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En un entorno tecnológico cada vez más marcado por la automatización, la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, comprender cómo se construyen, interpretan y optimizan los lenguajes computacionales se ha convertido en una necesidad clave para avanzar en múltiples áreas del conocimiento y la industria. La interacción entre humanos y máquinas, la eficiencia de los sistemas informáticos y la creación de nuevas herramientas digitales dependen, en gran medida, del dominio de estos lenguajes. 

Este programa ofrece una visión integral de los pilares que sustentan la computación y los lenguajes, permitiendo adquirir competencias especializadas que potencian el pensamiento lógico, la resolución de problemas complejos y el diseño de soluciones innovadoras. Se abordan temáticas como la semántica formal, la teoría de lenguajes, los autómatas, la compilación y otros elementos fundamentales para comprender el funcionamiento interno de los sistemas informáticos. 

Además, al dominar estos contenidos, se abren oportunidades en sectores altamente dinámicos como la inteligencia artificial, el desarrollo de lenguajes de programación, la computación cuántica o la ingeniería de software. Esta especialización representa un paso estratégico para quienes desean avanzar en su carrera dentro del ámbito académico, técnico o profesional, especialmente en contextos donde se valoran perfiles con una sólida base teórica y capacidad analítica. La profundidad conceptual que se adquiere permite no solo aplicar tecnologías existentes, sino también diseñar las del futuro. 

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El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el alumno deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, el profesional contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

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Módulo 1. Fundamentos de programación

1.1. Introducción a la programación

1.1.1. Estructura básica de un ordenador
1.1.2. Software
1.1.3. Lenguajes de programación
1.1.4. Ciclo de vida de una aplicación informática

1.2. Diseño de algoritmos

1.2.1. La resolución de problemas
1.2.2. Técnicas descriptivas
1.2.3. Elementos y estructura de un algoritmo

1.3. Elementos de un programa

1.3.1. Origen y características del lenguaje C++
1.3.2. El entorno de desarrollo
1.3.3. Concepto de programa
1.3.4. Tipos de datos fundamentales
1.3.5. Operadores
1.3.6. Expresiones
1.3.7. Sentencias
1.3.8. Entrada y salida de datos

1.4. Sentencias de control

1.4.1. Sentencias
1.4.2. Bifurcaciones
1.4.3. Bucles

1.5. Abstracción y modularidad: funciones

1.5.1. Diseño modular
1.5.2. Concepto de función y utilidad
1.5.3. Definición de una función
1.5.4. Flujo de ejecución en la llamada de una función
1.5.5. Prototipo de una función
1.5.6. Devolución de resultados
1.5.7. Llamada a una función: parámetros
1.5.8. Paso de parámetros por referencia y por valor
1.5.9. Ámbito de un identificador

1.6. Estructuras de datos estáticas

1.6.1. Arrays
1.6.2. Matrices. Poliedros
1.6.3. Búsqueda y ordenación
1.6.4. Cadenas. Funciones de E / S para cadenas
1.6.5. Estructuras. Uniones
1.6.6. Nuevos tipos de datos

1.7. Estructuras de datos dinámicas: punteros

1.7.1. Concepto. Definición de puntero
1.7.2. Operadores y operaciones con punteros
1.7.3. Arrays de punteros
1.7.4. Punteros y arrays
1.7.5. Punteros a cadenas
1.7.6. Punteros a estructuras
1.7.7. Indirección múltiple
1.7.8. Punteros a funciones
1.7.9. Paso de funciones, estructuras y arrays como parámetros de funciones

1.8. Ficheros

1.8.1. Conceptos básicos
1.8.2. Operaciones con ficheros
1.8.3. Tipos de ficheros
1.8.4. Organización de los ficheros
1.8.5. Introducción a los ficheros C++
1.8.6. Manejo de ficheros

1.9. Recursividad

1.9.1. Definición de recursividad
1.9.2. Tipos de recursión
1.9.3. Ventajas e inconvenientes
1.9.4. Consideraciones
1.9.5. Conversión recursivo - iterativa
1.9.6. La pila de recursión

1.10. Prueba y documentación

1.10.1. Pruebas de programas
1.10.2. Prueba de la caja blanca
1.10.3. Prueba de la caja negra
1.10.4. Herramientas para realizar las pruebas
1.10.5. Documentación de programas

Módulo 2. Estructura de datos

2.1. Introducción a la programación en C++

2.1.1. Clases, constructores, métodos y atributos
2.1.2. Variables
2.1.3. Expresiones condicionales y bucles
2.1.4. Objetos

2.2. Tipos abstractos de datos (TAD)

2.2.1. Tipos de datos
2.2.2. Estructuras básicas y TAD
2.2.3. Vectores y arrays

2.3. Estructuras de datos lineales

2.3.1. TAD lista: definición
2.3.2. Listas enlazadas y doblemente enlazadas
2.3.3. Listas ordenadas
2.3.4. Listas en C++
2.3.5. TAD pila
2.3.6. TAD cola
2.3.7. Pila y cola en C++

2.4. Estructuras de datos jerárquicas

2.4.1. TAD árbol
2.4.2. Recorridos
2.4.3. Árboles n-arios
2.4.4. Árboles binarios
2.4.5. Árboles binarios de búsqueda

2.5. Estructuras de datos jerárquicas: árboles complejos

2.5.1. Árboles perfectamente equilibrados o de altura mínima
2.5.2. Árboles multicamino
2.5.3. Referencias bibliográficas

2.6. Montículos y cola de prioridad

2.6.1. TAD montículos
2.6.2. TAD cola de prioridad

2.7. Tablas hash

2.7.1. TAD Tabla hash
2.7.2. Funciones hash
2.7.3. Función hash en tablas hash
2.7.4. Redispersión
2.7.5. Tablas hash abiertas

2.8. Grafos

2.8.1. TAD grafo
2.8.2. Tipos de grafos
2.8.3. Representación gráfica y operaciones básicas
2.8.4. Diseño de grafos

2.9. Algoritmos y conceptos avanzados sobre grafos

2.9.1. Problemas sobre grafos
2.9.2. Algoritmos sobre caminos
2.9.3. Algoritmos de búsqueda o recorridos
2.9.4. Otros algoritmos

2.10. Otras estructuras de datos

2.10.1. Conjuntos
2.10.2. Arrays paralelos
2.10.3. Tablas de símbolos
2.10.4. Tries

Módulo 3. Algoritmia y complejidad

3.1. Introducción a las estrategias de diseño de algoritmos

3.1.1. Recursividad
3.1.2. Divide y conquista
3.1.3. Otras estrategias

3.2. Eficiencia y análisis de los algoritmos

3.2.1. Medidas de eficiencia
3.2.2. Medir el tamaño de la entrada
3.2.3. Medir el tiempo de ejecución
3.2.4. Caso peor, mejor y medio
3.2.5. Notación asintótica
3.2.6. Criterios de análisis matemático de algoritmos no recursivos
3.2.7. Análisis matemático de algoritmos recursivos
3.2.8. Análisis empírico de algoritmos

3.3. Algoritmos de ordenación

3.3.1. Concepto de ordenación
3.3.2. Ordenación de la burbuja
3.3.3. Ordenación por selección
3.3.4. Ordenación por inserción
3.3.5. Ordenación por mezcla (merge sort)
3.3.6. Ordenación rápida (quicksort)

3.4. Algoritmos con árboles

3.4.1. Concepto de árbol
3.4.2. Árboles binarios
3.4.3. Recorridos de árbol
3.4.4. Representar expresiones
3.4.5. Árboles binarios ordenados
3.4.6. Árboles binarios balanceados

3.5. Algoritmos con heaps

3.5.1. Los heaps
3.5.2. El algoritmo heap sort
3.5.3. Las colas de prioridad

3.6. Algoritmos con grafos

3.6.1. Representación
3.6.2. Recorrido en anchura
3.6.3. Recorrido en profundidad
3.6.4. Ordenación topológica

3.7. Algoritmos greedy

3.7.1. La estrategia greedy
3.7.2. Elementos de la estrategia greedy
3.7.3. Cambio de monedas
3.7.4. Problema del viajante
3.7.5. Problema de la mochila

3.8. Búsqueda de caminos mínimos

3.8.1. El problema del camino mínimo
3.8.2. Arcos negativos y ciclos
3.8.3. Algoritmo de Dijkstra

3.9. Algoritmos greedy sobre grafos

3.9.1. El árbol de recubrimiento mínimo
3.9.2. El algoritmo de Prim
3.9.3. El algoritmo de Kruskal
3.9.4. Análisis de complejidad

3.10. Backtracking

3.10.1. El backtracking
3.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 4. Diseño avanzado de algoritmos

4.1. Análisis de algoritmos recursivos y tipo divide y conquista

4.1.1. Planteamiento y resolución de ecuaciones de recurrencia homogéneas y no homogéneas
4.1.2. Descripción general de la estrategia divide y conquista

4.2. Análisis amortizado

4.2.1. El análisis agregado
4.2.2. El método de contabilidad
4.2.3. El método del potencial

4.3. Programación dinámica y algoritmos para problemas NP

4.3.1. Características de la programación dinámica
4.3.2. Vuelta atrás: backtracking
4.3.3. Ramificación y poda

4.4. Optimización combinatoria

4.4.1. Representación de problemas
4.4.2. Optimización en 1D

4.5. Algoritmos de aleatorización

4.5.1. Ejemplos de algoritmos de aleatorización
4.5.2. El teorema de Buffon
4.5.3. Algoritmo de Monte Carlo
4.5.4. Algoritmo Las Vegas

4.6. Búsqueda local y con candidatos

4.6.1. Gradient Ascent
4.6.2. Hill Climbing
4.6.3. Simulated Annealing
4.6.4. Tabu Search
4.6.5. Búsqueda con candidatos

4.7. Verificación formal de programas

4.7.1. Especificación de abstracciones funcionales
4.7.2. El lenguaje de la lógica de primer orden
4.7.3. El sistema formal de Hoare

4.8. Verificación de programas iterativos

4.8.1. Reglas del sistema formal de Hoare
4.8.2. Concepto de invariante de iteraciones

4.9. Métodos numéricos

4.9.1. El método de la bisección
4.9.2. El método de Newton-Raphson
4.9.3. El método de la secante

4.10. Algoritmos paralelos

4.10.1. Operaciones binarias paralelas
4.10.2. Operaciones paralelas con grafos
4.10.3. Paralelismo en divide y vencerás
4.10.4. Paralelismo en programación dinámica

Módulo 5. Programación avanzada

5.1. Introducción a la programación orientada a objetos

5.1.1. Introducción a la programación orientada a objetos
5.1.2. Diseño de clases
5.1.3. Introducción a UML para el modelado de los problemas

5.2. Relaciones entre clases

5.2.1. Abstracción y herencia
5.2.2. Conceptos avanzados de herencia
5.2.3. Polimorfismo
5.2.4. Composición y agregación

5.3. Introducción a los patrones de diseño para problemas orientados a objetos

5.3.1. Qué son los patrones de diseño
5.3.2. Patrón factory
5.3.3. Patrón singleton
5.3.4. Patrón observer
5.3.5. Patrón composite

5.4. Excepciones

5.4.1. ¿Qué son las excepciones?
5.4.2. Captura y gestión de excepciones
5.4.3. Lanzamiento de excepciones
5.4.4. Creación de excepciones

5.5. Interfaces de usuario

5.5.1. Introducción a Qt
5.5.2. Posicionamiento
5.5.3. ¿Qué son los eventos?
5.5.4. Eventos: definición y captura
5.5.5. Desarrollo de interfaces de usuario

5.6. Introducción a la programación concurrente

5.6.1. Introducción a la programación concurrente
5.6.2. El concepto de proceso e hilo
5.6.3. Interacción entre procesos o hilos
5.6.4. Los hilos en C++
5.6.5. Ventajas e inconvenientes de la programación concurrente

5.7. Gestión de hilos y sincronización

5.7.1. Ciclo de vida de un hilo
5.7.2. La clase Thread
5.7.3. Planificación de hilos
5.7.4. Grupos de hilos
5.7.5. Hilos de tipo daemon
5.7.6. Sincronización
5.7.7. Mecanismos de bloqueo
5.7.8. Mecanismos de comunicación
5.7.9. Monitores

5.8. Problemas comunes dentro de la programación concurrente

5.8.1. El problema de los productores consumidores
5.8.2. El problema de los lectores y escritores
5.8.3. El problema de la cena de los filósofos

5.9. Documentación y pruebas de software

5.9.1. ¿Por qué es importante documentar el software?
5.9.2. Documentación de diseño
5.9.3. Uso de herramientas para la documentación

5.10. Pruebas de software

5.10.1. Introducción a las pruebas del software
5.10.2. Tipos de pruebas
5.10.3. Prueba de unidad
5.10.4. Prueba de integración
5.10.5. Prueba de validación
5.10.6. Prueba del sistema

Módulo 6. Informática teórica

6.1. Conceptos matemáticos utilizados

6.1.1. Introducción a la lógica proposicional
6.1.2. Teoría de relaciones
6.1.3. Conjuntos numerables y no numerables

6.2. Lenguajes y gramáticas formales e introducción a las máquinas de Turing

6.2.1. Lenguajes y gramáticas formales
6.2.2. Problema de decisión
6.2.3. La máquina de Turing

6.3. Extensiones para las máquinas de Turing, máquinas de Turing restringidas y computadoras

6.3.1. Técnicas de programación para las máquinas de Turing
6.3.2. Extensiones para las máquinas de Turing
6.3.3. Máquinas de Turing restringidas
6.3.4. Máquinas de Turing y computadoras

6.4. Indecibilidad

6.4.1. Lenguaje no recursivo enumerable
6.4.2. Un problema indecidible recursivamente enumerable

6.5. Otros problemas indecibles

6.5.1. Problemas indecidibles para las máquinas de Turing
6.5.2. Problema de correspondencia de Post (PCP)

6.6. Problemas intratables

6.6.1. Las clases P y NP
6.6.2. Un problema NP completo
6.6.3. Problema de la satisfacibilidad restringido
6.6.4. Otros problemas NP completos

6.7. Problemas co - NP y PSPACE

6.7.1. Complementarios de los lenguajes de NP
6.7.2. Problemas resolubles en espacio polinómico
6.7.3. Problemas PSPACE completos

6.8. Clases de lenguajes basados en la aleatorización

6.8.1. Modelo de la MT con aleatoriedad
6.8.2. Las clases RP y ZPP
6.8.3. Prueba de primalidad
6.8.4. Complejidad de la prueba de primalidad

6.9. Otras clases y gramáticas

6.9.1. Autómatas finitos probabilísticos
6.9.2. Autómatas celulares
6.9.3. Células de McCulloch y Pitts
6.9.4. Gramáticas de Lindenmayer

6.10. Sistemas avanzados de cómputo

6.10.1. Computación con membranas: sistemas P
6.10.2. Computación con ADN
6.10.3. Computación cuántica

Módulo 7. Teoría de autómatas y lenguajes formales

7.1. Introducción a la teoría de autómatas

7.1.1. ¿Por qué estudiar teoría de autómatas?
7.1.2. Introducción a las demostraciones formales
7.1.3. Otras formas de demostración
7.1.4. Inducción matemática
7.1.5. Alfabetos, cadenas y lenguajes

7.2. Autómatas finitos deterministas

7.2.1. Introducción a los autómatas finitos
7.2.2. Autómatas finitos deterministas

7.3. Autómatas finitos no deterministas

7.3.1. Autómatas finitos no deterministas
7.3.2. Equivalencia entre AFD y AFN
7.3.3. Autómatas finitos con transiciones ε

7.4. Lenguajes y expresiones regulares (I)

7.4.1. Lenguajes y expresiones regulares
7.4.2. Autómatas finitos y expresiones regulares

7.5. Lenguajes y expresiones regulares (II)

7.5.1. Conversión de expresiones regulares en autómatas
7.5.2. Aplicaciones de las expresiones regulares
7.5.3. Álgebra de las expresiones regulares

7.6. Lema de bombeo y clausura de los lenguajes regulares

7.6.1. Lema de bombeo
7.6.2. Propiedades de clausura de los lenguajes regulares

7.7. Equivalencia y minimización de autómatas

7.7.1. Equivalencia de AF
7.7.2. Minimización de AF

7.8. Gramáticas independientes de contexto (GIC)

7.8.1. Gramáticas independientes de contexto
7.8.2. Árboles de derivación
7.8.3. Aplicaciones de las GIC
7.8.4. Ambigüedad en las gramáticas y lenguajes

7.9. Autómatas a pila y GIC

7.9.1. Definición de los autómatas a pila
7.9.2. Lenguajes aceptados por un autómata a pila
7.9.3. Equivalencia entre autómatas a pila y GIC
7.9.4. Autómata a pila determinista

7.10. Formas normales, lema de bombeo de las GIC y propiedades de los LIC

7.10.1. Formas normales de las GIC
7.10.2. Lema de bombeo
7.10.3. Propiedades de clausura de los lenguajes
7.10.4. Propiedades de decisión de los LIC

Módulo 8. Procesadores de lenguajes

8.1. Introducción al proceso de compilación

8.1.1. Compilación e interpretación
8.1.2. Entorno de ejecución de un compilador
8.1.3. Proceso de análisis
8.1.4. Proceso de síntesis

8.2. Analizador léxico

8.2.1. ¿Qué es un analizador léxico?
8.2.2. Implementación del analizador léxico
8.2.3. Acciones semánticas
8.2.4. Recuperación de errores
8.2.5. Cuestiones de implementación

8.3. Análisis sintáctico

8.3.1. ¿Qué es un analizador sintáctico?
8.3.2. Conceptos previos
8.3.3. Analizadores descendentes
8.3.4. Analizadores ascendentes

8.4. Análisis sintáctico descendente y análisis sintáctico ascendente

8.4.1. Analizador LL (1)
8.4.2. Analizador LR (0)
8.4.3. Ejemplo de analizador

8.5. Análisis sintáctico ascendente avanzado

8.5.1. Analizador SLR
8.5.2. Analizador LR (1)
8.5.3. Analizador LR (k)
8.5.4. Analizador LALR

8.6. Análisis semántico (I)

8.6.1. Traducción dirigida por la sintaxis
8.6.2. Tabla de símbolos

8.7. Análisis semántico (II)

8.7.1. Comprobación de tipos
8.7.2. El subsistema de tipos
8.7.3. Equivalencia de tipos y conversiones

8.8. Generación de código y entorno de ejecución

8.8.1. Aspectos de diseño
8.8.2. Entorno de ejecución
8.8.3. Organización de la memoria
8.8.4. Asignación de memoria

8.9. Generación de código intermedio

8.9.1. Traducción dirigida por la sintaxis
8.9.2. Representaciones intermedias
8.9.3. Ejemplos de traducciones

8.10. Optimización de código

8.10.1. Asignación de registros
8.10.2. Eliminación de asignaciones muertas
8.10.3. Ejecución en tiempo de compilación
8.10.4. Reordenación de expresiones
8.10.5. Optimización de bucles

Módulo 9. Informática gráfica y visualización

9.1. Teoría del color

9.1.1. Propiedades de la luz
9.1.2. Modelos de color
9.1.3. El estándar CIE
9.1.4. Profiling

9.2. Primitivas de salida

9.2.1. El controlador de vídeo
9.2.2. Algoritmos de dibujo de líneas
9.2.3. Algoritmos de dibujo de circunferencias
9.2.4. Algoritmos de relleno

9.3. Transformaciones 2D y sistemas de coordenadas y recorte 2D

9.3.1. Transformaciones geométricas básicas
9.3.2. Coordenadas homogéneas
9.3.3. Transformación inversa
9.3.4. Composición de transformaciones
9.3.5. Otras transformaciones
9.3.6. Cambio de coordenadas
9.3.7. Sistemas de coordenadas 2D
9.3.8. Cambio de coordenadas
9.3.9. Normalización
9.3.10. Algoritmos de recorte

9.4. Transformaciones 3D

9.4.1. Translación
9.4.2. Rotación
9.4.3. Escalado
9.4.4. Reflexión
9.4.5. Cizalla

9.5. Visualización y cambio de coordenadas 3D

9.5.1. Sistemas de coordenadas 3D
9.5.2. Visualización
9.5.3. Cambio de coordenadas
9.5.4. Proyección y normalización

9.6. Proyección y recorte 3D

9.6.1. Proyección ortogonal
9.6.2. Proyección paralela oblicua
9.6.3. Proyección perspectiva
9.6.4. Algoritmos de recorte 3D

9.7. Eliminación de superficies ocultas

9.7.1. Back - face removal
9.7.2. Z - buffer
9.7.3. Algoritmo del pintor
9.7.4. Algoritmo de Warnock
9.7.5. Detección de líneas ocultas

9.8. Interpolación y curvas paramétricas

9.8.1. Interpolación y aproximación con polinomios
9.8.2. Representación paramétrica
9.8.3. Polinomio de Lagrange
9.8.4. Splines cúbicos naturales
9.8.5. Funciones base
9.8.6. Representación matricial

9.9. Curvas Bézier

9.9.1. Construcción algebraica
9.9.2. Forma matricial
9.9.3. Composición
9.9.4. Construcción geométrica
9.9.5. Algoritmo de dibujo

9.10. B - splines

9.10.1. El problema del control local
9.10.2. B - splines cúbicos uniformes
9.10.3. Funciones base y puntos de control
9.10.4. Deriva al origen y multiplicidad
9.10.5. Representación matricial
9.10.6. B - splines no uniformes

Módulo 10. Computación bioinspirada

10.1. Introducción a la Computación bioinspirada

10.1.1. Introducción a la Computación bioinspirada

10.2. Algoritmos de adaptación social

10.2.1. Computación bioinspirada basada en colonias de hormigas
10.2.2. Variantes de los algoritmos de colonias de hormigas
10.2.3. Computación basada en nubes de partículas

10.3. Algoritmos genéticos

10.3.1. Estructura general
10.3.2. Implementaciones de los principales operadores

10.4. Estrategias de exploración y explotación del espacio para algoritmos genéticos

10.4.1. Algoritmo CHC
10.4.2. Problemas multimodales

10.5. Modelos de Computación evolutiva (I)

10.5.1. Estrategias evolutivas
10.5.2. Programación evolutiva
10.5.3. Algoritmos basados en evolución diferencial

10.6. Modelos de Computación evolutiva (II)

10.6.1. Modelos de evolución basados en estimación de distribuciones (EDA)
10.6.2. Programación genética

10.7. Programación evolutiva aplicada a problemas de aprendizaje

10.7.1. Aprendizaje basado en reglas
10.7.2. Métodos evolutivos en problemas de selección de instancias

10.8. Problemas multiobjetivo

10.8.1. Concepto de dominancia
10.8.2. Aplicación de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivo

10.9. Redes neuronales (I)

10.9.1. Introducción a las redes neuronales
10.9.2. Ejemplo práctico con redes neuronales

10.10. Redes neuronales (II)

10.10.1. Casos de uso de las redes neuronales en la investigación médica
10.10.2. Casos de uso de las redes neuronales en la economía
10.10.3. Casos de uso de las redes neuronales en la visión artificial

Desarrollarás habilidades para el análisis formal y semántico de programas, mejorando la eficiencia del software significativamente”