Guía docente de la asignatura
(1896) AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES

Curso académico 2026/2027

  1. Identificación

    1. De la asignatura

      Curso Académico
      2026/2027
      Titulación
      GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
      PROGRAMA ACADÉMICO DE SIMULTANEIDAD DE DOBLE TITULACIÓN CON ITINERARIO ESPECIFICO DE GRADO EN MATEMÁTICAS Y GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA
      Nombre de la asignatura
      AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES
      Código
      1896
      Curso
      SEGUNDO
      TERCERO
      Carácter
      OBLIGATORIA
      Número de grupos
      4
      Créditos ECTS
      6.0
      Estimación del volumen de trabajo
      150.0
      150.0
      Organización temporal
      1º Cuatrimestre
      1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte
      Español
      Curso Académico 2026/2027
      Titulación

      GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA,

      PROGRAMA ACADÉMICO DE SIMULTANEIDAD DE DOBLE TITULACIÓN CON ITINERARIO ESPECIFICO DE GRADO EN MATEMÁTICAS Y GRADO EN INGENIERÍA INFORMÁTICA

      Nombre de la asignatura AUTÓMATAS Y LENGUAJES FORMALES
      Código 1896
      Curso SEGUNDO TERCERO
      Carácter OBLIGATORIA
      Número de grupos 4
      Créditos ECTS 6.0
      Estimación del volumen de trabajo 150.0 150.0
      Organización temporal 1º Cuatrimestre 1º Cuatrimestre
      Idiomas en que se imparte Español
    2. Del profesorado: Equipo docente

      • SANCHEZ LAGUNA, JUAN ANTONIO Docente: GRUPO 2 Coordinación de los grupos: GRUPO 2 Coordinador de la asignatura

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        jlaguna@um.es https://webs.um.es/jlaguna Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        A
        Día:
        Martes
        Horario:
        10:30-12:00
        Lugar:
        868888505, Facultad de Informática B1.1.036 (DESPACHO PROF. JUAN A. SÁNCHEZ LAGUNA)
        Observaciones:
        No consta
        Duración:
        C1
        Día:
        Martes
        Horario:
        09:00-10:30
        Lugar:
        868888505, Facultad de Informática B1.1.036 (DESPACHO PROF. JUAN A. SÁNCHEZ LAGUNA)
        Observaciones:
        No consta
        Duración:
        C2
        Día:
        Jueves
        Horario:
        09:00-10:30
        Lugar:
        868888505, Facultad de Informática B1.1.036 (DESPACHO PROF. JUAN A. SÁNCHEZ LAGUNA)
        Observaciones:
        No consta
      • LOPEZ BERNAL, SERGIO Docente: GRUPO 2, GRUPO 3 Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR SUST. POR REDUCCIÓN ACTIVIDAD DOCENTE PROFESOR TC

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        slopez@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

      • MARTINEZ GRACIA, EDUARDO Docente: GRUPO 1, GRUPO DTIE Coordinación de los grupos: GRUPO 1, GRUPO DTIE

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE ESCUELAS UNIVERSITARIAS

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        edumart@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C1
        Día:
        Jueves
        Horario:
        16:00-19:00
        Lugar:
        868884833, Facultad de Informática B1.1.015 (DESPACHO PROF. EDUARDO MARTÍNEZ GRACIÁ)
        Observaciones:
        No consta
        Duración:
        C2
        Día:
        Martes
        Horario:
        16:00-19:00
        Lugar:
        868884833, Facultad de Informática B1.1.015 (DESPACHO PROF. EDUARDO MARTÍNEZ GRACIÁ)
        Observaciones:
        No consta
      • PASTOR GALINDO, JAVIER Docente: GRUPO 2, GRUPO 3, GRUPO DTIE Coordinación de los grupos:

        Categoría

        PROFESOR AYUDANTE DOCTOR

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        javierpg@um.es Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C1
        Día:
        Miércoles
        Horario:
        15:00-18:00
        Lugar:
        868881439, Facultad de Informática B1.1.047 (DESPACHO POSTDOCTORALES: RUIPEREZ Y RAMALLO)
        Observaciones:
        Avisar por correo electrónico o mensaje privado del Aula Virtual con al menos 24 hora de antelación.
      • SERRADILLA TORMOS, JUAN LUIS Docente: GRUPO 1, GRUPO 2, GRUPO 3, GRUPO DTIE Coordinación de los grupos:

        Categoría

        INVESTIGADOR/A LICENCIADO/A

        Área

        No consta

        Departamento

        No consta

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        juanluis.serradillat@um.es Tutoría electrónica: No

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

      • VALDES VELA, MERCEDES Docente: GRUPO 3 Coordinación de los grupos: GRUPO 3

        Categoría

        PROFESORES TITULARES DE UNIVERSIDAD

        Área

        CIENCIA DE LA COMPUTACIÓN E INTELIGENCIA ARTIFICIAL

        Departamento

        INGENIERÍA DE LA INFORMACIÓN Y LAS COMUNICACIONES

        Correo electrónico / Página web / Tutoría electrónica

        mdvaldes@um.es https://webs.um.es/mdvaldes/miwiki/doku.php Tutoría electrónica: Sí

        Teléfono, horario y lugar de atención al alumnado

        Duración:
        C2
        Día:
        Viernes
        Horario:
        10:00-12:00
        Lugar:
        No consta
        Observaciones:
        No consta
        Duración:
        C1
        Día:
        Martes
        Horario:
        10:00-12:00
        Lugar:
        868888777, Facultad de Informática B1.1.038 (DESPACHO PROF. MERCEDES VALDES VELA)
        Observaciones:
        No consta
  2. Presentación

    Los contenidos de esta asignatura se encuadran dentro de la Teoría de la ComputaciónDicha teoría se ocupa, en esencia, de formalizar el estudio de los problemas relacionados con el procesamiento de lenguajes formales.

    En la asignatura deAutómatas y Lenguajes Formales se estudiarán distintos modelos para la especificación y el procesamiento de lenguajes formales, como son las expresiones regulares, los autómatas y las gramáticas. Estos formalismos facilitan el modelado, diseño e implementación de componentes software de procesamiento de cadenas, por ejemplo para búsqueda o extracción de información mediante patrones regulares, conversión de formato, validación de datos de entrada a una aplicación, etc. También son necesarios estos formalismos en algo tan esencial como es la descripción formal de la sintaxis de lenguajes de programación y en el proceso de análisis léxico y sintáctico de programas. Esta asignatura proporciona los conocimientos básicos necesarios para cursar la asignatura de Compiladores, donde se trata el procesamiento de lenguajes de programación con profundidad, y la asignatura Modelos de Computación (4º curso, especialidad de Computación). Por otra parte, los conocimientos sobre autómatas finitos que se adquieren en la asignatura de Autómatas también son de utilidad para otras asignaturas donde se tratan problemas relacionados con el diseño de sistemas digitales, modelado de protocolos de comunicación o de sistemas de eventos discretos

  3. Condiciones de acceso a la asignatura

    1. Incompatibilidades

      No constan

    2. Requisitos

      No constan

    3. Recomendaciones

      • Haber cursado la asignatura de Fundamentos Lógicos de la Informática y tener conocimientos básicos de teoría de conjuntos y técnicas de demostración
      • Haber cursado las asignaturas de programación de primer curso, y tener conocimientos básicos de algortimos y orden de complejidad de un algoritmo
  4. Competencias

    1. Competencias básicas

      No constan

    2. Competencias de la titulación

      • CGII1: Capacidad de análisis y síntesis.
      • CGII7: Resolución de problemas.
      • CGII14: Razonamiento crítico.
      • CGII16: Aprendizaje autónomo.
      • CEII1: Capacidad para concebir, redactar, organizar, planificar, desarrollar y firmar proyectos en el ámbito de la ingeniería en informática que tengan por objeto la concepción, el desarrollo o la explotación de sistemas, servicios y aplicaciones informáticas.
      • CEII8: Conocimiento de las materias básicas y tecnologías, que capaciten para el aprendizaje y desarrollo de nuevos métodos y tecnologías, así como las que les doten de una gran versatilidad para adaptarse a nuevas situaciones.
      • CR6: Conocimiento y aplicación de los procedimientos algorítmicos básicos de las tecnologías informáticas para diseñar soluciones a problemas, analizando la idoneidad y complejidad de los algoritmos propuestos.
      • CR7: Conocimiento, diseño y utilización de forma eficiente los tipos y estructuras de datos más adecuados a la resolución de un problema.

    3. Competencias transversales y de materia

      No constan

  5. Contenidos

    1. Teoría

      Tema 1: Lenguajes formales

      Tema 2: Lenguajes y expresiones regulares

      Tema 3: Autómatas finitos

      Tema 4: Autómatas con pila

      Tema 5: Gramáticas libres del contexto

    2. Prácticas

      • Práctica 1: Resolución de problemas

        A lo largo del cuatrimestre se dedicarán sesiones de prácticas para resolver ejercicios de refuerzo de los conceptos de la teoría

        Relacionado con:
        • Tema 1: Lenguajes formales
        • Tema 2: Lenguajes y expresiones regulares
        • Tema 3: Autómatas finitos
        • Tema 4: Autómatas con pila
        • Tema 5: Gramáticas libres del contexto
      • Práctica 2: Proyecto de prácticas

        A lo largo del cuatrimestre se trabajará en el desarrollo de un proyecto de prácticas en el que serán de aplicación los contenidos estudiados durante el curso

        Relacionado con:
        • Tema 1: Lenguajes formales
        • Tema 2: Lenguajes y expresiones regulares
        • Tema 3: Autómatas finitos

  6. Actividades Formativas

    Actividad Formativa Metodología Horas Presencialidad
    A1: Actividades con grupo grande de alumnos entre las que se encuentran la presentación en el aula de los conceptos propios de la materia mediante metodología expositiva con lecciones magistrales participativas y medios audiovisuales. También se contemplan en este grupo las actividades de evaluación teórico prácticas. 28.0 40.0
    A2: Actividades con grupo mediano en el aula de resolución de problemas, seminarios, charlas, ejercicios basados en el aprendizaje orientado a proyectos, estudios de casos, exposición y discusión de trabajos relativas al seguimiento individual y/o grupal de adquisición de las competencias. 2.0 12.5
    A3: Actividades con grupo pequeño en el laboratorio relacionadas con la componente práctica de las asignaturas, desarrollo de trabajos con equipo técnico especializado, desarrollo de programas, etc. 28.0 37.5
    A4: Tutorías individualizadas o en grupo muy pequeño orientadas a la dirección, supervisión y asesoría por parte del un profesor de la asignatura, del tutor en el caso de Trabajo Fin de Grado, supervisión del tutor de empresa en el caso de Prácticas de Empresa que de forma periódica constate y redirija el trabajo del alumno hacia la consecución de los objetivo marcados. 2.0 10.0
    A5: Estudio y trabajo autónomo orientado a la asimilación de contenidos, realización de problemas, ejercicios o redacción de informes técnicos o memorias descriptivas, desarrollo de proyectos o prácticas individuales o en 90.0 0.0
    Totales 150,00

  7. Horario de la asignatura

    https://www.um.es/web/estudios/grados/informatica/2026-27#horarios

  8. Sistemas de Evaluación

    Identificador Denominación del instrumento de evaluación Criterios de Valoración Ponderación
    IE1 Examen teórico-práctico. En este instrumento incluimos desde el tradicional examen escrito o tipo test hasta los exámenes basados en resolución de problemas, pasando por los de tipo mixto que incluyen cuestiones cortas o de desarrollo teórico junto con pequeños problemas. También se incluye aquí la consideración de la participación activa del alumno en clase, la entrega de ejercicios o realización de pequeños trabajos escritos y presentaciones.

    TEORÍA EXAMEN FINAL (NT): 60 %

    • La nota de teoría (NT) supone el 60% de la calificación final (CF).
    • Es necesario aprobar la teoría para aprobar la asignatura
    • Tipo de examen: una parte tipo test de 3 opciones ("dos mal quita una bien") y otra parte de preguntas de desarrollo/razonamiento/aplicación

    CRITERIOS EVALUACIÓN

    • Corrección:solución correcta, ausencia de errores de notación
    • Claridad: legible, bien presentado, ordenado
    • Completitud: mostrar los pasos intermedios para llegar a la solución y una justificación que haga "creíble" la solución propuesta Cuando se requiera una "demostración", la argumentación debe ser más rigurosa y apoyada con los enunciados de los resultados teóricos que sean necesarios
    60.0
    IE2 Informe técnico. En este instrumento incluimos los resultados de actividades prácticas, o de laboratorio, junto con sus memorias descriptivas. Los resúmenes del estado del arte o memorias de investigación sobre temas concretos. Y la posibilidad de realizar entrevistas personales o presentaciones de los trabajos realizados también entran en esta categoría.

    NOTA DE PRÁCTICAS (NP): 40%

    • La nota de prácticas (NP) supone el 40% de la nota final.
    • Es necesario aprobar las prácticas para aprobar la asignatura
    • En las tres convocatorias las prácticas se evalúan mediante un proyecto de programación y un examen escrito realizado junto al examen de teoría que versará sobre cuestiones de análisis y diseño de ER con sintaxis extendida y uso de RegEx en Python.
    40.0

  9. Fechas de exámenes

    https://www.um.es/web/estudios/grados/informatica/2026-27#examenes

  10. Resultados del Aprendizaje

    · Identificar los componentes básicos de un lenguaje formal: alfabeto y cadena

    · Definir lenguajes formales por comprensión y recursivamente

    · Identificar diferencias entre lenguajes formales y naturales

    · Usar las operaciones típicas con lenguajes y aplicarlas para definir lenguajes complejos a partir de lenguajes más sencillos

    · Modelar la sintaxis y semántica las expresiones regulares

    · Usar expresiones regulares para describir conjuntos de cadenas Analizar el lenguaje descrito por cierta expresión regular

    · Identificar las características básicas de un autómata finito, los distintos tipos de autómatas finitos y los métodos de transformación de autómatas

    · Diseñar autómatas finitos y usarlos como modelo para obtener algoritmos de validación, búsqueda y sustitución de cadenas de patrón regular Usar herramientas de programación que soportan expresiones regulares para resolver estos mismos problemas

    · Analizar el lenguaje que acepta cierto autómata finito

    · Enumerar las limitaciones de los autómatas finitos como mecanismos de procesamiento de cadenas

    · Identificar las caracterísitcas de un autómata con pila, las diferencias respecto a los autómatas finitos y las limitaciones de los autómatas con pila como modelo de algoritmos de procesamiento de cadenas

    · Diseñar autómatas con pila y analizar el lenguaje aceptado por cierto autómata con pila

    · Identificar las caracterísitcas de una gramática libre del contexto y su aplicación para describir la sintaxis de lenguajes formales, como lenguajes de programación y de lógica formal

    · Usar adecuadamente las reglas de la gramática para generar derivaciones y árboles sintácticos Analizar el lenguaje generado por cierta gramática libre del contexto

    · Identificar las caracterísitcas de una gramáticas regulare como tipo restringido de gramáticas libres del contexto y su relación con autómatas finitos y expresiones regulares

    · Aplicar correctamente diversos algoritmos de transformación de gramáticas, para simplificarlas o facilitar su tratamiento computacional

    · Relacionar adecuadamente los formalismos de autómatas con pila y gramáticas libres del contexto

    · Aplicar en la práctica las gramáticas y autómatas con pila en la descripción de sintaxis y análisis de cadenas de lenguajes formales sencillos

    · Saber identificar cuál es la máquina teórica más adecuada resolver un problema de procesamiento de cadenas de estructura regular o libre del contexto

  11. Bibliografía

    Bibliografía básica

  12. Observaciones

    NECESIDADES EDUCATIVAS ESPECIALES

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV - https://www.um.es/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016. El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    EVALUACIÓN

    En el procedimiento de evaluación resultarán de aplicación el artículo 135.1.v) de los Estatutos de la Universidad de Murcia, el artículo 8.6 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) y la instrucción SG 18/2026 del secretario general de la Universidad de Murcia que interpreta estas normas, disponible en este enlace: https://sede.um.es/sede/documento/normativa/instruccion-del-secretario-general-sg-18-2026-sobre-la-interpretacion-y-aplicacion-del-art-135-1-v-estatutos-umu/24199.pdf

    Se recuerda asimismo que el artículo 22.1 del Reglamento de Evaluación de Estudiantes (REVA) estipula que "el o la estudiante que se valga de conductas fraudulentas, incluida la indebida atribución de identidad o autoría, o esté en posesión de medios o instrumentos que faciliten dichas conductas, obtendrá la calificación de cero en el procedimiento de evaluación y, en su caso, podrá ser objeto de sanción, previa apertura de expediente disciplinario".

    OBSERVACIONES DEL EQUIPO DOCENTE

    CALIFICACIÓN FINAL (CF)

    La evaluación de la asignatura se compone de dos partes que hay que superar por separado:nota de teoría (NT) y nota de prácticas (NP).

    La calificación final se calcula según la siguiente fórmula: CF = (NT*60 + NP*40) / 100.

    Si una de las partes está suspensa el valor máximo de CF será de 4.9.

    Sólo se consignará en el acta la calificación de "No Presentado" cuando el estudiante no se presente al examen final.

    La calificación de cada parte aprobada se guardará hasta la convocatoria III incluida.

    En el caso de plagio, copia o utilización de medios fraudulentos en las diferentes pruebas, se aplicará el artículo 23 del Reglamento de Convocatoria, Evaluación y Actas de la Universidad de Murcia, que conllevará suspender la pruebay, en su caso, podrá ser objeto de sanción previa apertura de expediente académico.

    Competencias básicas de la titulación tratadas en esta asignatura

    • CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
    • CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

    Sugerencias para la preparación del examen

    Para preparar el examen no basta con aplicar mecánicamente los algoritmos expuestos en los apuntes. Es necesario comprender los conceptos teóricos sobre los que se apoyan:

    • La teoría capacita para resolver una amplia variedad de problemas.
    • La teoría desarrolla la capacidad de abstracción, de análisis, de razonamiento deductivo y la creatividad intelectual.
    • Si se estudian los algoritmos solamente mediante problemas ya resueltos, mimetizando su uso o aplicándolos sólo por analogía, los conocimientos serán muy limitados. De esta forma será difícil resolver un problema algo diferente, por lo dicho anteriormente: sin conocimientos teóricos es muy difícil generar ideas nuevas, ser creativo y capaz de razonar.

    Necesidades educativas especiales

    Aquellos estudiantes con discapacidad o necesidades educativas especiales podrán dirigirse al Servicio de Atención a la Diversidad y Voluntariado (ADYV; http://wwwumes/adyv) para recibir orientación sobre un mejor aprovechamiento de su proceso formativo y, en su caso, la adopción de medidas de equiparación y de mejora para la inclusión, en virtud de la Resolución Rectoral R-358/2016 El tratamiento de la información sobre este alumnado, en cumplimiento con la LOPD, es de estricta confidencialidad.

    Esta asignatura no se encuentra vinculada de forma directa con los Objetivos de Desarrollo Sostenible