Las clases se impartirán entre semana, normalmente en horario de mañana y/o tarde y no sólo los fines de semana. El horario dependerá de las materias que el estudiante elija cursar de acuerdo con su asesor. Es decir, dentro del listado de materias que estaremos ofreciendo cada semestre, el horario del estudiante se configurará de acuerdo a las materias que cursará durante el semestre.
El estudiante debe completar 26 créditos (alrededor de 9 materias). Normalmente el estudiante intenta completar todas las materias en el primer año, de modo que en el segundo año solo se involucra con la disertación. No obstante, dependiendo de la disponibilidad de tiempo, el alumno podrá cursar las asignaturas, aprovechando también parte del segundo curso para cumplir los créditos.
Agricultura de Precisión – 3 créditos (no obligatorio): Introducción a la agricultura de precisión: conceptualización. El ciclo de la Agricultura de Precisión. Sistemas de Posicionamiento Global (Sistema de Posicionamiento Global – GPS) y manejo de errores. Percepción directa y remota. Monitoreo de la variabilidad espacial de los atributos del suelo. Geoestadística: conceptos. Mapas de productividad de cultivos. Software. Sistemas de adquisición y procesamiento de datos mediante microcomputadores portátiles y programas dedicados. Sistemas de Información Geográfica – SIG: Aplicación localizada de insumos.
Algoritmos y Programación Informática – 3 créditos (no obligatorio): Desarrollo de algoritmos. Tipos de datos básicos y estructurados. Comandos de un lenguaje de programación. Metodología de desarrollo de programas: programación estructurada y orientada a objetos. Modularidad y abstracción. Desarrollo, implementación, depuración, pruebas.
Base de datos – 3 créditos (no obligatorio): Sistemas de gestión de bases de datos. Arquitectura de base de datos. Estructura de la base de datos. Lenguaje de descripción y manipulación. lenguaje SQL. Modelos de datos. Normalización. Modelado de entidad/relación. Modelado relacional. Mapeo de entidad/relación con modelo relacional. Descripción y proyectos de aplicación. Metodología para el análisis y diseño de bases de datos: sistemas de información; encuesta de datos; Modelado y desarrollo de sistemas de bases de datos. Aspectos operativos de los sistemas de gestión de bases de datos: gestión de transacciones; control de la competencia; recuperación después del fracaso y seguridad. Proyectos en informática aplicada.
Bases Bioquímicas y Moleculares para Bioinformática – 2 créditos (no obligatorio): Estructura y función de Proteínas, Hidratos de Carbono, Lípidos, ADN y ARN. Dogma Central de la Biología Molecular. Aplicación y técnicas de metagenómica, genómica, transcriptómica y proteómica. Bases de datos biológicas. Alineamientos de secuencias de ADN y proteínas, búsqueda de similitud de secuencias, motivos estructurales en secuencias de proteínas y análisis filogenético.
Biotecnología – 2 créditos (no obligatorios): Dogma Central de Biología Molecular, ADN, ARN, Proteínas; Purificación de ácidos nucleicos, extracción de ADN plasmídico, enzimas de restricción, plásmidos, clonación, transformación bacteriana; electroforesis, PCR, qPCR, cultivo de tejidos vegetales, transgénicos.
Computación Aplicada a la Agricultura – 3 créditos (obligatorio): Principios de la Agricultura. Agricultura de precisión: Equipos informatizados. Análisis de datos georeferenciados. Radiometría. Aplicaciones informáticas en agricultura: sistemas de previsión, software aplicado. Internet para la agricultura. Trazabilidad. Principios de computación. Conceptos básicos de la automatización agrícola.
Computación de Alto Rendimiento – 3 créditos (no obligatorio): Introducción a la computación paralela. Concurrencia, escalabilidad, localidad, modularidad y granularidad. Introducción a la programación paralela. Modelos de programación paralela. Evaluación del desempeño. Herramientas de programación y depuración. Conceptos y técnicas relacionados con sistemas y aplicaciones distribuidos. Cliente servidor y modelo peer-to-peer. Comunicación y sincronización en sistemas distribuidos. Sistemas de archivos distribuidos. Herramientas para el desarrollo de aplicaciones distribuidas. Seguridad y tolerancia a fallos en sistemas distribuidos.
Prácticas Orientadas a la Docencia – 1 crédito (obligatorio): Actividad obligatoria para todos los estudiantes que no tengan experiencia comprobada en la docencia de nivel superior, de al menos 15 horas. Participación como docente en una disciplina específica, según la temática, bajo la responsabilidad de un profesor del Programa de Posgrado, con el objetivo de brindar a los estudiantes una formación efectiva en las actividades docentes al graduarse.
Fundamentos de Agricultura – 3 créditos (no obligatorios): Suelo: atributos físicos, químicos y biológicos que limitan el desarrollo de las plantas. Siembra: tiempos, densidad, espaciamiento y variedades. Manejo de cobertura del suelo y cultivos de cobertura. La rotación de cultivos. Sistema convencional de preparación del suelo. Cultivo mínimo. Sistema de siembra directa. Corrección de la acidez del suelo. Nutrición mineral. Fertilizando. Tratamientos culturales mecánicos, químicos y biológicos. Cosecha: técnicas de recolección. Maduración y su influencia en la productividad y la calidad.
Fundamentos de Inteligencia Artificial – 3 créditos (no obligatorio): Técnicas inteligentes de resolución de problemas: algoritmos de búsqueda, búsqueda heurística. Problemas de satisfacción de restricciones. Computación evolutiva. Sistemas basados en el conocimiento en Ingeniería del Conocimiento y Ontologías. Tratamiento del conocimiento incierto e impreciso. Aprendizaje automático.
Fundamentos de Uso y Manejo de Suelos – 3 créditos (no obligatorio): Conceptos básicos de la Ciencia del Suelo. Caracterización edafoclimática de ambientes tropicales y subtropicales. Sistemas de gestión del suelo. Ciclo de nutrientes en agrosistemas. Calidad del suelo. Gestión del suelo y cambio climático.
Geoprocesamiento – 3 créditos (no obligatorio): Introducción a los sistemas de información geográfica y técnicas de geoprocesamiento. Uso de sistemas de información geográfica para analizar espacios agrícolas. Efectos de las escalas espaciales y temporales sobre factores estructurales y agentes modificadores de los ecosistemas. Análisis e interpretación de patrones espaciales en variables agrícolas y ambientales. Diseño de base de datos georreferenciada.
Gestión de Datos No Convencionales – 2 créditos (no obligatorio): Conceptos orientados a objetos. Bases de datos orientadas a objetos y relacionales de objetos. Sistemas de bases de datos orientados a objetos y relacionales de objetos. Aplicaciones no convencionales. Base de datos espacial. Almacén de datos. Gestión de Datos y Metadatos. Diseño y aplicaciones en gestión de datos no convencionales. Proyectos de informática aplicada a la agricultura.
Instrumentación – 3 créditos (no obligatorio): Introducción a la instrumentación para equipos y entornos agroindustriales. Sensores y transductores. Circuitos de acondicionamiento de señal. Microcontroladores para adquisición y procesamiento de señales. Técnicas de procesamiento de señales / teoría del error / estadística. Proyecto guiado. Orientación para la elaboración de un artículo relacionado con el proyecto supervisado.
Lógica Computacional – 3 créditos (no obligatorio): Lógica Proposicional. Sintaxis, semántica y algoritmos de inferencia. Lógica de Primer Orden: sintaxis, semántica. Inferencia en Lógica de Primer Orden: Unificación, Resolución; integridad y coherencia; Ingeniería del conocimiento en Lógica de Primer Orden. Programación Lógica y el Lenguaje PROLOG. Aplicaciones de LPO en el desarrollo de sistemas de planificación automática y sistemas expertos. Lógica Descriptiva. Lógica inductiva.
Metodología de la Investigación Científica – 2 créditos (obligatorio): Computación y clasificación de las ciencias. Método científico. Métodos de búsqueda. Estilos actuales de investigación en Computación. Elaboración de un trabajo de investigación. Redacción de la monografía. Redacción de un artículo científico. Herramientas informáticas para la edición de textos y gestión de referencias.
Métodos de razonamiento en condiciones de incertidumbre – 3 créditos (no obligatorio): Lógica probabilística. Razonamiento incierto en sistemas basados en reglas. Redes bayesianas. Inferencia en redes bayesianas: algoritmos exactos, algoritmos aproximados, algoritmos distribuidos y algoritmos para sistemas embebidos. Aplicaciones de redes bayesianas en sistemas de soporte a la decisión y visión por ordenador. Razonamiento incierto y procesos temporales. Modelos probabilísticos temporales: cadenas de Markov. Modelos ocultos de Markov. Inferencia y aprendizaje en modelos temporales probabilísticos. Aplicaciones de modelos temporales probabilísticos. Lógica difusa. Razonamiento y aprendizaje difusos.
Minería de Datos Agrícolas – 4 créditos (no obligatorio): Conceptos de Inteligencia Artificial. Definición de Minería de Datos. Objetivos y estudios de casos. Relación del proceso de minería de datos con el descubrimiento de conocimiento en bases de datos, estadística, visualización y sistemas distribuidos. Pasos en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Minería de datos descriptiva y predictiva. Tareas de minería de datos. Modelos, algoritmos y herramientas para Minería de Datos. Técnicas de visualización de datos. Minería de datos georreferenciados. Minería de datos de agua y suelo. Conceptos de Inteligencia Computacional y Minería de Datos Espaciales.
Modelado de Sistemas Agrícolas – 3 créditos (no obligatorio): Conceptos y Notación. Paradigmas de programación: orientación a objetos. Notación y diagramas UML. Estándares de diseño. Marco para el desarrollo de Sistemas Agrícolas Complejos. Proyecto de sistema de apoyo a la decisión en agricultura: de los modelos científicos al software final. Simulación basada en ontologías aplicada a la gestión de suelos, agua y nutrientes. Modelado de sensores de nutrientes para aplicaciones agrícolas. Estimación de parámetros de la superficie del suelo mediante modelización. Modelado y Desarrollo de dispositivos para la estimación de clorofila en vegetación. Algoritmos de clasificación y agrupación en aplicaciones agrícolas.
Supervisión de Tesis I y II – 2 créditos (obligatorio): Actividad obligatoria, en cada período académico, para todo estudiante en la fase de desarrollo de tesis, definida por la aprobación oficial de su Asesor, quien evaluará el desempeño del estudiante en esta actividad. También es obligatorio, antes de la oficialización mencionada, para los estudiantes que no estén matriculados en ninguna disciplina; en este caso, la orientación y evaluación deberá ser realizada por un Profesor aprobado por el Coordinador del Curso.
Investigación Orientada – 2 créditos (no obligatorio): Habilitar al estudiante para realizar trabajos de investigación científica interdisciplinaria en paralelo al desarrollo de la tesis, en conjunto con grupos de investigación incluidos en el programa de posgrado en computación aplicada.
Redes Neuronales Artificiales Aplicadas a la Agricultura – 2 créditos (no obligatorio): Introducción, conceptos básicos de redes neuronales, algoritmo perceptrón, algoritmo de mínimos cuadrados medios, algoritmo de retropropagación de errores, simuladores de redes neuronales, aplicaciones y modelado de redes de redes neuronales artificiales en agricultura y el entorno.
Seminarios – 2 créditos (obligatorio): Conferencias impartidas por profesores del programa e invitados que abarcan diversos temas en Computación y Ciencias Agrícolas, Investigación Multidisciplinaria e Interdisciplinaria e Integración de Proyectos de Investigación.
Sensores y Actuadores para la Agricultura y el Medio Ambiente – 3 créditos (no obligatorios): Sensores y características. Sensores convencionales. Sensores aplicados en la agricultura. Mecanismos de actuación y transmisión de potencia en sistemas. Estudio de prototipos o sistemas desarrollados para la agricultura y el medio ambiente. Otros asuntos relevantes para el desarrollo y construcción de proyectos.
Simulación Aplicada al Manejo de Enfermedades Vegetales – 3 créditos (no obligatorio): Importancia, historia y objetivos de la simulación de epidemias. Epidemiología. Sistemas Agroecológicos. Medidas de control de enfermedades de las plantas. Control integrado de enfermedades de las plantas.
Temas en Computación Aplicada – 2 créditos (no obligatorio): Contenidos variados, según el interés del momento, enfocados a temas relacionados con Computación, Manejo de Datos y Aplicaciones en Agricultura.
Temas de Computación Paralela y Distribuida – 2 créditos (no obligatorio): Herramientas para realizar programación paralela y distribuida. Descubrimiento y gestión de recursos distribuidos. Escalado de aplicaciones en entornos distribuidos. Modelos y medidas para evaluar el rendimiento de sistemas informáticos paralelos y distribuidos.
Temas de Ingeniería de Software – 2 créditos (no obligatorio): Los temas de Ingeniería de Software variaban, según el interés de la época, enfocados a temas relacionados con el Desarrollo de Sistemas de Información Aplicados a la Agricultura.