ECTS credits ECTS credits: 4.5
ECTS Hours Rules/Memories Student's work ECTS: 74.5 Hours of tutorials: 2 Expository Class: 18 Interactive Classroom: 18 Total: 112.5
Use languages Spanish, Galician
Type: Ordinary Degree Subject RD 1393/2007 - 822/2021
Departments: Electronics and Computing
Areas: Computer Science and Artificial Intelligence
Center Higher Polytechnic Engineering School
Call: First Semester
Teaching: Sin Docencia (En Extinci贸n)
Enrolment: No Matriculable (S贸lo Planes en Extinci贸n)
A trav茅s de esta materia el alumno debe adquirir 鈥渃onocimientos b谩sicos sobre el uso y la programaci贸n de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas inform谩ticos con aplicaci贸n en ingenier铆a鈥.
O alumno deber谩 conocer el papel de la Inform谩tica y del ordenador como herramienta de trabajo en aspectos b谩sicos 煤tiles para el desarrollo profesional, tales como los sistemas operativos, el almacenamiento de la informaci贸n, las bases de datos, y el uso del ordenador como herramienta de c谩lculo num茅rico e simb贸lico. Por otra parte el alumno deber谩 aprender una correcta metodolog铆a para a resoluci贸n de problemas mediante el uso del ordenador, siendo capaz de alcanzar destrezas que le permitan llevar a cabo un correcto an谩lisis de los problemas, y el dise帽o de algoritmos como etapa previa a su codificaci贸n en un lenguaje de programaci贸n.
En esta materia coexisten dos asignaturas incluyentes e incluidas con el mismo nombre ubicadas una de ellas en el plan del Grado en Ingenier铆a Forestal y del Medio Natural y la otra en el grado de Ingenier铆a Agr铆cola y Agroalimentaria, que fueron recientemente unificadas como consecuencia de la implantaci贸n de su plan de viabilidad. Los contenidos de estas asignaturas, tal como consta en las memorias de sus respectivos t铆tulos son:
GRADO EN INGENIER脥A FORESTAL Y DEL MEDIO NATURAL
Introducci贸n a la inform谩tica. Conceptos b谩sicos de sistemas operativos. Introducci贸n al desarrollo de programas. Metodolog铆a de la programaci贸n. Dise帽o de algoritmos. Tipos de datos y expresiones b谩sicas. Estructuras de control. Programaci贸n modular. Redes de computadora e internet.
GRADO EN INGENIER脥A AGR脥COLA Y AGROALIMENTARIA
La memoria del t铆tulo de Grado en Ingenier铆a Agr铆cola y del Medio Rural contempla para esta materia los siguientes contenidos:
Introducci贸n a la inform谩tica. Conceptos b谩sicos de sistemas operativos. Introducci贸n al desarrollo de programas. Metodolog铆a de programaci贸n. Dise帽o de algoritmos. Tipos de datos y expresiones b谩sicas. Entrada/Salida. Estructuras de control. Programaci贸n modular. Redes de computadoras e internet. Fundamentos de bases de datos.
Estos contenidos de ambas titulaciones se desarrollan en el siguiente temario unificado:
TEOR脥A (Entre par茅ntesis las horas presenciales y no presenciales estimadas)
Tema 1.- Introducci贸n a la inform谩tica. (3 horas presencialess y 3 no presenciales)
La informaci贸n y su representaci贸n. Operaciones sobre a informaci贸n: tablas de verdad y circuitos l贸gicos. El programa almacenado y la arquitectura de Von Neumann. Instrucciones y lenguaje ensamblador. Creaci贸n de programas: ensamblador, compiladores e int茅rpretes. Ejecuci贸n de programas: El Sistema Operativo.
Tema 2.- Metodolog铆a de la programaci贸n. (6 horas presenciales y 3 no presenciales)
El ciclo de vida de los programas. Estructuras de datos y dise帽o de algoritmos. Elementos b谩sicos de un lenguaje de programaci贸n: Tipos de datos y expresiones b谩sicas, Entrada/Salida, Estructuras de control y m贸dulos de programaci贸n.
Tema 3.- Redes de computadoras e internet. (2 horas presenciales
y 1 no presencial)
Las Comunicaciones entre ordenadores. Topolog铆a de redes. Software de redes: TCP-IP. Tecnolog铆as comunes de red: ethernet e IP. Switches, Routers y otro equipamiento de red. Interconexi贸n de redes: internet. Servicios y cliente en rede. Riesgos de seguridad en redes y algunas precauciones a tomar.
Tema 4.- Fundamentos de bases de datos. (1 horas presencial y 1 no presencial)
El problema del acoplamiento entre datos e programas. Sistemas de bases de datos relacionales. Lenguajes de consultas y de definici贸n de datos. Introducci贸n al proceso de dise帽o de bases de datos.
PR脕CTICAS (Entre par茅ntesis las horas presenciales y no presenciales estimadas)
Pr谩ctica 1.- Uso interactivo de un entorno de desarrollo de programas y herramienta de c谩lculo (4 horas presenciales y 4 no presenciales)
Pr谩ctica 2.- Programaci贸n. (18 horas presenciales y 18 no presenciales)
Estructura b谩sica de un programa. Implementaci贸n das estrategias de programaci贸n estructurada y modular en la resoluci贸n de problemas de programaci贸n. Programaci贸n de M茅todos num茅ricos de c谩lculo. Acceso a ficheros desde programas.
Pr谩ctica 3.- Programaci贸n sobre bases de datos (2 horas presenciales y 3,5 no presenciales)
Bibliograf铆a b谩sica
A. Prieto, A. Lloris y J. C Torres, 鈥淚ntroducci贸n a la inform谩tica鈥, Ed. McGraw-Hill, 2010.
L. Joyanes, 鈥淔undamentos de programaci贸n. Algoritmos, estructuras de datos y objetos鈥. Ed. McGraw-Hill, 2003. Tercera Edici贸n.
Andr茅s Marzal Var贸, Isabel Gracia Luengo, Pedro Garc铆a Sevilla. - Introducci贸n a la programaci贸n con Python 3. Universitat Jaume I (descargable con licencia Creative Commons)
Documentaci贸n de SQLite ()
Bibliograf铆a complementaria
ALCALDE, E.; GARC脥A, M.; PE脩UELAS, S. 鈥淚nform谩tica B谩sica鈥. Ed. McGraw-Hill. NORTON, P. Introducci贸n a la computaci贸n. Ed. McGraw-Hill.
WIRTH,N. 鈥淎lgoritmos+Estructura de Datos=Programas鈥. Ed. Ediciones del Castillo.
CHAZALLET S.. 鈥淧ython 3: Los fundamentos del lenguaje鈥 (Ediciones ENI)
GRADO EN INGENIER脥A AGR脥COLA Y AGROALIMENTARIA (E: Evaluada, T: Trabajada)
COMPETENCIAS GENERALES
CG1 - Conocimiento en materias b谩sicas, cient铆ficas y tecnol贸gicas que permitan un aprendizaje continuo, as铆 como una capacidad de adaptaci贸n a nuevas situaciones o entornos cambiantes. (T)
CG2 - Capacidad de resoluci贸n de problemas con creatividad, iniciativa, metodolog铆a y razonamiento cr铆tico. (E)
COMPETENCIAS TRANVERSALES
CT1 - Capacidad de an谩lisis y s铆ntesis. (T)
CT3 - Capacidad de trabajo individual, con actitud autocr铆tica. (T)
CT9 - Habilidad en el manejo de tecnolog铆as de la informaci贸n y de la comunicaci贸n (TIC). (T)
CT10 - Utilizaci贸n de informaci贸n bibliogr谩fica y de Internet. (T)
COMPETENCIAS ESPEC脥FICAS
FB1 - Capacidad para la resoluci贸n de los problemas matem谩ticos que puedan plantearse en la ingenier铆a. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: 谩lgebra lineal; geometr铆a; geometr铆a diferencial; c谩lculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; m茅todos num茅ricos, algor铆tmica num茅rica; estad铆stica y optimizaci贸n. (E, 煤nicamente el apartado de "m茅todos num茅ricos, algor铆tmica num茅rica")
FB3 - Conocimientos b谩sicos sobre el uso y programaci贸n de los ordenadores, sistemas operativos, bases de datos y programas inform谩ticos con aplicaci贸n en ingenier铆a. (E)
GRADO EN INGENIER脥A FORESTAL Y DEL MEDIO NATURAL (E: Evaluada, T: Trabajada)
B谩sicas, gen茅ricas y espec铆ficas:
鈥 CG1 - Capacidad para comprender los fundamentos biol贸gicos, qu铆micos, f铆sicos, matem谩ticos y de los sistemas de representaci贸n necesarios para el desarrollo de la actividad profesional, as铆 como para identificar los diferentes elementos bi贸ticos y f铆sicos del medio forestal y los recursos naturales renovables susceptibles de protecci贸n, conservaci贸n y aprovechamientos en el 谩mbito forestal (T)
鈥 CG14 - Capacidad para entender, interpretar y adoptar los avances cient铆ficos en el campo forestal, para desarrollar y transferir tecnolog铆a y para trabajar en un entorno multiling眉e y multidisciplinar (T)
鈥 CEFB3 - Conocimientos b谩sicos sobre el uso y programaci贸n de las computadoras, sistemas operativos, bases de datos y programas inform谩ticos con aplicaci贸n en ingenier铆a (E)
鈥 CEFB1 - Capacidad para la resoluci贸n de los problemas matem谩ticos que puedan plantearse en ingenier铆a. Aptitud para aplicar los conocimientos sobre: 谩lgebra lineal; geometr铆a; geometr铆a diferencial; c谩lculo diferencial e integral; ecuaciones diferenciales y en derivadas parciales; m茅todos num茅ricos, algor铆tmica num茅rica; estad铆stica y optimizaci贸n (E: 煤nicamente el apartado "m茅todos num茅ricos y algor铆tmica num茅rica")
Transversales
鈥 CT1 - Capacidad de an谩lisis y s铆ntesis (T)
鈥 CT3 - Capacidad de trabajo individual, con actitud autocr铆tica (T)
鈥 CT9 - Habilidad en el manejo das TIC (T)
鈥 CT10 - Utilizaci贸n de informaci贸n bibliogr谩fica y de Internet (T)
GRADO EN INGENIER脥A AGR脥COLA Y AGROALIMENTARIA (Entre par茅ntesis las competencias trabajadas)
Actividades presenciales
鈥 Clases expositivas (CG1,CFB3, CT1, CT10)
鈥 Pr谩cticas (CG1,CG2,CEFB1, CEFB3, CT9)
鈥 Tutor铆as individuales (CEFB1, CEFB3, CT1, CT9, CT10)
鈥 Tutor铆as en grupo (CEFB1, CEFB3, CT1, CT9, CT10)
Actividades no presenciales
鈥 Lectura e preparaci贸n de temas (CEFG3, CT3, CT10)
鈥 Preparaci贸n de las pr谩cticas y resoluci贸n de un bolet铆n de problemas propuestos. (CEFB1, CEFB3, CT1, CT3, CT9, CT10)
鈥 Uso da aula virtual da materia con material de apoyo (ejercicios resueltos, lecturas recomendadas, etc.). (CEFB1, CEFB3, CT1, CT3, CT9, CT10)
鈥 Actividades de formaci贸n complementaria que podr谩n implicar b煤squeda de informaci贸n en Internet o lectura de material adicional. (CT10)
鈥 Realizaci贸n de ejercicios pr谩cticos (CEFB1, CEFB3, CT9)
GRADO EN INGENIER脥A FORESTAL Y DEL MEDIO NATURAL (Entre par茅ntesis las competencias trabajadas)
Actividades presenciales
鈥 Clases expositivas (CG1, CG14, CFB3, CT1, CT10)
鈥 Pr谩cticas (CG1, CG14, CEFB1, CEFB3, CT9)
鈥 Tutor铆as individuales (CEFB1, CEFB3, CT1, CT9, CT10)
鈥 Tutor铆as en grupo (CEFB1, CEFB3, CT1, CT9, CT10)
Actividades no presenciales
鈥 Lectura e preparaci贸n de temas (CEFG3, CT3, CT10)
鈥 Preparaci贸n de las pr谩cticas y resoluci贸n de un bolet铆n de problemas propuestos. (CEFB1, CEFB3, CT1, CT3, CT9, CT10)
鈥 Uso da aula virtual da materia con material de apoyo (ejercicios resueltos, lecturas recomendadas, etc.). (CEFB1, CEFB3, CT1, CT3, CT9, CT10)
鈥 Actividades de formaci贸n complementaria que podr谩n implicar b煤squeda de informaci贸n en Internet o lectura de material adicional. (CT10)
鈥 Realizaci贸n de ejercicios pr谩cticos (CEFB1, CEFB3, CT9)
Para la realizaci贸n de tutor铆as, as铆 como para mantener una comunicaci贸n directa tanto entre los propios estudiantes como entre 茅stos y el docente, se podr谩n usar las herramientas telem谩ticas al efecto disponibles en la 奇趣腾讯分分彩 (el foro y la mensajer铆a del curso virtual de la asignatura, el correo electr贸nico, o alguna otra herramienta disponible)
GRADO EN INGENIER脥A AGR脥COLA Y AGROALIMENTARIA (Entre par茅ntesis las competencias evaluadas)
Sistema de evaluaci贸n Competencias Peso cualificaci贸n
Prueba o pruebas, orales y/o escritas (CG2, FB1, FB3) 100%
En general proponemos el uso de dos t茅cnicas de valoraci贸n: evaluaci贸n continua del trabajo realizado por el alumno durante el curso (45% da nota final), prueba final de la materia (55% da nota). Se evaluar谩n de forma independiente la parte te贸rica y la parte pr谩ctica da materia, teniendo la teor铆a un peso del 30% en la nota final, mientras que la pr谩ctica representa el 70%. Estos pesos ser谩n aplicables tanto al examen final como a las pruebas de evaluaci贸n continua
La evaluaci贸n continua de la teor铆a se har谩 mediante la realizaci贸n individual de pruebas cortas con ejercicios breves o respuesta a cuestionarios en los que se abordan aspectos explicados en las clases de teor铆a, estos cuestionarios se realizar谩n en alguna/s de las clases de teor铆a. La evaluaci贸n de estos cuestionarios/ejercicios representar谩 el 45% de la nota de teor铆a.
La evaluaci贸n continua de la parte pr谩ctica consistir谩 en la realizaci贸n de una prueba escrita en la que se le plantear谩 al alumno la resoluci贸n de problemas pr谩cticos. Durante esta prueba el alumno tendr谩 que poner en pr谩ctica una correcta metodolog铆a para la resoluci贸n de problemas. En particular el alumno deber谩 desarrollar un an谩lisis adecuado de cada problema y ser谩 obligatorio el desarrollo de un algoritmo como etapa previa a su codificaci贸n en un lenguaje de programaci贸n. El grado de creatividad/novedad en las soluciones formuladas por los alumnos influir谩 en la calificaci贸n. Una buena estrategia de an谩lisis del problema ser谩 especialmente relevante para la resoluci贸n de ejercicios pr谩cticos. El resultado de esta prueba representar谩 el 45% de la nota de pr谩ctica.
Por 煤ltimo, habr谩 una prueba al final de la asignatura (examen de enero), que representa el 55% de la nota total de la materia. Esta prueba tendr谩 tanto preguntas de teor铆a como de pr谩cticas (en un examen valorado sobre 10 puntos, 3 de ellos ser谩n de teor铆a y 7 de pr谩cticas).
En el caso de alg煤n alumno que no asista a clases, no podr谩 ser evaluado de forma contin煤a por lo que el examen final de la asignatura representa el 100% de su cualificaci贸n final. En este caso, podr铆a tener que responder a preguntas adicionales a las que se le propongan al alumno evaluado de forma continuada (con el fin de garantizar la evaluaci贸n de todas las destrezas que se deben adquirir a trav茅s de la materia).
En relaci贸n con la evaluaci贸n de las competencias transversales, es importante destacar los siguientes aspectos:
La capacidad de an谩lisis y s铆ntesis se evaluar谩 a trav茅s de las preguntas de teor铆a, al tratarse de preguntas que el alumno deber谩 responder de forma muy breve, sintetizando los aspectos clave de algunos de los elementos vistos. Por otra parte, la capacidad de an谩lisis tambi茅n se evaluar谩 a trav茅s de la parte pr谩ctica de la asignatura. En este caso se le plantear谩n al alumno la resoluci贸n de problemas, para ello, la primera etapa que tendr谩 que seguir es la del an谩lisis del problema, esta etapa es previa a la formulaci贸n de un algoritmo.
La capacidad de trabajo individual, con actitud autocr铆tica, se evaluar谩 especialmente a trav茅s de la realizaci贸n de las pr谩cticas de la asignatura. Durante la realizaci贸n de las mismas el alumno dispondr谩 por adelantado de un bolet铆n de ejercicios que ir谩 resolviendo en el laboratorio. El alumno deber谩 tratar de analizar los problemas propuestos tratando de proponer una soluci贸n que luego pueda verificar en pr谩cticas. Este trabajo se llevar谩 a cabo de forma individual, y su ejecuci贸n deficiente implicar谩 que el alumno no podr谩 resolver todos los ejercicios planteados en los boletines, lo que mermar谩 la nota que obtenga en la parte pr谩ctica. Algo similar sucede con la habilidad en el manejo de tecnolog铆as de la informaci贸n y de la comunicaci贸n (TIC). En este caso, es importante destacar el hecho de que el alumno tendr谩 que realizar las pr谩cticas en uno de los ordenadores del aula de inform谩tica. Finalmente, en relaci贸n con la utilizaci贸n de informaci贸n bibliogr谩fica y de Internet, esto se pondr谩 de manifiesto a trav茅s de actividades de formaci贸n complementaria que implicar谩 la lectura de material adicional, documentaci贸n que estar谩 disponible en el aula virtual, u otro tipo de documentos accesibles a trav茅s de Internet. Sobre estos temas se plantear谩n algunas preguntas en la evaluaci贸n continua de la parte te贸rica asignatura.
GRADO EN INGENIER脥A FORESTAL Y DEL MEDIO NATURAL (Entre par茅ntesis las competencias evaluadas)
Sistema de evaluaci贸n Competencias Peso cualificaci贸n
Prueba o pruebas, orales y/o escritas (examen final de la asignatura) (CEFB1, CEFB3) 55%
Prueba o pruebas, orales y/o escritas (pruebas de evaluaci贸n cont铆nua) (CEFB1, CEFB3) 45%
En general proponemos el uso de dos t茅cnicas de valoraci贸n: evaluaci贸n continua del trabajo realizado por el alumno durante el curso (45% da nota final), prueba final de la materia (55% da nota). Se evaluar谩n de forma independiente la parte te贸rica y la parte pr谩ctica da materia, teniendo la teor铆a un peso del 30% en la nota final, mientras que la pr谩ctica representa el 70%. Estos pesos ser谩n aplicables tanto al examen final como a las pruebas de evaluaci贸n continua y al conjunto de la asignatura.
La evaluaci贸n continua de la teor铆a se har谩 mediante la realizaci贸n individual de pruebas cortas con ejercicios breves o respuesta a cuestionarios en los que se abordan aspectos explicados en las clases de teor铆a, estos cuestionarios se realizar谩n en alguna/s de las clases de teor铆a. La evaluaci贸n de estos cuestionarios/ejercicios representar谩 el 45% de la nota de teor铆a.
La evaluaci贸n continua de la parte pr谩ctica consistir谩 en la realizaci贸n de una prueba escrita en la que se le plantear谩 al alumno la resoluci贸n de problemas pr谩cticos. Durante esta prueba el alumno tendr谩 que poner en pr谩ctica una correcta metodolog铆a para la resoluci贸n de problemas. En particular el alumno deber谩 desarrollar un an谩lisis adecuado de cada problema y ser谩 obligatorio el desarrollo de un algoritmo como etapa previa a su codificaci贸n en un lenguaje de programaci贸n. El grado de creatividad/novedad en las soluciones formuladas por los alumnos influir谩 en la calificaci贸n. Una buena estrategia de an谩lisis del problema ser谩 especialmente relevante para la resoluci贸n de ejercicios pr谩cticos. El resultado de esta prueba representar谩 el 45% de la nota de pr谩ctica.
Por 煤ltimo, habr谩 una prueba al final de la asignatura (examen de enero), que representa el 55% de la nota total de la materia. Esta prueba tendr谩 tanto preguntas de teor铆a como de pr谩cticas (en un examen valorado sobre 10 puntos, 3 de ellos ser谩n de teor铆a y 7 de pr谩cticas).
En el caso de alg煤n alumno que no asista a clases, no podr谩 ser evaluado de forma contin煤a por lo que el examen final de la asignatura representa el 100% de su cualificaci贸n final. En este caso, podr铆a tener que responder a preguntas adicionales a las que se le propongan al alumno evaluado de forma continuada (con el fin de garantizar la evaluaci贸n de todas las destrezas que se deben adquirir a trav茅s de la materia).
En relaci贸n con la evaluaci贸n de las competencias transversales, es importante destacar los siguientes aspectos:
La capacidad de an谩lisis y s铆ntesis se evaluar谩 a trav茅s de las preguntas de teor铆a, al tratarse de preguntas que el alumno deber谩 responder de forma muy breve, sintetizando los aspectos clave de algunos de los elementos vistos. Por otra parte, la capacidad de an谩lisis tambi茅n se evaluar谩 a trav茅s de la parte pr谩ctica de la asignatura. En este caso se le plantear谩n al alumno la resoluci贸n de problemas, para ello, la primera etapa que tendr谩 que seguir es la del an谩lisis del problema, esta etapa es previa a la formulaci贸n de un algoritmo.
La capacidad de trabajo individual, con actitud autocr铆tica, se evaluar谩 especialmente a trav茅s de la realizaci贸n de las pr谩cticas de la asignatura. Durante la realizaci贸n de las mismas el alumno dispondr谩 por adelantado de un bolet铆n de ejercicios que ir谩 resolviendo en el laboratorio. Durante las horas de estudio individual el alumno deber谩 tratar de analizar los problemas propuestos tratando de proponer una soluci贸n que luego pueda verificar en pr谩cticas. Este trabajo se llevar谩 a cabo de forma individual, y su ejecuci贸n deficiente implicar谩 que el alumno no podr谩 resolver todos los ejercicios planteados en los boletines, lo que mermar谩 la nota que obtenga en la parte pr谩ctica. Algo similar sucede con la habilidad en el manejo de tecnolog铆as de la informaci贸n y de la comunicaci贸n (TIC). En este caso, es importante destacar el hecho de que el alumno tendr谩 que realizar las pr谩cticas en uno de los ordenadores del aula de inform谩tica. Finalmente, en relaci贸n con la utilizaci贸n de informaci贸n bibliogr谩fica y de Internet, esto se pondr谩 de manifiesto a trav茅s de actividades de formaci贸n complementaria que implicar谩 la lectura de material adicional, documentaci贸n que estar谩 disponible en el aula virtual, u otro tipo de documentos accesibles a trav茅s de Internet. Sobre estos temas se plantear谩n algunas preguntas en la evaluaci贸n continua de la parte te贸rica asignatura.
COM脷N PARA TODAS LAS TITULACIONES
Si el alumno no alcanza el aprobado en la asignatura en el primer cuatrimestre dispondr谩 de una segunda oportunidad a fin de curso
Los alumnos repetidores que hayan superado el proceso de evaluaci贸n continua no tendr谩n que repetir las pr谩cticas de la asignatura
Los alumnos que tengan concedida la dispensa de asistencia seg煤n la instrucci贸n 1/2017 de la Secretar铆a General no tendr谩n que asistir a clase. En tal caso su calificaci贸n final ser谩 la nota que obtengan en el examen final de la asignatura.
Para los casos de realizaci贸n fraudulenta de ejercicios o pruebas ser谩 de aplicaci贸n lo establecido en la 鈥淣ormativa de evaluaci贸n del rendimiento acad茅mico de los estudiantes y de revisi贸n de las calificaciones鈥.
Tipo de actividad P NP T
Docencia expositiva 12 9 21
Pr谩cticas 20 25,5 45,5
Tutor铆as en grupos reducidos 2 1 3
Pruebas de evaluaci贸n continua (teor铆a) 1 0 1
Pruebas de evaluaci贸n continua (Practicas) 4 0 4
Estudio para el examen final 0 24 24
Examen 4 0 4
Subtotal 42 70,5 112,5
TOTAL 112.5 horas
P: Horas presenciales
NP: Horas no presenciales
T: Horas totales por actividad
Durante la realizaci贸n de las pr谩cticas el alumno dispondr谩 por adelantado de un bolet铆n de ejercicios que se ir谩n resolviendo en laboratorio. Durante las horas de estudio individual el alumno deber谩 tratar de analizar os problemas propuestos tratando de proponer una soluci贸n que logo pueda verificar en pr谩cticas.
Por otra parte, despu茅s de la realizaci贸n de la pr谩ctica el alumno deber铆a releer los ejercicios realizados en el laboratorio, tratando de prestar atenci贸n a aquellos aspectos que le resultan de mayor dificultad, intentando entender lo que se hace, y evitando siempre un procedimiento memor铆stico.
La materia se impartir谩 en castellano
Jose Luis Correa Pombo
Coordinador/a- Department
- Electronics and Computing
- Area
- Computer Science and Artificial Intelligence
- joseluis.correa [at] usc.es
- Category
- Professor: University Lecturer
| Wednesday | |||
|---|---|---|---|
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 7 (Lecture room 2) |
| Thursday | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 7 (Lecture room 2) |
| Friday | |||
| 11:00-12:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 7 (Lecture room 2) |
| 14:00-15:00 | Grupo /CLE_01 | Spanish | Classroom 7 (Lecture room 2) |
| 01.21.2025 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 11 (Lecture room 3) |
| 01.21.2025 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 12 (Lecture room 3) |
| 06.25.2025 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 11 (Lecture room 3) |
| 06.25.2025 10:00-14:00 | Grupo /CLE_01 | Classroom 12 (Lecture room 3) |