DATOS IDENTIFICATIVOS 2020_21
Asignatura (*) REDES COMPLEJAS Código 17685208
Titulación
Ing. de la Seguridad Informática e Inteligencia Artificial (2016)
Ciclo
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Periodo
6 Optativa 2Q
Lengua de impartición
Anglès
Departamento Ingeniería Informática y Matemáticas
Coordinador/a
GÓMEZ JIMÉNEZ, SERGIO
Correo-e alexandre.arenas@urv.cat
sergio.gomez@urv.cat
Profesores/as
ARENAS MORENO, ALEJANDRO
GÓMEZ JIMÉNEZ, SERGIO
Web
Descripción general e información relevante <p> La información publicada en esta guía es la que corresponde a clases presenciales y puede servir de guía orientativa. Debido a la emergencia sanitaria provocada por la Covidien-19 pueden haber cambios en la docencia, evaluación y calendarios del curso 2020-21. Estos cambios se informarán al espacio Moodle de cada asignatura.</p><p>DESCRIPCIÓN GENERAL DE LA ASIGNATURA: Este curso cubre el estudio de los conceptos y algoritmos básicos para el análisis de redes complejas, de modelos que resumen sus propiedades más relevantes, y de las dinámicas que tienen lugar en ellas. En primer lugar se muestra la presencia de redes complejas en todo tipo de ámbitos (biología, tecnología, ecología, ciencias sociales, economía, lingüística, etc.) y se analizan sus propiedades recurrentes más importantes, como las distribuciones de grado libres de escala, la transitividad, la propiedad de mundo pequeño y la asortatividad. Prestaremos especial atención al estudio de la estructura mesoscópica de las redes complejas, revisando los principales algoritmos para la obtención de su estructura en comunidades. Veremos también los principales modelos de redes complejas aleatorias, que permiten entender la aparición de sus peculiares propiedades estructurales. Finalmente, entraremos a describir algunas de las dinámicas sobre redes complejas, como la sincronización y la propagación de epidemias. </p>

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
 A1 Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial en contextos más amplios y multidisciplinares.
 A7 Capacidad para comprender y poder aplicar conocimientos avanzados de computación de altas prestaciones y métodos numéricos o computacionales a problemas de inteligencia artificial relacionados con redes neuronales y sistemas evolutivos.
 G2 Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en ámbitos relacionados con la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial.
Tipo B Código Competencias Transversales
 CT2 Formular valoraciones a partir de la gestión y uso eficiente de la información.
 CT3 Resolver problemas complejos de manera crítica, creativa e innovadora en contextos multidisciplinares.
Tipo C Código Competencias Nucleares

Resultados de aprendizaje
Tipo A Código Resultados de aprendizaje
 A1 Analiza los problemas y sus causas des de un enfoque global y de medio y largo plazo.
 A7 Conoce las principales características de la teoría de redes complejas.
Conoce y sabe las propiedades estructurales de las redes complejas.
Sabe implementar modelos de redes complejas.
Sabe utilizar los métodos de detección de comunidades en redes.
Sabe resolver problemas dinámicos en redes complejas.
Se familiariza con la investigación, comprensión y utilitzación de articulos de investigación en lengua extranjera.
 G2 Aplica las técnicas aprendidas en contextos concretos.
Tipo B Código Resultados de aprendizaje
 CT2 Domina las herramientas para gestionar la propia identidad y las actividades en un entorno digital y un contexto científico y académico.
Busca y obtiene información de manera autónoma con criterios de relevancia, fiabilidad y pertenencia, que sea útil para crear conocimiento.
Organiza la información con las herramientas adecuadas (en línea y presenciales), para garantizar su actualización, la recuperación y el tratamiento, a fin de reutilizarlas en futuros proyectos.
Crea información con las herramientas y formatos adecuados a la situación comunicativa, y lo hace de manera honesta.
Utiliza las TIC para compartir e intercambiar resultados de proyectos académicos y científicos en contextos interdisciplinarios que permitan la transferencia del conocimiento.
 CT3 Reconoce la situación planteada como un problema en un entorno multidisciplinar, investigador o profesional, y lo afronta de manera activa.
Sigue un método sistemático con un enfoque global para dividir un problema complejo en partes y para identificar las causas aplicando el conocimiento científico y profesional.
Diseña una solución nueva utilizando los recursos necesarios y disponibles para afrontar el problema.
Elabora un modelo realista que concrete todos los aspectos de la solución propuesta.
Evalúa el modelo propuesto contrastándolo con el contexto real de aplicación y es capaz de encontrar limitaciones y proponer mejoras.
Tipo C Código Resultados de aprendizaje

Contenidos
tema Subtema
Structural properties of complex networks
Introduction to complex networks
Real networks examples
Classification of networks
Metrics on networks
Models of complex networks Erdos-Renyi model
Barabasi-Albert preferential attachment
Configuration model
Watts-Strogatz small-world model
Mesoscopic description of complex networks Community structure in complex networks
Community detection algorithms
Multiple resolution of community structure in networks
Dynamics on networks Synchronization in complex networks
Epidemic spreading in complex networks
Other dynamics: percolation, evolutionary games, diffusion, etc.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Competencias (*) Horas en clase
Horas fuera de clase
(**) Horas totales
Actividades introductorias
1 0 1
Sesión magistral
A7
CT2
17 13 30
Practicas a través de TIC en aulas informáticas
A7
G2
8 12 20
Prácticas a través de TIC
A1
A7
G2
CT2
CT3
2 20 22
Atención personalizada
2 0 2
 
 
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías
  descripción
Actividades introductorias Introducción al desarrollo de la asignatura y a sus contenidos
Sesión magistral Exposición de contenidos con disponibilidad de los materiales en formato electrónico
Practicas a través de TIC en aulas informáticas Exposición de herramientas para el desarrollo de soluciones y la resolución práctica de problemas
Prácticas a través de TIC Ejercicios prácticos para obtener experiencia y consolidar los conocimientos teóricos
Atención personalizada Atención personalizada presencialmente o por vias telemáticas

Atención personalizada
descripción
Resolución de dudas sobre contenidos y ejercicios prácticos. Se realizará personalmente en el despacho del profesor, o por correo electrónico

Evaluación
Metodologías Competencias descripción Peso        
Prácticas a través de TIC
A1
A7
G2
CT2
CT3
Evaluación de ejercicios prácticos 100%
Otros  
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Fuentes de información

Básica Newman, M.E.J., Networks: An Introduction, Oxford University Press, 2010

Artículos en revistas científicas:

- M.E.J. Newman: The Structure and Function of Complex Networks, SIAM Review 45 (2003) 167–256
- S. Boccaletti, V. Latora, Y. Moreno, M. Chavez, D.-U. Hwang: Complex networks: Structure and dynamics, Physics Reports 424 (2006) 175–308
- S. Fortunato: Community detection in graphs, Physics Reports486 (2010) 75-174

Complementaria

Recomendaciones


(*)La Guía docente es el documento donde se visualiza la propuesta académica de la URV. Este documento es público y no es modificable, excepto en casos excepcionales revisados por el órgano competente o debidamente revisado de acuerdo la normativa vigente.