Ementa: Conceitos e Princípios Gerais em Cálculo Numérico. Noções sobre Sistemas de Numeração. Solução Numérica de Sistemas de Equações Algébricas Lineares. Solução Numérica de Equações Algébricas Não Lineares. Solução Numérica de Sistemas de Equações Algébricas Não Lineares. Interpolação. Integração Numérica. Ajuste de Curvas.

Bibliografia: Chapra, S. C. Métodos Numéricos Aplicados com MATLAB para Engenheiros e Cientistas. 3ª Edição. Editora AMGH, 2013. - Chapra, S. C., Canale, R. P. Métodos Numéricos para Engenharia. 7ª Edição. Editora AMGH, 2016. - Campos Filho, F. F. Algoritmos Numéricos: Uma Abordagem Moderna de Cálculo Numérico. 3ª Edição. Editora LTC, 2018. Sperandio, D., Mendes, J. T., Silva, L. H. M. Cálculo Numérico. 2ª Edição. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2014. - Couto Filho, M. B., Brown, F. A. B. Métodos Numéricos: Fundamentos e ImplementaçãoComputacional. 1ª Edição. Rio de Janeiro: Elsevier, 2017. - Ruggiero, M. A. , Lopes, V. L. R. Calculo numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais. 2ª Edição. Editora Pearson Universidades, 2000.

Ementa: Dados e Atributos; Fontes de Dados; Coleta; Descrição; Análise Exploratória; Limpeza; Transformação; Visualização; Mineração de Dados; Descoberta do Conhecimento.

Bibliografia:

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Bibliografia:

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Bibliografia:

Ementa: Introdução à mineração de repositórios de software. Evolução de software. Fontes de dados e desafios de minerar dados de repositórios de software. Evolução de software através do Git. Métricas de Produto de Software. Autoria de código. Experimentação.

Bibliografia: Mens, T. Serebrenik, A. Cleve, A. Evolving Software Systems. Springer, 2014. - Tornhill, A. Your codeas a crime scene: use forensic techniques to arrest defects, bottlenecks, and bad design in your programs. Pragmatic Bookshelf, 2015. - Chacon, C. and Straub, B. Pro Git (2nd. ed.), 2014, Apress, USA. - - Artigos da biblioteca digital do IEEE (IEEE Xplore) via portal de Periódicos da Capes.

Ementa: Conceitos básicos sobre PLN; Recursos léxicos; Corpora e Espaço vetorial; Categorização e Etiquetagem de Palavras; Extração de Informações Textuais; Aprendizagem para Classificação de Textos; Word Embeddings; Técnicas de Deep Learning; Modelos de Língua (BERT e Outros).

Bibliografia: Básica: - BIRD, S.; KLEIN, E.; LOPER, E. Natural Language Processing with Python. 1st. ed. [S.l.]: O’Reilly Media, Inc., 2009. - NLTK book was updated for Python 3 and NLTK 3. Available in https://www.nltk.org/book/. Complementar: - FACELI, K.; LORENA, A.; GAMA, J.; and CARVALHO, A. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. LTC. 2021. - JURAFSKY, D. and MARTIN, J. Speech and Language Processing: An Introduction toatural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. Prentice Hall series in artificial intelligence. PearsonPrentice Hall. 2009. - LIU, B. Sentiment Analysis and Opinion Mining. Synthesis Lectures on Human Language Technologies, Morgan & Claypool Publishers, v. 5, n. 1, 1–167, 2012. - PORIA, S.; CAMBRIA, E.; GELBUKH, A. F. Aspect Extraction for Opinion Mining with a DeepConvolutional Neural Network. Knowledge-Based Systems, 108, 42–49, 2016.

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Bibliografia:

Ementa: Conceitos em reconhecimento de padrões; Representação, extração e seleção de características; Métricas de desempenho de classificadores; Classificaçãoestatística; Algoritmos de agrupamento; Classificadores baseados em redes neurais; Lógica fuzzy e algoritmos genéticos; Classificadores híbridos; Aplicações de reconhecimento de padrões.

Bibliografia: L. da F. Costa and R. M. César-Jr., Shape Analysis and Classification: Theory and Practice, CRC Press, 2001. - R.O. Duda, P. E. Hart, D. Stork, Pattern Classification, John Wiley & Sons, NY, 2000. - K. Fukunaga, Introduction to Statistical Pattern Recognition, Academic Press, 1990; - A.K. Jain, N.M. Murty and P.J. Flynn, Data Clustering: A review, ACM Computing Surveys, 31(3): 264-323,1999; - A.K. Jain, R.P.W. Duin and J. Mao, Statistical Pattern Recognition: A Review, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 22(1):4-37,2000; - E. Gose, R. Johnsonbaugh, S. Jost, Pattern Recognition and Image Analysis, Prentice Hall, NJ, 1996; - T. Pavlidis, Structural Pattern Recognition,Springer-Verlag, NY, 1977; B. D. Ripley, Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press, 1996; - R. J. Schalkoff, Pattern Recognition: Statistical, Structural and Neural Approaches, John Wiley and Sons, 1992; - S. Theodoridis & K. Koutroumbas, Pattern Recognition, Academic Press, 1999;

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Bibliografia:

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Bibliografia:

Ementa: Conceituação e caracterização de sistemas distribuídos; arquitetura de um sistema distribuído; comunicação e sincronização entre processos: condição de corrida, exclusão mútua, sincronização de condição, mutex (locks), semáforos, monitores; problemas clássicos de sincronização: produtor/consumidor, leitores/escritores e filósofos; introdução aos sistemas operacionais distribuídos; modelo cliente-servidor; troca de mensagens; chamada remota de procedimento; comunicação de grupo; threads; microkernel; serviços distribuídos: sincronização de relógios e serviços de tempo; alocação de processadores; introdução aos sistemas distribuídos de tempo real; serviço de nomes; sistemas de arquivos distribuídos; transações distribuídas; deadlocks em ambiente distribuído. memória compartilhada distribuída. tolerância a falhas em ambiente distribuído; aspectos de segurança em ambiente distribuído; estudo de casos selecionados.

Bibliografia: Básica: 1. COULOURIS, G.; DOLLIMORE, J.; KINDBERG, TIM. Sistemas Distribuídos: Conceitos e Projetos. 5 ed. Porto Alegre: Bookman, 2013. 2. TANENBAUM, A.; VAN STEEN, Maarten. Sistemas Distribuídos: Princípios e Paradigmas. Pearson Universidades; 2ª edição, 2007 3. KSHEMKALYANI, A. D.; SINGHAL, M. Distributed Computing: Principles, Algorithms, and Systems, Cambridge U. Press, 2008. Complementar: 1. CACHIN, C.; GUERRAOUI, R.; RODRIGUES, L. Introduction to Reliable and Secure Distributed Programming, Springer, 2011. 2. MULLENDER S. (Ed.). 1993. Distributed systems (2nd Ed.). ACM Press/Addison-Wesley Publishing Co., USA. 3. BUYYA, Rajkumar; BROBERG, James; GOSCINSKI, Andrzej M. Cloud Computing: Principles and paradigms. John Wiley & Sons, 2010. 4. XU, X.; WEBER, I.; STAPLES, M. Architecture for blockchain applications. Springer, 2019.

Ementa: Avaliação de desempenho de sistemas; Erros comuns em avaliação de desempenho; Abordagem sistemática para avaliação de desempenho; Seleção de técnicas e métricas de avaliação de desempenho; Utilização de ferramentas de avaliação de desempenho; Apresentação de resultados; fundamentos de estatística e aplicação prática. Testes de Hipótese, Testes de Correlação/Regressão, Design of Experiments, Técnicas de Otimização.

Bibliografia: BÁSICA: JAIN, Raj. The art of computer systems performance analysis. New York: John Wiley, 1991. KANT, K. Introduction to computer system performance evaluation. New York: McGraw-Hill, 1992 COMPLEMENTAR: D. A. Menascé, V. Almeida, and Larry W. Dowdy, Performance by Design: Computer Capacity Planning by Example, Prentice Hall, 2004. D. A. Menascé and V. Almeida, Capacity Planning for Web Services: Metrics, Models, and Methods, Prentice Hall, 2002.

Ementa: Ementa livre.

Bibliografia:

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Bibliografia:

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Bibliografia:

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Bibliografia:

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Bibliografia: - Artigos de periódicos, anais de congressos, teses, dissertações e relatórios de pesquisa.

Ementa: Introdução, Extração de Características, Aprendizagem por Reforço, Aprendizagem de Conceito, Árvores de Decisão, Aprendizagem Baseadas em Instâncias, Aprendizagem Bayesiana, Redes Neurais, Aprendizagem Não-Supervisionada, Algoritmos Genéticos.

Bibliografia: - Machine Learning, T. Mitchell, 1997, McGraw-Hill. - Alpaydin, E., Introduction to Machine Learning, Second Edition (Adaptive Computation and Machine Learning), 2010, MIT Press. - Haykin, S.; ?Redes neurais, princípios e prática?; 2a. ed.; Bookmann; Porto Alegre, RS; 2004. - R. Sutton and A. G. Barto. Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, Cambridge, 1998. - Duda, R.O.; Hart, P.E. and Stork, D.G. Pattern Classification, 2nd Ed. Wiley-Interscience, 2000.

Ementa: Sistemas Baseados em Conhecimento, Engenharia do Conhecimento, Aquisição de Conhecimento, Resolução de Problemas, Estratégias de Pesquisa em Espaços de Estados, Aprendizado de Máquina, Sistemas Fuzzy, Computação Evolutiva, Sistemas Híbridos, Sistemas Multiagente.

Bibliografia: - Coppin, Ben., Inteligência Artificial, 1ª Edição, Ltc, 2010. - Russell, S. & Norvig, P. "Artificial Intelligence - A Modern Approach", 2nd edition, , 2003. - Schalkoff, R.J., Intelligent Systems: Principles, Paradigms and Pragmatics, Jones and Bartlett, 2009. - Michael Wooldridge, An Introduction to MultiAgent Systems, John Wiley & Sons Ltd, 2002.

Ementa: Arquitetura TCP/IP. Redes Wifi. Redes Wimax. Redes Ópticas Transparentes. Redes de Sensores sem Fio. Redes Veiculares.

Bibliografia: - KUROSE, J. F. and ROSS, K. W. Computer Networking: a Top-Down Approach. 5th edition. Addison Wesleys, 2009. - Biswanath Mukherjee. Optical WDM Networks. Springer, 2006. - Rajiv Ramaswami, Kumar Sivarajan, and Galen Sasaki. Optical Networks: A Practical Perspective, 3rd Edition. Morgan Kaufmann, 2009. - Martin Maier. Optical Switching Networks. Cambridge University. 2008. - Mohamed Watfa. Advances in Vehicular Ad-hoc Networks: Developments and Challenges. Information Science Publishing, 2010. - Artigos da biblioteca digital do IEEE (IEEE Xplore) via portal de Periódicos da Capes.

Ementa: Introdução a visão computacional. Radiometria e sombreamento. Modelos de câmeras e calibração. Modelos de cor e textura. Métodos de segmentação de regiões. Utilização de descritores. Técnicas de detecção e reconhecimento de padrões. Geometria de múltiplas imagens. Visão estéreo. Fluxo óptico e movimento. Estrutura a partir de movimento. Construção de aplicação de sistemas de visão computacional.

Bibliografia: - David A. Forsyth and Jean Ponce, Computer Vision: A Modern Approach, Prentice-Hall, 2003. - E. R. Davies, Machine Vision, Third Edition: Theory, Algorithms, Practicalities (Signal Processing and its Applications), Morgan Kaufmann, 2005. - Robert M. Haralick and Linda G. Shapiro, Computer and Robot Vision (Volume I), Prentice-Hall, 2002. - Robert M. Haralick and Linda G. Shapiro, Computer and Robot Vision (Volume II), Prentice-Hall, 2002. - Linda G. Shapiro, Computer Vision, Prentice-Hall, 2001. - Richard Hartley and Andrew Zisserman , Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2004.

Ementa: Conceitos básicos de Microeletrônica: Transistor como chave; Portas lógicas básicas; Lógica estática CMOS. Ferramentas de projeto: Linguagens de descrição de hardware; Ferramentas de simulação; Ferramentas de Síntese. Projeto de caminho de dados: Modelo PC/PO;Caminho de dados monociclo e caminho de dados multiciclo; projeto RISC. Arquiteturas dedicadas: ASIPs; ASICs; FPGA. Sistemas Integrados: Redes em chip (NoC); Sistemas em chip único (SoC); Muiti-processadores em chip único (MP-SoC).

Bibliografia: - Farzad Nekoogar, Faranak Nekoogar, From ASICs to SOCs: A Practical Approach, Pearson Education, 2003 - Michael Keating, Pierre Bricaud, Reuse Methodology Manual for System-On-A-Chip Designs, Kluwer Academic Publishers, 3rd edition, 2002 - Tim Kogel, Rainer Leupers and Heinrich Meyr. Integrated System-level Modeling of Network-on-Chip enabled Multi-Porcessor Platforms. Springer, 2006. - Networks-on-Chip. Axel Jantsch and Hannu Tenhunen. Kluwer Academic Publishers, 2003. - Jan Rabaey, Digital Integrated Circuits, Prentice Hall, 1996. - N. Weste, K. Eshraghian, Principles of CMOS VLSI Design. Addison-Wesley, 2nd edition, 1993. - D. Patterson, J. Hennessy, Computer Organization and Design: The Software Hardware Interface. Morgan Kaufmann, 1993 - Allen Dewey, Analysis and Design of Digital Systems with VHDL. PWS Publishing, 1997. - Artigos de periódicos, anais de congressos, teses, dissertações e relatórios de pesquisa.

Ementa: Conceitos básicos: visão geral e princípios fundamentais da Engenharia de Software. Ciclo de vida do software e seus estágios. Requisitos e Análise: princípios da Engenharia de Requisitos de Software, técnicas, métodos e ferramentas para modelagem de sistema de software. Projeto: métodos e técnicas para projeto de sistemas de software. Padrões de Projeto. Projeto de arquitetura. Teste de software: níveis de teste, técnicas de teste, atividades de teste. Gerenciamento de projeto: planejamento, controle, revisão. Qualidade: gerenciamento do processo de desenvolvimento de software para garantir a sua qualidade. Melhoria do processo de software. Modelos de Maturidade. Engenharia de Software Experimental: Tipos de estudos experimentais. Projetos experimentais. Processo de experimentação. Análises qualitativas e quantitativas de dados.

Bibliografia: - FILHO, W., Engenharia de Software: Fundamentos, Métodos e Padrões, LTC Editora. 3ª. Edição. Rio de Janeiro - RJ, 2007. - SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 6. ed. São Paulo: Addison-Wesley, 2003. - BECK, Kent. Programação extrema (XP) explicada: acolha as mudanças. Porto Alegre: Bookman, 2004. - PRESSMAN, R. Engenharia de Software. 5. ed. Rio de Janeiro: Mc Graw-Hill, 2002. - WOHLIN, C.; RUNESON, P.; HOST, M.; OHLSSON, M. C.; REGNELL, B.; WESSLEN, A. Experimentation in Software Engineering: An Introduction. - The Kluwer, International Series in Software Engineering, 2000.

Ementa: Fundamentos de imagens digitais. Transformação da escala de cinza. Modelos de filtragem espacial: suavização e realce. Filtragem no domínio da frequência. Reconstrução de imagens. Restauração de imagens. Sistemas de cor. Processamento de imagens em multiresolução. Operadores morfológicos: erosão, dilatação e dualidade. Segmentação de imagens. Representação e descrição de imagens.

Bibliografia: Rafael Gonzalez and Richard Woods. Digital Image Processing. Prentice Hall, 2008. - Rafael Gonzalez e Richard Woods. Processamento Digital de Imagens. Pearson, 2010. - Milan Sonka, Vaclav Hlavac, and Roger Boyle, Image Processing, Analysis, and Machine Vision, CL-Engineering, 2007. - John C. Russ, The Image Processing Handbook, CRC Press, 2006. - J. R. Parker, Algorithms for Image Processing and Computer Vision, Wiley, 1996.

Ementa: Complexidade computacional: Dominação assintótica. Projeto de algoritmos: Divisão e conquista, progralação dinâmica, método guloso, Backtracking, Heurísticas. Problemas P, NP, NP-Completo e NP-DifícilL.

Bibliografia: - CORMEN, Thomas. H.; LEISERSON, Charles. E.; RIVEST, Ronald. L.; STEIN, Clifford. Algoritmos: Teoria e Prática. Rio de Janeiro. Campus. 2002. - CORMEN, Thomas. H.; LEISERSON, Charles. E.; RIVEST, Ronald. L.; STEIN, Clifford. Introduction to Algorithms. MIT Press. 2009. - ZIVIANI, Nívio.; Projeto de Algoritmos com Implementações em Pascal e C. Thomson, 2005. MICHAEL, T. G. & ROBERTO, T., Projeto De Algoritmos: Fundamentos, Análise e Exemplos da Internet. Bookman. 2004.