• Curso 1: De la filosofía a la longitud del programa.
  Dr. Gregorio Chaitin, IBM Watson Research Center, EE. UU.
  
  El Dr. Chaitin es investigador del IBM Watson Research Center, EE.UU., Doctor honoris causa de la Universidad de Maine, Profesor Visitante del Departamento de Computación de la Universidad de Auckland y Profesor Honorario de la Universidad de Buenos Aires. Sus estudios sobre complejidad algorítmica y teoría de la Información lo han llevado a fundar la Teoría de Información Algorítmica, permitiéndole redefinir el concepto de aleatoriedad, dar un camino distinto al de Goedel para demostrar la incompletitud de la Aritmética y definir el célebre número OMEGA, que contiene información sobre la probabilidad de que cualquier programa cumpla con la condición de parada. También tiene contribuciones a la tecnolología como la implementación del primer intérprete LISP que fue usado en la Argentina o un algoritmo de optimización de la asignación de registros para un compilador de calidad para procesadores RISC. Es autor de seis libros y numerosas publicaciones.
  
  Resumen:
  
  La mayor parte del trabajo en complejidad computacional se ocupa del tiempo. Por el contrario, la Teoría de la Información Algorítmica introducida por Chaitin es una teoría de la complejidad del tamaño de programas. Este curso intentará mostrar que la complejidad del tamaño de programas, que mide la información algorítmica contenida en ellos, es de una importancia filosófica mucho mayor a la de la complejidad temporal. Se discutirá cómo uno puede emplear esta medida de complejidad para estudiar qué se puede conseguir y qué no mediante teorías matemáticas axiomáticas.
  
  El curso abarcará:
  
  • Necesidad filosófica de la Teoría de la Información Algorítmica,
  • Incompletitud, una aplicación de la Teoría de la Información Algorítmica,
  • Compendio técnico de la Teoría de la Información Algorítmica, definiciones y teoremas,
  • Implementación LISP de la Teoría de la Información Algorítmica.
  
  
  El curso seguirá un estilo informal, intentando ilustrar las ideas y métodos principales, evitando caer en engorrosos detalles técnicos.
  
  El material de un curso análogo dictado este año en Estonia puede encontrarse en: http://www.cs.umaine.edu/~chaitin/eesti.html#0
  
  Conocimientos previos aconsejables:
  
  Nociones de Lógica Matemática. Práctica de programación. Nociones de programación funcional.
  
  
• Curso 2: Sistemas de Tiempo Real.
  Dr. Rodrigo Santos, Univ. Nacional del Sur, Bahía Blanca, Argentina.
  
  El Dr. Santos es Profesor de la Universidad Nacional del Sur. Se graduó como Ing. Electrónico en la Universidad Nacional del Sur, donde posteriormente se doctoró. Es autor de varias publicaciones internacionales.
  
  Resumen:
  
  El estudio de los Sistemas de Tiempo Real se convirtió en una disciplina muy activa en los últimos años, con la realización de varias conferencias anuales del máximo nivel académico, por ejemplo IEEE Real Time System Symposium, Euromicro Conference on Real Time Systems, IEEE Real Time Technology and Applications Symposium,y otras.
  
  Los sistemas de tiempo real abarcan una amplia gama de aplicaciones que van desde las muy críticas, como pueden ser los controladores de vuelo en aviones y naves espaciales, a aplicaciones que de fallar no provocarían catástrofes pero que de todos modos están sujetas a restricciones temporales como pueden ser transmisiones de video o audio en una red de comunicaciones.
  
  Este curso tiene el objetivo de introducir a los alumnos en el estudio de los distintos tipos de herramientas que se utilizan para el análisis y el diseño de los sistemas de tiempo real con diferentes características, como los multitarea, monoprocesador, multitarea-multiprocesador, manejo de secciones críticas y recursos compartidos. Al concluir el curso, los alumnos tendrán las herramientas necesarias para analizar la factibilidad de cualquier sistema operando en tiempo real.
  
  El curso abarcará los siguientes contenidos:
  • Sistemas de Tiempo Real Clásicos: Conceptos generales.
  • Diferenciación entre sistemas duros, blandos, y firmes.
  • Sistemas homogéneos y heterogéneos.
  • Ejemplos de sistemas que operan en tiempo real.
  • Sistemas homogéneos: Disciplinas de prioridades: Rueda Cíclica Justa, Períodos Monotónicos Crecientes, Menor Tiempo al Vencimiento. Manejo de recursos
  
  
  
• Curso 3: Simulación de procesos físicos.
  Dr. Victor Pereyra, Univ.de Stanford, EE.UU., Weidlinger & Asoc. EE.UU.
  http://www.wai.com/AppliedScience/Software/Integra/pereyra-bio.html
  
  El Dr. Pereyra es Profesor Consulto de la Universidad de Stanford, EE.UU., y miembro de la consultora Weidlinger Associates Inc., Los Altos, California, EE.UU.. Cuenta con una extensa producción en aplicaciones de la matemática al modelado de problemas físicos, prospección petrolera, análisis estructural, resolución numérica de ecuaciones diferenciales ordinarias y parciales, etc.
  
  Resumen:
  
  Durante el siglo pasado se han desarrollado y perfeccionado los métodos para la resolución de muchos problemas de simulación física y de aplicaciones a la ingeniería. Con el avance arrollador de la computación, se ha hecho común atacar exitosamente problemas muy grandes, incluyendo aquellos que envuelven múltiples procesos físicos. Aunque aún hay problemas que no son resolubles en toda su complejidad con la maquinaria actual, la inevitable ley de Moore dice que los avances serán continuos y exponenciales, al menos por algunos años más.
  
  La simulación de por sí no es usualmente el objetivo final. Si uno observa el uso de la simulación verá que la mayor parte del tiempo se están haciendo múltiples simulaciones, variando parámetros del problema y usando el ingenio y la experiencia científica e ingenieril para resolver el problema real. Hay una extensa gama de problemas que comparten estas características: problemas inversos, de diseño óptimo, identificación de parámetros, identificación de propiedades materiales, y muchos otros.
  
  En este curso presentaremos aspectos generales de simulación de procesos físicos relacionados con la propagación de ondas en medios elásticos y electromagnéticos. Luego describiremos herramientas de optimización que son apropiadas para esta clase de problemas y discutiremos varias aplicaciones en detalle.
  
  Conocimientos previos aconsejables:
  
  Conocimientos básicos de simulación de procesos físicos, matemáticas aplicadas, ingeniería computacional, optimización numérica, o cálculo numérico de resolución de ecuaciones diferenciales. No son esenciales, pero ayudarán a entender mejor los conceptos.
  
  
• Curso 4: Una aplicación de procesamiento de lenguaje natural: generación de resúmenes.
  Dr. Horacio Saggion, Univ. de Sheffield, Reino Unido.
  http://www.dcs.shef.ac.uk/~saggion/
  
  El Dr. Saggion es investigador del Department of Computer Science de la Universidad de Sheffield, Reino Unido. Obtuvo su título de Licenciado en Ciencias de la Computación en la FCEyN de la Universidad de Buenos Aires, Argentina, su título de Master en la Universidad de Campinas, Brasil, y su título de Doctor en el Department of Computer Science and Operational Research de la Universidad de Montreal, Canadá. Es autor de numerosas publicaciones científicas.
  
  Resumen:
  
  Con el desmesurado crecimiento de la información textual "on-line" se hace necesaria la creación de herramientas computacionales para el acceso a la información no estructurada. El resumen de texto es un producto adecuado para el acceso rápido y efectivo a la información textual: titulares de noticias, "abstracts" de artículos científicos, tablas de resultados deportivos, son algunos ejemplos de resúmenes producidos manualmente.
  
  Si bien los primeros algoritmos de generación de resúmenes por extracción de frases datan de los años 50, en la última década ha crecido el interés por la investigación y el desarrollo de herramientas de generación de resúmenes. Tal es el auge en este área de investigación, que en los Estados Unidos desde el año 2000 el National Institute of Standards and Technology(NIST) tiene un capítulo dedicado a la evaluación de sistemas de resumen automático: la Document Understanding Conference (DUC), donde investigadores de todo el mundo compiten para evaluar científicamente los resultados de sus trabajos. Reconocidas compañías también se han volcado al desarrollo de herramientas para la producción de resúmenes: InXight summarizer de Alta Vista, ViewSum de BT technologies, Intelligent Miner for Text de IBM, AutoSummarize de Microsoft, etc.
  
  En este curso se brindará un panorama detallado de la investigación en el área del resumen automático y sus alcances prácticos. El curso brindará asimismo una oportunidad para introducir al alumnado conceptos básicos de procesamiento de lenguaje natural.
  
  Conocimientos previos aconsejables:
  
  Conocimientos de programación, estadística, teoría de lenguajes (deseable) e inteligencia artificial (deseable). El curso está destinado a estudiantes de informática, ciencias de la información y disciplinas afines.
  
  
• Curso 5: Seguridad Informática.
  Emiliano Kargieman, Core Security, EE.UU. / Buenos Aires.
  http://www.coresecurity.com
  
  El Lic. Kargieman es Profesor Visitante de la Universidad de Buenos Aires y Vice Presidente Ejecutivo de Operaciones de Core Security S.A., EE UU/Buenos Aires. Ha dirigido importantes desarrollos en seguridad y es autor de varias publicaciones científicas.
  
  Resumen:
  
  Este curso tiene como objetivos lograr que los asistentes entiendan en profundidad los problemas que se estudian en seguridad informática. Se intentará brindar un panorama general del área, y se buscará que puedan deducir, a partir de indicadores actuales y mediante la aplicación de herramientas de modelización de riesgo, las principales tendencias hacia el futuro.
  
  El curso abarcará los siguientes contenidos:
  
  • Una introducción a la temática de seguridad
  • Algunos indicadores actuales
  • Análisis de riesgo
  • Clasificación de amenazas y vulnerabilidades
  • Panorama de herramientas disponibles
  • Una visión sobre el proceso de aseguramiento de la información
  • Modelización del análisis de riesgos
  • Estrategias y prácticas de control
  • Auditoría
  • El verdadero rol de las políticas de seguridad (mitos contra realidades)
  • Un modelo general de control del flujo de la información
  • Nuevas tendencias
  • Nuevas áreas de trabajo
  
  
  
• Curso 6: Aplicaciones Computacionales de la demostración asistida de teoremas usando Coq.
  Dr. Nora Szasz, Carlos Luna, INCO Uruguay.
  http://www.rau.edu.uy/pedeciba/personas/szasz.htm
  
  La Dra. Szasz es Profesora de la Universidad de la República Oriental del Uruguay- INCO. Es Licenciada en Ciencias de la Computación de la ESLAI y Doctora en Ciencias de Computación de la Universidad de Chamlers, Gotemburgo, Suecia.
  
  Resumen:
  
  El objetivo del curso es presentar al asistente de pruebas Coq como una herramienta para la producción de software correcto por construcción, y la teoría de tipos como lógica de la programación. Se introducirá a los asistentes en el uso del asistente mediante casos de estudio sencillos, y se presentarán desarrollos computacionales y matemáticos de porte mediano.
  
  En curso abarcará:
  
  • Especificaciones y pruebas en lógica de alto orden
  • Construcción de programas correctos a partir de especificaciones
  • Taller: desarrollo de casos de estudio
  • Especificación y verificación de sistemas reactivos
  • Lógica de Hoare para la programación imperativa
  • Representación de teorías matemáticas
  
  
  Conocimientos previos aconsejables:
  
  Conocimientos de lógica y programación funcional.
  
  

Conjuntamente con los cursos de ciencias informáticas de la Escuela se desarrollará un taller sobre el uso de las Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación en la Educación como recurso didáctico.

• Taller: Las Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación en el ámbito educativo.
  Prof. Jorge Oscar Guazzone - Prof. Ariel Ferreira Szpiniak, Universidad Nacional de Río Cuarto, Argentina.
  
  Jorge Guazzone es Licenciado y Profesor en Ciencias de la Computación recibido de la UNRC. Especialista Universitario en Educación y Formación a Distancia a través de Redes Digitales: Recursos y Servicios de Internet de la Universidad de Murcia, España. Integrante del proyecto Modelos de aplicación de la informática en los centros educativos de la UNRC. Coordinador General del Programa Informática Región Centro. Autor de trabajos y proyectos de capacitación docente relacionados con el área de informática educativa.
  
  Ariel Ferreira Szpiniak es Licenciado y Profesor en Ciencias de la Computación recibido de la UNRC, donde se desempeñ como docente. Integrante del proyecto Modelos de aplicación de la informática en los centros educativos de la UNRC. Autor de trabajos y proyectos de capacitación docente relacionados con el área de informática educativa.
  
  Resumen:
  
  Es innegable el protagonismo que han adquirido las Nuevas Tecnologías de la Información y Comunicación (NTIC) en la sociedad en los últimos tiempos. Por otra parte, desde el punto de vista de los procesos de enseñanza y aprendizaje se señala a las NTIC como un medio que influye positivamente en la constitución y organización de los sistemas simbólicos y en la construcción del conocimiento cotidiano y científico. Frente a esta realidad la educación no puede estar ausente y debe procurar realizar un uso adecuado de estas nuevas herramientas informáticas.
  El propósito de este taller es favorecer el diseño de actividades escolares haciendo uso de las NTIC como recurso didáctico, aportando criterios para la búsqueda y validación de información en Internet, propiciando la valoración de la misma como fuente de información y como medio de comunicación.
  
  Los ejes temáticos a desarrollar son:
  • Las Nuevas Tecnologías de la Información y la Comunicación en la Educación
  • Introducción a Internet y sus servicios
  • La web en la educación
  • Búsqueda y validación de la información
  • Correo Electrónico y Listas educativas
  • Proyectos Educativos utilizando las NTIC
  
  
  Prerequisitos:
  
  Operación básica de una computadora. Poseer formación docente o ser alumno avanzado de algún profesorado.