Cursos confirmados


Cloud Computing y Aplicaciones Sociales

Dictado por: Emilio Luque y Dolores Rexachs, Universidad Autonoma de Barcelona, España

Turno: Mañana, 09:00 a 12:00 hs

Duración: 15 horas

Días: Lunes 11 al Viernes 15 de Julio de 2016

Aula: Ver aula

Contenido:

  • Introducción a Cloud Computing y Big Data
  • Cloud Computing en HPC: Ejecución eficiente de aplicaciones paralelas
  • Cloud Computing en HPC: La gestión del I/O
  • La simulación en el área de salud (Simulación, calibración y validación )
    • La simulación de la gestión de los servicios de Urgencia. (Simulación, sensorización)
    • La propagación de infecciones nosocomiales en dichos servicios
    • Otros servicios
  • Calidad de servicio:
    • El problema de la configuración "óptima"
    • Modelización prestacional de los servicios
  • Smarter Health Services
    • Los datos en la gestión de servicios
    • Telemedicina: Objetivos y beneficios. Modelización, simulación y evaluación
  • La simulación en el área de medio ambiente:
    • La simulación del comportamiento de ríos
    • La mejora, por medios computacionales, de la calidad de la simulación
  • Smart Cities e Internet de la cosas (IoT)


Programación segura y herramientas de detección de vulnerabilidades aplicado al ámbito de salud

Dictado por: Elisa Heymann, Universidad Autonoma de Barcelona, España y Barton P. Miller, University of Wisconsin-Madison Estados Unidos

Turno: Mañana, 09:00 a 12:00 hs

Duración: 15 horas

Días: Lunes 11 al Viernes 15 de Julio de 2016

Aula: Ver aula

Idiomas: mitad del curso en español y la otra en inglés

Objetivos del curso:

  • Aprender a minimizar problemas de seguridad en el software que el participante desarrolla o utiliza.
  • Entender ejemplos de problemas de seguridad de software común del mundo real. Los ejemplos a considerar serán en C, C++, Java, Python y Perl.
  • Aprender técnicas de programación segura.
  • Entender como funcionan las herramientas automáticas de detección de vulnerabilidades.
  • Entender las ventajas y limitaciones de dichas herramientas.
  • Conocer herramientas concretas, tanto de software abierto como comerciales.

Contenido:

  • Introducción. Conceptos básicos de seguridad.
  • Para las categorías que se listan a continuación, se describirá la vulnerabilidad, cómo detectarla en el código, como mitigarla, y se verán alternativas más seguras.
  • Problemas al validar datos.
  • Punteros y Strings, incluyendo Stack smashing y Buffer overflows.
  • Errores numéricos.
  • Manejo de errores.
  • Sistema de archivos:
    • Ataques TOCTOU.
    • Maniputación de nombres de caminos.
  • Serialización.
  • Excepciones.
  • Ataques de inyección:
    • Strings.
    • Inyección de comandos.
    • Inyección SQL.
    • Inyección XML.
  • Ataques Web:
    • Cross-site scripting (XSS).
    • Cross-site request forgery (CSRF).
    • Session hijacking.
    • Open redirect.
  • Ataques de gestión de memoria.
  • Denegación de servicio.
  • Fundamentos de herramientas automáticas de detección de vulnerabilidades:
    • Introducción.
    • Clases de herramientas.
    • Cómo funcionan estas herramientas?
    • La salida que generan.
    • Limitaciones de las herramientas.
    • El núcleo de las herramientas:
      • Análisis del flujo de control.
      • Análisis del flujo de datos.
      • Análisis semántico.
  • Herramientas para C/C++:
    • gcc.
    • clang static analyzer.
    • Goanna (RedLizards).
    • Coverity analyze.
  • Tools for Java:
    • FindBugs.
    • Parasoft Jtest.
  • El centro SWAMP:
    • ¿En qué consiste?
    • ¿Cómo usar el SWAMP?


Minería de datos

Dictado por: Miguel García Torres, Universidad Pablo de Olivade, España

Turno: Mañana, 09:00 a 12:00 hs

Aula:Laboratorio de Base de Datos, Bloque G.

Audiencia o público para el que se plantea el curso:

Este curso tiene un enfoque principalmente práctico aunque también se introducirán conceptos básicos de matemáticas. Aunque sería recomedable que el asistente tuviera nociones básicas de matemáticas, el curso está enfocado para todo tipo de público.

Objetivos del curso:

  • Presentar los conceptos fundamentales relacionados con la minería de datos.
  • Introducir las técnicas más básicas en tareas predictivas y descriptivas.
  • Estudiar técnicas de preprocesado de datos.
  • Dar a conocer herramientas de minería de datos.

Descripción temática de contenido desarrollado por Día:

Lunes 11:

  • Introducción
  • Clasificación

Martes 12:

  • Clasificación

Miércoles 13:

  • Agrupamiento

Jueves 14:

  • Preprocesado de datos
  • Reducción de dimensionalidad

Viernes 15:

  • Herramientas de minería de datos

Fuentes Bibliográfica

  • Learning from data. Y. S. Abu-Mostafa, M. Magdom-Ismail, H. T. Lin. AMLbook, 2012.
  • Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. I. H. Witten, E. Frank. Morgan Kaufmann (3ª edición), 2011.
  • Machine Learning: A probabilistic Perspective. K. P. Murphy. The MIT Press, 2012.
  • Pattern Recognition and Machine Learning. C. M. Bishop. Springer, 2007.
  • Machine Learning with R. B. Lantz. PACKT, 2013.

Calidad de Sistemas de Información

Dictado por: Mario Piattini , Universidad de Castilla de la Mancha, España

Turno: Tarde, 14:00 a 17:00 hs

Aula: Ver aula

Objetivos del curso:

  • Presentar de forma clara los conceptos fundamentales relacionados con la calidad del software.
  • Exponer los aspectos más significativos relacionados con la calidad de productos y procesos software.
  • Dar a conocer los diferentes estándares relacionados con la calidad del software.
  • Tratar aspectos muy importantes para conseguir sistemas de información de calidad como pueden ser la medición o la calidad de la información.
  • Analizar los modelos y metodologías para evaluar la calidad de los procesos y productos software.

Contenido:

  • Concepto de calidad
  • Herramientas de calidad
  • Modelos y Normas de calidad
  • Visión general de la calidad de sistemas informáticos
  • Calidad de producto software
  • Calidad del personal
  • Introducción a la medición de software
  • Estándares y metodologías de medición de software
  • Métricas de software
  • Implantación de programas de medición


Conferencia

Inteligencia Artificial y su impacto en la Sociedad

Dictado por: Gustavo Alberto Giménez Lugo

Presentación de la conferencia

Martes 12 de julio, 17:30 a 19:30 hs, en Aula Magna.

Contenido:

  • IA
  • Big Data
  • Robótica
  • Aplicaciones y ejemplos de proyectos en desarrollo
  • Cuadro Global
  • Impacto Social y Problemas de IA
  • Perspectivas