|
Teaching GuideTerm Faculty of Computer Science |
| Grao en Ciencia e Enxeñaría de Datos |
 Subjects |
| Design and Analysis of Algorithms |
| Methodologies |
|
|
| Identifying Data | 2022/23 | |||||||||||||
| Subject | Design and Analysis of Algorithms | Code | 614G02011 | |||||||||||
| Study programme |
|
|||||||||||||
| Descriptors | Cycle | Period | Year | Type | Credits | |||||||||
| Graduate | 1st four-month period |
Second | Obligatory | 6 | ||||||||||
|
||||||||||||||
| Methodologies | Description |
| Laboratory practice | Nas prácticas de laboratorio, os alumnos terán que solucionar problemas mediante a implementación e análise de algoritmos nunha linguaxe de alto nivel. As prácticas organizaranse en entregas periódicas para fomentar o estudo continuo e a avaliación continua. Ademais do código fonte, as entregas incluirán informes onde os alumnos deberán expor as conclusións obtidas sobre os algoritmos, en relación cos conceptos da materia, e que serán avaliados xunto cos propios programas entregados. |
| Problem solving | Desenvolveranse exemplos e exercicios nos que os alumnos terán que aplicar os coñecementos teóricos da materia a casos concretos. Garantirase a interactividade, resolvendo dúbidas por parte dos alumnos e animándoos a contrastar as súas solucións e a expor cuestións relevantes. Parte dos problemas realizados serán avaliados. |
| Objective test | Levarase a cabo unha avaliación da materia mediante unha proba que incluirá tanto preguntas sobre os contidos teóricos, como supostos prácticos e exercicios de aplicación relacionados cos distintos temas vistos na materia. |
| Guest lecture / keynote speech | Clases maxistrais onde se exporán os conceptos teóricos da materia, sen perder nunca de vista exemplos de aplicación para motivar e contextualizar os contidos. Fomentarase a interactividade en clase mediante a formulación de preguntas e utilizaranse distintos recursos como encerado, transparencias ou demostracións. |
|
