LENGUAJES-FORMALES-Y-AUTOMATAS-LIC-

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BENÉMERITA UNIVERSIDAD AUTÓNOMA DE PUEBLA 
VICERRECTORÍA DE DOCENCIA 
DIRECCIÓN GENERALDE EDUCACIÓN SUPERIOR 
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN 
 
Programa de Asignatura: “Lenguajes Formales y Autómatas” 
 
1 
 
 
 
 
 
 
 
Programa Educativo (PE): 
Licenciatura en Ciencias de la Computación 
 
Área: 
Ciencias de la Computación 
 
 
 
Programa de Asignatura: Lenguajes Formales Y Autómatas 
 
 
Código: CCOM-013 
 
 
Créditos: 5 
 
 
 
Fecha: Julio 2009 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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DIRECCIÓN GENERALDE EDUCACIÓN SUPERIOR 
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN 
 
Programa de Asignatura: “Lenguajes Formales y Autómatas” 
 
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1. DATOS GENERALES 
 
Nivel Educativo: 
 
Licenciatura 
 
Nombre del Programa Educativo: 
 
Licenciatura en Ciencias de la Computación 
 
Modalidad Académica: 
 
Mixta 
 
Nombre de la Asignatura: 
 
Lenguajes Formales y Autómatas 
 
Ubicación: 
 
Básico 
Correlación: 
Asignaturas Precedentes: Estructuras Discretas 
Asignaturas Consecuentes: 
Fundamentos de Lenguajes de Programación, 
Computabilidad, Compiladores. 
 
Conocimientos, habilidades, actitudes y 
valores previos: 
Conocimientos: Conjuntos, relaciones, funciones, 
teoría de grafos, Arboles, Inducción 
Habilidades: Capacidad para realizar trabajo en 
equipo, 
Actitudes: Responsabilidad, Propositito, Iniciativa 
para resolver problemas, Compromiso, Voluntad, 
Solidaridad. 
Valores: Puntualidad 
 
2. CARGA HORARIA DEL ESTUDIANTE 
 
Concepto 
Horas por periodo Total de 
horas por 
periodo 
Número de 
créditos Teorías Prácticas 
Horas teoría y práctica 
Actividades bajo la conducción del docente 
como clases teóricas, prácticas de laboratorio, 
talleres, cursos por internet, seminarios, etc. 
(16 horas = 1 crédito) 
80 0 80 5 
Horas de práctica profesional crítica. 
Servicio social, veranos de la investigación, 
internado, estancias, ayudantías, proyectos de 
impacto social, etc. 
(50 horas = 1 crédito) 
 
Horas de trabajo independiente. 
En donde se integran aprendizajes de la 
asignatura y tiene como resultado un producto 
académico ejem. exposiciones, recitales, 
maquetas, modelos tecnológicos, asesorías, 
 
 
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3 
ponencias, conferencias, congresos, visitas, etc. 
(20 horas = 1 crédito) 
Total 80 0 80 5 
 
 
 
3. REVISIONES Y ACTUALIZACIONES 
Autores: 
Jesús García Fernández 
Pedro Vargas García 
Guillermo de Ita Luna 
Oliva López Pérez 
David Eduardo Pinto Avendaño 
José de Jesús Lavalle Martínez 
José Juan Palacios Pérez 
Fecha de diseño: Abril 2000, Junio 2003 
Fecha de la última actualización: Julio 2009 
Revisores: 
Claudia Zepeda Cortés 
Alba Maribel Sánchez Gálvez 
Meliza Contreras González 
Mireya Tovar Vidal 
César Bautista Ramos 
José Raymundo Marcial Romero 
Alfonso Garcés Báez 
José de Jesús Lavalle Martínez 
Sinopsis de la revisión y/o actualización: 
Actualización del contenido de las unidades así como 
de la bibliografía básica y complementaria 
 
 
 
4. PERFIL DESEABLE DEL PROFESOR (A) PARA IMPARTIR LA ASIGNATURA: 
 
Disciplina profesional: Ciencias de la Computación o áreas afines. 
Nivel académico: Al menos Maestría 
Experiencia docente: Mínima 2 años 
Experiencia profesional: Preferentemente un año en temas relacionados. 
Nota: se consideran la disciplina profesional que debe tener, el grado académico, la experiencia disciplinaria y 
docente, las asignaturas que debe haber impartido y la formación o capacitación docente/disciplinaria que se 
juzgue adecuada. 
 
5. OBJETIVOS: 
5.1 Educacional: El estudiante aplicará las bases de los lenguajes formales, es decir, la teoría de 
autómatas para reconocerlos y las diferentes clases de gramáticas para generarlos. Con el fin 
 
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de tener la base conceptual que le permita analizar problemas reales tales como la 
compilación de programas cuando su entorno laboral lo requiera. 
5.2 General: El estudiante reconocerá los conceptos fundamentales de la teoría de autómatas y 
lenguajes formales. El estudiante clasificará los lenguajes formales siguiendo la jerarquía de 
Chomsky, relacionará los principales enfoques para representar lenguajes: gramáticas 
(métodos generativos) y autómatas (métodos por aceptación). Finalmente, el estudiante 
reconocerá y aplicará la teoría de autómatas y lenguajes formales para el diseño, modelado o 
representación de posibles problemas reales. 
 
5.3 Específicos: 
 Identificar los elementos básicos de un lenguaje. 
 Analizar los autómatas finitos como reconocedores de lenguajes regulares. 
 Analizar las gramáticas regulares como generadoras de lenguajes regulares. 
 Identificar las expresiones regulares como representantes de lenguajes regulares. 
 Identificar la equivalencia entre las expresiones regulares y las gramáticas regulares. 
 Identificar las limitaciones de representación de un lenguaje regular. 
 Analizar los autómatas de pila como reconocedores de lenguajes libres de contexto. 
 Analizar las gramáticas libres de contexto como generadoras de lenguajes libres de 
contexto. 
 Reconocer los problemas de ambigüedad en un lenguaje libre de contexto. 
 Analizar diferentes formas normales para los lenguajes libres de contexto. 
 Identificar las limitaciones de representación de un lenguaje libre de contexto. 
 Identificar las maquinas de Turing como reconocedoras de lenguajes recursivos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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6. MAPA CONCEPTUAL DE LA ASIGNATURA: 
 
Elaborar el mapa conceptual considerando la jerarquización de los conceptos partiendo de los más 
generales y que tienen una función más inclusiva hasta llegar a los que son más particulares y que 
tienen una menor generalidad. 
 
 
 
 
 
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7. CONTENIDO 
 
Unidad 
Objetivo 
Específico 
Contenido 
Temático/Actividades 
de aprendizaje 
Bibliografía 
Básica Complementaria 
Unidad 1 
Introducción 
Identificar los elementos 
básicos de un lenguaje. 
1.1. Reconocer la 
importancia de estudiar 
los autómatas y 
lenguajes formales. 
Dexter, C. Kozen 
(2007). Automata and 
Computability. USA: 
Springer. 
 
Hopcroft, J. and Ullman, J. 
(2006). Introduction to 
Automata Theory, 
Languages and 
Computation. USA: 
Addison Wesley 
 
Kelley, Dean (1995). 
Automata and Formal 
Languages: An 
Introduction. USA: Prentice 
Hall. (Versión en Ingles) 
1.2. Símbolos, alfabetos, 
y cadenas. 
1.3. Operaciones sobre 
cadenas. 
1.4. Definición de 
lenguaje y operaciones 
sobre lenguajes. 
1.5. La jerarquía de 
Chomsky: Clasificación 
de gramáticas y 
lenguajes. 
Unidad 2. 
Autómatas finitos 
y gramáticas 
regulares. 
 
 
 
Analizar los autómatas 
finitos como 
reconocedores de 
lenguajes regulares. 
 
Analizar las gramáticas 
regulares como 
generadoras de 
lenguajes regulares. 
2.1. Autómatas finitos 
deterministas. 
Dexter, C. Kozen 
(2007). Automata and 
Computability. USA: 
Springer. 
 
Hopcroft, J. and Ullman, J. 
(2006). Introduction to 
Automata Theory, 
Languages and 
Computation. USA: 
Addison Wesley 
 
Kelley, Dean (1995). 
Automata and Formal 
Languages: An 
2.2. Autómatasfinitos no 
deterministas y 
autómatas finitos no 
deterministas con y sin 
transiciones-. 
2.3. La clase de 
los lenguajes aceptados 
por los autómatas finitos. 
 
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Unidad 
Objetivo 
Específico 
Contenido 
Temático/Actividades 
de aprendizaje 
Bibliografía 
Básica Complementaria 
 
2.4. Equivalencia entre 
los diferentes tipos de 
Autómatas Finitos. 
Introduction. USA: Prentice 
Hall. (Versión en Ingles). 
 
Baral, C. (2003). 
Knowledge 
Representation, Reasoning 
and Declarative Problem 
Solving. Cambridge 
University Press. 
 
Baier, Christel and Katoen 
Joost-Pieter (2008). 
Principles of Model 
Checking. England: MIT 
Press. 
2.5. Simplificación de 
Autómatas Finitos. 
2.6. Gramáticas 
regulares. 
2.7. Derivación y 
lenguaje generado por 
una gramática regular. 
2.8. Aplicaciones del 
concepto de Autómata 
Finito en diferentes 
contextos. 
Unidad 3. 
Expresiones 
regulares. 
 
Identificar las 
expresiones regulares 
como representantes de 
lenguajes regulares. 
 
Identificar la 
equivalencia entre las 
expresiones regulares y 
las gramáticas regulares. 
 
Identificar las 
limitaciones de 
representación de un 
lenguaje regular. 
3.1. Definición de una 
expresión regular. 
Dexter, C. Kozen 
(2007). Automata and 
Computability. USA: 
Springer. 
 
Hopcroft, J. and Ullman, J. 
(2006). Introduction to 
Automata Theory, 
Languages and 
Computation. USA: 
Addison Wesley 
 
Kelley, Dean (1995). 
Automata and Formal 
Languages: An 
Introduction. USA: Prentice 
Hall. (Versión en Ingles). 
 
3.2. Lenguaje 
representado por una 
expresión regular. 
3.3. Propiedades 
algebraicas. 
3.4. Equivalencia entre 
expresiones regulares, 
autómatas finitos y 
gramáticas regulares. 
3.5. Lema del bombeo. 
 
 
 
 
 
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Unidad 
Objetivo 
Específico 
Contenido 
Temático/Actividades 
de aprendizaje 
Bibliografía 
Básica Complementaria 
Unidad 4 
Autómatas de pila 
y Lenguajes libres 
de contexto. 
Analizar los autómatas 
de pila como 
reconocedores de 
lenguajes libres de 
contexto. 
 
Analizar las gramáticas 
libres de contexto como 
generadoras de 
lenguajes libres de 
contexto. 
 
Reconocer los problemas 
de ambigüedad en un 
lenguaje libre de 
contexto. 
 
Analizar diferentes 
formas normales para los 
lenguajes libres de 
contexto. 
 
Identificar las 
limitaciones de 
representación de un 
lenguaje libre de 
contexto. 
4.1. Autómata de pila. Dexter, C. Kozen 
(2007). Automata and 
Computability. USA: 
Springer. 
 
Hopcroft, J. and Ullman, J. 
(2006). Introduction to 
Automata Theory, 
Languages and 
Computation. USA: 
Addison Wesley 
 
Kelley, Dean (1995). 
Automata and Formal 
Languages: An 
Introduction. USA: Prentice 
Hall. (Versión en Ingles). 
 
Baral, C. (2003). 
Knowledge 
Representation, Reasoning 
and Declarative Problem 
Solving. Cambridge 
University Press. 
 
Baier, Christel and Katoen 
Joost-Pieter (2008). 
Principles of Model 
Checking. England: MIT 
Press. 
4.2. Lenguajes 
aceptados por 
autómatas de pilas. 
4.3. Autómatas de pilas 
deterministas y no 
determinista. 
4.4 Gramáticas libres de 
contexto. 
4.5. Derivación y 
lenguaje generado por 
una gramática libre de 
contexto. 
4.6. Árbol sintáctico. 
4.7. Ambigüedad. 
4.8. Formas normales 
(Chomsky, Greybach). 
4.9. Gramáticas 
dependientes de 
contexto. 
4.10. Lema de bombeo. 
Unidad 5. 
Máquinas de 
Turing 
Identificar las Máquinas 
de Turing como 
reconocedoras de 
lenguajes recursivos. 
5.1. Máquina de Turing. Dexter, C. Kozen 
(2007). Automata and 
Computability. USA: 
Springer. 
Hopcroft, J. and Ullman, J. 
(2006). Introduction to 
Automata Theory, 
Languages and 
5.2. Máquina de Turing 
determinista y no 
determinista. 
 
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Unidad 
Objetivo 
Específico 
Contenido 
Temático/Actividades 
de aprendizaje 
Bibliografía 
Básica Complementaria 
5.3 Lenguaje generado 
por una Máquina de 
Turing. 
 Computation. USA: 
Addison Wesley 
 
Kelley, Dean (1995). 
Automata and Formal 
Languages: An 
Introduction. USA: Prentice 
Hall. (Versión en Ingles). 
Nota: La bibliografía deberá ser amplia, actualizada (no mayor a cinco años) con ligas, portales y páginas de Internet, se recomienda usar los 
criterios del APA para referir la bibliografía. 
 
8. CONTRIBUCIÓN DEL PROGRAMA DE ASIGNATURA AL PERFIL DE EGRESO 
 
Unidad 
Perfil de egreso 
(anotar en las siguientes tres columnas a qué elemento(s) 
del perfil de egreso contribuye esta asignatura) 
Conocimientos Habilidades Actitudes y valores 
Unidad 1 Introducción La importancia de estudiar 
los autómatas y lenguajes 
formales. 
 
Elementos básicos de un 
lenguaje. 
Capacidad de identificar la 
importancia de estudiar 
lenguajes formales y autómatas 
así como sus elementos 
básicos. 
 
Capacidad de discernir 
información previa. 
 
Capacidad de adquirir nueva 
información. 
 
Capacidades para identificar 
problemas, trabajo en equipo, 
comunicación, toma de 
 Mantendrá una actitud 
favorable para la 
actualización permanente 
en la disciplina. 
 Mostrará una actitud 
positiva y favorable a los 
cambios científico – 
tecnológicos. 
 Será un profesional 
responsable, crítico y 
ético. 
 
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Unidad 
Perfil de egreso 
(anotar en las siguientes tres columnas a qué elemento(s) 
del perfil de egreso contribuye esta asignatura) 
Conocimientos Habilidades Actitudes y valores 
decisiones asertivas. 
Unidad 2. 
Autómatas finitos y gramáticas 
regulares. 
 
Autómatas finitos como 
reconocedores de lenguajes 
regulares. 
 
Gramáticas regulares como 
generadoras de lenguajes 
regulares. 
Capacidad para construir 
autómatas finitos deterministas y 
no-deterministas que 
reconozcan lenguajes regulares. 
 
Capacidad para construir 
gramáticas regulares que 
generen lenguajes regulares. 
 
Capacidad para identificar la 
equivalencia entre gramáticas 
regulares y autómatas finitos. 
 
Capacidad para aplicar el 
concepto de Autómata Finito en 
diferentes contextos 
relacionados con modelado o 
representación de problemas 
reales. 
 
Capacidad de discernir 
información previa. 
 
Capacidad de adquirir nueva 
información. 
 
Capacidades para identificar 
problemas, trabajo en equipo, 
comunicación, toma de 
decisiones asertivas. 
 Mantendrá una actitud 
favorable para la 
actualización permanente 
en la disciplina. 
 Mostrará una actitud 
positiva y favorable a los 
cambios científico – 
tecnológicos. 
 Será un profesional 
responsable, crítico y 
ético. 
 
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Unidad 
Perfil de egreso 
(anotar en las siguientes tres columnas a qué elemento(s) 
del perfil de egreso contribuye esta asignatura) 
Conocimientos Habilidades Actitudes y valores 
Unidad 3. Expresiones 
regulares. 
 
Expresiones regulares. 
 
Limitaciones de 
representación de un 
lenguaje regular. 
Capacidad para reconocer a las 
expresiones regulares como 
representantes de lenguajes 
regulares. 
 
Capacidad para identificar la 
equivalencia entre las 
expresiones regulares,las 
gramáticas regulares y los 
autómatas finitos. 
 
Capacidad de identificar las 
limitaciones de representación 
de un lenguaje regular. 
 
Capacidad de discernir 
información previa. 
 
Capacidad de adquirir nueva 
información. 
 
Capacidades para identificar 
problemas, trabajo en equipo, 
comunicación, toma de 
decisiones asertivas. 
 Mantendrá una actitud 
favorable para la 
actualización permanente 
en la disciplina. 
 Mostrará una actitud 
positiva y favorable a los 
cambios científico – 
tecnológicos. 
 Será un profesional 
responsable, crítico y 
ético. 
Unidad 4 
Autómatas de pila y Lenguajes 
libres de contexto. 
Autómatas de pila. 
 
Gramáticas libres de 
contexto. 
 
Problemas de ambigüedad 
Capacidad para construir 
autómatas de pila como 
reconocedores de lenguajes 
libres de contexto. 
 
Capacidad para construir 
 Mantendrá una actitud 
favorable para la 
actualización permanente 
en la disciplina. 
 Mostrará una actitud 
positiva y favorable a los 
 
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Unidad 
Perfil de egreso 
(anotar en las siguientes tres columnas a qué elemento(s) 
del perfil de egreso contribuye esta asignatura) 
Conocimientos Habilidades Actitudes y valores 
en un lenguaje libre de 
contexto. 
 
Formas normales para los 
lenguajes libres de contexto. 
 
Gramáticas dependientes de 
contexto. 
 
Limitaciones de 
representación de un 
lenguaje libre de contexto. 
gramáticas libres de contexto 
como generadoras de lenguajes 
libres de contexto. 
 
Capacidad para identificar los 
problemas de ambigüedad en un 
lenguaje libre de contexto. 
 
Capacidad para obtener 
diferentes formas normales de 
una gramática libre de contexto. 
 
Capacidad de identificar una 
gramática dependiente de 
contexto. 
 
Capacidad para identificar las 
limitaciones de representación 
de un lenguaje libre de contexto. 
 
Capacidad de discernir 
información previa. 
 
Capacidad de adquirir nueva 
información. 
 
Capacidades para identificar 
problemas, trabajo en equipo, 
comunicación, toma de 
decisiones asertivas. 
cambios científico – 
tecnológicos. 
 Será un profesional 
responsable, crítico y 
ético. 
Unidad 5. Maquinas de Turing Maquinas de Turing Capacidad para identificar las  Mantendrá una actitud 
 
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Unidad 
Perfil de egreso 
(anotar en las siguientes tres columnas a qué elemento(s) 
del perfil de egreso contribuye esta asignatura) 
Conocimientos Habilidades Actitudes y valores 
Máquinas de Turing como 
reconocedoras de lenguajes 
recursivos. 
 
Capacidad de discernir 
información previa. 
 
Capacidad de adquirir nueva 
información. 
 
Capacidades para identificar 
problemas, trabajo en equipo, 
comunicación, toma de 
decisiones asertivas. 
favorable para la 
actualización permanente 
en la disciplina. 
 Mostrará una actitud 
positiva y favorable a los 
cambios científico – 
tecnológicos. 
 Será un profesional 
responsable, crítico y 
ético. 
 
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9. ORIENTACIÓN DIDÁCTICO-PEDAGÓGICA. (Enunciada de manera general para aplicarse 
durante todo el curso) 
 
Estrategias a-e Técnicas a-e Recursos didácticos 
Estrategias de aprendizaje: 
 Lectura y comprensión, 
 Reflexión, 
 Comparación, 
 Categorización 
 Resumen. 
 
Estrategias de enseñanza: 
 Aprendizaje basado en 
problemas, 
 Aprendizaje activo, 
 Basado en el 
descubrimiento. 
 
Ambientes de aprendizaje: 
 Aula, 
 Simuladores. 
 
Actividades y experiencias de 
aprendizaje: 
 Análisis de los lenguajes 
de programación 
funcionales más 
empleados . 
 Resolución de ejercicios. 
 Demostración de 
propiedades de 
lenguajes de 
programación. 
Exposición de tareas. 
 Técnicas 
 de debate, 
 del diálogo, 
 de problemas, 
 de estudio de casos, 
 para el análisis, 
 comparación, 
 síntesis, 
 lluvia de ideas, 
 exposición. 
 Materiales: 
 Proyectores, 
 TICs, 
 Plumón y pizarrón. 
Nota: ver glosario 
 
10. CRITERIOS DE EVALUACIÓN 
Criterios Porcentaje 
 Exámenes 45% 
 Participación en clase 5% 
 Tareas 15% 
 
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 Exposiciones 5% 
 Simulaciones 
 Trabajos de investigación y/o de intervención 10% 
 Prácticas de laboratorio 
 Visitas guiadas 
 Reporte de actividades académicas y culturales 
 Mapas conceptuales 
 Portafolio 
 Proyecto final 20% 
 Otros 
Total 100 % 
Nota: Se refiere a lo que se evaluará del proceso A-E, considerando sus finalidades, la información y las 
consecuencias que se derivan de este proceso, los resultados, los momentos, las orientaciones, las técnicas y 
los instrumentos, todo esto nos conducirá al diálogo y reflexión sobre el aprendizaje del grupo. Los porcentajes 
serán establecidos por la academia de acuerdo a los objetivos de cada asignatura. 
 
 
11. REQUISITOS DE ACREDITACIÓN 
 
Estar inscrito oficialmente como alumno del PE en la BUAP 
Haber aprobado las asignaturas que son pre-requisitos de ésta 
Aparecer en el acta 
El promedio de las calificaciones de los exámenes aplicados deberá ser igual o mayor que 6 
Cumplir con las actividades propuestas por el profesor 
Nota: Describe los requisitos que el estudiante debe cumplir para acreditar la materia.