Área de Concentração: Sistemas de Computação
Carga Horária: 60 (4 créditos)
Matriz 2022 (cod. 18762): Ementas_PPGCC_2022
Matriz 2014 (cod. 5939): Ementas PPGCC_2014
Disciplinas Obrigatórias
Ementa: 1.Modelos computacionais. 2.Técnicas de análise de algoritmos. 3.Paradigmas de projeto de algoritmos. 4.Algoritmos em grafos. 5.Problemas NP-Completos. Bibliografia: Jon Bentley, Programming Pearls, 2nd.ed., Addison-Wesley, 2000. T.H. Cormen, Algorithms Demystified, MIT Press, 2012. T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, C. Stein, Introduction to Algorithms, 2nd edition, MIT Press & McGraw-Hill, 2001. Ementa: Bibliografia: Michael Sipser: “Introdução à Teoria da Computação”, Editora Thompson, Tradução 2a. ed., 2007. Ementa: 1. O que é um Objeto de Aprendizagem (OA)? Taxonomia e características. Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Ementa: 1.Introdução Ementa: Ementa: Ementa: Obrigatória:Não Área(s) de Concentração: Sistemas de Computação Carga Horária:60 Creditos:4 Ementa: Ementa: 1. Informática na educação: Fundamentos, métodos, aplicações; Ementa: Bibliografia Ementa: 1 Conceitos Comuns para Metaheurísticas 2 Metaheurísticas Baseadas em Soluções Únicas 3 Metaheurísticas Baseadas em População 4 Metaheurísticas para otimização multiobjetiva 5 Metaheurísticas híbridas Bibliografia: Ementa: Classificação do conhecimento. Conceito e concepção de ciência. Conceituação de Metodologia Científica. Origens e objetivos do método científico. Abordagem científica pelos métodos: dedutivo, indutivo, hipotético-dedutivo, dialético e fenomenológico. Características da pesquisa científica. Necessidade da produção e divulgação cientifica pela Universidade. Instrumentos de coletas de dados e base de dados. Elaboração de projetos de pesquisa e dissertação. Bibliografia: Normas ABNT para elaboração de referências bibliográficas. Normas e modelos de dissertação de mestrado, artigos científicos e redação de patentes. ANDRADE, Maria Margarida de. Como preparar trabalhos para cursos de pós-graduação: noções práticas. São Paulo: Atlas, 2008. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR10520: informação e documentação – apresentação de citações em documentos. Rio de Janeiro, 2002. ASSOCIAÇÃO BRASILEIRA DE NORMAS TÉCNICAS. NBR6022: apresentação de artigos em publicações periódicas. Rio de Janeiro, 2003. BELLO, José Luiz de Paiva. Metodologia científica: manual para elaboração de textos acadêmicos, monografias, dissertações e teses. Rio de Janeiro (RJ): Universidade Veiga de Almeida – UVA, 2005. N.p. GIL, Antônio Carlos. Como elaborar projetos de pesquisa. 4.ed. São Paulo (SP): Atlas, 2002. 175 p. ISBN 85-224-3169-8. KÖCHE, José Carlos. Fundamentos de metodologia científica: teoria da ciência e iniciação à pesquisa. 26.ed. Rio de Janeiro (RJ): Vozes, 2009. 182 p. ISBN 978-85-326-1804-7. MATTAR, João. Metodologia científica na era da informática. 3.ed. São Paulo (SP): Saraiva, 2008. 308 p. ISBN 978-85-02-06447-8. POPPER, Karl. A lógica da pesquisa científica. São Paulo: Cultrix, 1993. Ementa: Bibliografia [1] Oppenheim, Alan V., Schafer, R. W., Discrete-Time Signal Processing 3/E, Prentice- Hall, 2009. [2] Proakis, J.G., Manolakis, D.G., Digital Signal Processing: Principles, Algorithms and Applications, Prentice-Hall, 2006. [3] Mitra, S.K., Digital Signal Processing Using Matlab, McGraw Hill, 2005. [4] V. K. Ingle e J. G. Proakis. Digital Signal Processing Using MATLAB. CL-Engineering, Ed. 2nd, pg. 512, 2006. [5] R. G. Lyons. Understanding Digital Signal Processing. Prentice Hall PTR, 2nd, pg. 688, 2004. [6] M. Hayes, Schaum’s Outline of Digital Signal Processing, McGraw-Hill, 1nd, pg. 432, 1998. [7] E. Ifeachor e B. Jervis. Digital Signal Processing: A Practical Approach. Prentice Hall, 2nd, pg. 960, 2001. Objetivo: Compreender os principais conceitos, ferramentas e pesquisas desenvolvidas na área de desenvolvimento de software utilizando modelos. Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Ementa: 1. Introdução à Redes de Próxima Geração Bibliografia: Ementa: Bibliografia: Joseph K. Blitzstein and Jessica Hwang. Introduction to Probability, Chapman & Hall, 2014. Ementa: 1: Revisão de Funções, Limites e Diferenciabilidade 2: Conjuntos Convexos 3: Funções Convexas 4: Problemas de Otimização Convexos 5: Condições de Otimalidade e Dualidade 6: Algoritmos de Otimização SEM Restrições 7: Algoritmos de Otimização COM Restrições 8: Métodos do Ponto Interior Bibliografia: Bertsekas, D. P., Nonlinear Programming, 3rd edition, Athena Scientific, 1999. ISBN 978-1886529052. Ementa: 1. Introdução à Ciência de Informações Geográficas Bibliografia: – Paul A. Longley, Mike Goodchild, David J. Maguire, and David W. Rhind. 2010. Geographic Information Systems and Science (3rd ed.). Wiley Publishing. (Principal) – Chang, K.-T. (2016). Introduction to geographic information systems. New York: McGraw Hill. – Burrough, P. A., McDonnell, R. A., & Lloyd, C. D. (2015). Principles of geographical information systems. Oxford: Oxford University Press. – Artigos de conferências ou periódicos a serem definidos pelo professor responsável. – Maguire, D. J., Batty, M., & Goodchild, M. F. (2007). GIS, spatial analysis, and modeling. Redlands: ESRI Press. – Korte, G. B. (2001). The GIS book: [how to implement, manage, and assess the value of geographic information systems]. Albany, NY [u.a.: OnWord Press. – Bolstad, P. (2016). GIS fundamentals: A first text on geographic information systems. – Huang, B. (2017). Comprehensive Geographic Information Systems. Saint Louis: Elsevier Science. Ementa: Bibliografia: HOLLER, J., TSIATSIS, V., MULLIGAN, C., AVESAND, S., KARNOUSKOS, S., BOYLE, D. From Machine-to-Machine to the Internet of Things: Introduction to a New Age of Intelligence. Academic Press. 1 ed. 2014. VASSEUR, J., DUNKELS, A. Interconnecting Smart Objects with IP: The Next Internet. Morgan KaufmannPublishers Inc., San Francisco, CA, USA. 2010. FÖRSTER, A. Introduction to Wireless Sensor Networks, ISBN: 978-1-118-99351-4, July 2016, Wiley-IEEE Press. Bibliografia Complementar: BUYYA, R., DASTJERDI, A. V. Internet of Things: Principles and Paradigms. Morgan Kaufmann; 1 ed. 2016. COULOURIS, G.; DOLLIMORE, J.; KINDBERG, T. Sistemas Distribuídos: Conceitos e Projeto. 5º Edição. Bookman, 2013. BROWN, Paul C; Implementing SOA: Total Architecture in Practice, Addison-Wesley, April 2008. ROCHA, A. R., SOUSA, F. R. C., Torres, A. B. B., SOUZA, J. N. Internet of Things: Architectures, Technologies and Applications. The Internet of Things (IoT): Applications, Technology, and Privacy Issues.. 1ed.: Nova Science Publishers, Inc, 2016, v. 1, p. 1-1. SANTOS, B. P., SILVA, L. A. M., CELES, C. S. F. S., NETO, J. B.B., PERES, B. P, VIEIRA, M. A. M., VIEIRA, L. F. M., GOUSSEVSKAIA, O. N, LOUREIRO, A. A. F. Internet das Coisas: da Teoria à Prática. Minicursos XXXIV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2016). Pires, P., Delicato, F., Batista, T. V., Avila, T., Cavalcante, E., Pitanga, M. Plataformas para a Internet das Coisas. Minicursos XXXIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC 2015). FRANÇA, T., PIRES, P., PIRMEZ, L., DELICATO, F., FARIAS, C. Web das Coisas: Conectando Dispositivos Físicos ao Mundo Digital. Minicursos do SBRC’2011, SBC, pp. 103-150, Maio 2011. Ementa: 1. Princípios de MDE 2. Casos de Uso MDE 3. MDA – Arquitetura Dirigida por Modelos 4. Integração de MDE em Seu Processo de Desenvolvimento 5. Uma visão de Linguagens de Modelagem 6. Desenvolvendo sua Própria Linguagem de Modelagem 7. Transformações Modelo-para-Modelo 8. Transformações Modelo-para-Texto Bibliografia: Model-Driven Software Engineering in Practice: Second Edition (Synthesis Lectu- res on Software Engineering) 2nd Edition by Marco Brambilla (Author), Jordi Ca- bot (Author), Manuel Wimmer (Author) Artigos Científicos Recentes da Área. Objetivos: Conhecer os conceitos fundamentais de aprendizado profundo, permitindo que os mesmos possuam conhecimentos necessários para o aprofundamento em qualquer campo da área e que possam desenvolver métodos, ferramentas e aplicações inteligentes. Ementa: Fundamentos de redes neurais e aprendizado profundo. Técnicas para melhorar as redes neurais: regularização e otimizações, ajuste de hiperparâmetros e frameworks de aprendi- zagem profunda (Tensorflow e Keras). Estratégias para organizar e construir com sucesso um projeto de aprendizado de máquina. Redes Neurais Convolucionais e suas aplicações (classificação de objetos, detecção de objetos, verificação de face, dentre outros) e métodos relacionados. Redes Neurais Recorrentes e suas aplicações (processamento de linguagem natural, reconhecimento de fala, dentre outros) e métodos relacionados. Tópicos avançados: Redes Adversariais Generativas e Redes Autocodificadoras. Insights da indústria de IA, da academia e conselhos para seguir carreira em IA. 1: Revisão de redes neurais e aprendizado de máquina. . Revisão de redes neurais; 2: Redes neurais convolucionais profundas; . Camadas de convolução, Pooling e Totalmente conectadas; 3. Frameworks (TensorFlow e Keras); 3: Redes neurais recorrentes profundas; . Dados sequenciais; 4: Redes adversariais generativas e Redes autocodificadoras; . Modelos discriminantes vs. Modelos generativos; 5: Problemas comuns existentes. . Controle de complexidade; 6: Indústria e Academia. Bibliografia: GONZALEZ, Rafael C.; WOODS, Richard E. Processamento digital de imagens. 3.ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2011. 624 p. ISBN 9788576054016. GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua; COURVILLE, Aaron. Deep Learning. MIT Press, 2016. 781 p. ISBN 9780262035613. Disponível em: http://www.deeplearningbook.org. Acesso em: 08 de ago. de 2021. HAYKIN, Simon. Neural networks and learning machines. 3. ed. New York: Pearson, 2009. 906 p. ISBN 9780131471399. BRAGA, Antônio de Pádua; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de; LUDERMIR, Teresa Bernarda. Redes neurais artificiais: teoria e aplicações. 2.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2011. 226 p. ISBN 978-85-216-1564-4. GEORGE F. LUGER. Inteligência artificial. 6. ed. Editora Pearson. Livro. 636 p. ISBN 9788581435503. (BVU). RUSSELL, Stuart; NORVIG, Peter. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004. 1021 p. ISBN 85-352-1177-2. SUMMERFIELD, Mark. Programação em Python 3: uma introdução completa à linguagem Python. Rio de Janeiro: Alta Books, 2015. 506 p. ISBN 9788576083849. TAURION, Cezar. Big data. Rio de Janeiro: Brasport, 2015. 169 p. ISBN 9788574527277. Ementa: Lógica e raciocínio automatizado na modelagem e resolução de problemas. Satisfatibilidade Booleana. Satisfatibilidade Booleana Máxima. Satisfatibilidade Módulo Teorias. Aplicações de raciocínio automatizado. Aplicações de raciocínio automatizado em aprendizado de máquina. Bibliografia: BIERE, Armin; HEULE, Marijn; VAN MAAREN, Hans; WALSH, Toby. Handbook of Satisfiability. IOS press, 2021. KROENING, Daniel; STRICHMAN, Ofer. Decision Procedures. Springer, 2016. DA SILVA, Flávio Soares Corrêa; FINGER, Marcelo; DE MELO, Ana Cristina Vieira. Lógica para Computação. 2a edição. Cengage Learning, 2017. Ementa: Ementa: Bibliografia: Ementa: Bibliografia:01.803.1 Projeto e Análise de Algoritmos* (PAA)
01.803.12 Teoria da Computação* (TC)
Disciplinas Optativas
01.803.2 Objetos de Aprendizagem (OA)
2. Modelos Instrucionista e Construcionista de educação
3. A noção de interação e interatividade.
4. Metodologia de construção de Objetos de Aprendizagem: A metodologia RIVED e outras.
5. Exploração de Repositórios de OA (ROA): Portal do Professor, Interred, LabVirt USP, CESTA (UFRGS), Proativa (UFC), etc.
6. Reutilização de OA: selecionar OA nos ROA e desenvolver atividades.
7. Produção de Objetos de Aprendizagem: concepção e construção colaborativa do design pedagógico-instrucional e storyboards por equipe multidisciplinar.
8. Documentação do OA: Metadados e Elaboração do guia do professor e do guia da atividade.
9. Publicação, Avaliação e refinamento do Objeto de Aprendizagem.
10. Ferramentas de comunicação síncrona e assíncrona em AVA: fóruns, chats, wikis, portfólios, mensagens, quizzes, etc.
11. Pressupostos básicos da aprendizagem virtual: Colaboração, interação e autonomia.
12. Ferramentas de avaliação em AVA e os Learning Vectors – Um modelo não- linear de avaliação online.
13. Planejamento de um curso em EaD: construção da Matriz de planejamento didático e instrucional (Matriz DI).
Bibliografia:
ALMEIDA, Maria E; MORAN, José M (orgs). Integração das tecnologias na educação. Brasília: MEC/SEED, 2005.
IEEE Learning Technology Standards Committee (LTSC). The Learning Object Metadata Standard. (2001). Disponível em: <http://ieeeltsc.org/>. Acesso em: 30 abr. 2006.
IEEE LTSC – IEEE Learning Technology Standards Committee. [online]. Disponível em http://ieeeltsc.org/
InterRed. Disponível em: http://interred.ifce.edu.br
NASCIMENTO, A. C; MORGADO, E. Um projeto de colaboração Internacional na América Latina. UNESP 2003. Disponível em: http://rived.proinfo.mec.gov.br/artigos/ rived.pdf
PALLOFF, Rena; PRATT, Keith. Costruindo comunidades de aprendizagem no ciberespaço: estratégias eficientes para salas de aulas on-line. Porto Alegre: Artmed, 2002.
Portal do Professor. [online]. Disponível em: < http://portaldoprofessor.mec.gov.br> Sales, Gilvandenys Leite. QUANTUM: Um Software para Aprendizagem dos Conceitos da Física Moderna e Contemporânea. Dissertação de Mestrado. Fortaleza: UECE/CEFET-CE, 2005.
Sales, Gilvandenys Leite. Learning Vectors: Um Modelo de Avaliação da Aprendizagem em EaD Online Aplicando Métricas Não-Lineares. Tese de Dou-torado. Programa de Pós-Graduação em Enge-nharia de Teleinformática. Universidade Federal do Ceará, Nov. 2010.
SILVA, Marco (org).Educação online. São Paulo: Loyola, 2003.
WILEY, D. A. (2000), Connecting Learning Objects to Instructional Design Theory:
A definition, a metaphor, and A Taxonomy. In D. A. Wiley (Ed.), The Instructional
Use of Learning Objects (2000). Disponível em: http://reusability.org/read/chapters/ wiley.doc Acesso em: 12 set. 2012.01.803.4 Modelagem Conceitual e Ontologia (MCO)
1.O que é ontologia: O conceito de Ontologia
2.Alguns sistemas modernos
3.Árvores, treliças e outras estruturas
4.Notações para lógica
5.Compartilhamento de ontologias
6.Representações múltiplas e alternativas
7.Ontologia, Metadados, e Semiótica
8.Conceitos e representação
9.Representação de conhecimento e raciocínio
10.Semântica espacial, temporal, multimídia e multimodal
11.Aplicações de metodologias orientadas por semântica
Journal on Data Semantics, Springer
Guided Tour of Ontology, John F. Sowa, http://www.jfsowa.com/ontology/guided.htm01.803.5 Programação Linear (PL)
1.Introdução à Pesquisa Operacional
2.Princípios Básicos de Programação Linear: Técnicas de Construção de
Modelos de Programação Linear: Método Simplex: Dualidade e Análise de Pós-otimalidade 3.Modelos de Transporte.
L. Wolsey. Integer Programming, Wiley-Interscience (1998).
G. Nemhauser e L. Wolsey. Integer and Combinatorial Optimization, Wiley-Interscience (1988). D. Bertsimas e J. Tsitsiklis. Introduction to Linear Optimization, Athena Scientific (1997).01.803.6 Programação Não-Linear (PNL)
1.Modelagem, Noções de Análise Convexa
2.Condições de Otimalidade
3.Métodos para Problemas Sem Restrições: Buscas Unidimensionais 4.Método Gradiente; Método de Newton; Método de Direções Conjugadas 5.Métodos para Problemas com Restrições
6.Métodos de Funções de Penalidade e Funções Barreira
LEUNBERGER, D. G. NEW YORK, Introduction to Linear and Nonlinear Programming,ADDISON WESLEY 1972 WALSH G. R., Methods of Optimization, JOHN WILEY
MINOUX, MICHEL 1a. ed., Programation Mathematique, DUNOD 198501.803.7 Teoria dos Grafos (TG)
1. Introdução à Teoria dos Grafos
2. Conceitos Básicos
3. Representação de Grafos
4. Caminhos e Circuitos
5. Digrafos
6. Grafos Valorados
7. Conectividade, Planaridade e Coloração
8. Árvores
9. Busca em Grafos
10. Fluxos em Redes
Szwarcfiter, J. L., Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus, 1986. Boaventura Netto, P. O., Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. Edgar Blücher, 1996. Gersting, J. L., Fundamentos Matemáticos para a Ciência da Computação. LTC, 1995.01.803.8 Avaliação de Software Educativo (ASE)
1.Software educativo: definição e tipologia.
2.Visão histórica do software educativo.
3.Concepções sobre aprendizagem e suas implicações para a avaliação de software educacional. 4.Avaliação de software educativo: aspectos educacionais e computacionais.
5.Avaliação de web-sites educativos
Bibliografia:
Carraher, D. W., (1990). O que Esperamos do Software Educacional. Acesso 2 (3): 32-36, Jan/jun, 1990.
Carraher, D.W. (1992). A aprendizagem de conceitos com o auxílio do Computador. Em Alencar, M.E. Novas Contribuições da Psicologia aos Processos de Ensino-Aprendizagem. São Paulo, Cortez Editora.
Oliveira, C. C., Costa, J. W. e Moreira, M., (2001). Ambientes Informatizados de Aprendizagem: Avaliação e Produção de Software Educativo. São Paulo: Papirus.01.803.9 Engenharia de Software (ES)
1.Definição e evolução.
2.Processos de desenvolvimento de software.
3.Gerencia de projetos.
3.Análise, especificação de requisitos e projeto de sistemas. 4.Documentação, testes e manutenção de software.
5.Métricas e qualidade de software.
6.Ambientes de desenvolvimento de software.
Ian Sommerville – Software Engineering – editada pela Addison Wesley.
Shari Pfleeger – Engenharia de Software – Teoria e Prática – Pearson/Prentice-Hall.
Stephen Schach. – Object-Oriented and Classical Software Engineering – Fifth Edition – McGrawHill International Edition, 2002.01.803.10 Compiladores e Linguagens de Programação (CLP)
1.Projeto de especificação de linguagens de programação.
2.Implementação das etapas que compreendem o processo
de compilação: Análise Léxica, Análise Sintática, Análise Semântica, Geração e Otimização de Código. 3.Evolução e tendências da área de compiladores e linguagens de programação.
AHO, A.V.; LAM, M. S.; SETHI, R. ULLMAN, J.D. Compiladores – Princípios, Técnicas e Ferramentas, Pearson, 2008
DELAMARO, Márcio Eduardo. Como Construir um acompilador. São Pauo, Novatec, 2004.
PRICE, Ana Maria de Alencar, TOSCANI, Simão Sirineo. Implementação de Linguagens de Programação: Compiladores. Porto Alegre, Sagra, 2004.01.803.11 Processamento de Alto Desempenho (PAD)
1.Aplicações do processamento de alto desempenho 2.Evolução das arquiteturas de alto desempenho 3.Classificação de arquiteturas paralelas
4.Métricas de desempenho
5.Organizações de memória
6.Arquiteturas com memória compartilhada
7.Modelos de coerência de memória
8.Arquiteturas com memória distribuída
9.Redes de interconexão
10.Ambientes de execução para sistemas de alto desempenho. 11.Arquiteturas Maciçamente Paralelas
12.Exemplos de arquiteturas de alto desempenho e ambientes de execução.
Organização e Projeto de Computadores, D. A. Patterson, John L. Henessy, Ed. LTC, 2 ed., 2000
Superscalar Microprocessor Design, Mike Johnson, Prentice Hall, 1991
Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach (Applications of GPU Computing Series), by David B. Kirk and Wen-mmei W. Hwu- Second Edition01.803.14 Projetos de Sistemas VLSI (PSV)
1.Metodologias de projeto
2.Linguagens de descrição de hardware 3.Projeto do bloco operacional e de controle 4.Simulação lógica
5.Síntese lógica de alto nível
6.Prototipação de sistemas digitais.
CARRO, Luigi. Projeto e Prototipação de Sistemas Digitais. Porto Alegre: UFRGS, 2001. 171p.
D’AMORE, Roberto. VHDL: Descrição e Síntese de Circuitos Digitais. S.l.: Livros Téc. e Cient. Editora, 2005. 275p. ASHENDEN, Peter J.. The Student’s Guide to VHDL. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1998. 312p.01.803.15 Docência no Ensino Superior (DES)
1.A docência no ensino superior.
2.O Planejamento e as possibilidades didáticas de organização de planos de ensino. 3.Metodologias didáticas na docência no ensino superior.
4.Relação pedagógica na aula universitária e mediação docente.
5.Avaliação do processo ensino-aprendizagem: concepções teóricas e práticas, elaboração de instrumentos avaliativos.
Docência Universitária na sociedade do conhecimento. Coleção educação, teoria e prática, Vol. 3. BEHRENS, M. A. Curitiba: Champagnat, 2003.
Competência pedagógica do professor universitário. MASETTO, M.T. São Paulo: Summus Editorial, 2003.
Docência no ensino superior. PIMENTA, S. G.; ANASTASIOU, L. G. C.. São Paulo: Cortez, 2002.01.803.16 Inteligência Artificial (IA)
1.Agentes Inteligentes.
2.Resolução de problemas.
3.Métodos de Busca.
4.Busca Competitiva/Jogos.
5.Lógica Proposicional e de Predicados. 6.Agentes Lógicos
7.Raciocínio Probabilístico. 8.Tomada de Decisão 9.Mineração de dados.
Bibliografia:
RUSSEL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial. 2. ed.; Editora Campus, 2004.
REZENDE, Solange Oliveira (Coord.). Sistemas inteligentes – fundamentos e aplicações. Editora Manole, 2002. MITCHELL, T.M. Machine learning. WCB/McGraw-Hill, 1997. ISBN 0-07-042807-7.01.803.17 Aprendizagem de Máquina (AM)
2.Extração de Características 3.Aprendizagem de Árvores de Decisão 4.Aprendizagem Baseadas em Instâncias 5.Aprendizagem Bayesiana 6.Aprendizagem de Redes Neurais 7.Máquinas de Vetor de Suporte 8.Comitês de Classificadores 9.Classificação com Opção de Rejeição
Bibliografia:
T. M. Mitchell. Machine Learning. McGraw–Hill Science/Engineering/Math, 432 páginas, ISBN 0070428077, 1997.
R. O. Duda, P. E. Hart, D. G. Stork. Pattern Classification, 2nd edition, Wiley-Interscience, 2000. ISBN 0471056693.
S. Haykin. Redes Neurais Artificiais: princípios e práticas. Bookman, 2a edição, número de páginas 900, ISBN 8573077182, ano 2001.01.803.18 Processamento de Imagens (PI)
1.Representação de imagens
2. transformações de imagens baseadas em histogramas 3. Filtragem de ruído, detectores de contorno,
4. Transformada de Hough
5. Análise de texturas
6. Segmentação de imagens
7. Aplicações de processamento de imagens.
Bibliografia:
Raphael C. Gonzalez, Richard. E. Woods. Digital Image Processing. Prentice Hall; 3 edition. 2007.
P. Soille. Morphological Image Analysis: Principles and Applications01.803.19 Morfologia Matemática (MM)
1. Operações fundamentais de morfologia matemática 2. Reconstrução morfológica e suas aplicações
3. Filtros morfológicos elementares
4. Filtros alternados sequenciais
5. Análise de texturas por granulometria
6. Topologia discreta e afinamento de formas
7. Segmentação por linhas de divisores de águas.
Bibliografia:
P. Soille. Morphological Image Analysis: Principles and Applications ISBN-10: 3642076963. Springer. 2010
Roberto A. Lotufo, Edward Dougherty. Hands-on Morphological Image Processing. SPIE Press. 2003.01.803.20 Automação de Sistemas e Robótica (ASR)
1.Definições básicas de terminologia.
2.Conceitos sobre automação de processos e de produtos. 3.Sistemas de apoio ao processo de automação.
4.Estrutura de sistemas industriais.
5.Sensores e atuadores.
6.Sistemas de comunicação em rede industrial.
7.Programação de sistemas de tempo real.
8.Segurança e confiabilidade de sistemas de automação industrial. 9.Robôs manipuladores e sistemas de visão.
Bibliografia:
Automação de Sistemas e Robótica, FERNANDO PAZOS I.S.B.N: 8573231718
Automação Industrial, Natale, Ferdinando, Erica
Artigos diversos do IEEE e da ACM
BRYAN, L. A, BRYAN, E.A Programmable controllers: theory and implementation – 2nd ed.- Industrial Text Company.01.803.21 Redes Neurais Artificiais
1.Características Básicas: Aprendizado, Associação, Generalização e Robustez; 2.Histórico; Estrutura do Neurônio Artificial;
3.Estruturas de Interconexão;
4.Tipos de Aprendizado – Supervisionado e Não-Supervisionado;
5.Algoritmos de Aprendizado: Perceptron, Algoritmos de Mínimos Quadrados, Retropropagação de erros (Back Propagation) e suas variações, Aprendizado Competitivo, Mapas auto-organizaveis (Som self-organizing maps), Redes neurais probabilisticas (PNN Probabilistic Neural Networks), Redes de Função de Base Radial (RBF Radial Basis Functions);
6.Aplicações.
Bibliografia:
Simon Haykin Neural Networks a comprehensive foundation, Macmillan College Publishing CO, 1999. T. Kohonen, Self-Organizing Maps, Springer-Verlag, 1997.01.803.22 Informática Educativa (IE)
2. Aplicação das tecnologias de informação e comunicação na escola, como ferramenta operacional e de auxílio pedagógico;
3. Informática educativa, interdisciplinaridade e educação científica;
4. Cenários da utilização e valorização da informática na educação básica;
5. Software educativo: tipos, interação e interatividade;
6. Aprendizagem colaborativa, autonomia e interação;
7. Repositórios de conteúdos didáticos digitais;
8. Planejamento pedagógico de atividades na escola: inserção do computador e software educativo na sala de aula;
9. Desenvolvimento de um projeto com estratégias pedagógicas de aprendizagem que utilize de softwares educativos e objetos de aprendizagem.
Bibliografia:
BEHRENS, Maria Aparecida. In: MORAN, J. M., Masetto, M. T.; Behrens, M. A.
Novas tecnologias e mediação pedagógica. Campinas, SP: Papirus, 2000. (Coleção Papirus ducação). p. 67-132.
CARRAHER, David William. (2001) A aprendizagem de conceitos com o auxiílio do computador. In: Alencar, Eunice M. S. Soriano (organizadora). Novas Contibuições da Psicologia aos Processos de Ensino e Aprendizagem – 4. ed. – São Paulo: Cortez, 2001.
MILHOLLAN, Frank; FORISHA, Bill E. SKINNER X ROGERS: maneiras
contrastantes de encarar a educação. Tradução de Aydano Arruda. 3. ed. São Paulo: Summus, 1978.
MORAN, José Manuel, Masetto, Marcos T.; Behrens, Marilda Aparecida. Novas tecnologias e mediação pedagógica. Campinas, SP: Papirus, 2000. (Coleção Papirus ducação). P.173.
PAPERT, S. Logo: Computadores e Educação. Trad. José Armando Valente,
Beatriz Bitelman, Asira Vianna Ripper. São Paulo: Editora Brasiliense S.A, 1986. PALLOFF, Rena; PRATT, Keith. Costruindo comunidades de aprendizagem no ciberespaço: estratégias eficientes para salas de aulas on-line. Porto Alegre: Artmed, 2002.
Portal do Professor. [online]. Disponível em: < http://portaldoprofessor.mec.gov.br> RAMAL, Andréa Cecília. Educação na cibercultura: hipertextualidade, leitura, escrita
e aprendizagem. Porto Alegre: Artmed, 2002.
Sales, Gilvandenys Leite. QUANTUM: Um Software para Aprendizagem dos
Conceitos da Física Moderna e Contemporânea. Dissertação de Mestrado. Fortaleza: UECE/CEFET-CE, 2005.
Sales, Gilvandenys Leite. Learning Vectors: Um Modelo de Avaliação da Aprendizagem em EaD Online Aplicando Métricas Não-Lineares. Tese de Doutorado. Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Teleinformática. Universidade Federal do Ceará, Nov. 2010.
SILVA, Marco (org). Educação online. São Paulo: Loyola, 2003.
VALENTE, José Armando (organizador). O Computador na Sociedade do Conhecimento. UNICAMP/NIED. Campinas/SP.1999.01.803.25 Engenharia de Software Distribuído (ESD)
NEWMAN, S. Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems. O’Reilly. 2015.
KAVIS, M. J. Architecting the Cloud: Design Decisions for Cloud Computing Service Models (SaaS, PaaS, & IaaS). Wiley. 2014
TANENBAUM A.S.; VAN STEEN M. Sistemas Distribuídos: Princípios e Paradigmas, 2ª EDIÇÃO, editora Pearson, 2008.
SOMMERVILLE, I.Engenharia de software. 9. Ed. São Paulo: Addison-Wesley, 2012.01.803.26 Introdução à Metaheurísticas e Aplicações em Sistemas Híbridos (IMSH)
01.803.27 Metodologia Científica (MC)
01.803.28 Processamento Digital de Sinais (PDS)
01.803.29 Engenharia de Software Dirigida por Modelos
01.803.31 Modelagem de Sistemas Híbridos (MSH)
– Sistemas discretos – noções básicas: conceitos utilizados na modelagem; paralelismo, cooperação e competição;
– Máquina de estados finitos: processo seqüencial único; vários processos seqüenciais; modelagem usando máquinas de estado;
– Requisitos de modelagem;
– Apresentação informal de redes de Petri: elementos básicos; comportamento dinâmico;
– Modelos de interações entre processos: seqüência, evoluções síncronas e assíncronas,variantes e caminhos alternativos, repetição, alocação de recursos;
– Conceitos: rede de Petri; rede de Petri marcada; grafo associado e notação matricial; rede de Petri pura; habilitação e disparo de uma transição; conflito e paralelismo; seqüência de disparo; conjunto de marcações acessíveis;
– Redes de Petri e sistemas de regras: sistemas de regras e gramática;
– Propriedades comportamentais das redes de Petri: rede limitada, rede viva e rede reiniciável;- Propriedades estruturais das redes de Petri: componentes conservativos (invariantes de lugar); componentes repetitivos (invariantes de transição);
– Análise por enumeração das marcações: decidibilidade da propriedade k-limitada; procurade outras propriedades;
– Análise estrutural: invariantes de lugar e de transição;
– Análise através de redução: lugar substituível; lugar implícito; transição neutra ou identidade; transições idênticas
– Relação entre os diversos métodos de análise;
– Subclasses de redes de Petri;
– Redes de Petri Coloridas;- Redes de Petri Predicado-Transição;
– Redes de Petri a Objetos;
– Características dos modelos: ficha como elemento de informação e dobramento das transições e lugares;
– Rede de Petri temporizada: tempo associado ao lugar; tempo associado à transição;
– Rede de Petri temporal: representação do cão de guarda (watchdog); comparação entre os dois modelos;
– Rede de Petri estocástica: limite das redes temporizada e temporal; duração da sensibilização estocástica; obtenção de uma cadeia de Markov;
– Redes de Petri Nebulosas;
– Redes de Petri como semântica para lógica linear;
– Redes de Petri híbridas.
01.803.32 Inteligência Computacional Aplicada (ICA)
—Introdução; Conceitos Básicos; Histórico; e Aplicações.
—Modelos de RNA de interesse: Aprendizado em RNAs; Perceptron Simples; Adaptative Linear Element (ADALINE); Funções de Ativação: Logística/Hiperbólico;
—Perceptron Multicamadas (Multilayer Perceptron – MLP); gradiente descendente; backpropagation; quickprop; resilient propagation
– Redes RBF (Radial Basis Function)
– Redes ELM (Extreme Learning Machines)
– Redes de Kohonen (Self Organizing Maps – SOM).
—Aplicações usando Técnicas de Redes Neurais
Classificação de Padrões
Aproximação de Funções.
Subida da Encosta
Tempera Simulada
—Algoritmos Genéticos; Conceitos Básicos; Histórico; Codificação de indivíduos (binária, inteira e real); Operadores de Seleção; Operadores de Reprodução; Operadores de Mutação; e Discussão sobre modelagem.
—Programação Genética
– Introdução;
– Conceitos básicos;
– Sistema Fuzzy de Mamdani;
– Aplicações.01.803.34 Redes de Próxima Geração (RPG)
2. Redes em Malha Sem Fio
3. VANETS e MANETS
4. Redes Tolerantes a Atrasos e Desconexões
5. Redes Celulares
6. Internet das Coisas (IoT)
7. Redes Definidas Por Software (SDN)
8. Protocolos de Próxima Geração
9. Roteamento de Próxima Geração
10. Projetos e propostas para Internet de Nova Geração
01.803.35 Probabilidade e Processos Estocásticos (PPE)
Dimitri Bertsekas and John Tsitsiklis. Introduction to Probability, 2nd ed., Athena Scientific, 2008.
Athanasios Papoulis and S. Unnikrishna Pillai. Probability, Random Variables and Stochastic Processes, 4th ed., McGraw-Hill, 2002.01.803.36 Otimização Não Linear de Sistemas (OSNL) - não ofertada
01.803.37 Sistema de Informação Geográfica (SIG)
2. Representação de Dados Geográficos
3. A Natureza dos Dados Geográficos
4. Georeferenciamento
5. Modelagem de Dados Geográficos com SIG
6. Análise de Dados Espaciais
7. GeoWeb
8. SIG em Serviço da Humanidade01.803.38 Internet das Coisas (IC)
01.803.39 Engenharia dirigida por por modelos - Aplicada (EDCA)
01.803.40 Aprendizagem Profunda (AP)
. Perceptron simples e Perceptron de múltiplas camadas; 3. Funções de ativação;
. Regras de treinamento e Otimizadores.
. Tensores, Compartilhamento de parâmetros e Campo de receptivo local;
. Aprendizagem por transferência.
. Retropropagação do erro pelo tempo;
. Problemas de memória de curto prazo (LSTM, GRU e evoluções);
. Treinamento adversarial;
. Codificadores e Decodifcadores.
. Sobreajuste e Subajuste;
. Desbalanceamento de dados.01.803.41 Raciocínio Automatizado (RA)
01.803.30 Modelos Gráficos Probabilísticos (MGP) - não há previsão de oferta
. Redes Bayesiana
. Redes de Markov (Markov Random Fields)
. Eliminação de Variáveis
. Propagação de crenças (belief propagation)
. Inferência baseada em amostragem (Gibbs sampling, MCMC)
. Aprendizagem em redes Bayesianas (Maximum likelihood)
. Aprendizagem em redes de Markov (Maximum likelihood)
. Aprendizagem da estrutura de redes Bayesianas
01.803.42 Saúde Digital (SD): antes 01.803.3 Informática em Saúde (Sistemas de Saúde Inteligente)
1.Conceitos de informatização hospitalar.
2.Prontuário Eletrônico.
3.Conceitos de segurança de dados em hospitais e clínicas médicas.
4.Ética na manipulação digital de dados de pacientes.
5.Telemedicina. Teleradiologia. Telepatologia.
6.Sistemas de Arquivamento e Comunicação de Imagens – PACS.
7.Padrões de Comunicação de Imagens Médicas – O Protocolo DICOM.
8.Apresentar e discutir tendências e experiências da aplicação de técnicas de Informática Médica.
Van Bemmel (Editor), Mark A. Musen , Handbook of Medical Informatics (1997) Springer Verlag; ISBN: 3540633510
Eta S. Berner (Editor), M. J. Ball (Editor): Clinical Decision Support Systems : Theory and Practice (Health Informatics) (1998) Springer Verlag; ISBN: 038798575
Digital Imaging and Communications in Medicine – DICOM. NEMA Standards Publication PS 3.1 (1998)01.803.43 Sistemas Computacionais Embarcados (SCE): antes 01.803.13 Engenharia de Software aplicada a Sistemas Embarcados (ESSE)
1.Design de Sistemas Embarcados. 2.Introdução a modelagem de Software para Sistemas Embarcados. 3.Técnicas de Modelagem para Sistemas Embarcados: Redes de Petri, UML, VHDL.
MARWEDEL, Peter. Embedded System Design: Embedded Systems Foundations of Cyber-Physical Systems. 2a. Edição. New York: Springer. 2011.
DOUGLASS, Bruce P.. Real-Time Design Patterns: Robust Scalable Architecture for Real-Time Systems. Addison-Wesley. 2002. Artigos de revistas e eventos.Disciplinas em Atualização
01.803.33 Captura de Energia em Sistemas Embarcados (CESE) - não há previsão de oferta