAD Tutorial Lectures, vol. 5705 of LNCS. Springer, 2009

Bernhard Beckert, Reiner Hähnle, Peter H. Schmitt (Eds.). Verification of Object-Oriented Software: The KeY Approach. 2006, Springer.

N.D. Jones, C.K. Gomard, and P. Sestoft, Partial Evaluation and Automatic Program Generation. Prentice Hall International, June 1993

RECURSOS WEB Página web de la asignatura (http://lml.ls.fi.upm.es/av)

EQUIPAMIENTO

Laboratorio

Aula

Acceso a los sistemas COSTA y KeY

12

9. C

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Nuevas Tendencias en Sistemas Distribuidos Guía de Aprendizaje – Información al estudiante



Módulo Sistemas

Materia Servicios en Redes y Sistemas Distribuidos

Asignatura Nuevas Tendencias en Sistemas Distribuidos

Carácter Optativo

Créditos ECTS 4



Especialidad




Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigNTSD.html

2. Profesorado


Marta Patiño-Martínez (Coord.) 2313 [email protected]




•




CEM2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza

S


S

CEM6 Realizar trabajos de investigación en las principales líneas de investigación activas en el área de los paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestructura necesaria

S




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-SRSD-1

Conocer principales líneas activas en sistemas distribuidos

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-2

Ser capaz de encontrar e identificar artículos seminales de un área de investigación en sistemas distribuidos

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-3

Ser capaz de estudiar y analizar un nuevo área de investigación en sistemas distribuidos

CEM2, CEM6 S

RA-SRSD-4

Ser capaz de relacionar una línea de investigación emergente en sistemas distribuidos con los fundamentos de los sistemas distribuidos

CEM2, CEM6 S

RA-SRSD-5

Ser capaz de identificar los principales retos que aborda una línea de investigación emergente en sistemas distribuidos

CEM2, CEM6 S

RA-SRSD-

11

Conocer principales protocolos de replicación de datos y de procesos y criterios de corrección

CEM2, CEM4, CEM6

S

RA-SRSD-

12

Ser capaz de entender artículos de investigación en el área de sistemas distribuidos

CEM2, CEM6 S




I1 Realización de preguntas en clase que indican el seguimiento y la compresión de la materia

RA-SRSD-1 a RA-

SRSD-5, RA-SRSD-11 a RA-SRSD-12

I2 Presentación clara y concisa del contenido más relevante de un artículo científico sobre sistemas distribuidos

RA-SRSD-1 a RA-

SRSD-5, RA-SRSD-

12

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Asistencia y participación en clase Durante las clases Aula 10

Presentación trabajo A lo largo del curso Aula 90

Total: 100%


• Asistencia en clase. Requisito asistir a un mínimo de 14 clases.

• Participación en clase. Contestar correctamente a las preguntas planteadas en clase. Realización de preguntas que muestren el seguimiento y comprensión la materia impartida.

• Claridad y concisión de la presentación del artículo o artículos a final de curso.

• Grado de comprensión demostrado en la exposición del artículo(s).

• Corrección de las respuestas a las preguntas realizadas por el profesor al término de la exposición de la presentación del artículo.

• Profundidad en la comprensión del artículo presentado.

• Amplitud del estudio realizado para comprender en profundidad el artículo presentado.

• Crítica acertada de los puntos débiles del artículo.





dos

Tema 1: Cloud Computing

1.1 Plataforma y Software como Servicio I1-I2 1.2 Infraestructura como Servicio I1-I2 1.3 Servicios para cloud computing I1-I2

Tema 2: Replicación de procesos y de datos

2.1 Replicación de procesos I1-I2

2.2 Replicación de datos I1-I2

Tema 3: Otros Temas Emergentes en Sistemas Distribuidos

3.1 Nuevos paradigmas en gestión de datos distribuidos I1-I2

3.2 Nuevos paradigmas en sistemas de gran escala I1-I2


10


CLASES DE TEORIA Presentación de artículos de nuevas tendencias en sistemas distribuidos


PRÁCTICAS -

TRABAJOS AUTONOMOS

Estudio de uno o más artículos y presentación de éstos en clase.

TRABAJOS EN GRUPO -

TUTORÍAS Resolución de dudas.

11



BIBLIOGRAFÍA

Actas de los congresos ACM SIGMOD, VLDB, ACM SOSP, OSDI, IEEE ICDCS, IEEE SRDS, IEEE ICDE, ACM PODC, DISC

Revistas ACM Transactions on Computer Systems, ACM Transactions on Database Systems, IEEE Trans. on Dependable and Secure Systems, IEEE Trans. on Parallel and Distributed Systems

Distributed Systems: Concepts and Design. G. Colouris, J. Dollimore, T. Kindberg. 3rd edition, Addison-Wesley, 2000.

Distributed Systems: Principles and Paradigms. A. Tannenbaum & M. van Steen. Prentice Hall. 2002.

Distributed Systems, S. Mullender, ed. ACM-Press. 2nd Ed. Addison-Wesley, 1993.

RECURSOS WEB Página web de la asignatura (http://lsd.ls.fi.upm.es/education)


EQUIPAMIENTO


Hemeroteca

Subscripciones digitales a sociedades científicas

12

9. C

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oras

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13

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14

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oras

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15

(7 h

oras

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16

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Paradigmas de Programación




Módulo Software


Asignatura Paradigmas de Programación

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4


Lenguajes y Sistemas Informáticos en Ingeniería de Software




Idioma en que se imparte Español

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPP.html

2. Profesorado


Fernando Alonso Amo (Coord.) S-1005 [email protected]

Loïc Martínez Normand S-1005 [email protected]


Asignaturas superadas • No aplica


• No aplica




CEM4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas de programación y enfoques de ingeniería de construcción de sistemas basados en software.

A




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-IS-5

Permite al alumno modelar un programa con estructura de un paradigma de programación a partir del enunciado de un problema

CEM4 A

RA-IS-6

Permitir al alumno evaluar si un programa se ha desarrollado adecuadamente siguiendo un paradigma de programación atendiendo al enunciado del problema.

CEM4 A




I1 Modelar un programa con estructura procedimental RA-IS-5

I2 Modelar un programa con estructura declarativa RA-IS-5

I3 Modelar un programa con estructura demostrativa RA-IS-5

I4 Evaluar si un programa con estructura procedimental es adecuado atendiendo al enunciado del problema RA-IS-6

I5 Evaluar si un programa con estructura declarativa es adecuado atendiendo al enunciado del problema RA-IS-6

I6 Evaluar si un programa con estructura demostrativa es adecuado atendiendo al enunciado del problema RA-IS-6

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Evaluación semanal de un cuestionario del contenido educativo impartido durante esa semana

Cada semana Moodle 20%

Prueba oral individual o en grupo sobre el trabajo de investigación y prueba escrita de los contenidos educativos impartidos en la clase

Semanas 15 al 16 Aula 20%

Trabajo de investigación realizado por el alumno Semana 16 Fuera del

aula 60%

Total: 100%


Los criterios de calificación de la asignatura son los siguientes:

• Evaluación semanal de un cuestionario del contenido educativo impartido durante esa semana, que puntuará un 20%

• Prueba oral realizada en clase, individualmente o en grupo, que versará sobre el trabajo de investigación que realice el alumno (o grupo de alumnos) y prueba escrita sobre los contenidos de las materias impartidas en clase, que puntuarán un 20% de la nota total.

• El documento del trabajo de investigación realizado por el alumno fuera de la clase, que puntuará un 60% de la nota total. Este trabajo de investigación se entregará al finalizar la semana 16.





dos

Tema 1: Los Paradigmas de Programación

1.1 Concepto y Tipos de Paradigmas de Programación I1-I6

Tema 2: El Paradigma Funcional

2.1 Características del Paradigma Funcional I2, I5

2.2 Metodologías y Entornos I2, I5

Tema 3: El Paradigma Lógico

3.1 Características del Paradigma Lógico I2, I5

3.2 Metodologías y Entornos I2, I5

Tema 4: El Paradigma de

4.1 Características del Paradigma de Agentes I1, I4

Agentes 4.2 Metodologías I1, I4

Tema 5: El Paradigma dirigido por eventos

5.1 Características del Paradigma dirigido por Eventos de IU I1, I4

5.2 Metodologías y entornos OO y dirigida por Eventos de IU I1, I4

Tema 6: El Paradigma demostrativo

6.1 La Programación Genética I3, I6

Tema 7: El Paradigma Orientado al Flujo de datos

7.1 Características del paradigma Dataflow I2, I5

Tema 8: El Paradigma de Desarrollo de Usuario Final (EUD)

8.1 Características del paradigma EUD I2, I5


10


CLASES DE TEORIA

Durante una clase de teoría o lección magistral, el profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos (motivar al alumno, exponer los contenidos sobre un tema, explicar conocimientos, efectuar demostraciones teóricas, presentar experiencias, etc.) pudiendo utilizar para ello, además de la exposición oral, otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.)

CLASES DE PROBLEMAS

Los alumnos tendrán que realizar semanalmente por Internet un cuestionario sobre los contenidos educativos impartidos esa semana

PRÁCTICAS -

TRABAJOS AUTONOMOS O EN GRUPO

La asignatura propone actividades de investigación que el alumno deberá abordar de forma individual o en grupo, sin supervisión presencial del profesor, pero recibiendo retroalimentación por parte de este último y soporte a través de tutorías no programadas. El propósito principal es desarrollar su capacidad de autoaprendizaje

TUTORÍAS Tutorías individuales. Los profesores atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes.

11



BIBLIOGRAFÍA (BÁSICA)

Alonso, F.; Martínez, L.; Segovia, J.: “Introducción a la Ingeniería del Software. Modelos de Desarrollo de Programas". DELTA Publicaciones, 2005.

Alonso, F.; Frutos, S.; Martinez, L.; Montes, C.: “Towards a Natural Agent Paradigm Development Methodology". Lecture Notes in Computer Science, Springer-Verlag, 2004.

Ambler, A. et al.: “Operational Versus Definitional: A Perspective on Programming”. Sept. 1992, IEEE Computer.

Floyd, R.: “The Paradigms of Programming”. Comm. ACM, Vol. 22-8, 1979.

Watt, D.A.: “Programming Language, Concepts and Paradigms”. Prentice Hall Int., London, 1990.

RECURSOS WEB

Página web de la asignatura (http://lml.ls.fi.upm.es/mdp/app)

Sitio Moodle de la asignatura (http://web3.fi.upm.es/AulaVirtual/)

Aula asignada por Jefatura de Estudios

12

9. C

rono

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Procesamiento y Análisis de Imágenes



Asignatura Procesamiento y Análisis de Imágenes

Materia Análisis y Procesado de Datos e Información



Créditos ECTS 4

Carácter Optativa


Curso 1º



Semestre en que se imparte Primero

Semestre principal Primero

Idioma en que se imparte Inglés

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPAI.html

2. Profesorado


José Crespo del Arco (Coord.) 2311 [email protected]




• Desarrollar programas sencillos en un lenguaje de programación de propósito general.


COMPETENCIAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN


CEM7 Evaluar y aplicar las diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos

3

CEM8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados para su aplicación en dominios prácticos

4

LEYENDA: Nivel de adquisición 1: Conocimiento

Nivel de adquisición 2: Comprensión Nivel de adquisición 3: Aplicación Nivel de adquisición 4: Análisis y síntesis



cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-APDI-8

Comprender los fundamentos teóricos del procesamiento y análisis de datos tipo imagen

CEM7, CEM8 3

RA-APDI-9

Ser capaz de aplicar y evaluar comparativamente técnicas de procesamiento de imágenes, considerando su implementación eficiente, y conocer las problemáticas de los sistemas de almacenamiento de los datos tipo imagen

CEM7, CEM8 4

RA-APDI-10

Ser capaz de aplicar y evaluar comparativamente métodos de análisis en imágenes para segmentar zonas de interés y obtener parámetros característicos, considerando su implementación eficiente

CEM7, CEM8 4




I1 Poder elegir el tipo de tratamiento y el marco matemático adecuados para resolver un problema con datos tipo imagen

RA-APDI-8

I2 Manejar estructuras tipo imagen en formatos estándar RA-APDI-8, RA-APDI-9

I3 Implementar operadores y filtros RA-APDI-9

I4 Poder valorar el almacenamiento adecuado de datos tipo imagen según las aplicaciones

RA-APDI-9

I5 Implementar técnicas de segmentación y análisis de regiones RA-APDI-10

I6 Revisar y analizar la documentación científica en procesamiento y análisis de imágenes


EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Tarea 1 (práctica) Semana 3 Entrega remota 10%





EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.



Tarea 8 Semana 16 Entrega remota 5%

Examen Semana 17 Aula o Sala Informática 25%

Total: 100%

Nota: las fechas son aproximadas y orientativas.


Convocatorias ordinarias:

La asignatura consta de prácticas informáticas y de un examen escrito u oral. Para aprobar la asignatura es necesario superar ambas partes.

Un apto en prácticas (en el conjunto de las prácticas) se guarda para futuras convocatorias.

Convocatoria extraordinaria:

La convocatoria extraordinaria de julio tendrá un examen escrito u oral, y se podrán entregar las prácticas que hayan quedado pendientes.





dos

Tema 1: Fundamentos teóricos y matemáticos


1.2 Fundamentos. Tratamiento lineal vs. no lineal, Tratamiento y análisis de imágenes y el problema de la visión artificial.

I1

1.3 Formato de datos tipo imagen I2

Tema 2: Preprocesado: operadores y filtros sobre imágenes

2.1 Introducción a los operadores y filtros sobre imágenes I3

2.2 Filtros lineales paso bajo y paso alto I3

2.3 Erosiones, dilataciones, aperturas, cierres y otros filtros morfológicos I3

2.4 Aspectos del almacenamiento de datos tipo imagen I4, I6

Tema 3: Segmentación y análisis de imágenes

3.1 Introducción a la segmentación de imágenes I5

3.2 Métodos basados en bordes, métodos basados en regiones y métodos híbridos I5

3.3 El método "watershed" y métodos de fusión de regiones. I5

3.4 Aplicaciones en dominios prácticos, como en imagen médica I5, I6


11


CLASES DE TEORIA Clases de exposición por parte del profesor de material teórico y práctico (con ejemplos de código, etc.) en aula tradicional.

CLASES DE PROBLEMAS

Estas clases tendrán un contenido fundamentalmente práctico y se desarrollarán preferentemente en aulas tradicionales o informáticas

PRÁCTICAS En la asignatura los alumnos deberán realizar prácticas.

TRABAJOS AUTONOMOS

En la asignatura los alumnos deberán estudiar y afianzar los conceptos de los contenidos tratados.

TRABAJOS EN GRUPO

En la asignatura las prácticas se realizan de manera individual y no como trabajo en grupo.

TUTORÍAS Los alumnos podrán recibir asistencia sobre cuestiones de la asignatura en el horario de tutorías del profesor.

12



BIBLIOGRAFÍA

"Digital image processing", Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods; Prentice Hall, 2ª ed., 2002.

"Morphological Image Analysis: Principles and Applications", Pierre Soille; Heidelberg: Springer, 2ª ed., 2003.

"Image Analysis and Mathematical Morphology: Volume 1", Jean Serra; Londres: Academic Press, 1982.

"Fundamentals of Digital Image Processing", Anil K. Jain; Prentice Hall, 1988.

RECURSOS WEB

Página web de la asignatura: http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigPAI.html

Sitio Moodle de la asignatura:

EQUIPAMIENTO

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Retos de la Ingeniería del Software para el

Siglo XXI Guía de Aprendizaje – Información al estudiante



Módulo Software


Asignatura Retos de la Ingeniería del Software para el Siglo XXI

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4


Especialidad



Idioma en él que se imparte

Idioma de las clases: Inglés. Documentación en: Inglés.

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigRIS.html

2. Profesorado


Andrés Silva Vázquez (Coordinador) D-5107 [email protected]




•




CEM1

Identificar, a partir del estado de la cuestión, la presencia de problemas de investigación relacionados con la concepción, la construcción, el uso y la evaluación de sistemas sociotécnicos complejos que hagan un uso intensivo de software.

S

CEM3

Aplicar métodos de investigación relevantes a problemas abiertos en el área de la Ingeniería del Software, relacionados tanto con las características peculiares del producto software como con la gestión del desarrollo del mismo.

S




cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-IS-4


CEM1 S

RA-IS-7

Cada estudiante deberá ser capaz de resumir, de una forma articulada y clara, los principales aspectos merecedores de investigación relacionados con los diferentes Retos de la Ingeniería del Software

CEM1 S

RA-IS-8

Cada estudiante deberá ser capaz de articular diferentes vías de investigación, estructuradas como pequeñas propuestas de proyectos, y enraizadas en las limitaciones del estado del arte, para aquellos aspectos que se encuentran en las fronteras del conocimiento en distintas áreas de la Ingeniería del Software

CEM1, CEM3 A




I1 Justificar la disciplina de la IS según sus fundamentos científicos y organizacionales, así como los retos relacionados

RA-IS-7

I2 Especificar líneas de investigación orientadas ls problemas de la Ingeniería de Requisitos (IR) en diversos ámbitos

RA-IS-4, RA-IS-8

I3 Convivir con los problemas de inconsistencia en IR, así como saber los límites de tolerancia con la misma

RA-IS-7, RA-IS-8

I4 Diseñar soluciones al problema de la inconsistencia en IR RA-IS-4

I5 Elegir modelos de accidentes apropiados a una situación dada, en relación con sistemas que hagan uso del software

RA-IS-4, RA-IS-7

I6 Reconocer vías de solución a problemas de seguridad relacionados con factores humanos y, o, organizacionales

RA-IS-4, RA-IS-8

I7 Identificar problemas relacionados con la presencia de infraestructuras críticas y sus interacciones

RA-IS-4, RA-IS-7

I8 Construir modelos pioneros de interacción y propagación de problemas relacionados con infraestructuras críticas

RA-IS-4, RA-IS-8

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Entrega de trabajo 1 vía Moodle Semana 2 Moodle 1/4 Entrega de trabajo 2 vía Moodle Semana 4 Moodle 1/4 Entrega de trabajo 3 vía Moodle Semana 6 Moodle 1/4 Entrega de trabajo 4 vía Moodle Semana 8 Moodle 1/4

Total: 100%


Para aprobar la asignatura los alumnos deberán entregar una serie de 4 trabajos en grupo, relacionados con los diversos temas de la asignatura. A la hora de calificar, cada trabajo supondrá 1/4 de la nota final. Cada trabajo está relacionado con dos de los ocho indicadores que se han presentado en la tabla de "Indicadores de logro".

La mecánica de trabajo durante el curso será la siguiente, siguiendo ciclos de dos semana de duración:

- Cada semana impar, en el aula, se realizará una exposición de un tema (o subtema). Ocasionalmente, el profesor planteará cuestiones o casos prácticos.

- Los alumnos estudiarán el tema (o caso práctico) y prepararán, por grupos, un borrador del trabajo.

- La siguiente semana (par) los alumnos dispondrán de tutorías presenciales con el profesor, para consultarle dudas sobre el borrador que han hecho. Los alumnos, de esta forma, recopilarán el “feedback” necesario para pasar a la fase siguiente. También se expondrán los trabajos en clase.

- Cada grupo, finalmente, preparará la versión final del trabajo (o resolverá el problema/caso práctico planteado). Estos trabajos deberán entregarse al profesor, vía Moodle, para su calificación.

- En total, este ciclo se repetirá unas 4 veces (8 semanas en total).

Students must form groups of three persons.

The schema of work for this course will be topic-driven. For each topic every group will do a presentation and a final deliverable. This schema will proceed in weekly cycles, as follows:

(1) Introduction to topic: On Monday (17:00-19:00) new topics will be explained and proposed. Relevant documents will be available in Moodle.

(2) Presentations: Next week, on Monday, each group will present and discuss their work about the topic introduced the previous week.

NOTE: The goal of the presentation is to get feedback. The presentations, then, do not need to be "perfect" as they are not the final deliverable.

(3) Deliverable: At the end of the week (Friday evening) each group will upload to Moodle the final deliverable of their work.


The format will be pdf, with a maximum of 8 pages. This is the final deliverable of the topic, and as such it will be evaluated.

In brief: every two weeks there will be a cycle of "introduction to topic + presentations + upload of final deliverable".

Wednesdays will be reserved for student support activities (“tutorías presenciales”) unless we need more time to cover the topics of the course in the clasrrom, or depending on the holidays calendar.

The bibliographical references for the course have been compiled in CiteULike: http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/muss

For additional references see also: http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/software

There is a forum available in Moodle for asking questions about anything related to the course.

IMPORTANT: Each final deliverable (pdf, 8 pages max.) must include a table of contents and bibliographical references. Citation of Wikipedia articles is strongly discouraged. Each deliverable will be automatically checked for possible plagiarism of other works or already published documents.

http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/muss

http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/muss

http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/software

http://www.citeulike.org/user/asilva/tag/software





dos

Tema 1: Introducción y Fundamentos

1.1 Fundamentos teóricos de la Ingeniería del Software (IS) I1

1.2 Fundamentos organizacionales de la IS I1

Tema 2: Retos enraízados en la fase de requisitos

2.1 Introducción a la Ingeniería de Requisitos (IR) y a sus problemas en software comercial I2

2.2 Problemas de IR en el software crítico I2

2.3 IR, inconsistencias y viewpoints. I3

2.4 Modelización conceptual y Problem Frames (PFs) I4

2.5 Soluciones basadas en PFs o en modelización conceptual I4

Tema 3: Retos en seguridad y accidentes

3.1 Conceptos avanzados de safety y modelos de accidentes I5

3.2 Soluciones aportadas. Sistemas de lecciones aprendidas y modelo de análisis basado en interacciones.

I6

Tema 4: El reto de las Infraestructuras Críticas

4.1 El problema de las infraestructuras críticas I7

4.2 Modelización y análisis de problemas en infraestructuras críticas I8


12


CLASES DE TEORÍA

Durante una clase de teoría o lección magistral, el profesor realiza una exposición verbal de los contenidos sobre la materia objeto de estudio, mediante la cual suministra a los alumnos información esencial y organizada procedente de diversas fuentes con unos objetivos específicos predefinidos (motivar al alumno, exponer los contenidos sobre un tema, explicar conocimientos, efectuar demostraciones teóricas, presentar experiencias, etc.) pudiendo utilizar para ello, además de la exposición oral, otros recursos didácticos (audiovisuales, documentos, etc.).

CLASES DE PROBLEMAS

Este método de enseñanza se utiliza como complemento de la clase de teoría (lección magistral) y se basa en solicitar a los estudiantes que desarrollen las soluciones adecuadas o correctas mediante la ejercitación de rutinas, la aplicación de fórmulas o algoritmos, la aplicación de procedimientos de transformación de la información disponible y la interpretación de los resultados. La intención principal es la de aplicar lo ya aprendido para favorecer la comprensión tanto de la importancia como del contenido de un nuevo tema, afianzar conocimientos y estrategias y su aplicación en las situaciones prácticas que se planteen.

PRÁCTICAS El profesor plantea un supuesto práctico para cuya solución el alumno ha de aplicar los conocimientos adquiridos en las clases de teoría, las sesiones de trabajo personal y las clases de seminarios.

TRABAJOS AUTÓNOMOS

El alumno aprenderá a trabajar de forma autónoma y autodirigida con el fin de preparar tanto las presentaciones orales a realizar como la elaboración de un trabajo escrito. En este tipo de trabajo autónomo, el alumno recopilará información de fuentes bibliográficas y/o Internet.

TRABAJOS EN GRUPO

El trabajo en grupo es el complemento al trabajo individual. El objetivo fundamental es realizar un aprendizaje cooperativo, con el fin de presentar tanto las presentaciones orales y escritos.

TUTORÍAS Los alumnos, de forma individual o en grupo, podrán solicitar al profesor tantas sesiones de tutorías como precisen con el fin de alcanzar el máximo grado de aprovechamiento en la asignatura .

13



BIBLIOGRAFÍA

Y. Wang, Software Engineering Foundations: A Software Science Perspective, 1st ed. AUERBACH / CRC Press, July 2007

B. H. Cheng and J. M. Atlee, "Current and future research directions in requirements engineering," 2009, pp. 11-43

M. A. Jackson, Problem Frames: Analyzing & Structuring Software Development Problems. Addison-Wesley Professional, Nov 2000.

G. Matturro and A. Silva, "A model for capturing and managing software engineering knowledge and experience," 16(3), pp. 479-505, 2010.

J. G. Hall and A. Silva, "A conceptual model for the analysis of mishaps in human-operated safety-critical systems," Safety Science, vol. 46, no. 1, pp. 22-37, January 2008.

N. Juristo, A. M. Moreno, and A. Silva, "Is the European industry moving toward solving requirements engineering problems?" IEEE Software, vol. 19, no. 6, pp. 70-77, 2002.

J. Andrade et al., "A methodological framework for generic conceptualization: problem-sensitivity in software engineering," Information and Software Technology, 46(10), pp. 635-649, Aug 2004.

J. Andrade et al. "Computer-assisted discrepancy management: A case study in research transfer to industry," Journal of Research and Practice in Information Technology, vol. 36, no. 4, pp. 295-315, Nov 2004

J. L. Mate and A. Silva, Requirements Engineering for Sociotechnical Systems. Information Science Publishing, Feb. 2005.



EQUIPAMIENTO

Aula Asignada

Biblioteca


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Retos en la Informática Accesible para

Personas con Diversidad Funcional Guía de Aprendizaje – Información al estudiante



Módulo Sistemas

Materia Entornos Virtuales e Interacción

Asignatura Retos en la Informática Accesible para Personas con Diversidad Funcional

Carácter Optativa

Créditos ECTS 4







Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigRIA.html

2. Profesorado


José Luis Fuertes Castro (Coord.) S-1005 [email protected]

Loïc Martínez Normand S-1005 [email protected]




• Ninguno




CEM1


C

CEM9 Evaluar las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y juzgar de manera crítica las aportaciones a los problemas de investigación relacionados

S




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CEM1, CEM9 C

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RA-EVI-7

Utilizar y definir métodos y herramientas para la evaluación de la accesibilidad de productos TIC

CEM1, CEM9 S

RA-EVI-8

Utilizar y definir métodos y herramientas para el diseño centrado en el usuario de productos TIC accesibles

CEM1, CEM9 S

RA-EVI-9

Utilizar normas técnicas de accesibilidad TIC y participar en su desarrollo

CEM1, CEM9 S




I1 Describir, usando la terminología adecuada, las ayudas técnicas y su interacción con TIC RA-EVI-5

I2 Describir, usando la terminología adecuada, los principios de diseño para todos en relación con las TIC RA-EVI-6

I3 Evaluar la accesibilidad de un producto TIC en función de los requisitos definidos en una norma técnica

RA-EVI-7, RA-EVI-9

I4 Proponer modificaciones en metodologías de desarrollo para incorporar el enfoque de diseño centrado en el usuario RA-EVI-8

I5 Proponer modificaciones en una norma técnica de accesibilidad RA-EVI-9

I6 Revisar documentación científica sobre un tema relacionado con la accesibilidad TIC y Presentar un resumen sobre el estado de la cuestión en ese tema.

RA-EVI-7, RA-EVI-8, RA-EVI-9

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Test 1: conocimientos sobre ayudas técnicas y principios de diseño para todos Semana 4 Aula 10%

Participación en sesiones de aprendizaje colaborativo


Práctica 1: Entrega de propuesta de modificaciones sobre una norma técnica Semana 7 Aula 15%

Práctica 2: Entrega de los resultados de un ejercicio de evaluación de la accesibilidad de un producto TIC

Semana 8 Aula 15%

Práctica 3: Entrega de un informe sobre propuesta de modificación de metodologías para incorporar diseño centrado en el usuario

Semana 11 Aula 10%

Práctica 4: Presentación en aula del trabajo sobre el estado de la cuestión de un tema relacionado con la accesibilidad TIC


Práctica 4: Entrega de una memoria sobre el estado de la cuestión de un tema relacionado con la accesibilidad TIC

Semana 15 Aula 15%

Test 2: conocimientos sobre evaluación de accesibilidad, metodologías de diseño centrado en el usuario y estado de la cuestión de la accesibilidad TIC

Semana 16 Aula 10%

Total: 100%


La asignatura de Retos en la Informática Accesible para Personas con Diversidad Funcional se divide en una parte teórica y una parte práctica, siendo necesario superar ambas partes por separado para aprobar la asignatura. Una vez superadas por separado ambas partes, el peso de cada actividad de evaluación será el indicado en la tabla anterior (evaluación sumativa).

Teoría

La parte teórica consta de dos tipos de evaluaciones. Por un lado habrá dos pruebas de tipo test para evaluar los conocimientos en los temas dados en la asignatura. Por otro lado se evaluará la participación en las sesiones de aprendizaje colaborativo que se usarán para abordar normas técnicas de accesibilidad TIC.

Práctica

La parte práctica consta de las siguientes entregas:

• Práctica 1: un documento con propuestas de modificaciones sobre los contenidos de una norma técnica.

• Práctica 2: un ejercicio de evaluación de la accesibilidad de un producto TIC, según las normas estudiadas en las sesiones de aprendizaje colaborativo.

• Práctica 3: un breve documento proponiendo modificaciones en una metodología de desarrollo de productos TIC para que incorpore el enfoque de diseño centrado en el usuario.

• Práctica 4: una memoria que recoja el estado de la cuestión sobre un tema relacionado con la accesibilidad de las TIC. Los alumnos tendrán que presentar su tema en horario de clase.

Todos los trabajos prácticos son individuales.

Normas de calificación

La asignatura se evaluará sobre 10 puntos, repartida en 3 puntos de teoría y 7 de práctica. Para superar la asignatura será necesario obtener un mínimo de 1 puntos sobre 3 en la teoría, un mínimo de 3 puntos sobre 7 en la práctica y un mínimo de 5 puntos en la suma de la teoría y la práctica.

Las entregas de ejercicios prácticos son de carácter obligatorio y se evaluarán según los pesos asignados en la tabla del apartado anterior (evaluación sumativa).

Las fechas de publicación de notas y revisión se notificarán en el enunciado del correspondiente examen. La revisión de exámenes se realizará mediante solicitud


previa en las fechas que se determinen.

En las convocatorias extraordinarias se realizarán de nuevo los exámenes de teoría y se podrán entregar aquellas partes de la práctica que queden pendientes. No se volverá a evaluar la participación en las sesiones de aprendizaje colaborativo ni la presentación en clase del estado de la cuestión de un tema, usándose en ambos casos las calificaciones obtenidas durante el periodo de clases anterior. La nota obtenida en esta convocatoria se obtendrá siguiendo el mismo procedimiento y aplicando los mismos pesos descritos en estas normas.





dos

Tema 1: Diversidad funcional, accesibilidad y diseño para todos


1.2 Diversidad funcional I1

1.3 Ayudas técnicas para TIC I1

1.4 Diseño para todos I2

Tema 2: Normas técnicas de accesibilidad en TIC

2.1 Introducción a las normas técnicas I3, I5

2.2 Normas técnicas de accesibilidad a las TIC I3, I5

2.3 Profundización en alguna norma técnica relevante I3, I5

2.4 Evaluación de conformidad I3

Tema 3: Diseño centrado en el usuario

3.1 Diseño centrado en el usuario I4

Tema 4: Últimos avances en accesibilidad TIC

4.1 Últimos avances y temas abiertos I6


12


CLASES DE TEORIA


• Aprendizaje cooperativo. Se usará la técnica de puzles. Los estudiantes se dividen en grupos y cada miembro del grupo recibe un documento distinto que estudiará de forma individual. Después los estudiantes que comparten documentos harán una puesta en común. Los grupos se reúnen y cada uno expone su tema al resto de compañeros. Finalmente se presentan los temas a toda el aula, haciendo que los alumnos presenten los temas que no han estudiado.


PRÁCTICAS -

TRABAJOS AUTONOMOS

• Estudio de casos. Análisis de un problema real en el ámbito de la accesibilidad TIC, con el fin de conocerlo, interpretarlo, resolverlo, generar hipótesis, contrastar datos, reflexionar, completar conocimientos, diagnosticarlo y entrenarse en procedimientos alternativos de solución.

• Resolución de ejercicios y problemas. Los estudiantes deben desarrollar soluciones adecuadas o correctas a problemas planteados por los profesores.

TRABAJOS EN GRUPO -

TUTORÍAS

• Tutorías en aula. Se realizarán tutorías en aula para guiar a los alumnos de forma conjunta en la realización de sus trabajos.

• Tutorías individuales. Los profesores atenderán tutorías personalizadas a los estudiantes.

13



BIBLIOGRAFÍA

Connell, B.R.; Jones, M.; Mace, R.; Mueller, J.; Mullick, A.; Ostroff, E.; Sanford, J.; Steinfeld, E.; Story, M.; Vanderheiden, G. “The Principles of Universal Design”. Version 2.0. The Center for Universal. Raleigh, North Carolina State University. Abril 1997. URL: http://www.design.ncsu.edu/cud/about_ud/udprinciples.htm

Krug, S.: "Don't make me think!: a Common Sense Approach to Web Usability", New Riders, ISBN: 0321344758, septiembre, 2005.

Organización Internacional de Normalización (ISO), Comisión Internacional de Electrotecnia (IEC). ISO/IEC TR 29138-1 “Information technology -- Accessibility considerations for people with disabilities -- Part 1: User needs summary”. 2009. Disponible de forma gratuita en: http://jtc1access.org/TR29138.htm

Palacios, A.; Romañach, J.: "El modelo de la diversidad. La Bioética y los Derechos Humanos como herramientas para alcanzar la plena dignidad en la diversidad funcional ", Ediciones Diversitas, ISBN: 8496474402, 2007.

SIDAR (Fundación Sidar - Acceso Universal): http://www.sidar.org, España. 2011

RECURSOS WEB

Página web de la asignatura (http://www.cettico.fi.upm.es/dpt/muss)

Sitio Moodle de la asignatura (-)

EQUIPAMIENTO

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Verificación y Validación de Software



Asignatura Verificación y Validación de Software

Materia Análisis y Verificación



Créditos ECTS 4

Carácter Optativa


Curso



Semestre en que se imparte Primer semestre

Semestre principal

Idioma en que se imparte Inglés

Página Web http://www.dlsiis.fi.upm.es/master_muss/asigVVS.html

2. Profesorado


Sira Vegas (Coord.) 5105 [email protected]

Natalia Juristo 5104 [email protected]




•


COMPETENCIAS ASIGNADAS A LA ASIGNATURA Y SU NIVEL DE ADQUISICIÓN


CEM1


A


P

CEM5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software

A

LEYENDA: P: Comprensión.

A: Aplicación.



cias asociadas

Nivel de adquisi-

ción

RA-AV-6 Aplicar efectivamente las técnicas de verificación y validación de software

CEM1, CEM5 A

RA-AV-7 Seleccionar la técnica de verificación/validación de software más adecuada para un proyecto determinado

CEM1, CEM4, CEM5

P




I1 Aplicación de distintas técnicas de verificación y validación RA-AV-6

I2 Análisis de los defectos encontrados con distintas técnicas de verificación y validación RA-AV-7

EVALUACION SUMATIVA


Peso en la calif.

Aplicación de una técnica estática de V&V a pequeña escala Semanas 2-4 Casa 1%

Aplicación de la técnica dinámica de V&V “ad-hoc” a pequeña escala Semana 5 Casa 1%

Aplicación de una técnica dinámica de V&V a pequeña escala Semana 8 Casa 1%

Aplicación de una segunda técnica dinámica de V&V a pequeña escala Semana 9 Casa 1%

Aplicación de una técnica estática de V&V a gran escala Semana 10 Clase 30%

Aplicación de una técnica dinámica de V&V a gran escala Semana 11 Clase 30%

Aplicación de una segunda técnica dinámica de V&V a gran escala Semana 12 Clase 30%

Análisis de los defectos encontrados con la aplicación de las técnicas de V&V a gran escala

Semanas 13-16 Clase/ Casa 5%

Rendimiento en clase Semanas 1-16 Clase 1% Total: 100%


La nota de los alumnos se calcula en base a su rendimiento en las distintas tareas que le han sido asignadas:

- Aplicación de técnicas de V&V a pequeña escala.

- Aplicación de técnicas de V&V a gran escala.

- Análisis de los defectos encontrados con la aplicación de técnicas a gran escala.

Asimismo, se tendrá en cuenta para la calificación de la asignatura la participación del alumno durante las clases.





dos



1.2 V&V en el desarrollo de software I1

1.3 V&V en los productos de desarrollo I1

Tema 2: Evaluación Estática

2.1 Introducción a la evaluación estática I1, I2

2.2 Técnicas de evaluación estática I1, I2

2.3 Técnicas de lectura I1, I2

Tema 3: Evaluación Dinámica: Pruebas de Software

3.1 Introducción a las pruebas de software I1, I2

3.2 Niveles de prueba I1, I2

3.3 Técnicas de pruebas de software I1, I2

3.4 El proceso de pruebas I1, I2

3.5 Herramientas de pruebas I1, I2

3.6 El plan de verificación y validación de software I1

Tema 4: Selección de Técnicas de V&V


4.2 Complementariedad de técnicas I2


10


CLASES DE TEORIA Las clases constarán de una parte teórica, en las que el profesor presenta los conceptos principales de la asignatura

CLASES DE PROBLEMAS

El alumno deberá ejercitar dichos conceptos principales mediante problemas resueltos en clase. Esto servirá como refuerzo a las clases teóricas y ayudará al alumno a reforzar los conceptos aprendidos en ella

PRÁCTICAS El alumno deberá realizar una serie de prácticas (descritas en el apartado de criterios de calificación) a lo largo del curso

TRABAJOS AUTONOMOS

El alumno debe complementar las clases de teoría y problemas con estudio individual. Asimismo, algunas de las prácticas a realizar deberán ser realizadas de forma individual.

TRABAJOS EN GRUPO

La práctica relacionada con el análisis de defectos encontrados (última de ellas) llevará asociada una componente de trabajo en grupo. El alumno deberá discutir con sus compañeros de clase sus resultados

TUTORÍAS En todo momento, el profesor monitorizará el progreso del alumno. El alumno recibirá siempre que lo necesite cualquier tipo de ayuda académica relacionada con los temas que se tratan en el curso.

11



BIBLIOGRAFÍA

B. Beizer. "Software Testing Techniques" 2ª Edición. 1990

G. J. Myers. "The Art of Software Testing" 2ª Edición. Wiley. 2004.

R.G. Pressman. Software Engineering: A practitioner’s approach. Quinta Edición. McGrawHill. 2004.

I. Sommerville. Software Engineering. Octava edición. Addison-Wesley. 2006.

P.C. Jorgensen. Software Testing. A Craftsman’s Approach. CRC Press, 1995.

C. Kaner, J. Falk, H.Q. Nguyen. Testing Computer Software. Wiley, 1999.

W.E. Perry. Effective methods for software testing. Tercera edición. Wiley. 2006.

S.L. Pfleeger. Ingeniería de software: teoría y práctica. Segunda edición. Prentice Hall. 2002.

IEEE standards: [IEEE-1012, 1998], [IEEE-1008, 1987] [IEEE-829, 1998] [IEEE-1044, 1993] [IEEE-1044.1, 1995]



EQUIPAMIENTO

Laboratorio

Aula


12

9. C

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13

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Abstract Interpretation


1. Description


Module Software

Area Analysis and Verification of Software

Subject Abstract Interpretation

Type Optional

ECTS credits 4

Responsible department DLSIIS

Major/Section/


Term First Semester

Language English

Web site http://www.software.imdea.org/graduateschool

2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.


Manuel Carro Liñares 3323 [email protected]

Julio Mariño Carballo 3326 [email protected]

Clara Benac Earle 3326 [email protected]

Lars-Ake Fredlund 3327 [email protected]

Laurent Mauborgne 3331 [email protected]


Passed subjects

Other required learning outcomes

Abstract interpretation is a formal mathematical framework. Therefore, students are expected to understand basic mathematical notations and set theory. In addition, practical sessions will be given, based on the Ocaml language. Students should already be familiar with a functional language and a yacc parser. Knowledge of compiler technologies can help for this course. General acquaintance with programming and programming languages is expected.

All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.






4. Learning goals



CEM-1


S

CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.

A




Profi-ciency level

RA-AV-9 Conocer los fundamentos de la interpretación abstracta como método de análisis estático de programas

CEM-1 K

RA-AV-8

Ser capaz de utilizar las herramientas existentes para el Análisis estático de programas, la Verificación formal de programas y la Transformación automática de programas

CEM-5

A




LR

I1 Ability to design an abstract domain for a simple abstract interpreter. RA-AV-9

I2 Identify tools able to generate the abstract information necessary for a given purpose. RA-AV-8


Brief description of assessable activities Time Place Weight in grade

Practical development of an abstract interpreter and its presentation.

During lecture time Classroom 100%

GRADING CRITERIA

Students will be evaluated based on the correctness of their practical work and a presentation thereof.


SPECIFIC CONTENTS


Related indicators

1. An informal introduction I1, I2

2. Program properties I1, I2

3. Property approximations I1, I2

4. Morphisms and connections I1, I2

5. Abstraction of fixpoints I1, I2

6. Conception of a reachability analysis I1, I2

7. Applications I1, I2

8. Approximated fixpoints and widening I1, I2

9. Refinement of analyses I1, I2









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture

Transfer information and activate

student cognitive processes

Known as explanation, this teaching method involves the “presentation of a logically structured topic with the aim of providing information organized according to criteria suited for the purpose”. This methodology, also known as lecture, mainly focuses on the verbal exposition by the teacher of contents on the subject under study. The term master class is often used to refer to a special type of lecture taught by a professor on special occasions

Case Studies

Learning by analyzing

real or simulated

case studies

Intensive and exhaustive analysis of a real fact, problem or event for the purpose of understanding, interpreting or solving the problem, generating hypotheses, comparing data, thinking, learning or diagnosis and, sometimes, training in possible alternative problem-solving procedures.

Exercises and Problem

Solving

Exercise, test and practice

prior knowledge

Situations where students are asked to develop the suitable or correct solutions by exercising routines, applying formulae or running algorithms, applying information processing procedures and interpreting the results. It is often used to supplement lectures.

Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active

learning through problem solving

Teaching and learning method whose starting point is a problem, designed by the teacher, that the student has to solve to develop a number of previously defined competences.

Project-Oriented Learning

(POL)

Complete a problem-solving project

applying acquired skills and

knowledge

Teaching and learning method where have a set time to develop a project to solve a problem or perform a task by planning, designing and completing a series of activities. The whole thing is based on developing and applying what they have learned and making effective use of resources.

Cooperative Learning

Develop active and meaningful

learning through

cooperation

Interactive approach to the organization of classroom work where students are responsible for their own and their peers’ learning as part of a co-responsibility strategy for achieving group goals and incentives.

This is both one of a number of methods for use and an overall teaching approach, or philosophy.

Learning Contract

Develop independent

learning

An agreement between the teacher and student on the achievement of learning outcomes through an independent work proposal, supervised by the teacher, and to be accomplished within a set period. The essential points of a learning contract are that it is a written agreement, stating required work and reward, requiring personal involvement and having a time frame for accomplishment.


THEORY CLASSES Explanations and lectures; case studies


Problem-based learning

PRACTICAL WORK Exercises and problema solving

INDIVIDUAL WORK

GROUP WORK No

PERSONAL TUTORING On demand


TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Will be given based on the level of the students.

WEB RESOURCES Will be given based on the level of the students

9. S

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Advanced Topics on Computer Security


1. Description


Module Systems

Area Data Processing and Analysis

Subject Advanced Topics on Computer Security

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/


Term Second semester

Language English








Gilles Barthe 3321 [email protected]

Juan Caballero 3328 [email protected]

Boris Köpf 3311 [email protected]


Passed subjects An undergraduate level course on computer security is desired but not required.


Knowledge on the basic principles of computer security. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.








4. Learning goals



CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita del procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.

A

CEM-7 Evaluar y aplicar as diversas teorías matemáticas y estadísticas, y los procesos, métodos y técnicas disponibles para la extracción y descubrimiento de conocimiento a partir de grandes volúmenes de datos.

A

CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.

A




Profi-ciency level

RA-DIAP-4


CEM-2, CEM-7 S

RA-DIAP-6

Seleccionar y aplicar métodos de optimización a problemas concretos

CEM-8 A




LR

I1 Knowledge and identification of the main security breaches in computer systems


I2 Propose methods to discover and repair advanced security breaches, including prevention measures.



Brief description of assessable activities Time Place Weight

in grade

Reading and understanding scientific papers and their practical impact

In and out of the

classroom 100%

GRADING CRITERIA

Evaluation will be based on the student's ability to perform critical reading, the paper presentations, and the student's overall involvement in the course.

6. Contents and learning activities SPECIFIC CONTENTS

Unit / Topic / Chapter Related

indicators This course will focus on reading and presentation of research papers in the area of computer security. The research paper will encompass both foundational papers, i.e., those that laid the basis for current security techniques and defenses, as well as research papers on contemporary computer security research topics. The papers will encompass the sub-areas of applied cryptography, systems security, and software security.

Students taking this course will:

1. Be exposed to research literature.

2. Gain experience in critical reading, including identifying the contributions and limitations of proposed approaches.

3. Develop skills for delivering effective technical presentations.

4. Gain a background on key past research results that lay the foundations of the area, as well as current topics of research interest.

I1, I2








Placements Round out student training in a professional setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Seminars / workshops



PRACTICAL WORK

INDIVIDUAL WORK Case studies

GROUP WORK



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Will be decided based on the selected topics.

WEB RESOURCES Will be decided based on the selected topics.

9. S

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Com

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h)

R

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Com

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R

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(5h)

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.5h)

Not

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rs

Analysis of Concurrent Systems


1. Description


Module Systems

Area Networked services and distributed systems

Subject Analysis of Concurrent Systems

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/



Language English


2. Faculty





Passed subjects Introductory courses on concurrency and concurrent programming.


Basic finite automaton theory. Acquaintance with concurrent executions and its peculiar characteristics. General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.



4. Learning goals



CEM-4 Analizar y evaluar los diferentes paradigmas y enfoques de ingeniería de construcción y gestión de sistemas basados en software.

S




Profi-ciency level

SA-NSDS-7

Conocer principales protocolos de coordinación y recuperación

CEM-4 S




LR

I1 Understand basic concurrency protocols and problems related to concurrent execution SA-NSDS-7



Exercises with model checker, and with property-based testing tools

In and out of the

classroom 50%

Presentations Classroom 50%

GRADING CRITERIA

The grades of the students will be based on the quality and depth of the presentations given by the students and the results of the exercises using a model checker and a property-based testing tool.


SPECIFIC CONTENTS


Related indicators

Concurrent and reactive systems in general. I1

Correctness properties for concurrent systems: short intro to logics like LTL, CTL, Buchi automata, …, etc I1

Testing of concurrent systems. I1

Model checking of concurrent systems. I1

Bounded model checking techniques, and symbolic model checking in general. I1

Intro to hybrid and real-time systems I1

Tools (depending on time and needs during the course): QuickCheck/PropEr, SPIN, Uppaal, McErlang/Java Pathfinder, nuSMV, etc…

I1









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Explanations and lecture and case studies



PRACTICAL WORK Exercises and problem solving

INDIVIDUAL WORK Exercises and problem solving

GROUP WORK No



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Will depend on the background of the students.

WEB RESOURCES Will depend on the background of the students.

9. S

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(4h)

Self

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(4h)

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y an

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plem

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wor

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Q

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Wee

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Self

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plem

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rs

Computer Security Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Systems

Area Data Processing and Analysis

Subject Computer Security

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/


Term First semester

Language English












Passed subjects An undergraduate level course on computer security is desired but not required.


Knowledge on the basic principles of computer security. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.








4. Learning goals



CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita del procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.

A


A

CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturalez, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.

A




Profi-ciency level

RA-DIAP-4


CEM-2, CEM-7 S

RA-DIAP-6


CEM-8 A




LR

I1 Knowledge and identification of the main security breaches in computer systems




in grade

Reading and understanding scientific papers and their practical impact

In and out of the

classroom 100%

GRADING CRITERIA

Evaluation will be based on the student's ability to perform critical reading, the paper presentations, and the student's overall involvement in the course.


SPECIFIC CONTENTS


indicators This course will focus on reading and presentation of research papers in the area of computer security. The research paper will encompass both foundational papers, i.e., those that laid the basis for current security techniques and defenses, as well as research papers on contemporary computer security research topics. The papers will encompass the sub-areas of applied cryptography, systems security, and software security.

Students taking this course will:

1. Be exposed to research literature.

2. Gain experience in critical reading, including identifying the contributions and limitations of proposed approaches.

3. Develop skills for delivering effective technical presentations.

4. Gain a background on key past research results that have laid the foundations of the area, as well as current topics of research interest.

I1












TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning






PRACTICAL WORK


GROUP WORK



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Will be decided based on the selected topics.

WEB RESOURCES Will be decided based on the selected topics.

9. S

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R

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Com

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h)

R

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d pr

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pres

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them

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Com

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Directed Study with Adviser Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Systems

Area Data and Information Analysis and Processing

Subject Directed Study with Adviser

Type Optional

ECTS credits 6


Major/Section/


Term First semester

Language English












Pierre Ganty 3325 [email protected]

César Sánchez 3329 [email protected]

Alexey Gotsman 3333 [email protected]

Pedro López 3326 [email protected]

Mark Marron 3314 [email protected]


Passed subjects


All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.














4. Learning goals



CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita del procesamiento y el análisis de datos de diversa naturalezas

A


A

CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturalez, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.

A




Profi-ciency level

RA-DIAP-4


CEM-2, CEM-7 S

RA-DIAP-5

Conocer la teoría de métodos de optimización clásicos y heurísticos

CEM-8 A



Ref Indicator Related to LR

I1 Ability to establish a link between academic proposals and practical applications thereof, backed up by examples; detect when these links are too weak.

RA-DIAP-4, RA-DIAP-5


Brief description of assessable activities Time Place Weight in

grade Interaction with instructor and task completion 100%

GRADING CRITERIA

Based on the performance and advances of the student.


SPECIFIC CONTENTS


indicators This course is a highly interactive and demanding one. The student will be required to be in close contact with the adviser in order to proceed through the topic and material that the adviser selects, according to his research interests. Students will be required to have very frequent contact and interaction with the adviser, frequently amounting to 2 to 3 hours per week, and devote a substantial amount of time to deepening into the selected material. Thus, only very motivated students are advised to take this course and after consultation with a prospective adviser.

I1












TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Explaining


PRACTICAL WORK

INDIVIDUAL WORK Exercises and problem-solving

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING They depend on the chosen topic.

WEB RESOURCES They depend on the chosen topic.

9. S

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ct s

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Wee

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Lab

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k 1

(10.

5h)

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(7h)

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Stud

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5h)

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Formal Methods for Concurrent and

Reactive Systems Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Software

Area Analysis and Verification

Subject Formal Methods for Concurrent and Reactive Systems

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/



Language English











Passed subjects Formal logic. Introductory courses on concurrency and concurrent programming.


Good base on programming. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.







4. Learning goals



CEM-1


S


A




Profi-ciency level

RA-AV-5 Familiaridad con la idea de requisito de diseño y de implementación.

CEM-1, CEM-5 S

RA-AV-4 Conocimiento de técnicas de demostración de corrección de código.

CEM-1, CEM-5 A




LR

I1 Ability to prove or disprove correctness of simple chunks of code

RA-AV-4, RA-AV-5



Exercises, presentations, participation in classroom 100%

GRADING CRITERIA

Students will be graded according to their participation in the classroom, exercises posed during the lectures, possible presentations they may be asked to do, and a final exam if deemed necessary.



Related indicators

Background

Automata I1

Decidability I1

Complexity I1

Logics (syntax and semantics) I1

Decision Procedures I1

Models and semantics of reactive systems

State transition systems I1

Finite vs infinite state spaces I1

Non-determinism I1

Concurrency I1

Synchrony vs. asynchrony I1

Safety vs. liveness I1

Refinement I1

Real-time and hybrid systems I1

Open systems I1

Specification languages I1

Temporal logics I1

Verification algorithms

Temporal logic model checking I1

Theory of omega automata I1

Games I1

Reachability I1

State explosion I1

Verification techniques

Deductive vs algorithmic I1

Symbolic model checking I1

State space reduction methods I1

Compositional and hierarchical reasoning I1

Over-approximation, under-approximation and refinement. I1









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning








GROUP WORK No



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING

Will be given depending on the previous background of the students.

WEB RESOURCES Will be given depending on the previous background of the students.

9. S

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Independent Study with Adviser


1. Description


Module Systems

Area Networking services and distributed systems

Subject Independent Study with Adviser

Type Optional

ECTS credits 6


Major/Section/


Term First semester

Language English


















Passed subjects


All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.













4. Learning goals



CEM-6 Realizar trabajos de investigación en las principales líneas de investigación activas en el área de los paradigmas de la computación distribuida, sus aplicaciones prácticas y la gestión de la infraestructura necesaria.

S




Profi-ciency level

RA-NSDS-2

Encontrar e identificar artículos seminales de un área de investigación.

CEM-6 S




LR

I1 Identify reliable and meaningful information sources RA-NSDS-2



Interaction with instructor and task completion 100%

GRADING CRITERIA

Based on the performance and advances of the student.



indicators

This course is a highly interactive and demanding one. The student will be required to choose a research / study topic in agreement with his/her advisor, decide on the most relevant issues in that topic, and propose a set of relevant papers which in his/her opinion cover the most important points of the chosen topic. The adviser has to approve the topics and the paper selection. The student will have to be in close contact with the adviser in order to proceed through the selected materials. Students will be required to have very frequent contact and interaction with the adviser, frequently amounting to 2 to 3 hours per week, and devote a substantial amount of time to deepening into the selected material. Thus, only very motivated students (and, preferably, with previous research experience or with outstanding abilities) are advised to take this course and after consultation with a prospective adviser.

I1









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Explaining


PRACTICAL WORK

INDIVIDUAL WORK Exercises and problem-solving

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING They depend on the chosen topic.

WEB RESOURCES They depend on the chosen topic.

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Wee

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5h)

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Stud

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5h)

Stud

y an

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sk-c

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h)

Not

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Reading Group on Advanced Analysis of

Non-Functional Global Properties Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Software


Subject Reading Group on Advanced Analysis of non-Functional Properties

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/



Language English


2. Faculty

We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently being considered at UPM, and who will also be involved in the course.









Passed subjects


Good knowledge of at least one procedural and one declarative programming language. Knowledge of computational complexity basics. Knowledge of basics of compilation for procedural and OO languages. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.






4. Learning goals



CEM-1


S

CEM-5 Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos,técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.

A




Profi-ciency level

RA-AV-10


CEM-5 A

RA-AV-11

Ser capaz de proporcionar especificaciones formales sobre los resultados esperados y el consumo de recursos de los programas

CEM-1

S



Ref Indicator Related to LR

I1 Understading resource consumption properties and their analysis RA-AV-10

I2 Being able to read and write specifications for resource consumption properties RA-AV-11



Weight in grade

Reading and understanding scientific papers on resource consumption and its analysis. Link theory with its practical impact

At classroom (reading and discussing papers)

and individually (preparing paper presentations)

100%

GRADING CRITERIA

The grading will be based on the interaction with the students, the quality of their presentations, and the degree in which they show to have understood the concepts discussed in the classroom.



Related indicators

The course will focus on reading and presentation of research papers in the area of program analysis, optimization, implementation, and verification. Students are expected to read a selection of contemporary research papers, past papers that represent important results, and to give presentations on the contents of these papers. The contents of the papers will be mainly related to the analysis and verification of non-functional properties like resource usage (e.g., energy, execution time, memory, heap, user-defined resources, etc.), non-failure, determinism or cardinality. Special attention will also be paid to general analysis and verification frameworks and their possible instantiations. However, the contents may vary depending on instructor discretion and topics that are of current interest to the wider research community.

Students who take this course will:

1. Gain experience in reading and evaluating research literature.

2. Be exposed to well-written papers.

3. Develop skills needed to give effective technical presentations.

4. Be exposed to leading edge results in the areas of program analysis and implementation.

5. Gain a background in key past research results that have had a large impact on the direction of research in the area.

I1, I2












TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning






PRACTICAL WORK


GROUP WORK



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING

Papers presented at the latest conferences in the field. To be decided according to the progress of the students.

WEB RESOURCES To be decided according to the progress of the students.

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Reading Group on Basic Analysis of non-

Functional Global Properties Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Software


Subject Reading Group on Basic Analysis of non-Functional Global Properties

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/


Term First semester

Language English











Passed subjects


Good knowledge of at least one procedural and one declarative programming language. Knowledge of computational complexity basics. Knowledge of basics of compilation for procedural and OO languages. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.







4. Learning goals



CEM-1


S

CEM-5

Aportar soluciones a aquellos problemas abiertos relacionados con el ámbito de aplicación y los métodos, técnicas y herramientas de Verificación y Validación de Software.

A




Profi-ciency level

RA-AV-10


CEM-5 A

RA-AV-11

Ser capaz de proporcionar especificaciones formales sobre los resultados esperados y el consumo de recursos de los programas

CEM-1

S




LR

I1 Understading of resource consumption properties and their analysis RA-AV-10

I2 Being able to read and write specifications for resource consumption properties RA-AV-11



Weight in grade

Reading and understanding basic scientific papers on resource consumption and its analysis. Link theory with its practical impact in simple cases.

At classroom (reading and

discussing papers) and individually

(preparing paper presentations)

100%

GRADING CRITERIA

The grading will be based on the interaction with the students, the quality of their presentations, and the degree in which they show to have understood the concepts discussed in the classroom.



Related indicators

The course will focus on reading and presentation of research papers in the area of program analysis, optimization, implementation, and verification. Students are expected to read a selection of contemporary research papers, past papers that represent important results, and to give presentations on the contents of these papers. The contents of the papers will be mainly related to the analysis and verification of non-functional properties like resource usage (e.g., energy, execution time, memory, heap, user-defined resources, etc.), non-failure, determinism or cardinality. Special attention will also be paid to general analysis and verification frameworks and their possible instantiations. However, the contents may vary depending on instructor discretion and topics that are of current interest to the wider research community.

Students who take this course will:

1. Gain experience in reading and evaluating research literature.

2. Be exposed to well-written papers.

3. Develop skills needed to give effective technical presentations.

4. Be exposed to leading edge results in the areas of program analysis and implementation.

5. Gain a background in key past research results that have had a large impact on the direction of research in the area.

I1, I2












TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




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knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning






PRACTICAL WORK


GROUP WORK



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Basic papers in the field.

WEB RESOURCES To be decided according to the progress of the students.

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Rigorous Software Development


1. Description


Module Software


Subject Rigorous Software Development

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/


Term First semester

Language English

Web site http://lml.ls.fi.upm.es/rsd/

2. Faculty





Passed subjects


First-order logic, formal proofs, functional programming, logic programming, reasoning about properties of algorithms. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.



4. Learning goals



CEM-1


S


A




Profi-ciency level

RA-AV-1 Acquaintance with design requirements and implementation requirements.

CEM-1, CEM-5 P

RA-AV-2 Acquaintance with various techniques for formal software development

CEM-1, CEM-5 C

RA-AV-3 Knowledge of languages which ease the application of the aforementioned techniques.

CEM-1, CEM-5 A

RA-AV-4 Knowledge of techniques for formally proving code correctness.

CEM-1, CEM-5 A

RA-AV-5 Effective use of rigorous software development techniques.

CEM-1, CEM-5 P




LR

I1 Decide on the appropriateness of applying formal techniques RA-AV-1, RA-AV-3

I2 Given a problem, choose among several formal techniques RA-AV-1, RA-AV-2

I3 Specifying simple algorithms, derive code, and prove their correctness

RA-AV-3,RA-AV-4, RA-

AV-5

I4 Understand a specification RA-AV-3



in grade Individual exercises (if high attendance) periodical homework 100,00%

Total: 100% Individual exercises (if low attendance) periodical homework 50,00%

Short presentations (if low attendance)

Last sessions

Classroom/ homework 50,00%

Total: 100%

GRADING CRITERIA

Depending of the number of students, the final grade will be obtained either from:

• A suite of short, individual practical exercises periodically proposed which will be worth 50% of the final grade. The remaining 50% will come from short presentations.

• Individual practical exercises, if the number of students is too high to allow for the extra sessions needed for the presentations.

Exercises for each unit will have the same relative weight for the overall grade, although individual exercises in a given unit can have different weights.


SPECIFIC CONTENTS


Related indicators

Chapter 1: Introduction

1.1 Overview and challenges for rigorous SW development I3, I4

1.2 Review of background: formal logic, declarative programming... I1

Chapter 2: Specification languages

2.1 Introduction to Z I2, I3, I4

2.2 Introduction to Event-B I2, I3, I4

2.3 Algebraic specifications I2, I3, I4

2.4 Alloy and lightweight methods I2, I3, I4

Tema 3: Tools.

3.1 Tools for Event-B I3

3.2 QuickCheck I3

3.3 Alloy Analyzer I3









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Explanation / Lecture and Case Studies


Problem-based Learning

PRACTICAL WORK No

INDIVIDUAL WORK Problem-based learning

GROUP WORK No



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING

Seven Myths of Formal Methods. Anthony Hall. IEEE Software, September 1990.

Seven More Myths of Formal Methods. Jonathan P. Bowen, Michael G. Hinchey. IEEE Software, July 1995.

Verified Software: theories, tools, experiments. Vision of a Grand Challenge Project. Tony Hoare and Jay Misra, July 2005.

First Steps in the Verified Software Grand Challenge. Cliff Jones, Peter O'Hearn, Jim Woodcock. IEEE Computer, April 2006.

http://wiki.event-b.org/

Modeling in Event-B: System and Software Engineering. Jean-Raymond Abrial. Cambridge University Press.

The Essence of Z Ed Currie. Pearson, 1999.

All About Maude -- A High Performance Logical Framework. Clavel, M., Durán, F., Eker, S., Lincoln, P., Martí-Oliet, N., Meseguer, J., Talcott, C. Lecture Notes in Computer Science, vol. 4350.

Alloy: A Lightweight Object Modelling Notation. Daniel Jackson. ACM Transactions on Software Engineering and Methodology (TOSEM'02), volume 11, issue 2, pages 256-290.

WEB RESOURCES Subject web site (http://lml.ls.fi.upm.es/rsd)

Lecture room with blackboard and beamer

Compilers, tools, etc.

9. S

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Software Construction: Analysis of

Requirements Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Software

Area Software Engineering

Subject Software Construction: Analysis of Requirements

Type Optional

ECTS credits 6


Major/Section/


Term First semester

Language English


















Passed subjects


General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors in the program prior to enrolling to ensure that (s)he has a free slot and topics for students. Availability of instructors or topics of interest for the student is not ensured otherwise.













4. Learning goals



CEM-1


S

CEM-3


S


S




Profi-ciency level

RA-IS-1

Identificar debilidades en las actividades de estimación y planificación de proyectos llevados a cabo con metodologías no clásicas.

CEM-1

S

RA-IS-8 Articular diferentes vías de investigación estructuradas como pequeñas propuestas de proyectos.

CEM-3 S

RA-IS-5 Permite al alumno modelar un programa con estructura procedimental a partir del enunciado de un problema.

CEM-4 A




LR

I1 Successful requirement elicitation of a small software system RA-IS-1

I2 Feasibility of design of a software system based on requirements RA-IS-5

I3 Foresee limitations in the final software and propose means to test whether the proposed software implements by the requirements.

RA-IS-8



Frequent contact with instructor and mutual feedback. 100%

GRADING CRITERIA

Grading will be based on the performance and advances of the student.



indicators

The contents will depend on the topic jointly chosen by the student and the adviser. However, the student will be asked to fully understand a problem which can be solved by means of a computer program and establish, in close collaboration with an adviser, the requirements of a computer solution, taking into account functional and non-functional issues and the possible different architectural styles that the requirements may lead to. The problem and all of its characteristics will have been clarified previously with the adviser.

Among the possible kinds of software whose requirements can be defined we may cite:

- Analyzers for programming languages.

- Model checkers.

- Plugins for IDE tools.

- General interfaces between languages.

- Interfaces between programming-related tools (compilers, libraries, theorem provers).

- Extensions to compilers or interpreters.

- Implementations of simple compilers / interpreters.

This is of course an incomplete list.

This is a demanding course which requires considerable time and a deep understanding of the problem at hand and the environment in which the software is intended to run. Therefore it will need very frequent contact between instructor and student (typically 3 to 4 hours per week). It is recommended that students taking this course also take the course "Software construction: architecture and interface design issues" in order to synchronize requirements and design as much as possible.

I1, I2, I3









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES


PRACTICAL WORK Project-oriented learning -

INDIVIDUAL WORK

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Will be decided after topic is selected.

WEB RESOURCES Will be decided after topic is selected.

9. S

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Software Construction: Architecture and

Interface Design Issues Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Systems

Area Virtual Environments and Interaction

Subject Software Construction: Architecture and Interface Design Issues

Type Optional

ECTS credits 6


Major/Section/


Term First semester

Language English


2. Faculty We include in the list below faculty members from the IMDEA Software Institute whose teaching permission is currently under consideration at UPM, and who will also be involved in the course.
















Passed subjects















4. Learning goals



CEM-9 Evaluar las tecnologías más innovadoras para la interacción persona-ordenador y juzgar de manera crítica las aportaciones a los problemas de investigación relacionados.

A




Profi-ciency level

RA-VEI-5

Conocer las ayudas técnicas y su interacción con TIC.

CEM-9 S




LR

I1 Successful design of a software framework with proper interfaces. RA-VEI-5




GRADING CRITERIA




indicators The student will be asked to design, in close collaboration with an adviser, the interfaces and architecture for a software prototype to solve a non-trivial problem. The requirements of the software will have been clarified previously with the adviser. The implementation environment (language, restrictions on memory / speed / etc.) will have to be carefully reviewed and agreed upon, and may depend on the needs of the software to be developed.

Among the possible kinds of software that can be designed developed we may cite:


- Model checkers.







This is a very demanding course which requires considerable time and a deep understanding of the problem at hand and the environment in which the software is intended to run. Therefore it will need very frequent contact between instructor and student (typically 3 to 4 hours per week). It is recommended that students taking this course also take the course "Software construction: analysis of requirements" in order to synchronize requirements and design as much as possible.

I1









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




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cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES



INDIVIDUAL WORK

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES



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Software Construction: Implementation

Issues Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Software

Area Analysis and Validation

Subject Software Construction: Implementation Issues

Type Optional

ECTS credits 6


Major/Section/



Language English


















Passed subjects















4. Learning goals




S


A




Profi-ciency level

RA-AV-1 Familiaridad con la idea de requisito de diseño y de implementación.

CEM-5 S

RA-AV-12

Comprender, a nivel de usuario, las técnicas de demostración automática mas utilizadas en las herramientas de verificación de programas.

CEM-4

S




LR

I1 Successful construction of a prototype following the stated requirements RA-AV-1

I2 Successful set of verification and validation steps to ensure that the prototype agrees with the specifications. RA-AV-12




GRADING CRITERIA




indicators The student will be asked to perform the final development phase of a software prototype to solve a non-trivial problem in close collaboration with an adviser. The requirements and design of the software will have been clarified previously with the adviser. The implementation language will have to be agreed upon, and may depend on the interaction needs of the software to be developed.

Among the possible kinds of software that can be developed we may cite:


- Model checkers.







This is a very demanding course which requires considerable time and a deep understanding of the problem at hand. Therefore it will need very frequent contact between instructor and student (typically 3 to 4 hours per week). Students aiming at getting a MsC degree should consider the load that this brings about, especially taking into account that the second semester when is planned to be partially devoted to the writing of the master’s thesis.

I1, I2









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




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learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES



INDIVIDUAL WORK

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES



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Types for Programming Languages


1. Description


Module Software

Area Software engineering

Subject Types for Programming Languages

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/



Language English


2. Faculty




Passed subjects First-order logic.


Good programming base in several languages. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.

4. Learning goals



CEM-3


S




Profi-ciency level

RA-IS-4


CEM-3

S




LR

I1 Identification of open problems in software engineering RA-IS-4



Participation in the classroom, presentations, periodic homework, and a possible final exam.

100%

GRADING CRITERIA

The grading will depend on the participation in the classroom, presentations, periodic homework, and a possible final exam.


SPECIFIC CONTENTS


Related indicators

Extensions of typed lambda calculi, polymorphism, recursion I1

Reference types and exceptions I1

Subtyping, coercions and OO I1

Constraint based type inference I1

Type-based program analysis I1

Programming languages based on dependent types I1









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning








GROUP WORK No



TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING To be decided based on the background of the students.

WEB RESOURCES To be decided based on the background of the students.

9. S

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Weekly Presentation Series: Fall Term Learning Guide – Information for Students

1. Description


Module Software

Area Software Engineering

Subject Weekly Presentation Series: Fall Term

Type Optional

ECTS credits 4


Major/Section/


Term First semester

Language English

















3. Prior knowledge required to take the subject Passed subjects


Have enough overall knowledge of a wide spectrum of computer science topics in order to follow and understand the research presentations which are made in the seminar. General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.













4. Learning goals



CEM-3


S


S




Profi-ciency level

RA-SE-7

Cada estudiante deberá ser capaz de resumir, de forma articulada y clara, los principales aspectos merecedores de investigación relacionados con los diferentes retos de la ingeniería del software.

CEM-4

S

RA-SE-10

Diseñar experimentos en ingeniería del software

CEM-3 S




LR

I1 Identify whether a given problem is or not a software engineering challenge RA-SE-7

I2 Pinpoint flaws in experiments for and papers on software engineering. RA-SE-10



Assessment by contact with advisers and instructors in the program 100%

GRADING CRITERIA

Based on maturity and degree of understanding shown by the students.


SPECIFIC CONTENTS


indicators The IMDEA Software Institute hosts a research presentation every week. All enrolled students are expected to make at least one presentation per semester, and all students are expected to attend all (or, at least, most) presentations. Student advisers may periodically check that students are actually following and understanding the presentations and establishing the right connections (when applicable) with their own field of study in order to assess their maturity, and also check the quality of the presentation.

I1, I2









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Explanations / lectures


PRACTICAL WORK

INDIVIDUAL WORK Understanding the papers presented in the theory lunch and their implications in the paper's area and other areas.

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Papers presented in the theory seminar.

WEB RESOURCES Those associated to the papers presented in the theory seminar.

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Weekly Presentation Series: Spring Term


1. Description


Module Systems

Area Data and Information Analysis and Processing

Subject Weekly Presentation Series: Spring Term

Type Optional

ECTS credits 4

Responsible department DLSII

Major/Section/



Language English

















3. Prior knowledge required to take the subject Passed subjects


Have enough overall knowledge of a wide spectrum of computer science topics in order to follow and understand the research presentations which are made in the seminar. General acquaintance with programming and programming languages is required. All students wishing to take this course are required to get in touch with one of the instructors prior to enrollment in order to verify whether the above requirements are met.













4. Learning goals



CEM-2 Analizar y sintetizar soluciones a problemas que requieran aproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis de datos de diversa naturaleza.

A


A

CEM-8 Aplicar los fundamentos teóricos y matemáticos adecuados al procesamiento y análisis de funciones y datos de diversa naturaleza, y evaluar y diseñar los métodos relacionados con su aplicación en dominios prácticos.

A




Profi-ciency level

RA-DIAP-4


CEM-2, CEM-7 S

RA-DIAP-6


CEM-8 A




LR

I1 Understanding challenges in a research line RA-DIAP-4



Assessment by continuous contact with advisers and instructors in the program. 100%

GRADING CRITERIA

Based on maturity and degree of understanding shown by the students.



indicators

The IMDEA Software Institute hosts a research presentation every week. All enrolled students are expected to make at least one presentation per semester, and all students are expected to attend all (or, at least, most) presentations. Student advisers may periodically check that students are actually following and understanding the presentations and establishing the right connections (when applicable) with their own field of study in order to assess their maturity, and also check the quality of the presentation.

I1









setting




TEACHING METHODS

Method Purpose

Explanation/Lecture




Case Studies


real or simulated

case studies


Exercises and

Problem Solving


prior knowledge


Problem-Based

Learning (PBL)

Develop active




(POL)



knowledge




learning through

cooperation



Learning Contract

Develop independent

learning



THEORY CLASSES Explanations / lectures


PRACTICAL WORK

INDIVIDUAL WORK Understanding the papers presented in the weekly sessions and their implications in the paper's area and other areas.

GROUP WORK

PERSONAL TUTORING


TEACHING RESOURCES

RECOMMENDED READING Papers presented in the theory seminar.

WEB RESOURCES Those associated to the papers presented in the theory seminar.

9. S

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Documents

Computación Numérica Avanzada aprendizaje MUSS2012-2013.pdfaproximaciones novedosas para la definición de la infraestructura computacional que permita el procesamiento y el análisis