Presentación de las materias Optativas para el año 2013

1. Presentación de las materias Optativas para el año 2013 Área: Algoritmos y Lenguajes

2. Profesores • Introducción al procesamiento Digital de imágenes • Javier Giacomantone – Gladys Gorga • Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones • Javier Giacomantone – Gladys Gorga • Taller de Programación Orientada a Objetos 1 • Alejandra Garrido • Minería de datos usando sistemas inteligentes • Laura Lanzarini • Programación Distribuida • Fernando Tinetti • Taller de programación sobre GPUs • Armando De Giusti • Sistemas paralelos • Armando De Giusti – Franco Chichizola

3. Introducción al procesamiento Digital de imágenes Javier Giacomantone Gladys Gorga

4. Contenido General • Qué es una imagen digital? • Qué es PDI? • Objetivo de IPDI Introducción al procesamiento digital de imágenes

5. Metodología de trabajo • Clases T/P y Clases optativas de de C-P-AC • Aprendizaje continuo-progresivo-correlativo • Rol activo ! • NP  Autónomo y activo/Opc. consultas = P Introducción al procesamiento digital de imágenes

6. Evaluación • P -> Asistencia + E1 +E2 +EF simp • NP -> TP + P + EF Introducción al procesamiento digital de imágenes

7. ¿Por qué elegirla? Introducción al procesamiento digital de imágenes

8. Horarios • Horarios de teoría • Martes 14hs • Horarios de práctica • Miércoles 14hs Introducción al procesamiento digital de imágenes

9. Más información • Plataforma web: weblidi.info.unlp.edu.ar/catedras/ipdi • Contacto: frapiva@lidi.info.unlp.edu.ar • Inicio del curso 26/3/2013 Introducción al procesamiento digital de imágenes

10. Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones Javier Giacomantone Gladys Gorga

11. Contenido General El objetivo del curso es presentar conceptos básicos de reconocimiento automático de patrones y estudiar métodos de generación de características. Se estudian en particular métodos de generación de descriptores de objetos en imágenes y sus esquemas de codificación. Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones

12. Metodología de trabajo • Clases T/P y Clases optativas de de C-P-AC • Aprendizaje continuo-progresivo-correlativo • Rol activo ! • NP  Autónomo y activo/Opc. consultas = P Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones

13. Evaluación • P -> Asistencia + E1 +E2 +EF simp • NP -> TP + P + EF Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones

14. ¿Por qué elegirla? Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones

15. Horarios • Horarios de teoría • A confirmar 2do semestre • Horarios de práctica • A confirmar 2do semestre Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones

16. Más información • Plataforma web: weblidi.info.unlp.edu.ar/catedras/ipdi • Contacto: frapiva@lidi.info.unlp.edu.ar • Inicio del curso A confirmar 2do semestre Fundamentos de Reconocimiento Automático de Patrones

17. Taller de Programación Orientada a Objetos 1 Alejandra Garrido

18. Contenido General • Diseño orientado a objetos avanzado • Patrones de diseño avanzado • Utilización y desarrollo de frameworks orientados a objetos • Metodologías ágiles de desarrollo de software • Refactoring y testing • Temas avanzados: lenguajes reflexivos, sistemas distribuidos, arquitecturas P2P, SOA. Taller de Programación Orientada a Objetos 1

19. Metodología de trabajo • Clases teóricas a cargo del profesor • Clases teóricas a cargo de los alumnos, sobre un tema seleccionado por el profesor; se requiere asistencia. • Clases prácticas de consulta sobre el proyecto, en un horario designado a cada grupo, al que deben asistir todos los integrantes del grupo. Taller de Programación Orientada a Objetos 1

20. Evaluación • Para aprobar la cursada se requiere: • Presentación oral • Asistencia a las presentaciones de alumnos • Asistencia a las clases prácticas en el horario designado al grupo (presentaciones de avance del proyecto con el JTP) • Para aprobar la materia se requiere la entrega y aprobación del proyecto, la cual consta de documentación y código. Taller de Programación Orientada a Objetos 1

21. ¿Por qué elegirla? • Para desarrollar / mejorar las capacidades de: • trabajar en grupo • comunicar ideas/conceptos oralmente • presentar artículos científicos sobre temas de investigación actual. Taller de Programación Orientada a Objetos 1

22. Horarios • SEGUNDO SEMESTRE • Horarios de teoría • Jueves de 9 a 11 hrs • Horarios de práctica • Lunes de 17:30 a 19:30 hs. • Jueves de 11 a 13 hs. Taller de Programación Orientada a Objetos 1

23. Más información • Plataforma web: • https://sites.google.com/site/tpoounlp/ • Contacto: • garrido@lifia.info.unlp.edu.ar • Inicio del curso • Segundo semestre Taller de Programación Orientada a Objetos 1

24. Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes Laura Lanzarini

25. Contenido General Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes

26. Metodología de trabajo • La materia se dicta íntegramente en la Sala de PC bajo modalidad de taller. • Al inicio del curso se publica un cronograma con las actividades a realizar (semanal) y las fechas de evaluaciones y entregas. • Se toma asistencia en todos los horarios de clase. • Los modelos se generan utilizando • RapidMiner ( http://rapid-i.com ) (Programamos operadores en Java) Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes

27. Evaluación Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes

28. ¿Por qué elegirla? • La Minería de Datos es un tema de actualidad y de creciente interés en ámbitos muy diversos. Se está utilizando en bancos, empresas de seguros y en algunos procesos industriales y comerciales. • El seminario es de carácter introductorio y brinda un enfoque práctico del tema. • Comprender las técnicas permite introducir modificaciones en los modelos existentes. Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes

29. Horarios • Horario de teoría • Lunes de 10:30 a 12:30 hs • Horario de práctica • Miércoles de 11 a 13 hs Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes

30. Más información • Página de la cátedra weblidi.info.unlp.edu.ar/catedras/md_si • Contacto laural@lidi.info.unlp.edu.ar • Inicio del curso : Agosto de 2013 Minería de Datos usando Sistemas Inteligentes

31. Programación Distribuida Fernando Tinetti

32. Contenido General • Procesamiento distribuido. Modelos y paradigmas. • Distribución de datos y procesos. • Migración de procesos en ambientes distribuidos. • Programación de aplicaciones en ambientes distribuidos. Programación Distribuida

33. Metodología de trabajo • Clases teórico-prácticas • Entrega de trabajos prácticos individuales o en grupos • de dos integrantes • Clases de consultas • Trabajo integrador final Programación Distribuida

34. Evaluación • Corrección de trabajos prácticos • Reentregas en caso de ser necesario • Trabajo integrador con posible extensión a tesina Programación Distribuida

35. ¿Por qué elegirla? • Para conocer mecanismos básicos de programación • en sistemas distribuidos • Para avanzar/como continuación de las materias de • redes y la temática involucrada en esas materias • Para conocer algunas de las características de • más bajo nivel de abstracción del desarrollo de • software en sistemas distribuidos Programación Distribuida

36. Horarios • Dictada en el Segundo Cuatrimestre • Horarios de teoría • Día y hora: a definir • Horarios de práctica • Día y hora: a definir • Día y hora… Programación Distribuida

37. Más información • Plataforma web: a definir • Contacto: pd@ada.info.unlp.edu.ar Sobre el inicio del segundo cuatrimestre se responderá automáticamente con los datos de horarios, aulas, etc. También habrán carteles en las carteleras • Inicio del curso: segundo cuatrimestre Programación Distribuida