Universidad de Jaén

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Guía docente 2015-16 - 80033203 - Bioinformática

TITULACIÓN: INGENIERO EN INFORMATICA (Plan 2003)
CENTRO: ESCUELA POLITÉCNICA SUPERIOR (JAÉN)
CURSO: 2015-16
ASIGNATURA: Bioinformática
GUÍA DOCENTE
1. DATOS BÁSICOS DE LA ASIGNATURA
NOMBRE: Bioinformática
CÓDIGO: 80033203 CURSO ACADÉMICO: 2015-16
TIPO: -
Créditos teóricos: 3.0 Créditos prácticos: 1.5
CURSO: - CUATRIMESTRE: PC CICLO: -
WEB: http://dv.ujaen.es/docencia/goto_docencia_crs_45363.html
2. DATOS BÁSICOS DEL PROFESORADO
NOMBRE: JESÚS DÍAZ, MARÍA JOSÉ DEL
IMPARTE: Teoría [Profesor responsable]
DEPARTAMENTO: U118 - INFORMÁTICA
ÁREA: 075 - CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INT. ARTIFICIAL
N. DESPACHO: A3 - 131 E-MAIL: mjjesus@ujaen.es TLF: 953212444
TUTORÍAS: https://uvirtual.ujaen.es/pub/es/informacionacademica/tutorias/p/58215
URL WEB: -
3. DESCRIPTORES SEGÚN B.O.E.

Computación basada en modelos naturales

Computación evolutiva

Redes neuronales

4. OBJETIVOS DE LA ASIGNATURA

Iniciar al alumno en nuevas técnicas de computación bio-inspiradas para la resolución de problemas complejos para los cuales las técnicas de computación clásicas no tienen éxito.

Formar al alumno para que dado un problema sea capaz de determinar la técnica de computación bio-inspirada más adecuada y diseñar una solución en base a ella.

5. CONTENIDOS

1.              Computación basada en modelos naturales.

2.              Optimización mediante colonias de hormigas.

3.              Algoritmos genéticos.

4.              Programación genética.

5.              Estrategias de evolución. Programación evolutiva.

6.              Algoritmos Genéticos. Problemas multimodales. Problemas multiobjetivo.

7.              Introducción a las redes neuronales artificiales.

8.              Fundamentos de redes neuronales artificiales.

9.              Otros modelos de computacion bio-inspirados.

6. ACTIVIDADES EN QUE SE ORGANIZA
SIN DOCENCIA
7. BIBLIOGRAFÍA BÁSICA
  • Introduction to Evolutionary Computing. Edición: 2ª. Autor: A.E. Eiben, J.E. Smith. Editorial: Springer  (C. Biblioteca)
  • Swarm intelligence: from natural to artificial systems. Edición: -. Autor: Bonabeau, Eric. Editorial: New York: Oxford University Press, 1999  (C. Biblioteca)
  • Ant colony optimization. Edición: -. Autor: Dorigo, Marco. Editorial: Cambridge [etc.]: The MIT Press, cop. 2004  (C. Biblioteca)
  • Neural networks: a comprehensive foundation. Edición: 2nd ed. Autor: Haykin, Simon. Editorial: Upper Saddle River: Prentice Hall, cop. 1999  (C. Biblioteca)
8. BIBLIOGRAFÍA COMPLEMENTARIA
  • Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Edición: -. Autor: Goldberg, David E.. Editorial: Reading [etc.]: Addison-Wesley Publishing Company, 1989  (C. Biblioteca)
  • Evolutionary algorithms in theory and practice: evolution strategies evolutionary programming geneti. Edición: -. Autor: Bäck, Thomas. Editorial: New York ; Oxford: Oxford University Press, 1996  (C. Biblioteca)
  • Evolutionary computation 1: basic algorithms and operators. Edición: -. Autor: -. Editorial: New York: Taylor & Francis, 2008  (C. Biblioteca)
  • Genetic algorithms + data structures = evolution programs. Edición: 3rd rev. and extended ed. Autor: Michalewicz, Zbigniew. Editorial: Berlin: Springer, cop. 1999  (C. Biblioteca)
  • Multi-objetive optimization using evolutionary algorithms. Edición: -. Autor: Deb, Kalyanmoy. Editorial: Chichester [etc.] : John Wiley & Sons, 2004  (C. Biblioteca)
  • Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems. Edición: -. Autor: Coello Coello, Carlos A.. Editorial: New York: Kluwer Academic, cop. 2002  (C. Biblioteca)
  • Neural networks for pattern recognition. Edición: Repr. Autor: Bishop, Christopher M.. Editorial: Oxford: University Press, 2005  (C. Biblioteca)
9. PROCEDIMIENTO DE EVALUACIÓN

La calificación final será la media ponderada entre las calificaciones obtenidas en Teoría y Prácticas. Es necesario superar ambas partes de la asignatura para aprobarla.

La parte de teoría se calificará mediante una prueba  escrita al final del cuatrimestre donde se relacionan una serie de cuestiones teórico-prácticas relacionadas con los contenidos de la asignatura.

La parte de prácticas se calificará con la entrega y defensa de un trabajo previamente asignado por el profesor. El alumno, al principio del cuatrimestre deberá reunirse con el profesor para especificar la temática y el alcance. Los alumnos que no realicen trabajo práctico tendrán que realizar y superar un examen práctico.

10. CRITERIOS DE EVALUACIÓN

El examen de teoría se corresponde con el 60% de la nota final.

La práctica constituye el 40% de la nota final.

Como se ha indicado, la parte práctica de la asignatura se puede evaluar a través un trabajo práctico determinado por el profesor o mediante examen práctico.