{"id":2438,"date":"2024-07-29T13:15:42","date_gmt":"2024-07-29T16:15:42","guid":{"rendered":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/?page_id=2438"},"modified":"2025-02-27T10:19:42","modified_gmt":"2025-02-27T13:19:42","slug":"asignaturas","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/es\/asignaturas\/","title":{"rendered":"Asignaturas"},"content":{"rendered":"
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Las clases se impartir\u00e1n entre semana, normalmente en horario de ma\u00f1ana y\/o tarde y no s\u00f3lo los fines de semana. El horario depender\u00e1 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 configurar\u00e1 de acuerdo a las materias que cursar\u00e1 durante el semestre.<\/span><\/p>\n

El estudiante debe completar 26 cr\u00e9ditos (alrededor de 9 materias). Normalmente el estudiante intenta completar todas las materias en el primer a\u00f1o, de modo que en el segundo a\u00f1o solo se involucra con la disertaci\u00f3n. No obstante, dependiendo de la disponibilidad de tiempo, el alumno podr\u00e1 cursar las asignaturas, aprovechando tambi\u00e9n parte del segundo curso para cumplir los cr\u00e9ditos.<\/span><\/p>\n

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Agricultura de Precisi\u00f3n – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Introducci\u00f3n a la agricultura de precisi\u00f3n: conceptualizaci\u00f3n. El ciclo de la Agricultura de Precisi\u00f3n. Sistemas de Posicionamiento Global (Sistema de Posicionamiento Global – GPS) y manejo de errores. Percepci\u00f3n directa y remota. Monitoreo de la variabilidad espacial de los atributos del suelo. Geoestad\u00edstica: conceptos. Mapas de productividad de cultivos. Software. Sistemas de adquisici\u00f3n y procesamiento de datos mediante microcomputadores port\u00e1tiles y programas dedicados. Sistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica – SIG: Aplicaci\u00f3n localizada de insumos.<\/span><\/p>\n

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Algoritmos y Programaci\u00f3n Inform\u00e1tica – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Desarrollo de algoritmos. Tipos de datos b\u00e1sicos y estructurados. Comandos de un lenguaje de programaci\u00f3n. Metodolog\u00eda de desarrollo de programas: programaci\u00f3n estructurada y orientada a objetos. Modularidad y abstracci\u00f3n. Desarrollo, implementaci\u00f3n, depuraci\u00f3n, pruebas.<\/span><\/p>\n

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Base de datos – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos. Arquitectura de base de datos. Estructura de la base de datos. Lenguaje de descripci\u00f3n y manipulaci\u00f3n. lenguaje SQL. Modelos de datos. Normalizaci\u00f3n. Modelado de entidad\/relaci\u00f3n. Modelado relacional. Mapeo de entidad\/relaci\u00f3n con modelo relacional. Descripci\u00f3n y proyectos de aplicaci\u00f3n. Metodolog\u00eda para el an\u00e1lisis y dise\u00f1o de bases de datos: sistemas de informaci\u00f3n; encuesta de datos; Modelado y desarrollo de sistemas de bases de datos. Aspectos operativos de los sistemas de gesti\u00f3n de bases de datos: gesti\u00f3n de transacciones; control de la competencia; recuperaci\u00f3n despu\u00e9s del fracaso y seguridad. Proyectos en inform\u00e1tica aplicada.<\/span><\/p>\n

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Bases Bioqu\u00edmicas y Moleculares para Bioinform\u00e1tica – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Estructura y funci\u00f3n de Prote\u00ednas, Hidratos de Carbono, L\u00edpidos, ADN y ARN. Dogma Central de la Biolog\u00eda Molecular. Aplicaci\u00f3n y t\u00e9cnicas de metagen\u00f3mica, gen\u00f3mica, transcript\u00f3mica y prote\u00f3mica. Bases de datos biol\u00f3gicas. Alineamientos de secuencias de ADN y prote\u00ednas, b\u00fasqueda de similitud de secuencias, motivos estructurales en secuencias de prote\u00ednas y an\u00e1lisis filogen\u00e9tico.<\/span><\/p>\n

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Biotecnolog\u00eda – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorios):<\/strong> Dogma Central de Biolog\u00eda Molecular, ADN, ARN, Prote\u00ednas; Purificaci\u00f3n de \u00e1cidos nucleicos, extracci\u00f3n de ADN plasm\u00eddico, enzimas de restricci\u00f3n, pl\u00e1smidos, clonaci\u00f3n, transformaci\u00f3n bacteriana; electroforesis, PCR, qPCR, cultivo de tejidos vegetales, transg\u00e9nicos.<\/span><\/p>\n

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Computaci\u00f3n Aplicada a la Agricultura – 3 cr\u00e9ditos (obligatorio):<\/strong> Principios de la Agricultura. Agricultura de precisi\u00f3n: Equipos informatizados. An\u00e1lisis de datos georeferenciados. Radiometr\u00eda. Aplicaciones inform\u00e1ticas en agricultura: sistemas de previsi\u00f3n, software aplicado. Internet para la agricultura. Trazabilidad. Principios de computaci\u00f3n. Conceptos b\u00e1sicos de la automatizaci\u00f3n agr\u00edcola.<\/span><\/p>\n

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Computaci\u00f3n de Alto Rendimiento – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Introducci\u00f3n a la computaci\u00f3n paralela. Concurrencia, escalabilidad, localidad, modularidad y granularidad. Introducci\u00f3n a la programaci\u00f3n paralela. Modelos de programaci\u00f3n paralela. Evaluaci\u00f3n del desempe\u00f1o. Herramientas de programaci\u00f3n y depuraci\u00f3n. Conceptos y t\u00e9cnicas relacionados con sistemas y aplicaciones distribuidos. Cliente servidor y modelo peer-to-peer. Comunicaci\u00f3n y sincronizaci\u00f3n en sistemas distribuidos. Sistemas de archivos distribuidos. Herramientas para el desarrollo de aplicaciones distribuidas. Seguridad y tolerancia a fallos en sistemas distribuidos.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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Pr\u00e1cticas Orientadas a la Docencia – 1 cr\u00e9dito (obligatorio):<\/strong> Actividad obligatoria para todos los estudiantes que no tengan experiencia comprobada en la docencia de nivel superior, de al menos 15 horas. Participaci\u00f3n como docente en una disciplina espec\u00edfica, seg\u00fan la tem\u00e1tica, bajo la responsabilidad de un profesor del Programa de Posgrado, con el objetivo de brindar a los estudiantes una formaci\u00f3n efectiva en las actividades docentes al graduarse.<\/span><\/p>\n

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Fundamentos de Agricultura – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorios):<\/strong> Suelo: atributos f\u00edsicos, qu\u00edmicos y biol\u00f3gicos que limitan el desarrollo de las plantas. Siembra: tiempos, densidad, espaciamiento y variedades. Manejo de cobertura del suelo y cultivos de cobertura. La rotaci\u00f3n de cultivos. Sistema convencional de preparaci\u00f3n del suelo. Cultivo m\u00ednimo. Sistema de siembra directa. Correcci\u00f3n de la acidez del suelo. Nutrici\u00f3n mineral. Fertilizando. Tratamientos culturales mec\u00e1nicos, qu\u00edmicos y biol\u00f3gicos. Cosecha: t\u00e9cnicas de recolecci\u00f3n. Maduraci\u00f3n y su influencia en la productividad y la calidad.<\/span><\/p>\n

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Fundamentos de Inteligencia Artificial – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> T\u00e9cnicas inteligentes de resoluci\u00f3n de problemas: algoritmos de b\u00fasqueda, b\u00fasqueda heur\u00edstica. Problemas de satisfacci\u00f3n de restricciones. Computaci\u00f3n evolutiva. Sistemas basados \u200b\u200ben el conocimiento en Ingenier\u00eda del Conocimiento y Ontolog\u00edas. Tratamiento del conocimiento incierto e impreciso. Aprendizaje autom\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

Fundamentos de Uso y Manejo de Suelos – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Conceptos b\u00e1sicos de la Ciencia del Suelo. Caracterizaci\u00f3n edafoclim\u00e1tica de ambientes tropicales y subtropicales. Sistemas de gesti\u00f3n del suelo. Ciclo de nutrientes en agrosistemas. Calidad del suelo. Gesti\u00f3n del suelo y cambio clim\u00e1tico.<\/span><\/p>\n

Geoprocesamiento – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Introducci\u00f3n a los sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica y t\u00e9cnicas de geoprocesamiento. Uso de sistemas de informaci\u00f3n geogr\u00e1fica para analizar espacios agr\u00edcolas. Efectos de las escalas espaciales y temporales sobre factores estructurales y agentes modificadores de los ecosistemas. An\u00e1lisis e interpretaci\u00f3n de patrones espaciales en variables agr\u00edcolas y ambientales. Dise\u00f1o de base de datos georreferenciada.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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Gesti\u00f3n de Datos No Convencionales – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> 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. Almac\u00e9n de datos. Gesti\u00f3n de Datos y Metadatos. Dise\u00f1o y aplicaciones en gesti\u00f3n de datos no convencionales. Proyectos de inform\u00e1tica aplicada a la agricultura.<\/span><\/p>\n

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Instrumentaci\u00f3n – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Introducci\u00f3n a la instrumentaci\u00f3n para equipos y entornos agroindustriales. Sensores y transductores. Circuitos de acondicionamiento de se\u00f1al. Microcontroladores para adquisici\u00f3n y procesamiento de se\u00f1ales. T\u00e9cnicas de procesamiento de se\u00f1ales \/ teor\u00eda del error \/ estad\u00edstica. Proyecto guiado. Orientaci\u00f3n para la elaboraci\u00f3n de un art\u00edculo relacionado con el proyecto supervisado.<\/span><\/p>\n

L\u00f3gica Computacional – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> L\u00f3gica Proposicional. Sintaxis, sem\u00e1ntica y algoritmos de inferencia. L\u00f3gica de Primer Orden: sintaxis, sem\u00e1ntica. Inferencia en L\u00f3gica de Primer Orden: Unificaci\u00f3n, Resoluci\u00f3n; integridad y coherencia; Ingenier\u00eda del conocimiento en L\u00f3gica de Primer Orden. Programaci\u00f3n L\u00f3gica y el Lenguaje PROLOG. Aplicaciones de LPO en el desarrollo de sistemas de planificaci\u00f3n autom\u00e1tica y sistemas expertos. L\u00f3gica Descriptiva. L\u00f3gica inductiva.<\/span><\/p>\n

Metodolog\u00eda de la Investigaci\u00f3n Cient\u00edfica – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Computaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de las ciencias. M\u00e9todo cient\u00edfico. M\u00e9todos de b\u00fasqueda. Estilos actuales de investigaci\u00f3n en Computaci\u00f3n. Elaboraci\u00f3n de un trabajo de investigaci\u00f3n. Redacci\u00f3n de la monograf\u00eda. Redacci\u00f3n de un art\u00edculo cient\u00edfico. Herramientas inform\u00e1ticas para la edici\u00f3n de textos y gesti\u00f3n de referencias.<\/span><\/p>\n<\/div>\n

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M\u00e9todos de razonamiento en condiciones de incertidumbre – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> L\u00f3gica probabil\u00edstica. Razonamiento incierto en sistemas basados \u200b\u200ben 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 decisi\u00f3n y visi\u00f3n por ordenador. Razonamiento incierto y procesos temporales. Modelos probabil\u00edsticos temporales: cadenas de Markov. Modelos ocultos de Markov. Inferencia y aprendizaje en modelos temporales probabil\u00edsticos. Aplicaciones de modelos temporales probabil\u00edsticos. L\u00f3gica difusa. Razonamiento y aprendizaje difusos.<\/span><\/p>\n

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Miner\u00eda de Datos Agr\u00edcolas – 4 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Conceptos de Inteligencia Artificial. Definici\u00f3n de Miner\u00eda de Datos. Objetivos y estudios de casos. Relaci\u00f3n del proceso de miner\u00eda de datos con el descubrimiento de conocimiento en bases de datos, estad\u00edstica, visualizaci\u00f3n y sistemas distribuidos. Pasos en el proceso de descubrimiento de conocimiento en bases de datos. Miner\u00eda de datos descriptiva y predictiva. Tareas de miner\u00eda de datos. Modelos, algoritmos y herramientas para Miner\u00eda de Datos. T\u00e9cnicas de visualizaci\u00f3n de datos. Miner\u00eda de datos georreferenciados. Miner\u00eda de datos de agua y suelo. Conceptos de Inteligencia Computacional y Miner\u00eda de Datos Espaciales.<\/span><\/p>\n

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Modelado de Sistemas Agr\u00edcolas – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Conceptos y Notaci\u00f3n. Paradigmas de programaci\u00f3n: orientaci\u00f3n a objetos. Notaci\u00f3n y diagramas UML. Est\u00e1ndares de dise\u00f1o. Marco para el desarrollo de Sistemas Agr\u00edcolas Complejos. Proyecto de sistema de apoyo a la decisi\u00f3n en agricultura: de los modelos cient\u00edficos al software final. Simulaci\u00f3n basada en ontolog\u00edas aplicada a la gesti\u00f3n de suelos, agua y nutrientes. Modelado de sensores de nutrientes para aplicaciones agr\u00edcolas. Estimaci\u00f3n de par\u00e1metros de la superficie del suelo mediante modelizaci\u00f3n. Modelado y Desarrollo de dispositivos para la estimaci\u00f3n de clorofila en vegetaci\u00f3n. Algoritmos de clasificaci\u00f3n y agrupaci\u00f3n en aplicaciones agr\u00edcolas.<\/span><\/p>\n

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Supervisi\u00f3n de Tesis I y II – 2 cr\u00e9ditos (obligatorio):<\/strong> Actividad obligatoria, en cada per\u00edodo acad\u00e9mico, para todo estudiante en la fase de desarrollo de tesis, definida por la aprobaci\u00f3n oficial de su Asesor, quien evaluar\u00e1 el desempe\u00f1o del estudiante en esta actividad. Tambi\u00e9n es obligatorio, antes de la oficializaci\u00f3n mencionada, para los estudiantes que no est\u00e9n matriculados en ninguna disciplina; en este caso, la orientaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n deber\u00e1 ser realizada por un Profesor aprobado por el Coordinador del Curso.<\/span><\/p>\n

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Investigaci\u00f3n Orientada – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Habilitar al estudiante para realizar trabajos de investigaci\u00f3n cient\u00edfica interdisciplinaria en paralelo al desarrollo de la tesis, en conjunto con grupos de investigaci\u00f3n incluidos en el programa de posgrado en computaci\u00f3n aplicada.<\/span><\/p>\n

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Redes Neuronales Artificiales Aplicadas a la Agricultura – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Introducci\u00f3n, conceptos b\u00e1sicos de redes neuronales, algoritmo perceptr\u00f3n, algoritmo de m\u00ednimos cuadrados medios, algoritmo de retropropagaci\u00f3n de errores, simuladores de redes neuronales, aplicaciones y modelado de redes de redes neuronales artificiales en agricultura y el entorno.<\/span><\/p>\n

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Seminarios – 2 cr\u00e9ditos (obligatorio):<\/strong> Conferencias impartidas por profesores del programa e invitados que abarcan diversos temas en Computaci\u00f3n y Ciencias Agr\u00edcolas, Investigaci\u00f3n Multidisciplinaria e Interdisciplinaria e Integraci\u00f3n de Proyectos de Investigaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

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Sensores y Actuadores para la Agricultura y el Medio Ambiente – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorios):<\/strong> Sensores y caracter\u00edsticas. Sensores convencionales. Sensores aplicados en la agricultura. Mecanismos de actuaci\u00f3n y transmisi\u00f3n de potencia en sistemas. Estudio de prototipos o sistemas desarrollados para la agricultura y el medio ambiente. Otros asuntos relevantes para el desarrollo y construcci\u00f3n de proyectos.<\/span><\/p>\n

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Simulaci\u00f3n Aplicada al Manejo de Enfermedades Vegetales – 3 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Importancia, historia y objetivos de la simulaci\u00f3n de epidemias. Epidemiolog\u00eda. Sistemas Agroecol\u00f3gicos. Medidas de control de enfermedades de las plantas. Control integrado de enfermedades de las plantas.<\/span><\/p>\n

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Temas en Computaci\u00f3n Aplicada – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Contenidos variados, seg\u00fan el inter\u00e9s del momento, enfocados a temas relacionados con Computaci\u00f3n, Manejo de Datos y Aplicaciones en Agricultura.<\/span><\/p>\n

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Temas de Computaci\u00f3n Paralela y Distribuida – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Herramientas para realizar programaci\u00f3n paralela y distribuida. Descubrimiento y gesti\u00f3n de recursos distribuidos. Escalado de aplicaciones en entornos distribuidos. Modelos y medidas para evaluar el rendimiento de sistemas inform\u00e1ticos paralelos y distribuidos.<\/span><\/p>\n

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Temas de Ingenier\u00eda de Software – 2 cr\u00e9ditos (no obligatorio):<\/strong> Los temas de Ingenier\u00eda de Software variaban, seg\u00fan el inter\u00e9s de la \u00e9poca, enfocados a temas relacionados con el Desarrollo de Sistemas de Informaci\u00f3n Aplicados a la Agricultura.<\/span><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Las clases se impartir\u00e1n entre semana, normalmente en horario de ma\u00f1ana y\/o tarde y no s\u00f3lo los fines de semana. El horario depender\u00e1 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 configurar\u00e1 de …<\/p>\n","protected":false},"author":321,"featured_media":1519,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2438"}],"collection":[{"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/users\/321"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2438"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2438\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3102,"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2438\/revisions\/3102"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/media\/1519"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www2.uepg.br\/computacaoaplicada\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2438"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}