COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO …COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO PLANO DE ENSINO Disciplina: Álgebra Linear Período: 3 Currículo: 2014 Docente:

COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

PLANO DE ENSINO

Disciplina: Álgebra Linear Período: 3 Currículo: 2014

Docente: Gheyza Ferreira da Silva Unidade Acadêmica: DEMAT

Pré-requisito: não há Co-requisito: não há

C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 72ha/66h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: 2020 1º Período Emergencial

Vagas: 30

Ementa

Matrizes, determinantes e sistemas lineares; Espaços Vetoriais: definição e exemplos; Subespaços Vetoriais; Operações: produto interno; Ortogonalidade; Base e dimensão; Ortonormalização de bases: Processo de Gram–Schmidt; Transformações lineares: núcleo e imagem; Teorema do Núcleo e da Imagem; Projeções; Autovalores; Autovetores; Diagonalização de matrizes.

Objetivos

Apresentar as ferramentas Básicas da álgebra linear para a computação. Criar condições para que o aluno desenvolva a capacidade de raciocinar com a abstração. Capacitar o aluno a operar com matrizes, resolver e discutir um sistema linear. Operar com espaços vetoriais de dimensão finita. Reconhecer e operar com transformações lineares e aplicá-las na resolução de problemas. Integrar a prática desses conhecimentos na Computação.

Conteúdo Programático

1 – MATRIZES, DETERMINANTES E SISTEMAS LINEARES

1.1. Matrizes: definição, tipos de matrizes e operações com matrizes.

1.2. Sistemas de equações lineares: definição, discussão e soluções.

1.3. Determinantes: definição e procedimentos de cálculo.

2 – ESPAÇOS VETORIAIS

2.1. Espaços Vetoriais

2.2. Subespaços Vetoriais

2.3. Base e dimensão

3 – TRANSFORMAÇÕES LINEARES

3.1. Transformações lineares

3.2. Núcleo e Imagem

3.3. Operações com transformações lineares

3.4 Aplicações lineares e matrizes

3.5. Autovalores e Autovetores

3.6. Diagonalização de operadores

4- PRODUTO INTERNO

4.1. Definição e exemplos de produto interno

4.2. Norma

4.3. Ortogonalidade

4.4 Ortonormalização de bases: Processo de Gram–Schmidt

Metodologia de Ensino

- Aulas síncronas 4ha semanais, via RNP, ou Google Meet. Aulas síncronas com apresentação e discussão do conteúdo; Atividades Exemplos e exercícios;

- Estudo Dirigido, 2 créditos. Listas de exercícios enviadas no Portal Didático que deverão ser entregue pelos discentes, também pelo Portal Didático, no formato PDF, com prazo estipulado pela docente.

- Atendimento via e-mail e portal didático.

- A limitação ao número de 30 alunos na disciplina deve-se a metodologia utilizada, considerando o período mais curto de 12 semanas para realizar todas as atividades e corrigi-las. Tem-se também a preocupação com a qualidade no ensino-aprendizagem neste período de adaptação.

Critérios de Avaliação

A avaliação será feita através de duas provas teóricas no valor de 10 pontos cada e listas de exercícios totalizando 10 pontos. A nota final será composta da média aritmética das três notas obtidas.

De cada lista de exercícios proposta será escolhido pela docente um exercício para ser corrigido valendo a pontuação da lista. Não serão aceitos soluções de provas e exercícios entregues após o prazo estipulado pela docente.

Será aprovado o aluno que tenha frequência* e que obtiver pontuação maior ou igual a 6,0. * O registro da frequência do discente se dará por meio do cumprimento das atividades propostas, e não pela presença durante as atividades síncronas, sendo que o discente que não concluir 75% das atividades propostas será reprovado por infrequência. (Resolução No 07 de 3 de agosto de 2020 – UFSJ).

Caso o aluno não obtenha o grau necessário para sua aprovação será aplicada uma prova substitutiva no final do período no valor da prova em que o estudante obteve a menor nota. Caso obtenha uma pontuação melhor, esta substituirá a menor nota dentre as duas avaliações. A nota final, neste caso, não excederá 6 pontos. O conteúdo da prova substitutiva será a matéria toda do curso.

Bibliografia Básica

1. BOLDRINI, J. L. et al. Álgebra linear. 3ed . São Paulo: Harper & Row do Brasil, 1986. 2. CALLIOLI, Carlos A; DOMINGUES, Hygino H; COSTA, Roberto C. F. Álgebra linear e aplicações. 6.ed. São Paulo: Atual, 2009 3. STEINBRUCH, Alfredo; WINTERLE, Paulo. Álgebra linear. São Paulo: Pearson Makron Books, 2009.

Bibliografia Complementar

1. CAROLI, Alésio de; CALLIOLI, Carlos A; FEITOSA, Miguel O. Matrizes, vetores, geometria analítica: teoria e exercícios. São Paulo: Nobel, 2006.

2. CARVALHO, J. P. Introdução a álgebra linear. Rio de Janeiro: Ao Livro Técnico, 1972. 3. IEZZI, Gelson. Fundamentos de matemática elementar 7: geometria analítica. 5.ed. São Paulo: Atual, 2005. v.7. 4. KOLMAN, Bernard; HILL, David R. Introdução à álgebra linear: com aplicações. 8.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2006 5. LIPSCHUTZ, S. "Álgebra Linear", Rio de Janeiro: LTC, 1994.

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Docente Responsável

Aprovado pelo Colegiado em

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Algoritmos bio-inspirados Período: optativa Currículo: 2014Docente: Carolina Ribeiro Xavier Unidade Acadêmica: DCOMPPré-requisito: Algoritmos e estruturas de dados 3 Co-requisito: não háC.H. Total:

72ha/66hTeórica: 36ha/33h Prática: 36ha/33h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1

EmentaConceituação da otimização clássica; Algoritmos genéticos; Algoritmos imunológicos; Enxame de partículas (PSO); Colônia deFormigas; Evolução diferencial.

ObjetivosIntroduzir técnicas de otimização clássica e estudar diversas técnicas de computação bio-inspirada com foco nos algoritmos e aplicaçãoem solução de problemas de diversos tipos.

Conteúdo ProgramáticoConceituação da otimização - Objetivos da otimização de funções; Função custo; restrições.

Algoritmos genéticos - Inspiração biológica; Função custo e fitness; operadores genéticos – seleção, elitismo, crossover e mutação;;

Enxame de partículas (PSO) - Inspiração biológica; função de avaliação; velocidade, termo cognitivo e social; interação entre partículas.

Colônia de Formigas - Inspiração biológica; Caminhos em grafos; Formação e evaporação da trilha de feromônio.

Algoritmos imunológicos - Inspiração biológica; operadores: clonagem, mutação e seleção;

Evolução diferencial - Inspiração biológica; Mutação vetorial; Combinação; Trial vectors e target vectors;Metodologia de Ensino


Bibliografia Básica1 .David E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning. Addison-Wesley, ISBN: 0201157675, 1989.2. Zbigniew Michalewicz. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs, Springer Verlag, ISBN: 3540606769, 1996.3. How to solve it: Modern heuristics, Z.Michalewicz; David Fogel, Springer, 2004.

Bibliografia Complementar1. David E. Goldberg. The Design of Innovation. Kluwer Academic Publishers, ISBN: 1402070985, 2002.2. David A. Coley. An Introduction to Genetic Algorithms for Scientists and Engineers. World Scientific Pub Co, ISBN: 9810236026, 1999.3. Melanie Michell. An Introduction to Genetic Algorithms (Complex Adaptive Systems). MIT Press, ISBN: 0262631857, 1998.4. Erick Cantu-Paz. Efficient and Accurate Parallel Genetic Algorithms. Kluwer Academic Publishers, ISBN: 0792372212, 2000.5. Henrique Pacca L. Luna, Marco Goldbarg, Elizabeth Goldbarg. Otimização Combinatória E Meta-heurísticas. Elsevier. ISBN 8535278125.

___________________________________________Docente Responsável


____________________________________Coordenador

A disciplina terá encontros virtuais síncronos para exposição breve da teoria e explicação do tutorial quinzenal, intercaladas com

encontros para sanar as dúvidas das práticas de implementação dos métodos vistos no encontro anterior. Pretende-se guiar a disciplina

orientada à resolução de problemas. O trabalho final será uma implementação com um texto (tipo artigo) em tema a ser proposto pelos

alunos com orientação da professora.O aluno deve ter acesso à plataforma GoogleMeet. Os encontros síncronos serão às quintas feira de 10:00 às 12:00.

60% trabalhos quinzenais - tutoriais

40% trabalho final - apresentação assíncrona ( o aluno pode usar qualquer tipo de mídia para apresentação)

A avaliação substitutiva será teórica e substituirá a nota dos trabalhos quinzenais. Somente o aluno que ainda não obteve nota 60% do

total da nota.

A frequência do aluno será proporcional ao número de trabalhos quinzenais entregues.


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados II Período: 2 Currículo: 2014

Docente: Rafael Sachetto Oliveira Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados I Co-requisito: não há

C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 54ha/49,5h Prática: 18ha/16,5h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: PE1

Ementa

Tipos abstratos de dados. Introdução à análise de complexidade de algoritmos: notações O, ômega e teta. Estruturas de dados estáticas e dinâmicas e memória principal. Algoritmos de pesquisa e ordenação em memória principal. Ordenação externa; Pesquisa em memória secundária: memória virtual, indexado sequencial e árvore B.

Objetivos

Capacitar o aluno a dominar as principais técnicas utilizadas na implementação de estruturas de dados básicas, algoritmos de ordenação e pesquisa em memória principal e memória externa, bem como efetuar análises simples da complexidade de algoritmos. Proporcionar a continuidade do desenvolvimento das habilidades de construir, testar e documentar programas.


Tipos Abstratos de Dados

Introdução à Análise de Complexidade de Algoritmos

Medida do tempo de execução de um programa

Comportamento Assintótico de Funções

Classes de Comportamento Assintótico

Estruturas de Dados

Listas Lineares

Pilhas

Filas

Algoritmos de Ordenação em memória principal

Ordenação por seleção

Ordenação por Inserção

Shellsort

Quicksort

Mergesort

Heapsort

Ordenação em Memória Secundária

Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal

Pesquisa Sequencial

Árvores Binárias de Pesquisa sem Balanceamento

Árvores Binárias de Pesquisa com Balanceamento

Árvores Digitais

Transformação de Chave (Hashing)

Pesquisa em Memória Secundária

Memória Virtual

Paginação

Acesso Sequencial Indexado

Árvores de Pesquisa (B, B*)


O curso será desenvolvido com a utilização de videoaulas gravadas previamente e disponibilizadas para os discentes durante o período. Além disso, videoconferências serão realizadas durante os horários reservados para a disciplina afim de sanar dúvidas sobre o conteúdo assistido e para a apresentação de conteúdo extra, pertinentes ao conteúdo programático. As videoaulas, o material didático e as atividades avaliativas serão disponibilizados através do Campus Virtual do NEAD. Serão também disponibilizadas 3 horas para atendimento aos alunos (Segundas e Quartas de 8 as 11), em horários diferentes dos encontros síncronos. O aluno terá a possibilidade de realizar os trabalhos

durante os encontros síncronos. Os encontros síncronos terão 1 hora de duração e serão realizados 2 vezes por semana, no horário alocado para a disciplina. Detalhamento: Encontro síncrono 1: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Introdução à Linguagem C. Encontro síncrono 2: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Introdução à Linguagem C. Encontro síncrono 3: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Introdução à Linguagem C. Encontro síncrono 4: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Introdução à Análise de Complexidade de Algoritmos - Medida do tempo de execução de um programa. Encontro síncrono 5: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Análise de Complexidade de Algoritmos - Comportamento Assintótico de Funções. Encontro síncrono 6: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Complexidade de Algoritmos - Classes de Comportamento Assintótico. Encontro síncrono 7: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados - Listas Lineares. Encontro síncrono 8: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados - Pilhas. Encontro síncrono 9: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados - Filas. Encontro síncrono 10: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Algoritmos de Ordenação em memória principal - Ordenação por seleção e Ordenação por Inserção. Encontro síncrono 11: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Algoritmos de Ordenação em memória principal - Shellsort e Quicksort. Encontro síncrono 12: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Algoritmos de Ordenação em memória principal - Mergesort e Heapsort. Encontro síncrono 13: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Ordenação em Memória Secundária. Encontro síncrono 14: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Pesquisa Sequencial. Encontro síncrono 15: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Árvores Binárias de Pesquisa sem Balanceamento. Encontro síncrono 16: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Árvores Binárias de Pesquisa com Balanceamento. Encontro síncrono 17: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Árvores Binárias de Pesquisa com Balanceamento. Encontro síncrono 18: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Árvores Digitais. Encontro síncrono 19: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Transformação de Chave (Hashing). Encontro síncrono 20: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estruturas de Dados / Algoritmos de Pesquisa em memória principal - Transformação de Chave (Hashing). Encontro síncrono 21: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Pesquisa em Memória Secundária - Memória Virtual. Encontro síncrono 22: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Pesquisa em Memória Secundária - Paginação.

Encontro síncrono 23: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Pesquisa em Memória Secundária - Acesso Sequencial Indexado. Encontro síncrono 24: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Pesquisa em Memória Secundária - Árvores de Pesquisa (B, B*).

Controle de Frequência e Critérios de Avaliação


1. N. ZIVIANI, Projeto de Algoritmos com Implementações em Pascal e C, Editora Thomson, 2004. 2. T. H. CORMEN, C. E. LEISERSON, R. L. RIVEST, C. STEIN, Algoritmos, Teoria e Prática, Campus, 2002. 3. D. E. KNUTH, The Art of Computer Programming, Volume 3: Searching and Sorting, Addison-Wesley, 1997.


1. ZIVIANI, Nivio. Projeto de algoritmos: com implementações em Java e C++. São Paulo: Thomson, 2007. 2. D. E. KNUTH, The Art of Computer Programming, Volume 1: Fundamental Algorithms, Addison-Wesley, 1997. 3. N. WIRTH, Algoritmos e Estruturas de Dados, LTC, 1989. 4. J. L. SZWARCFITER, L. MARKENZON, Estruturas de Dados e Seus Algoritmos, LTC, 2002. 5. VELOSO, C. Santos, O, Azeredo, A. Furtado, Estruturas de Dados, Campus, 1983.

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Coordenador

A avaliação do aprendizado será realizada através de duas provas com valor de 25% cada, um resumo com valor de 10% e dois trabalhos práticos, com valores de 20% e 20%. Será aplicada uma prova substitutiva, para os alunos que não obtiveram média nas avaliações regulares, que substituirá a menor nota entre as provas teóricas. Os alunos que entregarem menos de 75% das atividades listadas acima serão reprovados por infrequência.


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Arquitetura e Organização de Computadores II Período: 4 Currículo: 2014

Docente: Marcos Antonio de Matos Laia Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Arquitetura e Organização de Computadores I Co-requisito: não há

C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 54ha/49,5h Prática: 18ha/16,5h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1

Ementa

Pipeline. Pipeline superescalar. Questões avançadas de paralelismo em nível de instruções. Avaliação de desempenho. Hierarquia de memória. Barramentos. Entrada / Saída. Multiprocessadores, multicomputadores e paralelismo em nível de thread.

Objetivos

Estudar conceitos avançados de organização e arquitetura de computadores sequenciais e paralelos de forma a capacitar o aluno no desenvolvimento de soluções que tirem proveitos do funcionamento do processador, hierarquia de memória e barramentos. Capacitar o aluno a avaliar e comparar diferentes arquiteturas e a diagnosticar problemas relacionados ao desempenho de sistemas computacionais.


1. Paralelismo no nível de instruções 1.1 Otimização do desempenho utilizando pipeline 1.2 Conflitos do pipeline 1.3 Projeto de processadores com pipeline 1.4 Pipelines superscalares 1.5 Questões avançadas em paralelismo no nível de instruções 2 .Hierarquia de memória 2.1 Memória Cache 2.2 Modos de mapeamento 2.3 Algoritmos de atualização 2.4 Controle de memoria secundaria 2.5 Gerenciamento de memoria virtual 3. Gerenciamento de E/S 3.1 Barramentos de E/S 3.2 Arbitragem 3.3 Módulos de E/S 3.4 Sincronização por pooling, interrupções e DMA 4. Multiprocessadores 5.1 Maquinas superescalares 5.2 Processadores vetoriais 5.3 Hyperthreading 5.4 Processadores multi-core 5.5 Coerencia de Cache 5.6 Clusters, multiprocessadores e NUMA.


Apresentação expositiva com aulas assíncronas através de mídias. Exercícios-exemplo incluídas em apresentações. Uso de software aberto (simuladores) para auxiliar nas atividades práticas. Exercícios práticos individuais ou em grupo. Avaliações individuais. Horário semanal de atendimento e auxílio didático síncrono (a ser oferecido nos horários da disciplina presencial, previamente agendado com alunos). Atendimento assíncrono através do fórum. Semanas: 1 – Apresentação da disciplina Conteúdo:.Revisão de Caminhos de dados e Processadores Monociclo e Multiciclo Sem atividade avaliativa associada. 2 -Paralelismo no nível de instruções Conteúdo: Otimização do desempenho utilizando pipeline, Conflitos do pipeline Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 3 -Paralelismo no nível de instruções Conteúdo: Projeto de processadores com pipeline, Pipelines superscalares, Questões avançadas em paralelismo no nível de instruções.

Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 4 -Hierarquia de memória Conteúdo: Memória Cache, Modos de mapeamento, Algoritmos de atualização Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 5 - Hierarquia de memória Conteúdo: Controle de memória secundaria, Gerenciamento de memória virtual Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 6 –Gerenciamento de E/S Conteúdo: Barramentos de E/S, Arbitragem Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 7- Gerenciamento de E/S Conteúdo: Módulos de E/S, Sincronização por pooling, interrupções e DMA Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 8 – Multiprocessadores Conteúdo: Maquinas superescalares Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 9 – Multiprocessadores Conteúdo: Hyperthreading Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 10 –Multiprocessadores Conteúdo: Processadores vetoriais Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona). 11 – Multiprocessadores Conteúdo: Processadores multi-core, Coerencia de Cache, Clusters, multiprocessadores e NUMA Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 12 – Atividade de reposição, Revisão de trabalhos e notas. Atividade Avaliativa de Reposição, se houver.


10 exercícios/avaliações semanais totalizando 100 pontos, compreendendo as 10 semanas de aula. A primeira semana será utilizada para a adaptação dos alunos para a disciplina. A última para reavaliação de trabalhos e reposição de atividades, quando couber. Trabalho avaliativo com valor máximo de 40 com o objetivo de reposição a ser oferecido. O aluno será considerado frequente se entregar mais de 75% do total de atividades assíncronas, infrequente caso contrário.


1. J. Hennessy, D. Patterson. Arquitetura de computadores: uma abordagem quantitativa. 5a ed.Rio de Janeiro: Campus, 2012. 2. W. Stallings. Arquitetura e Organização de Computadores. 8a ed. São Paulo: Pearson Prentice-Hall, 2010. 3. D. Patterson, J. Hennessy. Organização e Projeto de Computadores: Interface Hardware/Software. 4.ed. Elsevier. 2013


1. M. M. Mano, M. D. Ciletti. Digital Design. 4th ed. Pearson Prentice-Hall, 2007. 2. R. M. KATZ, G. BORRIELLO. Contemporary logic design. 2nd ed. Upper Saddle River: Pearson: Prentice Hall, 2005.

3. Michel Dubois; Murali Annavaram; Per Stenström. Parallel Computer Organization and Design. Cambridge University Press, 2012.

4. M. Mano, C. Kime. Logic and computer design fundamentals. 4th ed. Upper Saddle River: Pearson Prentice-Hall, 2008.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Arquitetura e Organização de Computadores I Período: 3 Currículo: 2014

Docente: Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Introdução à Sistemas Lógicos Digitais Co-requisito: não há


Ementa

Abstrações Computacionais. Linguagem de montagem (assembly). Arquiteturas de conjuntos de instruções. Modos de endereçamento. Aritmética computacional (inteiro e ponto flutuante). Organização básica de computadores: caminho de dados e de controle do processador.

Objetivos

Apresentar os conceitos fundamentais e técnicas básicas de projeto de computadores, capacitando o aluno a compreender os diversos níveis da arquitetura de computadores. Compreender como as instruções são executadas no processador. Analisar o impacto da arquitetura de computadores no desenvolvimento e execução de programas.


1. Introdução aos sistemas computacionais 1. Objetivos da disciplina. 2. Computadores: arquitetura e organização. 3. Surgimento e evolução dos computadores. 4. Componentes de um sistema computacional.

2. Linguagens e abstrações:

1. Linguagens de alto nível, montagem e de máquina. 2. Arquitetura do conjunto de instruções. 3. Operações de um processador. 4. Tipos de operandos do hardware. 5. Organização da memória. 6. Instruções aritméticas e lógicas. 7. Instruções de desvio. 8. Instruções de acesso à memória. 9. Suporte a procedimentos. 10. Controle de execução

3. Linguagem de máquina:

1. Técnicas de representação de instruções. 2. Modos de endereçamento. 3. Formatos de instruções. 4. Compromissos entre desempenho, ocupação da memória e facilidade de programação.

4. Caminho de Dados no Processador

1. Construção do caminho de dados 2. Implementação do caminho de dados 3. Caminho de dados monociclo e multiciclo 4. Microprogramação

5. Processadores RISC x CISC:

1. Histórico. 2. Características. 3. Otimizações dos processadores RISC.

6. Aritmética Computacional

1. Representação de números 2. Adição, subtração, multiplicação e divisão 3. Ponto flutuante


Apresentação expositiva com aulas assíncronas através de mídias. Exercícios-exemplo incluídas em apresentações. Uso de software aberto (simuladores) para auxiliar nas atividades práticas.

Exercícios práticos individuais ou em grupo. Avaliações individuais. Horário semanal de atendimento e auxílio didático síncrono (a ser oferecido nos horários da disciplina presencial, previamente agendado com alunos). Atendimento assíncrono através do fórum. Semanas: 1 – Apresentação da disciplina Conteúdo: Introdução aos sistemas computacionais, suas arquiteturas e organizações, evolução e componentes de um sistema computacional. Sem atividade avaliativa associada. 2 - Linguagens e abstrações Conteúdo: Apresentação de Linguagens de Alto Nível, de montagem e de máquina, Arquitetura do conjunto de instruções. Operações de um processador, Tipos de operandos do hardware, Organização da memória, Primeiras instruções aritméticas e lógicas. Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Mars (simulador de MIPS); 3 - Linguagens e abstrações Conteúdo: Instruções aritméticas e lógicas. Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Mars (simulador de MIPS); 4 - Linguagens e abstrações Conteúdo: Instruções de desvio. Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Mars (simulador de MIPS); 5 - Linguagens e abstrações Conteúdo: Instruções de acesso à memória. Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Mars (simulador de MIPS); 6 – Linguagens e abstrações Conteúdo: Suporte a procedimentos. Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Mars (simulador de MIPS); 7- Construção do processador MIPS Conteúdo: Construção do caminho de dados Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Logisim (simulador de circuitos lógicos) 8 – Construção do processador MIPS Conteúdo: Caminho de dados monociclo e multiciclo Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Logisim (simulador de circuitos lógicos) 9 – Construção do processador MIPS Conteúdo: Microprogramação Atividade Avaliativa com o uso da ferramenta Logisim (simulador de circuitos lógicos) 10 – Processadores RISC x CISC Conteúdo: Histórico e Características, Otimizações dos processadores RISC. Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona). 11 – Aritmética Computacional Conteúdo: Representação de números, Adição, subtração, multiplicação e divisão. Ponto flutuante Atividade Avaliativa a ser feita no Moodle (síncrona ou assíncrona) 12 – Atividade de reposição, Revisão de trabalhos e notas. Atividade Avaliativa de Reposição, se houver.


10 exercícios/avaliações semanais totalizando 100 pontos, compreendendo as 10 semanas de aula. A primeira semana será utilizada para a adaptação dos alunos para a disciplina. A última para reavaliação de trabalhos e reposição de atividades, quando couber. Trabalho avaliativo com valor máximo de 40 com o objetivo de reposição a ser oferecido. O aluno será considerado frequente se entregar mais de 75% do total de atividades assíncronas, infrequente caso contrário.


1. D. PATTERSON, J. Hennessy. Computer organization and design. 4th ed. Morgan Kaufmann. 2013. 2. W. STALLINGS. Arquitetura e Organização de Computadores. 8a ed. São Paulo: Prentice-Hall, 2010. 3. A. S. TANENBAUM. Organização Estruturada de Computadores. 5.ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2007.


1. K. R. IRVINE. Assembly language of Intel-based computers. 5th ed. Upper Saddle River: Pearson Prentice, 2007. 2. J. HENNESSY, D. PATTERSON. Arquitetura de computadores: uma abordagem quantitativa. 4a ed. Rio de Janeiro: Campus,

2008. 3. M. MANO, C. KIME. Logic and computer design fundamentals. 4th ed. Upper Saddle River: Pearson Prentice-Hall, 2008. 4. M. MANO, M. D. CILETTI. Digital Design. 4th ed. Pearson Prentice-Hall, 2007. 5. L. NULL, J. LOBUR. Princípios básicos de arquitetura e organização de computadores. 2 ed. Bookman. 2010.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Banco de Dados Período: 6 Currículo: 2014


Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados III Co-requisito: não há

C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 54ha/49,5h Prática: 18ha/16,5h Grau: Bacharelado Ano: Semestre: PE01

Ementa

Conceitos Básicos: características da abordagem de banco de dados; modelos de dados, esquemas e instâncias; arquitetura de umsistema de banco de dados; componentes de um sistema de gerência de banco de dados. Modelos de Dados: modelagem de dadosusando entidade-relacionamentos; modelo de dados relacional; restrições de um banco de dados relacional; álgebra e Cálculo Relacional.Linguagens: SQL (DML, DDL, DCL, DTL e DQL); e Visões e Asserções. Projetos de Banco de Dados: Dependências Funcionais;Normalização e Fases do Projeto de Bancos de Dados. Tópicos Avançados de Banco de Dados.

Objetivos

Ao final dessa disciplina o aluno deverá ser capaz de projetar, criar e implementar modelos de dados em gerenciadores de bancos de da-dos. O aluno deverá conhecer em detalhes os fundamentos da modelagem e projeto de banco de dados, suas linguagens, as funcionali-dades dos sistemas gerenciadores de banco de dados e as técnicas de implementação desses sistemas.


1. Conceitos Básicos

1. Características da abordagem de banco de dados;

2. Modelos de dados, esquemas e instâncias;

3. Arquitetura de um sistema de banco de dados;

4. Componentes de um sistema de gerência de banco de bados.

2. Modelos de Dados

1. Modelagem de dados usando entidade-relacionamentos;

2. Modelo de dados relacional;

3. Restrições de um banco de dados relacional;

4. Álgebra e Cálculo Relacional.

3. Linguagens

1. SQL (DML, DDL, DCL, DTL e DQL);

2. Visões e Asserções.

4. Projetos de Banco de Dados

1. Dependências Funcionais;

2. Normalização;

3. Fases do Projeto de Bancos de Dados.

5. Tópicos Avançados de Banco de Dados.


O curso será desenvolvido mesclando aulas expositivas remotas síncronas e assíncronas, conforme planejamento apresentado emanexo. As aulas expositivas remotas síncronas serão ministradas por meio da aplicação GoogleMeet. As aulas assíncronas serãodedicadas à leitura de artigos para a elaboração do seminário. Ao final do semestre o aluno deverá realizar a apresentação do seminário ea apresentação de seu trabalho prático, conforma planejamento em anexo. Para ambos os casos, o aluno pode preparar um vídeo edisponibilizá-lo antes da data agendada para a sua apresentação. Todo material de aula será disponibilizado para o aluno por meio daplataforma CampusVirtual da UFSJ. As entregas das listas e relatórios previstos também se darão por meio do CampusVirtual da UFSJ.

Com relação ao horário de atendimento, o mesmo se dará nas sextas-feiras, de 13:00 às 16:00, mediante agendamento pelo [email protected] com 24 horas de antecedência.


.A avaliação do aprendizado será realizada através de duas listas de exercícios com valor 50% (25% cada). Além disso, será aplicada uma lista substitutiva no valor de 25%. Terá direito à realização dessa prova os alunos que obtiverem nota inferior a 60% da nota de todo semestre. A referida lista versará sobre todo conteúdo. Os 50% restantes serão distribuídos por meio de um trabalho prático (30%) e seminário (20%).

A frequência dos alunos estará vinculada às etapas de entrega das atividades acima mencionadas, conforme apresentado abaixo e detalhado no planejamento em anexo (cada aula corresponde à duas horas/aula):

Aulas 1,2,3,4,5, → Estão vinculadas à primeira parte do trabalhoAulas 6,7,8,9,10-→ Estão vinculadas à primeira lista de exercíciosAulas 11,12,13,14,15, → Estão vinculadas à segunda lista de exercíciosAulas 16,17,18,19,20 → Estão vinculadas à entrega do relatório do seminárioAulas 21,22,23,24,25,-→ Estão vinculadas à apresentação do seminárioAulas 26,27,28,29,30 → Estão vinculadas ao relatório do trabalhoAulas 31,32,33,34,35,36 → Estão vinculadas a apresentação do trabalho


1. A . SILBERSCHATZ, H. F. Korth, S. Sudarshan, Sistema de Bancos de Dados, Campus, 2006.2. R. ELMASRI, S. B. Navathe, Sistemas de Banco de Dados, Pearson.3. PETER Rob, Carlos Coronel, Sistemas de Banco de Dados - Projeto, Implementação e Administração (tradução da 8a edição

norte-americana), Cengage Learning 2010.


1. T AN, P.; Steinbach, M.;Kumar, V. Introdução ao Data Mining (Mineração de Dados)2a Ed.Ciência Moderna, 2009.2. HAN,J.; Kamber, M. Data Mining: Concepts and Techniques. 2Ed. Morgan Kaufmann, 2007.3. KIMBALL, R.; Ross, M , The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling 2Ed. Wiley Computer

Publishing, 2002.4. R. ELMASRI, S. B. Navathe, Fundamentals of Database Systems, Addison-Wesley, 2006.5. DATE, C. J. Introdução a sistemas de bancos de dados. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.

___________________________________________Leonardo Chaves Dutra da Rocha


____________________________________Coordenador

mailto:[email protected]

BancodeDadosPE

Page 1

Planejamento de AulasAula Data Conteúdo

1 15/09/2020 Conceitos básicos (Síncrona)2 17/09/2020 Conceitos básicos (Síncrona)3 18/09/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)4 22/09/20205 24/09/20206 25/09/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)7 29/09/20208 01/10/20209 02/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)

10 06/10/202011 08/10/202012 09/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)13 13/10/202014 15/10/202015 16/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)16 20/10/202017 21/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)18 22/10/202019 23/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)20 27/10/202021 28/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)22 29/10/202023 30/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)24 03/11/202025 04/11/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)26 05/11/202027 06/11/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)28 10/11/202029 11/11/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)30 12/11/202031 17/11/202032 19/11/202033 24/11/202034 26/11/2020 Apresentação TP (Síncrona)35 01/12/2020 Apresentação TP (Síncrona)36 03/12/2020 Apresentação TP (Síncrona)

Aulas 1,2,3,4,5 → Estão vinculadas à primeira parte do trabalho

Aulas 6,7,8,9,10-→ Estão vinculadas à primeira lista de exercícios

Aulas 11,12,13,14,15, → Estão vinculadas à segunda lista de exercícios

Aulas 16,17,18,19,20 → Estão vinculadas à entrega do relatório do seminário

Aulas 21,22,23,24,25,-→ Estão vinculadas à apresentação do seminário (por vídeo ou em aulas síncronas)

Aulas 26,27,28,29,30 → Estão vinculadas ao relatório do trabalho

Aulas 31,32,33,34,35,36 → Estão vinculadas a apresentação do trabalho (por vídeo ou aulas síncronas)

Os seminários e as apresentações dos trabalhos serão sincronas, porém os alunos poderão compartilhar um vídeo

Modelagem de Dados: Modelagem de dados usando Entidade-Relacionamentos (Síncrona)Modelagem de Dados: Modelagem de dados usando Entidade-Relacionamentos (Síncrona)

Modelagem de Dados: Modelo de dados Relacional (Síncrona)Modelagem de Dados: Modelo de dados Relacional (Síncrona)

Modelagem de Dados: Restrições de um banco de dados relacional (Síncrona)Modelagem de Dados: Esquema Relacional a partir de um ER ou EER (Síncrona)

Modelagem de Dados: Esquema Relacional a partir de um ER ou EER (Síncrona)Modelagem de Dados: Algebra Relacional e Cálculo Relacional (Síncrona)

Modelagem de Dados: Algebra Relacional e Cálculo Relacional (Síncrona)

Linguagens: SQL (Structured Query Language) (Síncrona)



Projetos de Banco de dados: Dependências Funcionais (Síncrona)

Projetos de Banco de dados: Dependências Funcionais (Síncrona)

Projetos de Banco de dados: Normalização (Síncrona)

Projetos de Banco de dados: Normalização (Síncrona)Seminários (Tópicos Avançados em Banco de dados) (Síncrona)Seminários (Tópicos Avançados em Banco de dados) (Síncrona)Seminários (Tópicos Avançados em Banco de dados) (Síncrona)


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Cálculo Diferencial e Integral I Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Carolina Fernandes Molina Sanches Unidade Acadêmica: DEMAT


C.H. Total: 108ha/99h Teórica: 108ha/99h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1° Período Remoto Emergencial

Ementa

Números reais. Funções de uma variável real. Limite e continuidade de funções de uma variável real. Derivada de funções de uma variável real. Teorema do Valor Médio para derivadas. Aplicações da Derivada. Regra de L’Hôpital. Antiderivada - Integral Indefinida. Integral de Riemann – Integral definida. Teorema Fundamental do Cálculo. Métodos de Integração: substituição, por partes, frações parciais e integrais trigonométricas. Aplicações da integral definida. Integrais Impróprias.

Objetivos

Capacitar o aluno a reconhecer e operar com funções algébricas e transcendentes, representar graficamente as funções, analisar tais gráficos e apresentar conclusões sobre seu comportamento. Criar condições para que o aluno defina e calcule derivadas de funções e aplique-as na resolução de problemas. Integrar a prática desses conhecimentos na Computação.


O conteúdo será distribuído em 12 semanas com atividades síncronas e assíncronas, com carga horária de 9 horas-aula por semana, totalizando 108 horas-aula no Primeiro Período Remoto Emergencial (14/09/2020 a 04/12/2020):

Semana Conteúdo Atividade Síncrona

Atividades Assíncronas

1ª 14/09 a 20/09

Conjuntos e operações com conjuntos. Números Naturais, Inteiros, Racionais, Irracionais e Reais. Desigualdade. Valor absoluto. Relações. Funções e operações.

Encontro com estudantes (6ha)

1) Questionário (1ha) 2) Tarefa e/ou Lição (2ha)

2ª 21/09 a 27/09

Funções sobrejetoras, injetoras, bijetoras e composta de funções. Função inversa. Funções pares, ímpares, crescentes, decrescentes e periódicas. Funções especiais (constante, identidade, afim, quadrática, polinomial, racional, exponencial, logarítmica, seno, cosseno, tangente, secante, cossecante, cotangente, arco seno, arco cosseno e arco tangente).



3ª 28/09 a 04/10

Noção intuitiva de limite. Definição de limite e teoremas sobre limites. Limites laterais. Limites infinitos. Limites no infinito.



4ª 05/10 a 11/10

Continuidade em um ponto e em um intervalo. Tipos de descontinuidade e Teoremas sobre continuidade. Limite fundamental.


1) Questionário (1ha) 2) Tarefa e/ou Lição (2ha) 3) Prova (2ha)

5ª 12/10 a 18/10

Reta tangente e reta normal. Derivada. Derivadas laterais. Diferenciabilidade e continuidade. Teoremas sobre derivação de funções algébricas.



6ª 19/10 a 25/10

Derivação implícita e derivadas de ordem superior. A derivada como taxa de variação instantânea. Taxas relacionadas Valores extremos de funções. Teorema do Valor Extremo. Problemas de Otimização.



7ª 26/10 a 01/11

Teorema de Rolle e o Teorema do Valor Médio Funções crescentes e decrescentes. Teste da Primeira Derivada Concavidade e pontos de inflexão. Teste da Segunda derivada. Esboço de gráficos de funções.



8ª 02/11 a 08/11

Regras de L’Hopital. A diferencial.


1) Questionário (1ha) 2) Tarefa e/ou Lição (2ha) 3) Prova (2ha)

9ª 09/11 a 15/11

A integral indefinida / integrais imediatas. Integrais por substituição. A integral definida como limite de uma soma de Riemann - Significado geométrico e propriedades Teorema Fundamental do Cálculo.



10ª 16/11 a 22/11

Áreas de figuras planas. A função logarítmica natural. A função exponencial natural. As funções logarítmicas e exponenciais de base a>0.



11ª 23/11 a 29/11

Integrais por partes. Integrais impróprias. Integrais por substituições trigonométricas.



12ª 30/11 a 04/12

Integrais por Frações Parciais. Encontro com estudantes (2ha)

1) Questionário (1ha) 2) Tarefa e/ou Lição (2ha) 3) Prova (2ha) 4) Substitutiva (2ha)


A unidade curricular será ministrada com atividades síncronas e assíncronas da seguinte maneira: Atividade Síncrona: Encontro com estudantes via Google Meet ou Plataforma RNP, nos horários estabelecidos no quadro de horário orga-nizado pela Coordenadoria do Curso, conforme disposto na Resolução/CONEP N°007 de 03 de agosto de 2020. Atividades Assíncronas: disponibilizadas no Portal Didático da UFSJ 1) Questionário sobre o conteúdo da semana; 2) Tarefa e/ou Lição com roteiro de estudos e exercícios; 3) Provas, por meio de questionário contendo questões para serem respondidas online e questões para envio de arquivo digitalizado. A docente estará disponível para atendimento aos discentes às quintas-feiras, de 15h às 17h. O atendimento se dará pela plataforma/aplicativo Google Meet ou pela Plataforma RNP.


Controle de Frequência: Conforme Resolução/CONEP N° 007 de 03 de agosto de 2020: “Art. 11. O registro da frequência do discente se dará por meio do cumprimento das atividades propostas, e não pela presença durante as atividades síncronas, sendo que o discente que não concluir 75% das atividades propostas será reprovado por infrequência.” Considerando as 24 (vinte e quatro) atividades assíncronas propostas (12 questionários + 12 Tarefas e/ou Lição) e as 3 (três) provas, será reprovado por infrequência, o discente que não cumprir pelo menos 21 (vinte e uma) atividades. Sistema de Avaliação: 1) 12 (doze) questionários semanais totalizando 10 pontos; 2) 3 (três) provas valendo 30 pontos cada. As provas serão realizadas por meio de questionário no Portal Didático da UFSJ, contendo questões para serem respondidas online e questões para envio de arquivo digitalizado. Seguem os cronogramas dos questionários semanais e das provas:

Atividades Assíncronas Propostas na semana

(Questionários + Tarefas)

Data de abertura no Portal Didático

(00h00min)

Data de fechamento no Portal Didático

(23h59min)

1ª 14/09 22/09

2ª 21/09 29/09

3ª 28/09 06/10

4ª 05/10 13/10

5ª 12/10 20/10

6ª 19/10 27/10

7ª 26/10 03/11

8ª 02/11 10/11

9ª 09/11 17/11

10ª 16/11 24/11

11ª 23/11 01/12

12ª 30/12 04/12

Provas Data Horário de abertura no Portal Didático

Horário de fechamento no Portal Didático

1 09/10 10h00min 15h00min

2 06/11 10h00min 15h00min

3 30/11 10h00min 15h00min

Substitutiva 04/12 10h00min 15h00min

Para que o aluno seja aprovado, a soma das notas das três provas e dos exercícios avaliativos deve ser maior que ou igual a 60 (sessenta) pontos e este deve ter, no mínimo, 75% de presença (conforme legislação vigente). Caso o aluno não obtenha a nota necessária para a sua aprovação, ele terá a oportunidade de fazer uma prova substitutiva no final do período que substituirá a menor nota dentre as três provas. A prova substitutiva valerá 30 pontos, o conteúdo da prova substitutiva será todo o conteúdo estudado durante o semestre e a nota a ser substituída será, no máximo, a nota necessária para o discente obter total igual a 60. A nota final será a soma das notas das provas e dos exercícios avaliativos dividida por dez.


1. FLEMMING, Diva Marília; GONÇALVES, Mirian Buss. Cálculo A: funções, limite, derivação e integração. 6.ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2009. 448 p.

2. LEITHOLD, Louis. O cálculo com geometria analítica. 3 ed. São Paulo: Harbra, 2002. v. 1. 685 p. 3. MUNEM, Mustafá A; FOULIS, David J. Cálculo. Rio de Janeiro: LTC, 2008. v.2. 476 p.


1. ANTON, H. Cálculo: um novo horizonte. 6.ed. Porto Alegre: Bookman, 2006. v.1. 578 p. 2. GUIDORIZZI, H. L. Um curso de cálculo. 5. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2009. v. 1. 635p. 3. SIMMONS, G. F. Cálculo com geometria analítica. São Paulo: Pearson: Makron Books, 2008. v.1. 829 p. 4. SWOKOWSKI, E. W.; FLORES, V. R. L. F.; MORENO, M. Q. Cálculo de geometria analítica. Tradução de Alfredo Alves de Faria.

Revisão técnica Antonio Pertence Júnior. 2. ed. São Paulo: Makron Books do Brasil, 1995. v. 1. 744p. 5. THOMAS, George B. Cálculo. 10.ed. São Paulo: Addison Wesley, 2005. v. 2. 570 p.

___________________________________________ Docente Responsável


____________________________________

Coordenador


P L A N O D E E N S I N ODISCIPLINA: Cálculo Diferencial e Integral II ANO: 2020 SEMESTRE: 1º Período Remoto Emergencial

CURSO:Ciência da Computação

CARGA HORÁRIA:T: 72h P:00

PRÉ-REQUISITO: Cálculo Diferencial e Integral I

PROFESSOR(A): Andréia Malacarne Nº DE VAGAS: 50 DEPTº RESPONSÁVEL: DEMAT

EMENTAFunções de várias variáveis reais; limite e continuidade de funções de várias variáveis reais; derivadasparciais e funções diferenciáveis; máximos e mínimos de funções de várias variáveis e aplicações;Multiplicadores de Lagrange; integrais duplas e aplicações; mudança de variáveis em integrais duplas: afinse polares; integrais triplas; mudança de variáveis em integrais triplas: afins, cilíndricas e esféricas. Séries esequências infinitas; séries de potências; séries de Taylor; testes de convergência para séries de potência.

OBJETIVOCapacitar para a análise e interpretação das funções de várias variáveis, seus limites, derivadas e integrais, visando às aplicações em ciência da computação.

CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UNIDADES DE ENSINO

• Funções Reais de Várias Variáveis• Definição, domínio, contradomínio e imagem.• Gráficos.

• Limite e Continuidade de Funções Reais de Várias Variáveis• Limite: definição, exemplos e propriedades.• Continuidade: definição, exemplos e propriedades.

• Derivadas Parciais e Diferenciabilidade• Derivadas parciais: definição, exemplos, interpretação geométrica e propriedades.• Plano tangente.• Regra da Cadeia.• Derivadas parciais de ordem superior.• Problemas de máximos e mínimos.• O Método dos Multiplicadores de Lagrange.

• Integrais Múltiplas• O problema do volume e a integral dupla.• Integrais duplas: definição e exemplos.• Integrais iteradas e o Teorema de Fubini.• Integrais duplas sobre regiões mais gerais.• Integrais duplas em coordenadas polares.• Integrais triplas: definição, exemplos e aplicações.

• Sequências e Séries Numéricas• Sequências: definição, exemplos e convergência. • Séries infinitas: definição, exemplos e convergência.• Teste da razão e teste da raiz.

• Séries de Potências• Série de potência, raio de convergência.• Série de Taylor; exemplos.

METODOLOGIA A disciplina ocorrerá através da plataforma digital:- Portal Didático (parte assíncrona), do Campus Virtual da UFSJ.

O aluno poderá cursar toda a disciplina de forma assíncrona. O conteúdo será apresentado através devideoaulas gravadas pelo professor. Todas as atividades, tarefas, textos, videoaulas (links para o Youtube),listas de exercícios, cronograma, serão disponibilizados no Portal Didático. Cabe ao aluno acompanhar ocronograma e o andamento da disciplina no Portal Didático.

Além disso, será disponibilizado, semanalmente, um horário (1h30min por semana) para atendimento (partesíncrona via Google Meet) aos alunos que tenham ficado com alguma dúvida referente aoconteúdo/atividades da disciplina. Além do horário de atendimento via Google Meet, os alunos poderãoutilizar ferramentas assíncronas para enviar suas dúvidas ao professor (fóruns e mensagens via PortalDidático).

RECURSOS TECNOLÓGICOS E DE MÍDIAPara cursar a disciplina, o aluno deverá dispor de:

• Computador pessoal.• Acesso à internet.• Câmera ou escâner (para fotografar ou escanear as tarefas/atividades/avaliações).

CONTROLE DE FREQUÊNCIAO registro da frequência do discente se dará por meio do cumprimento de tarefas/atividades propostassemanalmente (no prazo estabelecido pelo professor), e não por participação nos horários síncronos. Odiscente que não concluir 75% das tarefas/atividades propostas será reprovado por infrequência.

CRITÉRIO DE AVALIAÇÃOA avaliação do aprendizado será realizada através de 03 (três) atividades avaliativas: as duas primeirasvalendo 03 (três) pontos cada e a terceira valendo 4 (quatro) pontos. A Média Final (MF) do discente seráobtida somando-se as notas das três atividades avaliativas. Se MF for menor do que 6 (seis) pontos, o alunoserá reprovado por nota.

REFERÊNCIASBibliografia Básica:[1] STEWART, J. Cálculo, vol. 2, 2a. ed., Cengage Learning, São Paulo, 2012.[1] LEITHOLD, L., O Cálculo com Geometria Analítica, vol. 2, 3ª Edição. Ed. Harbra, São Paulo: 1994.[3] GUIDORIZZI, H. L., Um curso de cálculo, vols. 2 e 3, LTC, São Paulo, 1987.

Bibliografia Complementar:[4] THOMAS, G. B., Cálculo, Addilson Wesley, São Paulo, 2002.[5] LANG, S., Cálculo, LTC, Rio de Janeiro, 1971.[6] BOULOS, P., Introdução ao Cálculo, Editora Edgard Blucher Ltda, São Paulo, 1974 [7] SIMMONS, G. F. Cálculo com Geometria Analítica. São Paulo: Editora Makron Books, 1987.[8] EDWARDS, C. H. & PENNEY, D. E. Cálculo com Geometria Analítica. Rio de Janeiro: LTC - LivrosTécnicos e Científicos Editora, 1999.[9] MORETTIN, P. A.; BUSSAB, W. O. & HAZZAN, S. Cálculo: funções de uma e de várias variáveis.São Paulo: Editora Saraiva, 2003.[10] MUNEM, M. A. & FOULIS, D. J. Cálculo. Rio de Janeiro: LTC - Livros Técnicos e CientíficosEditora, 1982.[11] SWOKOWSKI, E. W. Cálculo com Geometria Analítica. 2a. ed. São Paulo: Editora Makron Books, 1994.

________________________________ _________________________________ Profa. Andréia Malacarne – DEMAT Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Cálculo Numérico Computacional Período: 4 Currículo: 2014

Docente: Michelli Marlane Silva Loureiro Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados II Álgebra Linear Cálculo Diferencial e Integral I

Co-requisito: não há

C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 72ha/66h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano:2020 Semestre: PE1

Ementa

Erros nas aproximações numéricas. Séries de Taylor e Aproximações. Zeros de Funções. Resolução de Sistemas Lineares. Interpolação. Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados. Integração Numérica.

Objetivos

Apresentar ao aluno algoritmos numéricos para a solução computacional de diversos problemas matemáticos. Ao final do período o aluno deverá ser capaz de, através dos algoritmos numéricos, fazer um uso eficiente dos recursos computacionais para a solução de problemas.


1. Princípios Gerais e Erros 1.1. Introdução – Conceitos Básicos 1.2. Erros 1.3. Propagação de Erro: Instabilidade Numérica 2. Raízes (ou Zeros) de Funções Reais 2.1. Introdução 2.2. Métodos Numéricos para o Cálculo de Raízes Reais 2.3. Métodos iterativos para se obter zeros reais de funções 2.4. Estudo da Convergência 3. Resolução de Sistemas Lineares 3.2. Métodos Iterativos a) Método de Gauss-Jacob b) Método de Gauss-Seidel 4. Método dos Mínimos Quadrados 4.1. Colocação do Problema 4.2. Método dos Mínimos Quadrados 5. Interpolação 5.1. Interpolação Polinomial 5.2. Forma de Lagrange 5.3. Forma de Newton 5.4. Forma de Newton Gregory 5.5. Identificando a melhor ordem do polinômio 5.6. Estudo de Erro na Interpolação 6. Integração Numérica 6.1. Fórmulas de Newton-Cotes 6.2. Regra dos Trapézios 6.3. Regra dos Trapézios Repetida 6.4. Regra de Simpson 6.5. Regra de Simpson Repetida 7. Resolução Numérica de Equações Diferenciais Ordinárias (EDO’s) 7.1. Considerações gerais sobre EDO’s 7.2. Exemplos de aplicações na Engenharia


Todo o material de aulas e/ou atividades assíncronas será disponibilizado no portal didático da UFSJ. Teremos 12 aulas síncronas e o restante do conteúdo se dará assíncrono para cumprimento do que está descrito na programação. Para as 12 aulas síncronas, agendadas para segunda-feira as 08:00, será utilizada a plataforma Google Meets. Os horários de atendimentos serão às terças e quartas das 8 às 9h30, previamente agendados com a professora.


A frequência do aluno será verificada pela entrega de no mínimo 75% das atividades assíncronas propostas durante o período emergencial. A cada duas semanas haverá uma avaliação, sendo 6 avaliações para o período emergencial no valor de 10 pontos, dessas avaliações o aluno poderá escolher as 5 com as maiores notas. E a nota final será a média das 5 avaliações.


1. M. A. G. RUGGIERO, V. L. R. Lopes, Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais, Makron Books, 1996 2. N. M. B. FRANCO. Cálculo Numérico. Pearson, 2006.

3. BARROSO Leonidas C. et al.. Cálculo numérico: (com aplicações). 2 ed. São Paulo: Harbra, 1987.


1. CLAUDIO, DALCIDIO Moraes; MARINS, JUSSARA Maria. Cálculo numérico computacional: teoria e prática. São Paulo: Atlas, 1989.

2. M. T. HEATH, Scientific Computing: An Introductory Survey, McGraw Hill, 2002 3. SAAD, Y. Iterative Methods for Sparse Linear Systems. 2 ed. SIAM, 2003. 4. SCHEID, Francis. Análise numérica. 2 ed. Lisboa: McGraw-Hill, 1991. 5. SELMA Arenales & Artur Darezzo. Cálculo Numérico: Aprendizagem com apoio de software. Editora Thomson Learning, São

Paulo, 2008.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Compiladores Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Alexandre Bittencourt Pigozzo Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Teoria de Linguagens Co-requisito: não há


Ementa

Introdução à compilação. Compilação e interpretação. Funcionamento de um compilador. Fases da compilação. Análise Léxica. Análise Sintática. Geradores de analisadores léxicos e sintáticos. Tabelas de símbolos. Análise semântica. Geração de código intermediário. Otimização de código.

Objetivos

Apresentar a teoria e técnicas de construção de compiladores e interpretadores de linguagens de programação de alto nível com ênfase no front-end do compilador.


1. Introdução à Compilação e à Interpretação.

a. Fases do compilador: visão geral do front-end e do back-end.

2. Análise léxica

a. Implementação de autômatos finitos e expressões regulares para a análise léxica.

3. Análise sintática

a. Revisão sobre gramáticas.

b. Autômatos de Pilha e análise sintática.

c. Análise sintática descendente i. Conjuntos First e Follow. ii. Método baseado em tabela. iii. Método de descida recursiva.

d. Verificação de erros sintáticos

4. Análise semântica

a. Regras semânticas para avaliar expressões.

b. Regras semânticas para construir a Árvore de Sintaxe Abstrata.

5. Representações intermediárias

a. Árvore de Sintaxe Abstrata.

b. Código de Três Endereços

6. Geração de código

a. Geração do código de três endereços

b. Geração de código em outras linguagens

c. Blocos Básicos e Grafos de Fluxo.

7. Introdução à otimização de código.


Cada semana terá dois momentos síncronos, através da ferramenta Google Meet, e um momento assíncrono. Os momentos síncronos, com duração de 1 hora e 50 minutos, serão utilizados para explanação do conteúdo da disciplina. Será utilizado o recurso de compartilhamento de tela. Já os momentos assíncronos serão destinados a resolução de exercícios pelos alunos e também para tirar dúvidas referentes ao conteúdo da disciplina. Nas aulas síncronas também serão disponibilizadas as listas de exercícios de fixação e as listas de exercício 1 e 2 que valerão nota. As videoaulas serão postadas no canal da plataforma Youtube, associado à conta institucional do docente responsável pela disciplina, com link disponibilizado através do Portal Didático. Já o material em pdf e as listas de exercício serão disponibilizadas diretamente no Portal Didático. Segue abaixo o planejamento detalhado das aulas:

Semana Mês Data Conteúdo

1 9 15 Apresentação do plano de ensino. Introdução (SINC)

9 17 Análise léxica (SINC) (EXER)

2 9 22 Análise léxica (SINC)

9 24 Revisão gramáticas: conceitos básicos (SINC) (EXER)

3 9 29 Autômatos de pilha e análise sintática (SINC) (EXER)

10 1 Autômatos de pilha e análise sintática (SINC) (EXER)

4 10 6 Conjuntos First e Follow (SINC) (EXER)

10 8 Método baseado em tabela (SINC) (EXER)

5 10 13 Método de descida recursiva (SINC) (EXER)

10 15 Comparação entre os métodos (ASSINC)

6 10 20 Tira dúvidas (SINC) (LISTA1)

10 22 P1 (SINC)

7 10 27 Análise semântica (SINC) (EXER)

10 29 Análise semântica (SINC) (EXER)

8 11 3 Árvore de sintaxe abstrata (SINC) (EXER)

11 5 Árvore de sintaxe abstrata (SINC) (EXER)

9 11 10 Código de três endereços (SINC) (EXER)

11 12 Código de três endereços (SINC) (EXER)

10 11 17 Geração de código (SINC) (EXER)

11 19 Geração de código (SINC) (EXER)

11 11 24 Geração de código (SINC) (EXER)

11 26 Introdução à otimização (SINC)

12 12 1 Tira dúvidas (SINC) (LISTA2)

12 3 P2 (SINC)

Legenda: ASSINC – momento assíncrono (resolução de exercícios e aula gravada) EXER – disponibilização de exercícios de fixação SINC – momento síncrono LISTA1 – prazo de entrega da LISTA 1 LISTA2 – prazo de entrega da LISTA 2 P1 – primeira prova P2 – segunda prova Horários de atendimento (síncrono): 6ª: 13h às 16h – mediante marcação prévia



1. J. AHO, R. SETHI, J. D. ULLMAN, Compiladores: Princípios, Técnicas e Ferramentas, Guanabara Koogan, 1995. 2. Ana Maria de A . PRICE e Simão Sirineo TOS. Implementação de Linguagens de Programação: Compiladores, Bookman

3. C. JACOBS, K. LANGENDOEN, H. E. BAL, D. GRUNE. Projeto Moderno de Compiladores: Implementação e Aplicações, Campus, 2001.


1. R. W. SEBESTA, Conceitos de Linguagens de Programação, Bookman, 2003. 2. P. B. MENEZES, Linguagens Formais e Autômatos, Sagra-Luzzatto, 2002. 3. LOUDEN K. C. Compiladores Princípios e Práticas. Cengage Learning , 2004. 4. NETO, José J. Introdução à Compilação. Livro Técnicos Brasileiro. 1987. 5. Kris KASPERSKY. Code Optimization: Effective Memory Usage, A-List Publishing, 2003.

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Coordenador

Serão dadas duas provas online (P1 e P2), através do Portal Didático, e duas listas de exercícios (LISTA1 e LISTA2) para entrega também através do Portal Didático. Cada uma dessas atividades irá contabilizar 25% da nota final (NF), que será computada então da seguinte maneira: NF = 0,25*(P1 + P2 + LISTA1 + LISTA2). O controle de frequência será feito através da entrega das listas de exercício LISTA1 e LISTA2. O cumprimento de cada uma dessas atividades irá contabilizar 50% da frequência total.


PLANO DE ENSINO Disciplina: Computação Gráfica Período: 7 Currículo: 2014


Pré-requisito: Álgebra Linear Algoritmos e Estrutura de Dados II Geometria Analítica



Ementa Conceitos básicos. Sistemas de representação de cores. Noções sobre imagens digitais. Hardware gráfico. Rasterização. Transformações geométricas. Projeções e modelos de câmera. Representação de curvas e superfícies. Visibilidade. Iluminação e sombreamento. Câmeras

Objetivos

Fornecer conhecimento teórico e prático em computação gráfica clássica, observando seus aspectos computacionais e matemáticos, dando ao aluno conhecimento básico na área de Computação Gráfica e oferecendo base para estudos mais aprofundados na área.


1. Conceitos básicos 2. Dispositivos Gráficos 3. Cor e Imagem 4. Introdução ao OpenGL 5. Transformações geométricas 6. Projeções Geométricas 7. Curvas e Superfícies 8. Representação e Modelagem 9. Animação 10. Iluminação 11. Realidade Virtual e Aumentada


Aulas assíncronas, com disponibilização de vídeos e códigos base para auxílio nas atividades de programação. Encontro síncrono às quintas, das 15:15 às 17:05, para dúvidas e discussão do conteúdo. Atendimento aos alunos às quartas, das 13h às 16h, mediante agendamento prévio.


Duas listas de exercícios Dois exercícios práticos de programação Trabalho prático final, disponibilizado aos alunos após as aulas de OpenGL, para entrega ao final do período. Cada exercício prático vale 15% da nota, as listas valem 20% cada, e o TP final vale 30% da nota. Para não ser reprovado por infrequência, o aluno deve entregar pelo menos 4 das atividades.


1. FOLEY, James D.; et al. Computer graphics: principles and practice. Boston: Addison - Wesley, 2008. 2. AZEVEDO, E. ; Conci, A. Computação Gráfica, Teoria e Prática. Elsevier, 2003. 3. J. GOMES, L. VELHO, Fundamentos de Computação Gráfica, IMPA, 2003.


1. ANGEL, Edward. Interactive computer graphics: a top-down approach with OpenGL. Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. 611 p.; il. (006.6 A581I).

2. WATT, Alan. 3D computer graphics. 3.ed. Harlow: Pearson Addison Wesley, 2000 3. D. HEARN, M. P. BAKER. Computer Graphics, C Version.Prentice Hall, 1997

4. COHEN, Marcelo; MANSSOUR, Isabel. OpenGL - Uma Abordagem Prática e Objetiva. São Paulo: Novatec, 2006. 486 p. 5. AKENINE-Möller, Tomas; Haines, Eric; Hoffman, Naty Real-Time Rendering 3rd edition. A.K. Peters Ltd., 2008. 1045 p.


Aprovado pelo Colegiado em ____________________________________

Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Período: Variável Currículo: 2014


Pré-requisito: Co-requisito: não há

C.H. Total: Teórica: Prática: Grau: Bacharelado Ano: Semestre:

Ementa

Objetivos


1. Apresentação da disciplina 2. Introdução a computação móvel e ubíqua 3. Desafios em ambientes móveis e ubíquos 4. Interfaces 5. Computação móvel 6. Computação ciente de contexto 7. Serviços em computação ubíqua 8. Arquitetura de software móvel 9. Aplicações

10. Tópicos Avançados


Vídeoaulas disponibilizadas para os alunos cobrindo todos os tópicos do conteúdo programático. Encontro online toda a segunda-feira de 15:15h às 17:05h para tirar dúvidas de conteúdos, trabalhos e lista de exercícios. Todos os materiais da disciplina serão disponibilizados no Campus Virtual da UFSJ. Todos os encontros síncronos serão realizados na plataforma Google Meet. O link será disponibilizado pelo professor com antecedência no Campus Virtual. Horário de atendimento às sexta-feira de 8:30h às 11:130h. Serão disponibilizadas 2 listas de exercícios. O aluno deverá submeter a solução de cada lista no Campus Virtual. Discussão de artigos científicos ao longo das aulas. Apresentação individual de um artigo científico. Apresentação individual. O aluno deverá gravar uma apresentação de 15 a 20 minutos e disponibilizar a apresentação no Campus Virtual. Apresentação em dupla de um seminário sobre algum tópico da disciplina. A dupla deverá gravar uma apresentação de 15 a 20 minutos e disponibilizar a apresentação no Campus Virtual. Cronograma das aulas Aula 1: Apresentação da disciplina Aula 2: Introdução a computação móvel e ubíqua Aula 3: Introdução a computação móvel e ubíqua Aula 4: Desafios em ambientes móveis e ubíquos Aula 5: Desafios em ambientes móveis e ubíquos Aula 6: Interfaces Aula 7: Interfaces Aula 8: Computação móvel Aula 9: Computação móvel, Entrega da primeira lista Aula 10: Computação ciente de contexto Aula 11: Computação ciente de contexto

Computação Móvel e Ubíqua

Daniel Ludovico Guidoni

Arquitetura e Organização de Computadores II

72 36 36 2020 1

Desafios da computação móvel. Aplicações. Conceitos de redes de comunicação sem fio. Protocolos de comunicação. Serviços baseados na localização. Computação ciente do contexto. Gerência de Informação. Algoritmos distribuídos. Tópicos avançados em computação ubíqua: Redes de Sensores sem fio, Redes Veiculares, Redes ad hoc, Cidades inteligentes, Internet das Coisas, Computação Urbana.

O objetivo principal desta disciplina é dar uma visão geral da área de computação móvel e ubíqua apresentando seus fundamentos, características , tecnologias de comunicação e aplicações. Capacitar o aluno a desenvolver aplicações em ambientes móveis e ubíquos apresentando os problemas relacionados a esses tipos de redes.

Aula 12: Serviços em computação ubíqua Aula 13: Serviços em computação ubíqua Aula 14: Arquitetura de software móvel Aula 15: Arquitetura de software móvel Aula 16: Aplicações Aula 17: Aplicações Aula 18: Tópicos Avançados, Entrega da segunda lista Aula 19: Apresentação dos Artigos Aula 20: Apresentação dos Artigos e Apresentação dos Seminários Aula 21: Apresentação dos Seminários Aula 22: Entrega da nota Aula 23: Avaliação substitutiva Aula 24: Fechamento do semestre e entrega das notas finais




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Coordenador

Listas de exercícios no valor de 50 pontos. Apresentação do artigo no valor de 25 pontos. Apresentação do seminário no valor de 25 pontos. Avaliação assíncrona substitutiva no valor de 50 pontos para substituir as listas de exercícios. O aluno que não entregar no mínimo 75% das atividades será considerado infrequente.

1. Theodore S. Rappaport. Comunicações sem Fio: princípios e práticas. Pearson-Prentice Hall, 2009. 2. Adelstein, Richard. Fundamentals of Moblie and Pervasive Computing. McGraw-Hill, 2004. 3. Stefan Poslad. Ubiquituous Computing: Smart Devices, Environments and Interactions. John Wiley & Sons, 2009.

1. Yu-Kowng Kwok, Vicent Lau. Wireless Internet and Mobile Computing. Wiley, 2007 2. Raj Kamal. Mobile Computing. Oxford University Press, 2007 3. A. Tanenbaum. Redes de Computadores. Pearson, 2011. 4. Ross, Keith W.; Kurose, Jim. Redes de Computadores e a Internet. Pearson, 2013. 5. Coulouris, George; Dollimore, Jean; Kindberg, Tim. Sistemas Distribuídos: Conceitos e Projetos. Bookman. 2013.


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Computadores e Sociedade Período: 8 Currículo: 2014

Docente: Elisa Tuler de Albergaria Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: ter cursado 2400 horas Co-requisito: não há

C.H. Total: 36h Teórica: 36h Prática: Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1

Ementa

Relações Étnico-Raciais. Educação ambiental. Aspectos sociais, econômicos, legais e profissionais. Aspectos sociais, econômicos, legais e profissionais da computação. Aspectos estratégicos do controle da tecnologia e a relação do lixo tecnológico com meio ambiente. Mercado de trabalho. Aplicações da computação: educação, medicina, etc. Previsões de evolução da computação. Ética profissional. Segurança, privacidade, direitos de propriedade, acesso não autorizado. Códigos de ética profissional. Doenças profissionais.

Objetivos

Conscientização das relações Étnicos-Raciais. Salientar a importância da relação responsável com meio ambiente. Fornecer ao aluno uma visão da importância e do impacto dos avanços tecnológicos nas relações sociais. Apresentar ao aluno questões sociológicas e éticas suscitadas pelo desenvolvimento da Computação, oferecendo as mesmas ferramentas para a análise das perspectivas de futuro das sociedades automatizadas. Conscientizar os alunos sobre a importância da ética e do direito autoral na Ciência da Computação.


CONTEÚDO

1) Desafios da SBC

2) Doenças na profissão e na academia

3) Marco Civil da Internet brasileira

4) Inclusão Digital

5) Informática na Educação

6) Mercado de trabalho para profissionais da computação

7) Computação na Saúde

8) Regulamentação da profissão

9) Privacidade e redes sociais

10) Direitos autorais e software livre


O curso será desenvolvido mesclando aulas expositivas remotas síncronas e assíncronas, sendo os momentos remotos síncronos serão ministrados por meio da aplicação GoogleMeet. O material de aula e formas de entregas serão disponibilizados para o aluno por meio da plataforma CampusVirtual da UFSJ. Com relação ao horário de atendimento, o mesmo se dará nos dia das aulas síncronas


A avaliação do aprendizado será realizada através de diversas atividades, sendo 40 para seminário (apresentação síncrona pelos alunos

ou disponibilização de vídeo de apresentação), 20 em exercícios, 40 para elaboração de artigo

Caso o aluno não entregue pelo menos 2 atividades, será considerado infrequente


1) MASIERO, P. C, Ética em Computação, USP, 2000. 2) Ministério da Ciência e Tecnologia. Sociedade da Informação no Brasil –Livro Verde. Imprensa Nacional, 2000. 3) RUBEN, G.; Wainer, J.; Dwyer, T. Informática, Organizações e Sociedade no Brasil. São Paulo: Cortez, 2003.


1) CASTELLS, Manuel. A Sociedade em Rede. São Paulo: Paz e Terra, 2006. 2) PAESANI , Liliana Minardi ; Direito de Informática . Atlas, 2010. 3) POLIZELI, Demerval L. e OZAKI, Adalton M. Sociedade da Informação. Os desafios da era da colaboração e da Gestão do Conhecimento. São Paulo: Saraiva, 2008. 4) Portal de Informações da SBC -Regulamentação da ProfissãoPágina da SBC contendo uma coletânea de notícias sobre o assunto 5) SIMÃO, J., Sociologia e Ética da Informática 2007/2008, Página da disciplina Sociologia e Ética da Informática, Universidade do Porto, Portugal. Disponível em: <http://www.dcc.fc.up.pt/~jsimao/sei0708/index.html>. Acesso em: 27 setembro 2007..

___________________________________________ Elisa Tuler de Albergaria


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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Conceitos de Linguagens de Programação Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Matheus Carvalho Viana Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Programação Orientada a Objetos Co-requisito: não há


Ementa

Estudo comparativo de linguagens. Evolução das Linguagens de Programação. Paradigmas de Programação. Conceitos de Linguagens de Programação. Sintaxe e semântica. Sistemas de tipos e valores. Passagem de parâmetros

Objetivos

Mostrar uma evolução histórica do desenvolvimento de linguagens de programação. Mostrar os conceitos envolvidos em projetos de linguagens de programação. Apresentar os diferentes paradigmas de programação, seus conceitos e suas diferenças.


1. Características das linguagens de programação 1.1. Domínios 1.2. Categorias 1.3. Critérios 1.4. Métodos de implementação

2. Paradigmas das Linguagens de Programação 2.1. Paradigma Imperativo 2.2. Paradigma Orientado a Objetos 2.3. Paradigma Funcional 2.4. Paradigma Lógico

3. Variáveis 3.1. Propriedades 3.2. Nomes e vinculação 3.3. Tipos de Escopo 3.4. Ambiente de referenciamento

4. Tipos de dados 4.1. Conceitos 4.2. Tipos de dados primitivos 4.3. Cadeias de caracteres 4.4. Tipos ordinais definidos pelo usuário 4.5. Tipos estruturados: vetores, registros e uniões 4.6. Ponteiros e referências 4.7. Verificação e equivalência de Tipos

5. Expressões 5.1. Conceitos 5.2. Expressões aritméticas, relacionais, lógicas e de atribuição 5.3. Precedência e associatividade de operadores 5.4. Conversão de tipos

6. Estruturas de controle 6.1. Conceitos 6.2. Estruturas de seleção, iteração e desvio

7. Subprogramas 7.1. Características gerais 7.2. Parâmetros: características e métodos de passagem 7.3. Funções, procedimentos e corrotinas 7.4. Sobrecarga 7.5. Implementação interna

8. Tratamentos especiais 8.1. Tratamento de exceções 8.2. Tratamento de eventos


A disciplina será realizada em maior parte por meio de aulas assíncronas, com disponibilização de slides e vídeos sobre o conteúdo no Portal Didático. Sete aulas ocorrerão de modo síncrono, sendo a primeira para apresentação da disciplina, uma antes de cada prova para revisão do conteúdo e quatro para apresentação dos trabalhos por parte dos alunos. O quadro abaixo apresenta o coronograma das aulas. Aquelas com a marcação (SINC) correspondem às aulas síncronas e as demais serão todas assíncronas.



1) R. W. SEBESTA, Conceitos de Linguagens de Programação, Bookman, 2003. 2) F. VAREJAO, Linguagens de Programação: Conceitos e Técnicas, Elsevier, 2004. 3) Allen TUCKER Robert NOONAN, Linguagens de Programação: princípios e paradigmas, McGram Hill, 2008.


1) D. WATT, Programming Language Concepts and Paradigms, Prentice-Hall, 1993. 2) T. PRATT, M. V. ZELKOWITZ, Programming Languages Design and Implementation,Prentice-Hall,2001. 3) R. SETHI, Programming Languages: Concepts and Constructs, Addison Wesley, 1996. 4) ZOHAR Manna, Mathematical Theory of Computation, McGraw Hill, 1974 5) K. E. IVERSON. A Programming Language. John Wiley, 1962.

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Coordenador

Serão dadas duas provas online (P1 e P2), através do Portal Didático, e dois trabalhos em grupo (T1 e T2). O T1 consiste de um seminário apresentado pelos alunos sobre uma linguagem de programação a ser definida por cada grupo durante a disciplina. A apresentação do T1 será em uma aula síncrona. Cada grupo também deverá postar os slides da apresentação em uma tarefa no Portal Didático. O T2 consiste em um programa implementado na mesma linguagem do T1, que deve ser apresentado ao professor em uma aula síncrona e postado em uma tarefa no Portal Didático. A nota final da disciplina será calculada pela seguinte fórmula: NF = P1*0,2 + P2*0,2 + T1*0,3 + T2*0,3. O controle de frequência será feito por meio da entrega dos trabalhos (T1 e T2), sendo que cada um corresponde a 50%.


PLANO DE ENSINO Disciplina: Design e Desenvolvimento de Jogos Período: Optativa Currículo: 2014


Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados III


C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 18ha/16,5h Prática: 54ha/49,5h Grau: Bacharelado Ano: Semestre:

Ementa Fundamentos. História dos videogames. Jogos e Sociedade. Design do Jogo. Programação de Jogos: Linguagens e Arquiteturas. Motores, Bibliotecas e Frameworks de Desenvolvimento. Unity.

Objetivos

Fornecer conhecimento teórico em desenvolvimento de jogos, com discussões de ordem social quanto ao seu alcance, e conhecimento prático da rotina de desenvolvimento de jogos eletrônicos.


Fundamentos História dos Videogames

Os primeiros videogames Jogos para as massas Consoles e computadores domésticos Designers e jogos famosos Visão geral de gêneros de jogos

Jogos e Sociedade Porque as pessoas jogam videogames? Público alvo Reação Social Questões culturais

Design de Jogos Quem é o designer de jogos? Modelo de jogos Definições – Experiência, Mecânicas, Ações, Interface GDD, o documento do jogo

Linguagens e Arquiteturas Linguagens comumente utilizadas Principais arquiteturas – consoles e PCs

Motores, Bibliotecas e Frameworks de Desenvolvimento Unity Outros motores


Aulas assíncronas, com acompanhamento semanal síncrono para relatar o desenvolvimento do projeto final.


Dois relatórios de pesquisa sobre história e implicações sociais dos jogos (15% cada) Desenvolvimento de proposta de jogo (10%) Desenvolvimento do GDD (25%) Desenvolvimento do jogo proposto (35%) Serão 5 atividades avaliativas ao todo. O aluno precisa entregar pelo menos 4 para não ser reprovado por infrequência


1. FOLEY, James D.; et al. Computer graphics: principles and practice. Boston: Addison - Wesley, 2008.

2. AZEVEDO, E. ; Conci, A. Computação Gráfica, Teoria e Prática. Elsevier, 2003. 3. J. GOMES, L. VELHO, Fundamentos de Computação Gráfica, IMPA, 2003.


1. ANGEL, Edward. Interactive computer graphics: a top-down approach with OpenGL. Reading, MA: Addison-Wesley, 2000. 611 p.; il. (006.6 A581I).

2. WATT, Alan. 3D computer graphics. 3.ed. Harlow: Pearson Addison Wesley, 2000 3. D. HEARN, M. P. BAKER. Computer Graphics, C Version.Prentice Hall, 1997 4. COHEN, Marcelo; MANSSOUR, Isabel. OpenGL - Uma Abordagem Prática e Objetiva. São Paulo: Novatec, 2006. 486 p. 5. AKENINE-Möller, Tomas; Haines, Eric; Hoffman, Naty Real-Time Rendering 3rd edition. A.K. Peters Ltd., 2008. 1045 p.



Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Algoritmos e Estrutura de Dados I Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Alexandre Bittencourt Pigozzo Unidade Acadêmica: DCOMP


C.H. Total: 90ha/82h Teórica: 72ha/66h Prática: 18ha/16h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: PE1

Ementa

Máquina virtual simples. Noções de algoritmos, programas e linguagens de programação de alto nível. Paradigmas de programação. Sistemas de tipos. Estruturas de controle. Expressões e comandos. Tipos abstratos de dados. Noções de classes e objetos. Introdução à modularização, documentação e testes de programas.

Objetivos

Proporcionar ao aluno o desenvolvimento de sua capacidade de abstração e resolução de problemas, fazendo uso de algoritmos e estruturas de dados. Introduzir uma linguagem de programação de alto nível e exercitar a construção, o teste e a documentação de programas.


1. Introdução à Programação

a. Conceitos e paradigmas

b. Funcionamento de um programa imperativo: execução das instruções

2. Itens fundamentais de programação

a. Dados: constantes literais, variáveis, constantes nomeadas

b. Tipos de dados primitivos

c. Comentários

d. Comandos de entrada e saída

e. Expressões: aritméticas, relacionais, lógicas, literais e de atribuição

3. Estruturas de Controle

a. Estruturas condicionais

b. Estruturas de iteração (laços)

4. Estruturas de dados

a. Estruturas homogêneas: vetores e matrizes

b. Strings

c. Estruturas heterogêneas: registros

5. Funções

a. Recursão

6. Vinculação de armazenamento

a. Variáveis estáticas

b. Variáveis dinâmicas na heap: ponteiros e referências


Cada semana terá um momento síncrono, através da ferramenta Google Meet, e um momento assíncrono. Os momentos síncronos, com duração de 1 hora e 50 minutos, serão utilizados para a resolução de exercícios e dúvidas dos alunos referentes aos conteúdos abordados durante as aulas assíncronas. Será utilizado o recurso de compartilhamento de tela. Já os momentos assíncronos consistirão na disponibilização de material em pdf e de videoaulas, produzidas pelos professores responsáveis pela disciplina, onde será abordado o conteúdo teórico da disciplina. Nas aulas assíncronas também serão disponibilizadas as listas de exercícios de fixação e as listas de exercício 1 e 2 (LISTA1 e LISTA2) que valerão nota. As videoaulas serão postadas no canal da plataforma Youtube, vinculado à conta institucional do docente responsável pela disciplina, com link disponibilizado através do Portal Didático. Já o material em pdf e as listas de exercício serão disponibilizadas diretamente no Portal Didático. Segue abaixo o planejamento detalhado das aulas:


1 9 15 Apresentação do plano de ensino (SINC)

9 17 Introdução à Programação (SINC)

2 9 22 Ling. C: intro, estrutura, I/O (SINC) (EXER)

9 24 Variáveis e operadores (ASSINC) (EXER)

3 9 29 Variáveis e operadores (SINC)

10 1 Estruturas condicionais (ASSINC) (EXER)

4 10 6 Estruturas condicionais (SINC)

10 8 Estruturas iterativas (ASSINC) (EXER)

5 10 13 Estruturas iterativas (SINC) (LISTA1)

10 15 P1 (SINC)

6 10 20 Correção da P1 (SINC)

10 22 Vetor e String (ASSINC) (EXER)

7 10 27 Vetor e String (SINC)

10 29 Registro (ASSINC) (EXER)

8 11 3 Registro (SINC)

11 5 Função (ASSINC) (EXER)

9 11 10 Função (SINC)

11 12 Recursão (ASSINC) (EXER)

10 11 17 Recursão (SINC)

11 19 Ponteiros (ASSINC) (EXER)

11 11 24 Ponteiros (SINC)

11 26 Alocacao Dinâmica (ASSINC) (EXER)

12 12 1 Alocacao Dinâmica (SINC)

12 3 P2 (SINC)

Legenda: ASSINC – momento assíncrono (videoaula gravada e material em pdf) EXER – disponibilização de exercícios de fixação SINC – momento síncrono LISTA1 – prazo de entrega da LISTA1 LISTA2 – prazo de entrega da LISTA2 P1 – primeira prova P2 – segunda prova Horários de atendimento (síncrono): 6ª: 13h às 16h – mediante marcação prévia



1. D. E. KNUTH. The Art of Computer Programming, Volume 1: Fundamental Algorithms, Addison-Wesley, 1997. 2. N. ZIVIANI, Projeto de Algoritmos com Implementações em Pascal e C, 3a edição Editora Cengage Learning, 2010. 3. FARRER, Harry et al. Programacao estruturada de computadores: algoritmos estruturados. 3.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2009.


1. ZIVIANI, Nivio. Projeto de algoritmos: com implementações em Java e C++. São Paulo: Editora Cengage Learning, 2007. 2. L. V. FORBELLONE, H. F. EBERSPACHER, Lógica de Programação: a Construção de Algoritmos e Estruturas de Dados , Makron

Books, 2005. 3. J. A. G. MANZANO, Algoritmos: lógica para desenvolvimento de programação de computadores, Érica, 2004. 4. FARRER, Harry; et al. Pascal estruturado. (Programação estruturada de computadores). LTC. Rio de Janeiro. 3.ed. 2009. 5. P. VELOSO, C. SANTOS, O, AZEREDO, A. Furtado, Estruturas de Dados, Campus, 1983.

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Coordenador



PLANO DE ENSINO


Docente: Charles Figueredo de Barros Unidade Acadêmica: DCOMP



Ementa


Objetivos
















c. Comentários








b. Strings


5. Funções

a. Recursão



b. Variáveis dinâmicas na heap: ponteiros e referências






10 15 P1 (SINC)














12 3 P2 (SINC)

Legenda: ASSINC – momento assíncrono (videoaula gravada e material em pdf) EXER – disponibilização de exercícios de fixação SINC – momento síncrono LISTA1 – prazo de entrega da LISTA1 LISTA2 – prazo de entrega da LISTA2 P1 – primeira prova P2 – segunda prova Horários de atendimento (síncrono): 2ª, 4ª e 6ª: 18h às 19h – mediante marcação prévia







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Coordenador



PLANO DE ENSINO


Docente: Matheus Carvalho Viana Unidade Acadêmica: DCOMP



Ementa


Objetivos









c. Comentários








b. Strings


5. Funções

a. Estrutura e funcionamento b. Parâmetros c. Recursão



b. Variáveis dinâmicas da pilha (locais)

c. Variáveis dinâmicas na heap

d. Ponteiros e alocação dinâmica













10 15 P1 (SINC)














12 3 P2 (SINC)

Legenda: ASSINC – momento assíncrono (videoaula gravada e material em pdf) EXER – disponibilização de exercícios de fixação SINC – momento síncrono LISTA1 – prazo de entrega da LISTA1 LISTA2 – prazo de entrega da LISTA2 P1 – primeira prova P2 – segunda prova Horários de atendimento (síncrono): 6ª: 13h às 16h – mediante marcação prévia








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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: ERE Redes de Computadores Período: 6 Currículo: 2014

Docente: Daniel Ludovido Guidoni Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Sistemas Operacionais Co-requisito: --

C.H. Total: 90ha/82,5h Teórica: 72ha/66h Prática: 18ha/16,5h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: PE1

Ementa

Redes de computadores, protocolos e serviços de comunicação. Meios físicos de transmissão. Arquitetura OSI. Arquitetura TCP/IP. Programação em redes, visando a comunicação de processos e transferência de dados.

Objetivos

Capacitar o aluno a analisar e projetar redes de computadores conhecendo o seu princípio de funcionamento através de um panorama das principais tecnologias de redes disponíveis atualmente. Implementar aplicações que utilizem tecnologias de redes visando a comunicação de dados entre computadores. Dar condições para que o aluno projete e/ou desenvolva novas tecnologias em redes de computadores.



Vídeoaulas disponibilizadas para os alunos cobrindo todos os tópicos do conteúdo programático. Encontro online toda a segunda-feira de 13:15h às 15:05h para tirar dúvidas de conteúdos, trabalhos e lista de exercícios. Todos os materiais da disciplina serão disponibilizados no Campus Virtual da UFSJ. Todos os encontros síncronos serão realizados na plataforma Google Meet. O link será disponibilizado pelo professor com antecedência no Campus Virtual. Horário de atendimento às sexta-feira de 8:30h às 11:130h. Serão disponibilizadas 5 listas de exercícios. O aluno deverá submeter a solução de cada lista no Campus Virtual. Realização de 10 atividades no Software Wireshark. O aluno deverá instalar o software Wireshark em seu computador para realizar as atividades. O aluno deverá submeter a solução das atividades no Campus Virtual. Cronograma de Aulas Aula 1: Apresentação da disciplina Aula 2: Introdução a Redes de Computadores e a Internet Aula 3: Introdução a Redes de Computadores e a Internet Aula 4: Introdução a Redes de Computadores e a Internet Aula 5: Introdução a Redes de Computadores e a Internet, Lista de Exercícios sobre o conteúdo visto Aula 6: Camada de Aplicação Aula 7: Camada de Aplicação Aula 8: Camada de Aplicação Aula 9: Camada de Aplicação, Lista de Exercícios sobre o conteúdo visto Aula 10: Camada de Transporte Aula 11: Camada de Transporte Aula 12: Camada de Transporte Aula 13: Camada de Transporte, Lista de Exercícios sobre o conteúdo visto Aula 14: Camada de Rede Aula 15: Camada de Rede Aula 16: Camada de Rede Aula 17: Camada de Rede, Lista de Exercícios sobre o conteúdo visto Aula 18: Camada de Enlace Aula 19: Camada de Enlace Aula 20: Camada de Enlace, Lista de Exercícios sobre o conteúdo visto Aula 21: Camada Física Aula 22: Entrega da nota Aula 23: Avaliação substitutiva Aula 24: Fechamento do semestre e entrega das notas finais

Introdução a Redes de Computadores e a Internet Camada de Aplicação Camada de Transporte Camada de Rede Camada de Enlace Tópicos em Redes de Computadores: Redes de Próxima Geração, Redes Definidas por Software, Funções Virtuais de Redes, Redes 5G etc.



1. J. KUROSE, K. Ross, Redes de Computadores e a Internet - Uma Nova Abordagem, Addison-Wesley, 2006. 2. A . TANENBAUM, Redes de Computadores, Campus, 2003. 3. LARRY Peterson e Bruce Davie, Redes de Computadores: uma abordagem de sistemas, Ed. Campus.


1. D. E. COMER, Internetworking with TCP/IP Volume II: ANSI C Version: Design, Implementation, and Internals, Prentice Hall, 1998.

2. D. E. COMER, Internetworking with TCP/IP Volume III: Client-Server Programming and Applications, Linux/Posix Sockets Version, Prentice Hall, 2000.

3. STALLINGS, W., Data and Computer Communications, Prentice Hall. 4. STEVENS, W.R., Unix Network Programming, 2nd ed., Prentice Hall. 5. KESHAV, S., An Engineering Approach to Computer Networking, Addison-Wesley.

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Coordenador

Cinco listas de exercícios totalizando 60 pontos. Trabalhos no Wireshark no valor de 40 pontos. Avaliação substitutiva assíncrona no valor de 60 pontos para substituir as listas de exercícios. O aluno que não entregar no mínimo 75% das atividades será considerado infrequente.

COORDENADORIA DO CURSO DE

CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO

PLANO DE ENSINO

UNIDADE CURRICULAR: Fundamentos de Eletricidade e Magnetismo PERÍODO:ESPECIAL CURRÍCULO:

DOCENTE: Heron Carlos de Godoy Caldas Maria Aline Barros do Vale Samuel Maier Kurcbart

DEPARTAMENTO: DCNAT

PRÉ-REQUISITO: FA em Fundamentos de Mecânica Clássica

CO-REQUISITO: -

CARGA HORÁRIACarga Horária Total: 72 ha - 66 h Carga Horária Prática: - Carga Horária Teórica: 72 ha - 66 hGRAU: INTEGRAL ANO: 2020 PERÍODO EMERGENCIAL REMOTO

EMENTAForças e campos elétricos. Potencial elétrico. Capacitância e dielétricos. Resistência. Correntes e circuitos elétricos. Campo magnético. Lei de Ampère. Lei de indução de Faraday. Indutância e oscilações eletromagnéticas. Corrente alternada. Propriedades magnéticas da matéria.

OBJETIVOSAdquirir os conceitos fundamentais do eletromagnetismo clássico e desenvolver no estudante a capacidade de modelagem e de interpretação de fenômenos eletromagnéticos simples.


1 – Fenômenos Elétricos

1.1-Teoria

1.1.1 Carga elétrica e Lei de Coulomb

1.1.2 Linhas de força e Campo Elétrico

1.1.3 Fluxo de campo elétrico e Lei de Gauss

1.1.4 Potencial elétrico e superfícies eqüipotenciais

1.1.5 Energia potencial elétrica

1.2 Aplicações

1.2.1 Capacitores e Dielétricos

1.2.2 Corrente e resistência – Lei de Ohm

1.2.3 Circuitos de corrente contínua – Leis de Kirchoff

2 – Fenômenos Magnéticos

2.1 - Teoria

2.1.1 Campo magnético e força magnética

2.1.2 Lei de Biot-Savart

2.1.3 Lei de Ampère

2.1.4 Lei de Gauss do magnetismo

2.1.5 Lei de indução de Faraday

2.2 - Aplicações

2.2.1 Solenóide e Toróide

2.2.2 Indutância

2.2.3 Circuitos

2.2.4 Energia de um campo magnético

METODOLOGIA E RECURSOS AUXILIARESO curso será ministrado remotamente, com 2 aulas assíncronas por semana , gravadas por professores da UFSJ ou de outras IES, podendo ainda conter

apresentação de slides com exposição teórica sobre a matéria, bem como exemplos e exercícios resolvidos. Além das aulas assíncronas haverá aulas

síncronas, encontros virtuais com os alunos para tirar dúvidas que porventura tenham ficado após as aulas assíncronas. Esse atendimento será realizado

pelos três docentes que ministrarão a disciplina, com 1 hora de atendimento por semana, cada um. Esses encontros virtuais se darão através de plataformas

de vídeoconferência tal como Zoom, Google Meet, Jitsi Meet, etc. Os links para os vídeos das aulas assíncronas bem como os materiais complementares

serão postados no portal didático.

AVALIAÇÃO

Será baseada em listas de exercícios e provas de múltipla escolha colocadas no portal didático. Após cada captítulo do livro texto será postada no portal

didático uma lista de exercícios recomendada. O aluno que apresentar a lista resolvida terá direito a frequencia nas aulas correspondentes àquele capítulo.

Serão postadas também duas provas de múltipla escolha contendo exercícios das listas.

Será aprovado o aluno que obtiver UMA PONTUACAO MÉDIA maior ou igual a 6,0 (Reg. Geral - Art. 65), de acordo com a seguinte formula: Pontuacao

MÉDIA= soma das notas de cada avaliacao/numero de avaliacoes, onde as avaliações podem ser listas de exercícios ou provas de múltipla escolha

BIBLIOGRAFIA BÁSICATIPLER, P. A; MOSCA, G. Física para Cientistas e Engenheiros, vol. 2. 5ª ed., Rio de Janeiro: LTC, 2006.HALLIDAY, D.; RESNICK, R.; KRANE, K. S. Física 3. 5ª ed. Rio de Janeiro: LTC, 2002.HALLIDAY, D.; RESNICK, R.; WALKER J. Fundamentos de Física, vol. 3. Rio de Janeiro: LTC, 2009.

BIBLIOGRAFIA COMPLEMENTAR

NUSSENZVEIG, H. M. Curso de Física básica, v.3. São Paulo: Edgard Blucher, 1997. 323 p. HEWITT, P. G. Física Conceitual. 11ªed. Porto Alegre: Bookman, 2011. 743 p.YOUNG, H. D.; FREEDMAN, R. A. Sears e Zemansky - Física III eletromagnetismo.12ª ed. São Paulo: Pearson, 2009.425 p.CHAVES, A. Física básica: eletromagnetismo. Rio de Janeiro: LTC, 2007. 269 p. EISBERG, R. M.; LERNER, L. S. Física: fundamentos e aplicações, v.3. São Paulo: McGraw-Hill, 1983. 422 p.

Docente Responsável Coordenador do Curso

São João del Rei-MG Aprovado pelo Colegiado em: ____/____/_____.

COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA

COMPUTAÇÃO

PLANO DE ENSINO

UNIDADE CURRICULAR: Fundamentos de Mecânica Clássica

DOCENTES: Ana Cláudia Monteiro Carvalho, André Luiz Mota, Edson Wander Dias, Pablo Parmezani Munhoz, Thalita Chiaramonte

DEPARTAMENTO: DCNAT

PRÉ-REQUISITO: Cálculo I CO-REQUISITO: -

CARGA HORÁRIA

Carga Horária Total: 72h Carga Horária Prática: - Carga Horária Teórica: 72h

GRAU: ANO: 2020 PERÍODO EMERGENCIAL REMOTO

EMENTA

Medidas em Física; Movimento de translação; Dinâmica da partícula; Trabalho e energia; Sistemas de partículas; Dinâmica da rotação; Equilíbrio dos corpos rígidos.

OBJETIVOS

Fornecer ao aluno uma visão científica global, permitindo o domínio das leis físicas associada a uma abordagem científica. Ao final do curso, o aluno será capaz de verificar aplicações tecnológicas dos elementos de física.


1. Movimento retilíneo 2. Vetores 3. Movimento em 2 e três dimensões 4. Leis de Newton do Movimento 5. Aplicações das Leis de Newton 6. Trabalho e Energia Cinética 7. Energia Potencial e Conservação de Energia 8. Centro de Massa e Movimento Linear 9. Impulso e Colisões 10. Rotação dos corpos rígidos 11. Equilíbrio dos corpos rígidos 12. Dinâmica do movimento de rotação.

METODOLOGIA E RECURSOS AUXILIARES

A disciplina será oferecida de forma remota, durante o período de ensino remoto emergencial. A forma de oferta será através de aulas gravadas e atividades remotas e assíncronas, disponibilizadas semanalmente no Portal Didático da UFSJ. As aulas serão disponibilizadas sequencialmente, e os discentes inscritos deverão consultar a página da disciplina semanalmente, a partir dos dias e horários previamente divulgados (consultar Anexo I) para terem acesso ao material disponibilizado e realizarem as atividades remotas programadas. Serão disponibilizados cinco horários distintos por semana, cobrindo os turnos da manhã, tarde e noite, para que os discentes inscritos possam receber orientação e esclarecer dúvidas com os docentes da disciplina, de forma remota. Cada discente poderá escolher, entre os cinco horários disponibilizados, aquele que lhe for de melhor conveniência. Os horários e a plataforma a ser utilizada serão divulgados no início da disciplina. A programação semanal dos temas encontra-se apresentada no Anexo I. Os tópicos 01 a 07 terão por docente responsável o prof. Pablo Parmezani Munhoz. Os tópicos 09 a 16 terão por responsável o prof. André Luiz Mota. Os tópicos 19 a 25 terão por responsável a profª. Thalita Chiaramonte. Os professores Ana Cláudia Monteiro Carvalho e Edson Wander Dias atuarão, em conjunto com os profs. Pablo, André e Thalita, nos horários de orientação e esclarecimento de dúvidas, e nos momentos de Avaliação.

AVALIAÇÃO

A freqüência será controlada através do acesso do discente ao Portal Didático e da realização das atividades programas. Será considerado freqüente aquele discente que realizar 75% ou mais das atividades programadas. Serão realizadas três avaliações online, através do Portal Didático da UFSJ ou de outra plataforma específica, cada uma correspondente a 1/3 da pontuação máxima (10 pontos). A pontuação final será a soma simples das pontuações obtidas em cada uma das três avaliações. Será aprovado o aluno que obtiver pontuação maior ou igual a 6,0. (Reg. Geral - Art. 65). Será oferecida uma prova substitutiva, ao final da disciplina, de pontuação correspondente a 1/3 da pontuação máxima, que poderá substituir a menor nota obtida pelo discente entre as três avaliações anteriores. As datas previstas para as avaliações regulares são 08/10/2020; 05/11/2020 e 03/12/2020. A data prevista para a avaliação substitutiva é 04/12/2020.

BIBLIOGRAFIA BÁSICA

A referência 1 será adotada como livro-texto da disciplina. São listadas duas referências gratuitas disponíveis na internet (referências 2 e 3), que poderão ser utilizadas para acompanhamento da disciplina, no caso dos discentes que apresentarem dificuldades de obtenção das referências protegidas por direitos autorais. 1) Halliday, D., Resnick, R., Walker, J., Fundamentos de Física - Volume 1 - Mecânica 2) Física I – Dinâmica, Villate, J. E., http://www.villate.org/publications/Villate_2012_Fisica_1.pdf 3) Física Geral Universitária: Mecânica, Veit, E. e Mors, P. http://www.if.ufrgs.br/tex/fis01200/veit-mors-2004.pdf 4) Halliday, D., Resnick, R., Krane, K. S., “Física” , Vol. 1, 5ª edição, LTC, Rio de Janeiro, 2002 5) Tipler, P.; Mosca, G. “Física para Cientistas e Engenheiros”, 5ª edição, LTC, Vol.1, Rio de Janeiro, 2006


Docente Responsável Coordenador do Curso

São João del Rei-MG Aprovado pelo Colegiado em:____/____/______.

ANEXO I PROGRAMAÇÃO SEMANAL DA DISCIPLINA EM REGIME DE ENSINO REMOTO EMERGENCIAL

Planejamento Semanal Semana Tópico Conteúdo

Setembro

01 Mov. Retilíneo: variáveis vetoriais da translação; vetores unitários; soma de vetores; relações com derivada (reta secante, tangente) 1a

14/09 a

18/09 02 Mov. Retilíneo: variáveis vetoriais da translação; vetores unitários; soma de vetores; relações com integral (interpretação da área sob a curva)

03 Mov. Circular: variáveis vetoriais da rotação; 2a

21/09 a

25/09 04 Vetor aceleração cte: MRU e MCU; MRUV e MCUV;

05 Vetor aceleração cte: MRU e MCU; MRUV e MCUV; 3a

28/09 a

02/10 06 Relações das variáveis vetoriais de translação e rotação; Produto escalar e produto vetorial;

Outubro

07 Relações das variáveis vetoriais de translação e rotação; Produto escalar e produto vetorial; 4a

05/10 a

09/10 08 Avaliação 1 09 Mecânica Newtoniana, 1ª e 2ªs Leis de Newton

5a 12/10

a 16/10

10 Forças especiais, 2ª Lei de Newton, Aplicações

11 Atrito, propriedades, aplicações 6a

19/10 a

23/10 12 Dinâmica do Movimento Circular Uniforme

13 Torque e aceleração angular 7a

26/10 a

30/10 14 Energia Cinética e Trabalho

Novembro 15 Trabalho realizado por forças variáveis. Potência. 16 Energia Cinética Rotacional. Momento de Inércia. 8a

02/11 a

06/11 18 Avaliação 2

19 Energia potencial, relação trabalho e energia potencial e energia potencial elástica; 9a

09/11 a

13/11 20 Conservação da energia mecânica; 21 Trabalho realizado por uma força externa;

10a 16/11

a 20/11 22 Conservação de energia e potência;

23 Centro de massa, momento linear e a segunda Lei de Newton; 11a

23/11 a

27/11 24 Colisão e Impulso, conservação do momento linear; colisões em uma e duas dimensões;

12a 30/11

a 04/12

25 Momento angular e segunda Lei de newton para rotação.

Dezembro 26 Avaliação 3

12a 30/11

a 04/12

27 Avaliação Substitutiva

17/12 Fechamento dos Diários


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Geometria Analítica Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Viviane Pardini Valério Unidade Acadêmica: DEMAT


C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 72ha/66h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado

Ano: 2020Semestre: 1º Emergencial

Vagas: 30

Ementa

Vetores no plano e no espaço; Operações com vetores: soma, produto por escalar, produto interno, produto vetorial e produto misto;Aplicações; Estudo da reta (plano e espaço), ângulo entre retas, intersecção de retas; Estudo do plano (plano e espaço), ângulo entreplanos, intersecção de planos; Distâncias; Posições Relativas; Mudança de Coordenadas afins; Cônicas; Intersecção entre retas ecônicas; Superfícies quádricas; Intersecção entre superfícies quádricas e planos.

Objetivos

Capacitar o aluno a resolver problemas envolvendo retas no plano e no espaço, reconhecer as várias cônicas e representá-lasgraficamente e operar com vetores no plano e em R3. Integrar a prática desses conhecimentos na Computação.


1 – Vetores no plano e no espaço1.1 – Grandeza Vetorial (Vetor)1.2 – Operações com vetores (soma, diferença, multiplicação por escalar)1.3 – Produto Escalar, Produto Vetorial, Produto Misto e Aplicações2 – Estudo da reta2.1 – Equações da reta (vetorial, paramétricas, simétricas e reduzidas)2.2 – Ângulo entre duas retas2.3 – Posição relativa entre duas retas2.4 – Interseção de duas retas3 – Estudo do Plano3.1 – Equação geral do plano e equações paramétricas3.2 – Ângulo entre planos e ângulo entre plano e reta3.3 – Interseção de dois planos3.4 – Interseção de reta e plano4 – Distâncias4.1 – Distância entre dois pontos4.2 – Distância entre ponto e reta4.3 – Distância entre duas retas4.4 – Distância entre ponto e plano4.5 – Distância entre dois planos4.6 – Distância entre reta e plano5 – Cônicas5.1 – Parábola5.2 – elipse5.3 – hipérbole6 – Superfícies Quádricas6.1 – Superfícies Quádricas Centradas (Elipsoide, Hiperboloides de uma folha e de duas folhas)6.2 – Superfícies Quádricas Não Centradas (Paraboloides Elíptico e hiperbólico)6.3 – Superfície Cônica6.4 – Superfícies Cilíndricas

Metodologia de Ensino e Recursos Complementares

1 – O curso terá aulas síncronas e atividades assíncronas.

2 – O cronograma do curso será disponibilizado no primeiro dia de aula e no Portal Didático.

3 – As aulas síncronas serão de 4 horas/aulas semanais no Google Meet ou RNP, e o restante do horário semanal serão

de atividades assíncronas com orientações no Portal Didático.

4 – As aulas síncronas não serão gravadas, porém o conteúdo (notas de aula) de cada aula será disponibilizado no Portal

Didático.

5 – Serão disponibilizadas listas de exercícios (atividades assíncronas), que deverão ser entregues periodicamente pelo

aluno.

6 – Os alunos deverão enviar o pdf das resoluções dos exercícios e provas à professora via Portal Didático.

7 – Haverá uma prova substitutiva oral no final do curso, para os alunos frequentes que não alcançarem 6,0 na nota final. A

prova substitutiva substituirá a menor nota do aluno nas duas provas do curso.

8 – A limitação ao número de 30 alunos na disciplina deve-se à metodologia utilizada, bem como o período mais curto de

12 semanas para realizar todas as atividades e corrigi-las. Cabe salientar que GA é uma unidade curricular em que,

geralmente, os alunos estão no primeiro período e que portanto os alunos exigem um acompanhamento mais de perto pela

docente e monitor (se houver).


1 – Serão realizadas 2 (duas) provas no valor de 3,5 pontos cada.

2 – De cada lista de exercícios proposta será escolhido pela docente um exercício para ser corrigido valendo a pontuação

da lista.

2 – Ao final do curso, a soma das listas corrigidas valerá 3,0 pontos de 10,0.

4 – Soluções de provas e exercícios entregues após o prazo estipulado pela professora não serão aceitos.

5 – A nota final do aluno será a soma das notas das 2 (duas) provas e das listas de exercícios.

6 – Será aprovado o aluno que obtiver pontuação maior ou igual a 6,0 e for frequente no curso.

7 – E importante ressaltar que, para os cursos do período remoto emergencial, o discente que não concluir 75% das

atividades propostas será reprovado por infrequencia conforme normas e legislações vigentes (Resolução No 07 de 3 de

agosto de 2020 – UFSJ). A frequencia será verificada nas listas de exercícios entregues.


1. CAMARGO, Ivan de; BOULOS, Paulo. Geometria analítica: um tratamento vetorial. 3.ed. São Paulo: Prentice Hall, 2009. 543 p.2. STEINBRUCH, Alfredo; WINTERLE, Paulo. Álgebra linear. São Paulo: Pearson Makron Books, 2009. 583 p.3. WINTERLE, Paulo. Vetores e geometria analítica. São Paulo: Makron Books, 2008. 232 p


1. KINDLE, Joseph H. Geometria analítica plana e no espaço. São Paulo: McGraw-Hill, 1979. 244 p2. LEHMANN, C. H. "Geometria Analítica", 8ª ed. São Paulo: Globo, 1998.3. CAMARGO, Ivan de; BOULOS, Paulo. Geometria analítica: um tratamento vetorial. 3.ed. São Paulo: Prentice Hall, 2009. 543 p4. STEINBRUCH, Alfredo; Basso, Delmar. Geometria analítica plana. São Paulo: Makron Books, 1991. 193 p.5. CAROLI, Alésio de; CALLIOLI, Carlos A; FEITOSA, Miguel O. Matrizes, vetores, geometria analítica: teoria e exercícios. São

Paulo: Nobel, 2006. 167 p



____________________________________Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Grafos Período: 4 Currículo: 2014

Docente: Vinicius da Fonseca Vieira Unidade Acadêmica: DCOMP



Ementa

Conceitos Fundamentais em Grafos. Grafos dirigidos e não-dirigidos. Conectividade e Percursos. Planaridade. Colorações. Cliques. Conjuntos Independentes. Dualidade. Particionamento e Recobrimento. Árvores geradoras mínimas. Distâncias, Redes e Fluxos. Aplicações de grafos.

Objetivos

Capacitar o aluno a utilizar grafos como ferramenta para modelagem e solução de problemas computacionais. Apresentar os principais algoritmos em grafos. Apresentar os problemas clássicos em grafos.


Introdução 1.1. Histórico 1.2. Modelo 1.3. Representação matemática 2. Conceitos Básicos 2.1. Grafo orientado 2.2. Grafo não orientado 2.3. Adjacência 2.4. Tipos de grafos 2.5. Subgrafos 2.6. Grafos completos 2.7. Particionamento de grafos 2.8. Bipartição 2.9. Clique 2.10. Conceitos sobre percursos e caminhos 2.11. Fechos transitivos 2.12. Representação de grafos 3. Conexidade e Conectividade 3.1. Conexidade a) Grafos conexo e não conexo b) Grafos s-conexo, sf-conexos, f-conexos c) Componentes f-conexas d) Particionamento de componentes f-conexa e) Grafo reduzido f) Teoremas e propriedades sobre conexidade g) Algoritmos de f-conexidade h) Algoritmos de redução 3.2. Vértices peculiares 3.3. Conectividade 4. Distância e Caminhos 4.1. Teorema de Festinger 4.2. Distância em grafos a) Definições sobre distância 4.3. Problemas de caminho mínimo a) Algoritmo de Dijkstra b) Algoritmo de Bellmann-Ford c) Algoritmo de Floyd d) Considerações sobre complexidade 5. PERT 5.1. Definições 5.2. Teoremas 5.3. Algoritmo de Demoucron 5.4. Método PERT a) Definições do PERT b) Modelagem de atividades por PERT

c) Atividades fantasma d) Algoritmo PERT e) Folgas f) Restrições g) Revisão de projetos 6. Problemas de Percursos Abrangentes 6.1. Problemas Hamiltonianos 6.2. Algoritmos para definição de percursos Hamiltonianos 6.3. Problemas Eulerianos 6.4. Algoritmos para definição de percursos Eulerianos 6.5. Aplicações de percursos Eulerianos 7. Florestas, árvores e arborescências 7.1. Definições 7.2. Teoremas 7.3. Árvore Parcial de Custo Mínimo a) Algoritmo de Prim b) Algoritmo de Kruskal c) Algoritmo de Boruvka 8. Fluxo em Grafos 8.1. Problema do Fluxo Máximo 8.2. Teorema de Ford e Fulkerson 8.3. Grafo de Aumento de Fluxo 8.4. Algoritmo de Ford e Fulkerson 8.5. Fluxo com Custo 9. Subconjuntos de Vértices e Arestas 9.1. Definições 9.2. Cobertura 9.3. Subconjuntos Independentes 9.4. Cliques 9.5. Complementariedade entre subconjuntos independentes e clique 9.6. Método de Maghout 9.7. Aplicações 10. Partição cromática 10.1. Definições 10.2. Determinação de partições cromáticas a) Heurística para particionamento de coloração sequencial b) Heurística para particionamento de coloração por classe


A cada semana será realizada uma aula síncrona (2h), às terças-feiras, e uma aula assíncrona (4h), às quintas-feiras. Na aula síncrona, será feita uma discussão inicial sobre um tópico do conteúdo programático e será lançada uma atividade, que deverá ser desenvolvida pelos alunos na aula assíncrona. Na próxima aula síncrona, será feita uma segunda discussão sobre a atividade desenvolvida na última aula assíncrona. As aulas seguirão o seguinte calendário:

Semana Data Conteúdo Tipo de aula

Semana 1 15/09/20 Introdução Síncrona (2h)

17/09/20 Atividade de caracterização (Atividade 0) Assíncrona (4h)

Semana 2 22/09/20 Discussão sobre caracterização / Lançamento da atividade sobre conexidade Síncrona (2h)

24/09/20 Atividade sobre conexidade (Atividade 1) Assíncrona (4h)

Semana 3 29/09/20 Discusão sobre conexidade / Lançamento de atividade sobre caminho Síncrona (2h)

01/10/20 Atividade sobre caminho (Atividade 2) Assíncrona (4h)

Semana 4 06/10/20 Discussão sobre caminho / Lançamento de atividade sobre distância Síncrona (2h)

08/10/20 Atividade sobre distância (Atividade 3) Assíncrona (4h)

Semana 5 13/10/20 Discussão sobre caminho / Lançamento de atividade sobre PERT Síncrona (2h)

15/10/20 Atividade sobre PERT (Atividade 4) Assíncrona (4h)

Semana 6 20/10/20 Discussão sobre PERT / Lançamento de atividade sobre problemas Hamiltonianos Síncrona (2h)

22/10/20 Atividade sobre problemas Hamiltonianos (Atividade 5) Assíncrona (4h)

Semana 7 27/10/20 Discussão sobre problemas Hamiltonianos / Lançamento de atividade sobre

problemas Eulerianos

Síncrona (2h)

29/10/20 Atividade sobre problemas Eulerianos (Atividade 6) Assíncrona (4h)

Semana 8 03/11/20 Discussão sobre problemas Eulerianos / Lançamento de atividade sobre aplicação de

problemas Eulerianos

Síncrona (2h)

05/11/20 Atividade sobre alicação de problemas Eulerianos (Atividade 7) Assíncrona (4h)

Semana 9 10/11/20 Discussão sobre aplicação de problemas Eulerianos / Lançamento de atividade sobre Árvore Geradora Mínima

Síncrona (2h)

12/11/20 Atividade sobre Árvore Geradora Mínima (Atividade 8) Assíncrona (4h)

Semana 10 17/11/20 Discussão sobre AGM / Lançamento de atividade sobre Fluxo Síncrona (2h)

19/11/20 Atividade sobre fluxo (Atividade 9) Assíncrona (4h)

Semana 11 24/11/20 Discussão sobre fluxo / Lançamento de atividade sobre Subconjuntos 1 Síncrona (2h)

26/11/20 Atividade sobre subconjuntos 1 (Atividade 10) Assíncrona (4h)

Semana 12 01/12/20 Discussão sobre subconjuntos 1 / Lançamento de atividade sobre Subconjuntos 2 Síncrona (2h)

03/12/20 Atividade sobre subconjuntos 2 (Atividade 11) Assíncrona (4h)

As aulas síncronas serão realizadas através do software Google Meet. Para as atividades, serão necessários softwares para desenvolvimento de programas de computador em qualquer linguagem (preferencialmente Python ou C) com bibliotecas para manipulação de grafos (preferencialmente igraph, networkx ou graph-tools) e bibliotecas de visualização (preferencialmente matplotlib). Todos os softwares necessários para o desenvolvimento das atividades estão livremente disponíveis na web. O atendimento aos alunos será realizado às sextas-feiras, das 9h às 12h, com marcaçao prévia de horário.

Controle de frequência e critérios de avaliação


1. P. O. Boaventura NETO, Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos, Edgard Blucher, 2006. 2. J. L. SZWARCFITER, Grafos e Algoritmos Computacionais, Campus, 1984. 3. R. DIESTEL, Graph Theory, Springer, 2006.


1. P. O. Boaventura NETO, Grafos: Introdução e Prática, Edgard Blucher, 2009. 2. M. E. J. NEWMAN, Networks: An Introduction, Oxford University Press, 2010. 3. T. H. CORMEN, C. E. LEISERSON, R. L. RIVEST, C. STEIN, Algoritmos, Teoria e Prática, Campus, 2002. 4. BARRAT, Graph Theory and Complex Networks: An Introduction, Cambridge University Press, 2008. 5. S. HAVLIN, R. COHEN, Complex Networks: Structure, Robustness and Function, Cambridge University Press, 2010.

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Coordenador

A frequência dos alunos será controlada através das entregas das atividades realizadas, no prazo determinado no lançamento. As avaliações serão feitas sobre as Atividades 1 a 11, sendo que o aluno poderá optar por fazer apenas 10. A cada uma das atividades corresponderá até 10% do valor total da nota.


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Heurísticas e Metaheurísticas Período: Variável Currículo: 2014

Docente: Fernanda Sumika Hojo de Souza Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Algoritmos e Estruturas de Dados II Co-requisito: não há

C.H. Total:72ha/66h Teórica: 36ha/33h Prática: 36ha/33h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: PE1

Ementa

Complexidade de algoritmos e complexidade de problemas. Problemas combinatórios e de otimização. Heurísticas construtivas: gulosas, aproximativas, aleatorizadas. Heurísticas de busca local: noções de vizinhança, espaço de busca e ótimo local e global. Metaheurísticas.

Objetivos

Os objetivos deste curso incluem apresentar a classe de problemas combinatórios e dificuldades de resolução na otimalidade. Estudar as principais técnicas para a construção de heurísticas eficientes observando suas características e propriedades. Aplicar os métodos estudados à problemas de otimização combinatória.


1. Introdução 1. Problemas de decisão e otimização 2. Complexidades de algoritmos e problemas 3. Uso de heurísticas e justificativa

2. Heurísticas construtivas 1. Representação de soluções 2. Heurísticas gulosas 3. Heurísticas aproximativas 4. Heurísticas aleatorizadas

3. Heurísticas de refinamento: busca local 1. Conceitos de vizinhança 2. Espaço de busca 3. Ótimo local vs. ótimo global 4. Diversificação vs. Intensificação 5. Busca Local Primeiro Aprimorante 6. Busca Local Melhor Aprimorante 7. Busca Local Randômica

4. Metaheurísticas 1. Solução única

1. Variable Neighborhood Descent (VND) 2. Variable Neighborhood Search (VNS) 3. Multi Start 4. Iterated Local Search (ILS) 5. Simulated Annealing 6. Greedy Randomized Adaptative Search Procedure (GRASP) 7. Busca Tabu

2. Populacionais 1. Scatter Search 2. Algoritmos Genéticos 3. Colônia de Formigas 4. Particle Swarm Optimization 5. Outras heurísticas populacionais


1) Vídeo aulas: o curso será ministrado por meio de vídeo-aulas, oportunidade em que o conteúdo programático será desenvolvido. 2) Implementação das ténicas: as técnicas serão trabalhadas por meio de implementação na linguagem C, para viabilizar o entendimento. 3) Encontro online: o aluno poderá tirar dúvidas diretamente com o professor, em horário estabelecido para os encontros. 4) Atendimento ao aluno: o aluno poderá tirar dúvidas diretamente com o professor, em horário estabelecido para atendimento. As atividades 1 e 2 serão realizadas de forma assíncrona, com os vídeos, slides, códigos na linguagem C e demais materiais disponibilizados pelo Campus Virtual da UFSJ.

A atividade 3 será realizada de forma síncrona, uma vez por semana, às quartas-feiras de 15:15 às 17:05, por meio da plataforma GoogleMeet, para esclarecimento de dúvidas sobre as vídeo aulas e implementações da semana. A atividade 4 será realizada de forma síncrona, uma vez por semana, às sextas-feiras de 8:30 Às 11:30, por meio da plataforma GoogleMeet. Planejamento das aulas: Aulas 1 e 2 (14/09 a 18/09): Complexidade/Modelagem: representação, FO, restrições Aulas 3 e 4 (21/09 a 25/09): Heurísticas Construtivas Aulas 5 e 6 (28/09 a 02/10): Busca Local Aulas 7 e 8 (05/10 a 09/10): VND e VNS Aulas 9 e 10 (12/10 a 16/10): Multi Start e ILS Aulas 11 e 12 (19/10 a 23/10): GRASP Aulas 13 e 14 (26/10 a 30/10): Simulated Annealing Aulas 15 e 16 (02/11 a 06/11): Busca Tabu Aulas 17 e 18 (09/11 a 13/11): Algoritmos baseados em População/AG Aulas 19 e 20 (16/11 a 20/11): Scatter Search/Ant Colony Aulas 21 e 22 (23/11 a 27/11): Outros Algoritmos populacionais e Outros Aspectos em Metaheurísticas Aulas 23 e 24 (30/11 a 04/12): Revisão do conteúdo da disciplina


O controle de frequência se dará através da entrega de 75% das atividades avaliativas. A avaliação do aprendizado será realizada através de seis atividades avaliativas, a saber: Atividade 1: Referente às aulas 1-4 Atividade 2: Referente às aulas 5-8 Atividade 3: Referente às aulas 9-12 Atividade 4: Referente às aulas 13-16 Atividade 5: Referente às aulas 17-20 Atividade 6: Seminário ou trabalho de implementação Atividade 7: Substitutiva referente ao conteúdo de todas as aulas As atividades de 1 a 5 serão assíncronas e terão valor de 15% dos pontos cada. A atividade 6 será assíncrona e terá valor de 25% dos pontos, podendo o aluno optar entre a gravação de um seminário relativo a um artigo científico ou a implementação de uma das técnicas ministradas na disciplina para um problema proposto pelo professor. A atividade 7 será assíncrona, terá valor de 15% dos pontos e poderá substituir 1 ou 2 das atividades de 1 a 5. Todas as atividades devem ser entregues através do Campus Virtual da UFSJ.


1. F. Glover and G. Kochenberger (Eds.), Handbook of Metaheuristics, volume 57 of International Series in Operations Research & Management Science, Kluwer Academic Publishers, Norwell, MA, 2002.

2. Talbi, El-Ghazali; Metaheuristics: From Design to Implementation, Wiley Publishing, 2009. 3. T. Cormen, C. Leiserson, R. Rivest, C. Stein, Introduction to Algorithms, The MIT Press, 3rd edition, 2009.


1. Blum, Christian; Roli, Andrea; Sampels, Michael (Eds.), Hybrid Metaheuristics: An Emerging Approach to Optimization, Series: Studies in Computational Intelligence, Vol. 114, 2008.

4. K.F. Doerner, M. Gendreau, P. Greistorfer, W. Gutjahr, R.F. Hartl e M. Reimann (Eds.), Metaheuristics: Progress in Complex Systems Optimization, Springer, 2007.

5. Fred W. Glover, Manuel Laguna; Tabu Search; Springer, 1a. Edição, 1997. 6. Aarts, Emile; Lenstra, Jan K.; Local Search in Combinatorial Optimization, John Wiley & Sons, Inc., 1997. 7. Gaspar-Cunha, A.; Takahashi, R.; Antunes, C.H.; Manual de Computação Evolutiva e Metaheurística; Belo Horizonte: Editora

UFMG; Coimbra: Imprensa da Universidade de Coimbra; 2013.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Inteligência Artificial Período: 5 Currículo: 2014

Docente: Diego Roberto Colombo Dias Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados III Lógica Aplicada à Computação


C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 72ha/66h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 01

Ementa

Representação do conhecimento. Métodos de resolução de problemas. Estratégias de buscas. Heurísticas e metaheurísticas. Aprendizado de Máquina: conceitos, instâncias e atributos; Pré-processamento; Técnicas de AM supervisionadas e não supervisionadas. Introdução às Redes Neurais. Algoritmos Genéticos. Multiclassificadores (ensembles): boosting, bagging, stacking, outros. Noções de Redes bayesianas e Lógica fuzzy.

Objetivos

Apresentar ao aluno conceitos, técnicas e métodos associados à Inteligência Artificial. Dar condições para que o aluno compreenda a importância da Inteligência Artificial para resolução de problemas não computáveis e não viáveis.


1. Introdução

• O que é IA?

• Histórico

• Linhas de IA

• Domínios de Aplicações de IA 2. Resolução de Problemas

• Métodos de Resolução de Problemas

• Busca em Espaço de Estados

• Árvores e Grafos de Problemas

• Métodos de Busca

• Busca Heurística 3. Representação do Conhecimento

• Considerações sobre a representação do conhecimento

• Linguagens de representação do conhecimento

• Lógica

• Redes Semânticas

• Frames

• Orientação a Objetos

• Ontologias

• Representação do Conhecimento Incerto

• Redes Bayesianas

• Lógica Fuzzy 4. Aprendizado de Máquina

• Considerações Iniciais e Problematização

• Aprendizado Indutivo de Máquina

• Técnicas de Aprendizado de Máquina supervisionadas e não supervisionadas 5. Redes Neurais Artificiais

• Histórico das Redes Neurais

• Modelos Básicos de Redes Neurais

• Perceptron

• Algoritmo de Retropropagação (backpropagation) 6. Multiclassificadores (ensembles)

• Boosting

• Bagging

• Stacking 7. Algoritmos Genéticos


Aulas assíncronas, com disponibilização de vídeos. Encontro síncrono às quintas, das 13:15 às 15:05, para dúvidas e discussão do conteúdo. Atendimento aos alunos às quartas, das 09h às 12h, mediante agendamento prévio



1. Russel, S., Norvig P. Inteligência Artificial, 2a edição. Elsevier. 2004 2. Luger, George F. Inteligência Artificial Estruturas e Estratégias para a solução de problemas complexos. 4a edição. Bookman.

2004

3. Braga, A.P; Carvalho, A. C. P.; Ludermir, T. B. Redes Neurais Artificiais - Teoria e aplicações. Livros Técnicos e Científicos, Editora S.A, 2000.


1. J. Hair Jr, R. Anderson, R. Tatham, W. Black, Análise Multivariada de Dados, Artmed, 2005. 2. T. Mitchell, Machine Learning, McGraw Hill, 1997. 3. Rich, Elaine. Inteligencia artificial. Sao Paulo: McGraw-Hill, 1988 4. T AN, P.; STEINBACH, M.; KUMAR, V. Introdução ao Data Mining (Mineração de Dados). 2a edição. Moderna. 2009. 5. Goldberg, David E. Genetic algorithms in search, optimization, and machine learning. Boston: Addison-Wesley, 1989.



Coordenador

Três avaliações teóricas (20+20+30 pontos) Trabalhos práticos e seminários ao longo do semestre (30 pontos) Uma avaliação teórica substitutiva sobre todo conteúdo da disciplina:

• Substitui a menor nota das avaliações teóricas

• Só poderá ser feita por quem não possuir média para ser aprovado na disciplina

• A nota final do aluno que fizer a substitutiva está limitada a 6 pontos

• Somente quem puder ser aprovado substituindo a menor nota poderá fazer a prova


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Interação Humano-Computador Período: 6 Currículo: 2014

Docente: Elisa Tuler de Albergaria Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Introdução à Engenharia de Software Co-requisito: não há

C.H. Total: 72h Teórica: 72h Prática: Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1

Ementa

Interação homem-máquina, Estilos de interface com o usuário, Engenharia Cognitiva e Abordagens Semióticas, Fatores Humanos, Padronização, Metodologia e Técnicas de Projeto Visando Usabilidade, Usabilidade de Software, Usabilidade Web, Usabilidade em Dispositivos Móveis, Ferramentas e Técnicas de Avaliação de Usabilidade. Prototipação (baixa, média e alta fidelidade) e acessibilidade.

Objetivos

Capacitar o aluno a dominar os conceitos e técnicas importantes relacionadas à interação entre o homem e os computadores, de forma a estarem aptos a desenvolver interfaces reais.


1) Conceitos iniciais

2) Abordagens teóricas em IHC

3) Processos de design de IHC

4) Identificando as necessidades dos usuários e requisitos de IHC

5) Organização do espaço problema

6) Princípios e diretrizes de IHC

7) Métodos de avaliação de IHC

8) Acessibilidade

9) Conceitos atuais


O curso será desenvolvido mesclando aulas expositivas remotas síncronas e assíncronas, sendo os momentos remotos síncronos serão ministrados por meio da aplicação GoogleMeet. O material de aula e formas de entregas serão disponibilizados para o aluno por meio da plataforma CampusVirtual da UFSJ. Toda terça teremos as aulas síncronas e, caso necessário, serão marcadas também na segunda. Com relação ao horário de atendimento, o mesmo se dará nos dia das aulas síncronas.


A avaliação do aprendizado será realizada através de diversas atividades, sendo 20 para seminário (apresentação síncrona pelos alunos

ou disponibilização de vídeo de apresentação), 20 em exercícios, 20 para elaboração do artigo, 40 de desenvolvimento do REA.

Caso o aluno não entregue pelo menos 3 das atividades, será considerado infrequente.


1. PREECE, Jennifer; ROGERS, Yvonne; SHARP, Helen. Design de interação: além da interação homem-computador. Porto Alegre: Bookman, 2008. 548 p. CTAN. 2. Barbosa, 2. S.D.J.; Silva, B.S. Interação Humano-Computador. Editora Campus-Elsevier, 2010. 3. 3. SOUZA, Clarisse Sieckenius de; The Semiotic Engineering of Human-Computer Interaction. Mit Press Editora. 2005


1. Alan Dix - Janet Finlay - Gregory Abowd - Russell Beale. Human-computer interaction. Prentice Hall, 2004 2. NIELSEN, Jacob. Usabilidade na Web: Projetando websites com qualidade. Campus, 2007 3. SHARP, Helen; ROGERS, Yvonne; PREECE, Jennifer. Interaction design: beyond human - computer interaction. 2.ed. Chichester: John Wiley & Sons, 2006. 4. GALITZ, Wilbert O. The essential guide to user interface design: an introduction to GUI design principles and tecniques. Wiley, 2007 5. D. Hix, H. Hartson, Developing User Interfaces: Ensuring Usability through Product & Process, John Wiley and Sons, 1993.

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Elisa Tuler de Albergaria


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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Introdução à Ciência da Computação Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Dárlinton Barbosa Feres Carvalho Unidade Acadêmica: DCOMP


C.H. Total: 36ha/33h Teórica: 36ha/33h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano:2020 Semestre: E1

Ementa

O que é um computador. Tipos de computadores. Hardware e Software. História da computação. Sistema de numeração, bases e conversões. Representação de números. Aritmética binária. Normatização de trabalhos.

Objetivos

Fornecer ao aluno uma visão geral da área da Ciência da Computação e das suas áreas de aplicação, capacitando-os com os fundamentos básicos sobre computação e a realização de estudos na área em nível superior.


• O que é um computador. o Hardware e Software

▪ Armazenamento, execução, comunicação (entrada/saída) ▪ Sistemas de Controle e Aplicativos

o Tipos de Computador • História da Computação

o Hardware, softwares, tecnologias • Normatização de Trabalhos

o Estrutura o Regras de Referência

• Sistema de numeração o Sistema posicional e não posicional o Bases e conversões

▪ Qualquer base para Decimal. Decimal para qualquer base ▪ Bases potência de dois (2,4,8,16)

o Representação de valores ▪ Números naturais ▪ Números inteiros

• Sinal magnitude e Complemento de 1 e 2 o Aritmética binária o Add, sub, mult, div

• Áreas de aplicação o Áreas de pesquisa em Ciência da Computação

• Atuação profissional


O curso será desenvolvido por meio de diversos softwares de suporte a educação online disponíveis sem custos aos alunos, considerando aulas expositivas, seminários, palestras e intervenções baseadas em metodologias ativas como aprendizagem baseada em projetos e sala de aula invertida. Destaca-se o uso dos sistemas computacionais: Webconferência RNP, Google Meets, Google Docs, YouTube, Navegadores da WEB/Internet e Portal Didático da UFSJ. O Portal Didático da UFSJ será o ambiente de referência para comunicação com os alunos. É necessário que o aluno possua acesso a um bom computador, capaz de participar de videoconferências com diversos participantes, realizar atividades online em grupo, e dispositivo capaz de gravar vídeos para apresentação de trabalhos.


A avaliação do aprendizado será realizada por meio de diversas atividades, sendo 20% por meio de uma prova síncrona, 30% em um projeto final que integra o conteúdo estudado ao longo da disciplina, 20% em seminários e o restante 30% será avaliado considerando as atividades realizadas durantes todas as aulas. As atividades em aula, seminários e projeto final podem ser apresentados após o prazo determinado, desde que não extrapolem o período de uma semana e da aula síncrona subsequente (o que acontecer primeiro).

Planejamento das Aulas

Data Aula –

[S]íncrona

Conteúdo

15/09/20 1-2 Apresentações – disciplina, professor, alunos, programa

17/09/20 3-4 [S] 1- Apresentando a computação e o computador

24/09/20 5-6 [S] 2- Normatização de Trabalhos

29/09/20 7-8 Tendências em computação

01/10/20 9-10 [S] 3- História da Computação

02/10/20 11-12 3- História da Computação



08/10/20 17-18 [S] Seminário

15/10/20 19-20 [S] 4- Sistemas de numeração

22/10/20 21-22 4- Sistemas de numeração

29/10/20 23-24 [S] 4- Sistemas de numeração

05/11/20 25-26 4- Sistemas de numeração

12/11/20 27-28 [S] Prova

19/11/20 29-30 5- Áreas de Computação

20/11/20 31-32 5- Áreas de Computação

26/11/20 33-34 [S] Apresentação projeto final

03/12/20 35-36 [S] Fechamento do semestre

Obs:

• 18 dias letivos (36 CH).

• Aulas síncronas pontualmente às 15:15h (quintas-feiras) por meio de videoconferência online.

• Toda as aulas terão atividades avaliativas de modo a verificar a presença dos alunos.

• Horário de atendimento aos alunos (requer agendamento prévio) terça-feira 13h-16h.


1. GUIMARÃES, A.M. ; LAGES, N. A. C. Introdução à Ciência da Computação. LTC, 1996. 2. MARQUES, M. A. Introdução à Ciência da Computação. LCTE , 2005. 3. POLLONI, E. G. F. ; PERES, F. R. ; FEDELI, R. D. Introdução à Ciência da Computação. Thompson Pioneira, 2003.


1. J. FRANCA, J. LESSA. Manual para normalização de publicações técnico-científicas . UFMG, 2001. 2. B. KERNIGHAN, D. RITCHIE. A Linguagem de Programação C, padrão ANSI. Campus, 1990. 3. B. FOROUZAN, F. MOSHARRAF. Fundamentos da Ciência da Computação. Cengage Learning, 2008. 4. R. D. FEDELI, E. G. F. POLLONI. Introdução à Ciência da Computação. Thomson, 2003. 5. H. L. CAPRON, J. A. Johnson. Introdução à Informática. Pearson Prentice Hall, 2004.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Introdução à Ciência da Computação – Versão ERE Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Milene Barbosa Carvalho Unidade Acadêmica: DCOMP


C.H. Total: 36ha/33h Teórica: 36ha/33h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1º/Emergencial

Ementa

O que é um computador. Tipos de computadores. Hardware e Software. História da computação. Sistema de numeração, bases e conversões. Representação de números. Aritmética binária. Normatização de trabalhos.

Objetivos

Definir computador e seus tipos. Diferenciar hardware e software. Apresentar a história da computação, os sistemas de numeração mais utilizados na área e suas conversões. Representar números e aplicar operações aritméticas sobre os mesmos. Apresentar conceitos de normatização de trabalhos.


Computador

Definição de computador

Tipos de computador

Dispositivos

Funcionamento e arquitetura básicos

Hardware X Software

História da Computação Representação de dados

Sistemas analógicos x Sistemas digitais.

Representação de dados

Sistemas de numeração o Decimal, binário, octal e hexadecimal

Unidades de medida mais utilizadas na computação

Representação de valores numéricos o Números inteiros o Números fracionários

Aritmética binária

Números inteiros

Números fracionários Normatização de trabalhos

Estrutura

Citação e referência


Aulas síncronas nos horários agendados pela Coordenadoria para a disciplina e realização de atividades assíncronas, como leitura de textos, visualização e produção de conteúdo multimídia, realização de exercícios e seminários. O aluno deve possuir uma conta Google (e-mail do Gmail) para acesso identificado nas plataformas Google Meet, YouTube, Google Classroom e outros produtos Google para participar das aulas síncronas e realizar as atividades assíncronas. Além disso, o aluno deverá acessar o Portal Didático (Campus Virtual) da UFSJ. Para as aulas síncronas serão utilizadas também ferramentas online que não necessitam de login como www.socrative.com e www.mentimeter.com, no entanto, cada aluno se compromete a se identificar corretamente para utilizar as plataformas. É recomendável que o aluno disponha de computador para a realização das aulas e atividades, no entanto, grande parte delas pode ser realizada em dispositivo móvel. Além disso, o aluno deve ter alguma forma de captura de imagens, como webcam ou câmera de celular para a realização de algumas atividades.

http://www.socrative.com/

http://www.mentimeter.com/

É recomendável a participação no grupo da disciplina no Telegram (pode ser utilizado o aplicativo em dispositivos móveis ou no computador ou ainda a versão acessível por navegadores). A docente estará disponível para atendimento aos alunos às terças e quartas de 16:00 às 17:00 e às quintas de 11:00 às 12:00, com agendamento prévio por parte do aluno via e-mail ([email protected]) ou Telegram com até 24h de antecedência. O atendimento se dará pelo Google Meet ou Telegram.


20 pontos em atividades assíncronas semanais 30 pontos em 2 trabalhos de produção multimídia 10 pontos em um trabalho escrito 40 pontos em testes individuais síncronos ou assíncronos Caso o aluno não entregue no mínimo 75% das atividades propostas, será considerado infrequente.


1. GUIMARÃES, A.M. ; LAGES, N. A. C. Introdução à Ciência da Computação. LTC, 1996. 2. MARQUES, M. A. Introdução à Ciência da Computação. LCTE , 2005. 3. POLLONI, E. G. F. ; PERES, F. R. ; FEDELI, R. D. Introdução à Ciência da Computação. Thompson Pioneira, 2003.


1. J. FRANCA, J. LESSA. Manual para normalização de publicações técnico-científicas. UFMG, 2001. 2. B. KERNIGHAN, D. RITCHIE. A Linguagem de Programação C, padrão ANSI. Campus, 1990. 3. B. FOROUZAN, F. MOSHARRAF. Fundamentos da Ciência da Computação. Cengage Learning, 2008.

4. R. D. FEDELI, E. G. F. POLLONI. Introdução à Ciência da Computação. Thomson, 2003. 5. H. L. CAPRON, J. A. Johnson. Introdução à Informática. Pearson Prentice Hall, 2004.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Introdução à Criptografia Período: Variável Currículo: 2014

Docente: Charles Figueredo de Barros Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Algoritmos e Estruturas de Dados 2 Co-requisito: não há


Ementa

Conceitos básicos de criptografia. Cifras de fluxo e de bloco. Logaritmos discretos: acordo de chaves Diffie-Hellman, sistema El Gamal de criptografia. Fatoração de inteiros: o sistema RSA. Curvas elípticas. Funções hash criptográficas. Assinaturas digitais. Noções elementares de infra-estrutura de chave pública.

Objetivos

Apresentar os aspectos matemáticos e computacionais da criptografia moderna, proporcionando uma visão geral de suas aplicações, com ênfase no conceito de criptografia de chave pública. Preparar o aluno para estudos avançados na área de criptografia.


• Conceitos básicos de Criptografia

◦ Mensagens, textos cifrados e chaves; encriptação e decriptação; remetente e destinatário

◦ Objetivos da Criptografia

◦ Primitivas e protocolos

◦ Definições de segurança e tipos de ataques

▪ O papel do adversário; tipos de adversário

▪ Classificações de ataques a sistemas criptográficos

▪ Segurança semântica e indistinguibilidade – conceitos gerais

◦ Geradores pseudo-aleatórios

▪ O conceito de aleatoriedade

▪ Entropia

▪ Algoritmos para geração de números pseudo-aleatórios

▪ Fontes de entropia

• Cifras de fluxo e de bloco

◦ Cifras de fluxo

▪ Definição formal de uma cifra

▪ A cifra One-Time Pad (OTP)

▪ Sigilo perfeito da OTP

▪ Maleabilidade da OTP

▪ Inviabilidade da OTP e cifras de fluxo

▪ Exemplos de cifras de fluxo

◦ Cifras de bloco

▪ Definição e conceitos

▪ Difusão e confusão

▪ Round functions

▪ Redes de Feistel

▪ Redes de Substituição e Permutação

▪ Tamanhos de chaves e blocos

▪ Cifras de bloco conhecidas

▪ Modos de operação em cifras de bloco

• ECB (Electronic CodeBook)

• CBC (Cipher Block Chaining)

• CFB (Cipher FeedBack)

• OFB(Output FeedBack)

• CTR (Counter)

• Funções hash criptográficas

◦ Princípios de design: a construção Merkle-Damgård; construções esponja ◦ Propriedades de uma função hash criptográfica

◦ Funções hash conhecidas

◦ Aplicações das funções hash criptográficas

◦ MAC’s e encriptação autenticada

▪ O conceito de MAC (Message Authentication Code)

▪ Encrypt-then-MAC

▪ Encrypt-and-MAC

▪ MAC-then-Encrypt

• Logaritmos discretos

◦ Noções básicas de aritmética modular

◦ O problema do logaritmo discreto

◦ Acordo de chaves Diffie-Hellman

◦ O problema Diffie-Hellman

◦ O sistema de criptografia El Gamal

• Fatoração de inteiros

◦ O problema da fatoração

◦ Sistema de criptografia RSA

◦ Questões de segurança e implementação do RSA

• Curvas elípticas

◦ Noções elementares

◦ Curvas elípticas sobre corpos finitos

◦ A estrutura de grupo de uma curva elíptica

◦ Criptografia baseada em curvas elípticas

• Assinaturas digitais

◦ Princípios básicos

◦ Assinatura RSA

◦ Assinatura El Gamal

◦ Assinatura DSA

• Noções elementares de infra-estrutura de chave pública

◦ Autoridades certificadoras

◦ Certificados Digitais


A disciplina será dividida em momentos síncronos e assíncronos, com uma aula síncrona e outra assíncrona por semana. Cada momento síncrono terá duração de 2ha, uma vez por semana, e irá ocorrer com o uso da ferramenta Google Meet. Os links serão disponibilizados para os alunos através do Portal Didático. Nos momentos síncronos será feita uma introdução conceitual, de acordo com o roteiro de estudos previamente disponibilizado para os alunos também no Portal Didático. Será utilizado o recurso de compartilhamento de tela para a apresentação de slides e também para a resolução de atividades de programação em linguagem Python. Já os momentos assíncronos consistirão na disponibilização para os alunos de textos com leitura complementar (em formato pdf ou através de links da web) e de videoaulas, produzidas pelo docente responsável pela disciplina. As videoaulas serão disponibilizadas no canal da plataforma Youtube vinculado à conta institucional do docente responsável pela disciplina. Semanalmente será disponibilizado um horário de reunião síncrona (além das aulas síncronas regulares), através da ferramenta Google Meet, para atendimento aos alunos.


1 9 15 Apresentação da disciplina: plano de ensino, roteiro de estudos, Portal Didático, canal do Youtube, Google Meet (SINC)

9 17 Conceitos básicos de criptografia (SINC)

2 9 22 Conceitos básicos de criptografia (ASSINC) (Q1)

9 24 Cifras de fluxo (SINC)

3 9 29 Cifras de fluxo (ASSINC)

10 1 Cifras de bloco (SINC)

4 10 6 Cifras de bloco – modos de operação (ASSINC) (Q2)

10 8 Funções hash criptográficas (SINC)

5 10 13 Funções hash criptográficas - aplicações (ASSINC) (A1)

10 15 Logaritmos discretos (SINC)

6 10 20 Diffie-Hellman e El Gamal (ASSINC) (Q3)

10 22 Fatoração de inteiros e RSA (SINC)

7 10 27 RSA – segurança e implementação (ASSINC) (A2)

10 29 Curvas elípticas (SINC)

8 11 3 Curvas elípticas (ASSINC) (Q4)

11 5 Curvas elípticas (SINC)

9 11 10 Curvas elípticas (ASSINC)

11 12 Assinaturas digitais (SINC)

10 11 17 Assinaturas digitais - RSA (ASSINC) (Q5) (A3)

11 19 Assinatura El Gamal (SINC)

11 11 24 Assinatura DSA (ASSINC)

11 26 Infra-estrutura de chave pública (SINC)

12 12 1 Infra-estrutura de chave pública (ASSINC) (Q6) (A4)

12 3 Aula de encerramento – revisão geral, dúvidas (SINC)

Legenda: SINC – momento síncrono ASSINC – momento assíncrono A1 – entrega da atividade 1 A2 – entrega da atividade 2 A3 – entrega da atividade 3 A4 – entrega da atividade 4 Q1 – realização do questionário 1 Q2 – realização do questionário 2 Q3 – realização do questionário 3 Q4 – realização do questionário 4 Q5 – realização do questionário 5 Q6 – realização do questionário 6 Horários de atendimento (síncrono): 2ª, 4ª e 6ª: 10h às 11h (mediante marcação prévia)


Todas as atividades avaliativas serão assíncronas. A nota será distribuída entre quatro atividades (A1, A2, A3 e A4), que deverão ser entregues através do Portal Didático, e seis questionários (Q1 a Q6), que serão realizados também no Portal Didático. As atividades irão mesclar exercícios teóricos e de programação. Já os questionários serão pequenos grupos de perguntas de múltipla escolha, com o objetivo de revisar o conteúdo abordado a cada duas semanas. Cada uma dessas atividades (A1 até A4 e Q1 até Q6) terá peso de 10%, sendo a média final (MF) contabilizada da seguinte maneira: MF = 0,1*(A1 + A2 + A3 + A4 + Q1 + Q2 + Q3 + Q4 + Q5 + Q6). O controle de frequência será feito pela entrega das atividades (A1 até A4) e também pela realização dos questionários (Q1 até Q6). Cada uma dessas atividades irá contabilizar 10% da frequência. Será considerado frequente o aluno que realizar 8 (oito) ou mais dessas atividades.


1. Hoffstein. J., Pipher, J., Silverman, J. H. An Introduction to Mathematical Cryptography. Undergraduate Texts in Mathematics, Springer, 2dn ed., 2014. 2. Coutinho, S. C. Números Inteiros e Criptografia RSA. Série de Computação e Matemática, IMPA/SBM, 2ª ed., 2014. 3. Menezes, A. J., Oorschot, P. C. van, Vanstone, S. A. Handbook of Applied Cryptography. CRC Press, 2001.


1. Koblitz, N. A Course in Number Theory and Cryptography. Springer-Verlag, 2nd ed., 1994. 2. Koblitz, N. Algebraic Aspects of Cryptography. Springer-Verlag, 1998. 3. Hankerson, D., Menezes, A., Vanstone, S. Guide to Elliptic Curve Cryptography. Springer, 2004. 4. D. Kahn. The Codebreakers: The Comprehensive History of Secret Communication from Ancient Times to the Internet. Scribner Book Company, revised ed., 1996.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Introdução a Sistemas Lógicos Digitais – Versão ERE Período: 2 Currículo: 2014

Docente: Milene Barbosa Carvalho Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Introdução à Ciência da Computação

Co-requisito: Não há

C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 72ha/66h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1º/Emergencial

Ementa

Dispositivos semicondutores. Lógica booleana. Minimização de funções. Portas Lógicas. Projeto de circuitos combinacionais. Circuitos combinacionais clássicos. Circuitos sequenciais, contadores, registradores e máquinas sequenciais síncronas. Circuitos aritméticos. Memórias e PLDs.

Objetivos

Apresentar os fundamentos dos circuitos combinacionais e seqüenciais e dos métodos para minimização de funções dando condições para que o aluno desenvolva as habilidades necessárias para projeto e análise de arquiteturas básicas de computadores. Apresentar os conceitos de memória e PLDs.


Introdução aos circuitos lógicos digitais: • Sistemas analógicos x Sistemas digitais.

• Sistemas de numeração e representação de valores (revisão).

• Dispositivos semicondutores: transistores como chave eletrônica e implementação de circuitos eletrônicos digitais.

• Portas lógicas. Álgebra de Boole (revisão):

• Operações Booleanas.

• Teoremas da álgebra de Boole (revisão). Circuitos lógicos combinacionais:

• Projeto, implementação e análise de circuitos combinacionais.

• Simplificação de equações usando a álgebra de Boole.

• Simplificação de equações usando o mapa de Karnaugh.

• Codificadores e decodificadores.

• Multiplexadores e demultiplexadores.

• Implementação de circuitos combinacionais utilizando linguagens de descrição de hardware. Circuitos lógicos sequenciais:

• Latches e flip-flops.

• Sincronização de circuitos sequenciais.

• Entradas assíncronas.

• Projeto, implementação e análise de circuitos sequenciais.

• Registradores e deslocadores sequenciais.

• Contadores.

• Máquinas de estados finitos.

• Implementação de circuitos sequenciais utilizando linguagens de descrição de hardware. Circuitos aritméticos:

• Circuitos somador/subtrator e multiplicador.

• Deslocadores paralelos.

• Princípios de funcionamento de uma Unidade Lógico-Aritmética.

• Circuito comparador binário. Dispositivos de memória:

• Tecnologias de armazenamento.

• Registradores, memórias cache, RAM, ROM, PROM, EPROM, EEPROM, Flash.

• Interconexões por barramentos.

• Expansão da palavra e da capacidade de memórias.


Aulas síncronas nos horários agendados pela Coordenadoria para a disciplina e realização de atividades assíncronas, como leitura de textos, visualização de conteúdo multimídia, realização de exercícios e projeto de circuitos digitais. O aluno deve possuir uma conta Google (e-mail do Gmail) para acesso identificado nas plataformas Google Meet, YouTube, Google Classroom e outros produtos Google para participar das aulas síncronas e realizar as atividades assíncronas. Além disso, o aluno deverá acessar o Portal Didático (Campus Virtual) da UFSJ. Para as aulas síncronas serão utilizadas também ferramentas online que não necessitam de login como www.socrative.com e www.mentimeter.com, no entanto, cada aluno se compromete a se identificar corretamente para utilizar as plataformas. É recomendável que o aluno disponha de computador para a realização das aulas e atividades, no entanto, grande parte delas pode ser realizada em dispositivo móvel. Além disso, o aluno deve ter alguma forma de captura de imagens, como webcam ou câmera de celular para a realização de algumas atividades. Para o projeto de circuitos digitais, ainda será necessário a utilização do software multiplataforma “Digital”, que pode ser baixado na página do projeto (https://github.com/hneemann/Digital) ou de simuladores online como www.circuitlab.com (recomendável ter conta gratuita). É recomendável a participação no grupo da disciplina no Telegram (pode ser utilizado o aplicativo em dispositivos móveis ou no computador ou ainda a versão acessível por navegadores). A docente estará disponível para atendimento aos alunos às terças e quartas de 16:00 às 17:00 e às quintas de 11:00 às 12:00, com agendamento prévio por parte do aluno via e-mail ([email protected]) ou Telegram com até 24h de antecedência. O atendimento se dará pelo Google Meet ou Telegram.


40 pontos em atividades assíncronas semanais. 50 pontos em 6 testes individuais, a princípio, síncronos, mas podendo ser convertidos em assíncronos de acordo com o tema e a disponibilidade da turma. Cada um dos testes terá valor de 10 pontos e o com menor nota será descartado ao final do período. 10 pontos em projetos de circuitos. Caso o aluno não entregue no mínimo 75% das atividades propostas, será considerado infrequente.


1. R. TOCCI, N. S. WIDMER, G. L. MOSS. Sistemas Digitais - Princípios e Aplicações. 11a.ed. São Paulo: Pearson Prentice-Hall, 2011.

2. M. M. MANO, M. D. CILETTI. Digital Design. 4th ed. Pearson Prentice-Hall, 2007. 3. F. VAHID. Sistemas Digitais Projeto, Otimização e HDLs. Porto Alegre: Bookman, 2008.


1. M. M. MANO, C. R. KIME. Logic and computer design fundamentals. 4th ed. Upper Saddle River: Pearson: Prentice Hall, 2008. 2. R. M. KATZ, G. BORRIELLO. Contemporary logic design. 2nd ed. Upper Saddle River: Pearson: Prentice Hall, 2005. 3. T. FLOYD. Sistemas Digitais - Fundamentos e Aplicações. 9 ed. Porto Alegre: Bookman, 2007. 4. V. A. PEDRONI. Eletrônica Digital Moderna e VHDL. Rio de Janeiro: Elsevier, 2010. 5. D. Harris, S. Harris. Digital Design and Computer Architecture. 2 ed. Morgan Kaufmann, 2012.

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Coordenador

http://www.socrative.com/

http://www.mentimeter.com/

https://github.com/hneemann/Digital

http://www.circuitlab.com/


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Lógica Aplicada à Computação Período: 4 Currículo: 2014

Docente: Edimilson Batista dos Santos Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Matemática Discreta Co-requisito: não há


Ementa

Lógica proposicional: sintaxe e semântica. Sistemas dedutivos para lógica proposicional. BDDs (Binary Decision Diagrams). Lógica de predicados: sintaxe e semântica. Sistemas dedutivos para lógica de predicados. Programação em lógica. Semântica e verificação de programas. Especificação formal em Z. Lógica temporal. Verificação por model checking.

Objetivos

Analisar estruturas e argumentos usando a lógica proposicional. Trabalhar a teoria de conjuntos via a lógica proposicional e de predicados. Verificar correção de programas utilizando lógica aplicada e model checking.


1 Introdução à Lógica Proposicional 1.1 Formas de representação do conhecimento. 1.2 Sintaxe da lógica proposicional 1.3 Semântica da lógica proposicional 1.4 Tabela-Verdade, Satisfazibilidade

2 Sistemas dedutivos para lógica proposicional

2.1 Inferência dedutiva e indutiva 2.2 Métodos de inferência: Tableaux semânticos 2.3 Métodos de inferência: Resolução

3 Introdução à Lógica de Predicados

3.1 Sintaxe da lógica de predicados 3.2 Semântica da lógica de predicados.

4 Sistemas dedutivos para lógica de predicados

4.1 Regras de inferência e deduções 4.2 Unificação 4.3 Resolução

5 Programação lógica 5.1 Introdução a Programação Lógica 5.2 Linguagem PROLOG

6 Semântica e verificação de programas

6.1 Especificação formal em Z 6.2 Verificação por model checking

7 Lógica temporal


- Exposição oral; - Aulas remotas (síncronas e assíncronas) de acordo com o planejamento no anexo I, usando ferramentas de vídeo conferência, como Google Meet e o portal didático da UFSJ; - Estudos dirigidos.


1ª Avaliação Teórica: 20 pontos


4 Listas de Exercícios: 20 pontos

1 Trabalho prático: 20 pontos

Avaliação de Estudos Dirigidos: 20 pontos ______________

Total 100 pontos

O registro das frequências se dará conforme o Artigo 11 da RESOLUÇÃO Nº 007/CONEP: Art. 11. O registro da frequência do discente se dará por meio do cumprimento das atividades propostas, e não pela presença durante as atividades síncronas, sendo que o discente que não concluir 75% das atividades propostas será reprovado por infrequência.


1. DA SILVA, Flávio S.C., Finger, M., de Melo, Ana C.V. Lógica para Computação, Thomson, 2006. 2. RUSSEL, S., Norvig, P. Inteligência Artificial. Tradução da 2ª ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2004.

3. RICH, Elaine, e Knight, Kevin, Inteligência Artificial. Segunda Edição. Makron Books/McGrawHill, 1994.


1. M. CASANOVA, F. A. C. Giorno, A. L. Furtado, Programação em Lógica e a Linguagem Prolog, Edgard Blucher, 1987. 2. J. H. GALLIER, Logic for Computer Science: Foundation of Automatic Theorem Proving, John Wiley & Sons, 1986. 3. M. BEN-ARI, Mathematical Logic for Computer Science, Springer, 2003. 4. ROSEN, K. H., Discrete Mathematics and its Approach - McGraw-Hill 2007 6th edition. 5. SOUZA, João Nunes de. Lógica para Ciência da Computação. 2. ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2008.

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Coordenador

Anexo I

Planejamento de aulas

Dia Aula S / A Assunto

15/9 1 S Apresentação da Disciplina; Logica Proposicional: Sintaxe e Semântica

16/9 2 A Satisfabilidade, Tautologia, Contradição e Equivalência Lógica

17/9 3 A Exercícios de fixação

22/9 4 S Consequência Lógica e Dedução

23/9 5 A Sistemas Dedutivos: Tableaux Analítico


29/9 7 S Formas Normais (FNN, FNC e FND)

30/9 8 A Sistemas Dedutivos: Inferência por Resolução


6/10 10 S Revisão para Prova 1

8/10 11 A Prova 1

9/10 12 A O Método DPLL

13/10 13 S Lógica de Predicados: Sintaxe

14/10 14 A Lógica de Predicados: Semântica


20/10 16 S Lógica de Predicados: Satisfabilidade, ..., Equivalência, Consequência Lógica, Dedução


22/10 18 A Substituição e Unificação

27/10 19 A Inferência por Resolução


29/10 21 S Revisão para Prova 2

3/11 22 A Prova 2

5/11 23 A Programação Lógica: Prolog

10/11 24 A Trabalho de Prolog



17/11 27 A Estudo Dirigido: Especificação e Verificação de Programas



24/11 30 A Estudo Dirigido: Especificação Formal em Z e Model Checking



1/12 33 A Estudo Dirigido: Lógica Temporal



4/12 36 A Encerramento da disciplina

S: Síncrona / A: Assíncrona

Horário de atendimento aos alunos: Segunda, de 8 às 10 hs.


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Matemática Discreta Período: 1 Currículo: 2014

Docente: Edimilson Batista dos Santos Unidade Acadêmica: DCOMP



Ementa

Estudo de fundamentos de lógica. Técnicas de prova. Indução matemática. Teoria de conjuntos. Análise combinatória. Funções, funções geratrizes, recursão, relações em conjuntos. Introdução à teoria dos grafos.

Objetivos

Apresentar as ferramentas básicas de matemática discreta, capacitando os alunos para o raciocínio abstrato. Utilizar técnicas de análise combinatória na resolução de problemas. Trabalhar teoria de conjuntos fazendo uso de lógica proposicional e de predicados. Resolver relações de recorrência obtendo formulas fechadas. Ao fim do curso, o aluno será capaz de aplicar os conhecimentos adquiridos no curso a problemas computacionais.


1. Lógica Proposicional: Proposições e variáveis proposicionais, Conectivos lógicos e tabelas verdade, Tautologia e contradição, Consequência lógica, equivalência lógica, Tipos de argumento 2. Regras de Inferência 3. Lógica de Predicados: Variáveis e predicados, Quantificadores 4. Demonstrações e Provas: Técnicas para implicação, Prova por contradição, Prova por casos, Prova por indução. 5. Sequências e Indução Matemática 6. Introdução à Teoria dos Conjuntos: Conceito de conjuntos, Formas de definição de conjuntos, Operações sobre conjuntos, Axiomas e propriedades, Partições 7. Relações, Funções e Ordens: Pares ordenados, Relações e suas propriedades, Relações de equivalência e classes de equivalência, Funções, Ordens parciais 8. Sequências Numéricas: Progressões, Definições Recursivas, Relações de Recorrência, Funções Geratrizes. 9. Análise Combinatória


- Exposição oral; - Aulas remotas (síncronas e assíncronas) de acordo com o planejamento no anexo I, usando ferramentas de vídeo conferência, como Google Meet e o portal didático da UFSJ; - Estudos dirigidos.




4 Listas de Exercícios: 25 pontos

Avaliação de Estudos Dirigidos: 25 pontos ______________

Total 100 pontos


1. ROSEN, Kinneth H. Matemática discreta e suas aplicações. 6.ed. Bangoc: McGraw - Hill, 2009. 982 p. 2. E. R. SCHEINERMAN, Matemática Discreta: uma introdução, Thomson, 2000. 3. GERSTING, Fundamentos Matemáticos para a Ciência da Computação, LTC, 2001.


1. M. O. ALBERTSON, Joan P. HUTCHINSON, Discrete Mathematics With Algorithms, John Wiley & Sons, 1988.

2. K. A. ROSS, C. R. WRIGHT, Discrete Mathematics, Prentice Hall, 1988. (matemática)

3. MENEZES, P.B.; Matemática discreta para Computação e Informática. Porto Alegre, Sagra-Luzzatto. Instituto de Informática da UFRGS, Série Livros Didáticos, número 16, (2004), 258 p., ISBN 85-241-0691-3.

4. BARONETT, Stan. Lógica: uma introdução voltada para as ciências. Porto Alegre. Bookman, 2009. 5. MARGARIDA P. Melo, José Plínio O. dos Santos Idani T.C Murari. Introdução à Análise Combinatória. Editora Ciência Moderna.

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Coordenador

Anexo I – Matemática Discreta

Planejamento de aulas

Dia Aula S / A Assunto

16/9 1 S Apresentação da Disciplina

17/9 2 A Fundamentos da Lógica Proposicional


23/9 4 S Fundamentos da Lógica Proposicional



30/9 7 S Fundamentos da Lógica de Predicados



7/10 10 S Fundamentos da Lógica de Predicados



14/10 13 S Revisão para a Prova 1


16/10 15 A Prova 1

21/10 16 S Métodos de Prova


23/10 18 A Métodos de Prova


29/10 20 A Métodos de Prova


4/11 22 S Sequencias e Inducao Matematica


6/11 24 A Sequencias e Inducao Matematica

11/11 26 S Revisão para a Prova 2

13/11 27 A Prova 2

18/11 28 A Estudo Dirigido: Teoria de Conjuntos e Funções



25/11 31 A Estudo Dirigido: Relações e Recursão



2/12 34 A Estudo Dirigido: Análise Combinatória



S: Síncrona / A: Assíncrona

Horário de atendimento aos alunos: Segundas, de 10 às 12 hs.


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Metodologia Científica Período: Variável Currículo: 2014



C.H. Total: 36ha/33h Teórica: 36ha/33h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: E1

Ementa

Introdução aos conceitos básicos de pesquisa em ciência da computação contextualizada no método científico contemporâneo. A pesquisa como resolução de problemas. Design de pesquisa e experimentos. Ética, Diversidade e Responsabilidade na Pesquisa. Métodos de pesquisa quantitativos e qualitativos. Divulgação de resultados científicos. Tendências recentes de pesquisa em computação.

Objetivos

Apresentar a natureza da pesquisa científica em computação atual com os seus métodos, as suas práticas e as reflexões metodológicas. A assimilação dos conceitos da pesquisa deve ter por objetivo o desenvolvimento de um espírito crítico e observador, características pertinentes aos profissionais de ciência da computação.


1- O Método Científico, 2- Pesquisa como Resolução de Problemas, 3- Design de Pesquisas, 4- Design de Experimentos, 5- Ética, Diversidade e Responsabilidade na Pesquisa, 6- Revisão Sistemática da Literatura, 7- Como ler um artigo científico, 8- Avaliação de Algoritmos, 9- Prototipação e Simulação, 10- Estudo de Caso: Teoria e Aplicações, 11- Métodos Quantitativos, 12- Pesquisa Qualitativa em Ciência da Computação.




A avaliação do aprendizado será realizada por meio de diversas atividades, sendo 35% em um projeto final que integra o conteúdo estudado ao longo da disciplina, 30% em seminários e o restante 35% será avaliado considerando as atividades realizadas durantes todas as aulas. As atividades em aula, seminários e projeto final podem ser apresentados após o prazo determinado, desde que não extrapolem o período de uma semana e da aula síncrona subsequente (o que acontecer primeiro).


Data Aula –

[S]íncrona

Conteúdo


17/09/20 3-4 [S] Fundamentos de Pesquisa em Computação

24/09/20 5-6 O Método Científico

29/09/20 7-8 Pesquisa como Resolução de Problemas

01/10/20 9-10 Design de Pesquisas

02/10/20 11-12 Design de Experimentos

05/10/20 13-14 Ética, Diversidade e Responsabilidade na Pesquisa

06/10/20 15-16 Revisão Sistemática da Literatura

08/10/20 17-18 [S] Como ler um artigo científico

15/10/20 19-20 Avaliação de Algoritmos, Prototipação e Simulação

22/10/20 21-22 Estudo de Caso: Teoria e Aplicações

29/10/20 23-24 [S] Seminários

05/11/20 25-26 Instrumentos de coleta de dados

12/11/20 27-28 Métodos Quantitativos

19/10/20 29-30 Pesquisa Qualitativa em Ciência da Computação

19/11/20 31-32 Análise de Dados com Grounded Theory

26/11/20 33-34 [S] Apresentação projeto final


Obs: • 18 dias letivos (36 CH).

• Aulas síncronas pontualmente às 13:05h (quintas-feiras) por meio de videoconferência online.




1) Wazlawick, R.S. Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009. 2) JAQUES, Patrícia Augustin; PIMENTEL, Mariano; SIQUEIRA; Sean; BITTENCOURT, Ig. (Org.) Metodologia de Pesquisa Científica em Informática na Educação: Concepção de Pesquisa. Porto Alegre: SBC, 2020. (Série Metodologia de Pesquisa em Informática na Educação) 3) Pimentel, M.; Fuks, H. Sistemas Colaborativos. Rio de Janeiro - RJ: Elsevier-Campus-SBC, 2011.416 p.. ISBN 978-85-352-4669-8


1) Dodig, G. Theory of Science. MDH, 2003.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Mineração de Dados Aplicada Período: Variável Currículo: 2014

Docente: Leonardo Chaves Dutra da Rocha Unidade Acadêmica: DCOMP


C.H. Total:72ha/66h Teórica:54ha/49,5h Prática:18ha/16,5h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: PE01

Ementa

Processo de descoberta de conhecimento. Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados. Técnicas de mineração de dados. Tarefasem mineração de dados. Domínios de aplicação.

Objetivos

Esta disciplina tem por objetivo apresentar várias das técnicas de mineração de dados, discutir detalhes da sua utilização e analisarcampos de aplicações onde essas técnicas são utilizadas. Ao final dessa disciplina, o aluno deverá ser capaz de projetar e avaliar umprocesso de descoberta de conhecimento completo utilizando bases de dados reais.


1. Processo de descoberta de conhecimento1. Preparação dos dados2. Mineração de dados3. Vizualiazação dos resultados

2. Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados1. Exploração estática 2. Tratamento dos valores ausentes3. Normalização4. Binning 5. Seleção e Construção de características (Redução de Dimensão)6. Discretização

3. Técnicas de mineração de dados1. Classificação2. Agrupamento3. Regras de Associação

4. Tarefas em mineração de dados1. Avaliação objetiva da qualidade dos padrões 2. Construção de padrões mais relevantes3. Visualização

5. Domínios de aplicação1. Mineração de dados de aplicações Internet2. Comércio eletrônico3. Bioinformática


O curso será desenvolvido mesclando aulas expositivas remotas síncronas e assíncronas, conforme planejamento apresentado emanexo. As aulas expositivas remotas síncronas serão ministradas por meio da aplicação GoogleMeet. As aulas assíncronas serãodedicadas à leitura de artigos para a elaboração do seminário. Ao final do semestre o aluno deverá realizar a apresentação do seminário ea apresentação de seu trabalho prático, conforma planejamento em anexo. Para ambos os casos, o aluno pode preparar um vídeo edisponibilizá-lo antes da data agendada para a sua apresentação. Todo material de aula será disponibilizado para o aluno por meio daplataforma CampusVirtual da UFSJ. As entregas previstas também se darão por meio do CampusVirtual da UFSJ.

Com relação ao horário de atendimento, o mesmo se dará nas sextas-feiras, de 13:00 às 16:00, mediante agendamento pelo [email protected] com 24 horas de antecedência.


A avaliação do aprendizado será realizada através de um seminário (30%) e um trabalho prático o qual será dividido em 5 partesprincipais: 1) Proposta (15%), 2) Resultados Parciais 1 (10%), 3) Resultados Parciais 2 (10%), 4) Relatório (20%) e 5) Apresentação(15%).

mailto:[email protected]

A frequência dos alunos estará vinculada às etapas de entrega das atividades acima mencionadas, conforme apresentado abaixo edetalhado no planejamento em anexo (cada aula corresponde à duas horas/aula):

Aulas 1,2,3,4,5, → Estão vinculadas à proposta do trabalhoAulas 6,7,8,9,10-→ Estão vinculadas aos resultados parciais 1 do trabalhoAulas 11,12,13,14,15, → Estão vinculadas aos resultados parciais 2 do trabalhoAulas 16,17,18,19,20 → Estão vinculadas à entrega do relatório do seminárioAulas 21,22,23,24,25,-→ Estão vinculadas à apresentação do seminárioAulas 26,27,28,29,30 → Estão vinculadas ao relatório do trabalhoAulas 31,32,33,34,35,36 → Estão vinculadas a apresentação do trabalho


1. J. Han and M. Kamber, Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann, 2nd Edition, 2007.2. T AN, P.; STEINBACH, M.;KUMAR, V. Introdução ao Data Mining(Mineração de Dados)2a Ed.Ciência Moderna, 20093. M. Zaki and W. Meira Jr. Fundamentals of Data Mining Algorithms, Cambridge, 2012(a ser publicado, mas atualmente pode ser obtido por meio do endereço eletrônico:http://www.dcc.ufmg.br/miningalgorithms/DokuWiki/doku.php)


1. P. Tan, M. Steinbach, and V. Kumar Introduction to Data Mining Addison Wesley, 2006.2. Documentação do Knime: http://tech.knime.org/knime3. Artigos publicados nas principais conferências de mineração de dados: KDD (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/kdd/index.html), SDM (http://www.informatik.uni-trier.de/~%20ley/db/conf/sdm/index.html), SIGMOD (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/sigmod/index.html), VLDB (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/vldb/index.html), ICDM (http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icdm/index.html), e ICDE.( http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icde/index.html)4. - R. Elmasri, S. B. Navathe, Sistemas de Banco de Dados, Pearson, 2010.5- A. Silberschatz, H. F. Korth, S. Sudarshan, Sistema de Bancos de Dados, Campus, 2006.

___________________________________________Leonardo Chaves Dutra da Rocha


____________________________________Coordenador

http://www.dcc.ufmg.br/miningalgorithms/DokuWiki/doku.php

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/icde/index.html

http://www.informatik.uni-trier.de/~ley/db/conf/kdd/index.html

http://tech.knime.org/knime

MineraçãoDadosPE

Page 1

Planejamento de AulasAula Data Conteúdo

1 15/09/20202 17/09/20203 18/09/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)4 22/09/2020

5 24/09/20206 25/09/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)

7 29/09/2020

8 01/10/20209 02/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)

10 06/10/202011 08/10/202012 09/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)13 13/10/202014 15/10/202015 16/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)16 20/10/202017 21/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)18 22/10/202019 23/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)20 27/10/202021 28/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)22 29/10/202023 30/10/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)24 03/11/202025 04/11/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)26 05/11/202027 06/11/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)28 10/11/202029 11/11/2020 Elaboração de Seminário (Assíncrona)30 12/11/202031 17/11/202032 19/11/202033 24/11/202034 26/11/202035 01/12/202036 03/12/2020

Aulas 1,2,3,4,5 → Estão vinculadas à proposta do trabalho

Aulas 6,7,8,9,10-→ Estão vinculadas aos relatórios parciais 1 do trabalho

Aulas 11,12,13,14,15, → Estão vinculadas aos resultados parciais 2 do trabalho

Aulas 16,17,18,19,20 → Estão vinculadas à entrega do relatório do seminário

Aulas 21,22,23,24,25,-→ Estão vinculadas à apresentação do seminário (por vídeo ou em aulas síncronas)

Aulas 26,27,28,29,30 → Estão vinculadas ao relatório do trabalho

Aulas 31,32,33,34,35,36 → Estão vinculadas a apresentação do trabalho (por vídeo ou aulas síncronas)

Os seminários e as apresentações dos trabalhos serão sincronas, porém os alunos poderão compartilhar um vídeo

Conceitos básicos (Processo de Descoberta de Conhecimento)(Síncrona)Quatro técnicas tradicionais de Mineração de dados (Técnicas de mineração de dados) (Síncrona)

Quatro técnicas tradicionais de Mineração de dados (Técnicas de mineração de dados)

Preparando sua base – técnicas de tratamento de texto (Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados) (Síncrona)

Preparando sua base – técnicas de tratamento de texto (Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados)(Síncrona)Pre-Processamento de dados: Exploração estática; Tratamento dos valores ausentes; Normalização; Binning Seleção e Construção de características; Discretização (Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados)

Pre-Processamento de dados: Exploração estática; Tratamento dos valores ausentes; Normalização; Binning Seleção e Construção de características; Discretização (Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados) (Síncrona)Transformação de valores numéricos (Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados)(Síncrona)

Transformação de valores numéricos (Conceitos básicos de coleta e engenharia de dados)(Síncrona)Apresentação da Proposta do Trabalho (Domínios de Aplicação) (Síncrona)

Agrupamento (Técnicas de Mineração de Dados) (Síncrona)

Agrupamento (Técnicas de Mineração de Dados) (Síncrona)

Classificação (Técnicas de Mineração de Dados) (Síncrona)

Classificação (Técnicas de Mineração de Dados) (Síncrona)

Apresentação dos Resultados Parciais 1 do Trabalho (Domínios de Aplicação) (Síncrona)

Regras de Associação (Técnicas de Mineração de Dados) (Síncrona)

Mineração de Itemsets (Técnicas de Mineração de Dados) (Síncrona)

Apresentação dos Resultados Parciais 2 do Trabalho (Domínios de Aplicação) (Síncrona)Seminários (Tópicos Avançados em Mineração de dados) (Síncrona)Seminários (Tópicos Avançados em Mineração de dados) (Síncrona)Seminários (Tópicos Avançados em Mineração de dados) (Síncrona)Apresentação TP (Domínios de Aplicação) (Síncrona)Apresentação TP (Domínios de Aplicação) (Síncrona)Apresentação TP (Domínios de Aplicação) (Síncrona)


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Pesquisa Operacional para Computação Período: 5 Currículo: 2014

Docente: Fernanda Sumika Hojo de Souza Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Álgebra Linear Algoritmos e Estrutura de Dados II



Ementa

Modelagem com Programação Linear. Método Simplex e Análise de Sensibilidade. Teoria da dualidade

e Análise Pós-Otimização. Programação Linear Inteira. Programação Dinâmica. Modelos de

Otimização em Redes.

Objetivos

Apresentar os fundamentos de programação linear, inteira e dinâmica. Modelar problemas típicos e desenvolver soluções computacionais.


1. Introdução sobre Pesquisa Operacional 1. Modelos de Pesquisa Operacional. 2. Soluções para um modelo de PO. 3. Arte da modelagem. 4. Fases de estudo em um problema de PO. 5. Suporte a tomada de decisão.

2. Modelagem com Programação Linear 1. Propriedades. 2. Representação. 3. Modelo Linear para problemas.

3. Solução Gráfica em Programação Linear 1. Representação 2. Solução de um modelo de maximização. 3. Solução de um modelo de minimização. 4. Solução por computador através de pacotes de PL.

4. Método Simplex 1. Modelo de PL em forma de equação. 2. O método simplex. 3. Solução inicial artificial (método M-grande e de duas fases). 4. Casos especiais do simplex (degeneração, soluções alternativas, solução ilimitada e solução inviável). 5. Análise de Sensibilidade (gráfica e algébrica).

5. Dualidade 1. O problema dual. 2. Relações primais-duais. 3. Interpretação econômica da dualidade. 4. Algoritmo dual simplex. 5. Análise pós-otimização.

6. Otimização em Redes 1. Árvore geradora Mínima. 2. Problema do Caminho Mínimo. 3. Problema do Fluxo Máximo. 4. Problema de Transporte. 5. Problema de Transbordo. 6. Problema de Designação de Tarefas.

7. Programação Linear Inteira 1. Caracterização de problemas de Programação Inteira. 2. Relaxação Linear. 3. Algoritmos de Programação Inteira. 4. Problemas Clássicos de Programação Inteira.

8. Programação Dinâmica 1. Natureza recursiva em PD. 2. Aplicações selecionadas.


Controle de frequência e Critérios de Avaliação


1. M. C. GOLDBARG, H. P. LUNA, Otimização combinatória e programação linear: modelos e algoritmos, Campus, 2005 2. TAHA, H. A. Pesquisa Operacional. 2 ed. Pearson, 2008. 3. ANDRADE, E. Leopoldino, Introdução à Pesquisa Operacional, LTC, 199


1. E. L. de ANDRADE, Introdução à pesquisa operacional: métodos e modelos para a análise de decisão, LTC, 2000 2. LACHTERMACHER, GERSON, Pesquisa Operacional na tomada de decisões – Rio de Janeiro:Campus 2002 3. C. LOESCH, N. HEIN, Pesquisa Operacional – Fundamentos e Modelos, Saraiva, 2008 4. M. S. BAZARAA, J. J. JARVIS, H. D. SHERALI, Linear Programming and Network Flows, Wiley-Interscience, 2004 5. G. M. CALOBA, Programação Linear, Interciência, 2006.

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Coordenador

1) Vídeo aulas: o curso será ministrado por meio de vídeo-aulas, oportunidade em que o conteúdo programático será desenvolvido. 2) Resolução de exercícios em vídeo: resoluções de exercícios serão desenvolvidos passo a passo para viabilizar seu entendimento. 3) Outras atividades: alguns conteúdos da disciplina serão trabalhados na forma de estudo dirigido, com utilização do solver TORA/GLPK. 4) Encontro online: o aluno poderá tirar dúvidas diretamente com o professor, em horário estabelecido para os encontros. 5) Atendimento ao aluno: o aluno poderá tirar dúvidas diretamente com o professor, em horário estabelecido para atendimento. As atividades 1, 2 e 3 serão realizadas de forma assíncrona, com os vídeos, slides e demais materiais disponibilizados pelo Campus Virtual da UFSJ. A atividade 4 será realizada de forma síncrona, uma vez por semana, às quartas-feiras de 13:15 às 15:05, por meio da plataforma GoogleMeet, para esclarecimento de dúvidas sobre as vídeo aulas da semana. A atividade 5 será realizada de forma síncrona, uma vez por semana, às sextas-feiras de 8:30 Às 11:30, por meio da plataforma GoogleMeet. Planejamento das aulas: Aulas 1 e 2 (14/09 a 18/09): Modelagem em Programação Linear Aulas 3 e 4 (21/09 a 25/09): Solução Gráfica e Algébrida em PL Aulas 5 e 6 (28/09 a 02/10): Método Simplex e Solução artificial Aulas 7 e 8 (05/10 a 09/10): Casos especiais e análise de sensibilidade Aulas 9 e 10 (12/10 a 16/10): Dualidade Aulas 11 e 12 (19/10 a 23/10): Algoritmos Adicionais e Análise pós otimização Aulas 13 e 14 (26/10 a 30/10): Problema do Transporte Aulas 15 e 16 (02/11 a 06/11): Variações do Problema do Transporte e Otimização em redes Aulas 17 e 18 (09/11 a 13/11): Programação Linear Inteira e método branch-and-bound Aulas 19 e 20 (16/11 a 20/11): Planos de corte e TSP Aulas 21 e 22 (23/11 a 27/11): Programação Dinâmica Aulas 23 e 24 (30/11 a 04/12): Revisão do conteúdo da disciplina

O controle de frequência se dará através da entrega de 75% das atividades avaliativas. A avaliação do aprendizado será realizada através de seis atividades avaliativas, a saber: Atividade 1: Referente às aulas 1-4 Atividade 2: Referente às aulas 5-8 Atividade 3: Referente às aulas 9-12 Atividade 4: Referente às aulas 13-16 Atividade 5: Referente às aulas 17-20 Atividade 6: Substitutiva referente ao conteúdo de todas as aulas As atividades de 1 a 5 serão assíncronas e terão valor de 20% dos pontos cada. A atividade 6 será assíncrona, terá valor de 20% dos pontos e poderá substituir 1 ou 2 das atividades de 1 a 5. Todas as atividades devem ser entregues através do Campus Virtual da UFSJ.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO JOÃO DEL-REI – UFSJ Instituída pela Lei no

10.425, de 19/04/2002 – D.O.U. DE 22/04/2002 PRÓ-REITORIA DE ENSINO DE

GRADUAÇÃO – PROEN

COORDENADORIA DO CURSO DA CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO - UFSJ

Curso: Ciência da Computação Docente: Natália Elvira Sperandio

Grau Acadêmico: Bacharelado Turno: Integral Currículo: 2014

Unidade curricular: Português Instrumental

Natureza: Obrigatória Unidade Acadêmica: DELAC Período: 1º período Remoto de Ensino Emergencial

Código CONTAC

Carga Horária: 36 horas-aula ou 33 horas

Teórica: 36 horas-aula Prática: 0 Total: 36 horas-aula

Pré-requisito: Nenhum Correquisito: Nenhum

EMENTA

Introdução: os diversos registros de uma língua de cultura. Organização de conteúdos: os processos descritivos, narrativos e dissertativos. Interação entre os três processos. O texto técnico-científico.

OBJETIVOS

Compreender e usar a Língua Portuguesa como língua materna, geradora de significação e integradora da organização do conhecimento científico. Analisar e aplicar os recursos expressivos da linguagem verbal, relacionando textos e contextos, mediante a natureza, função, organização, estrutura, de acordo com as condições de produção e recepção. Produzir textos acadêmico-científicos


O conteúdo será distribuído em 12 semanas com atividades assíncronas (Portal Didático e Goconqr) e síncronas (Google Meet) com carga horária de 3 horas-aula por semana, totalizando 36 horas-aula no Período Remoto

Emergencial (14/09/2020 a 04/12/2020):

Semana Conteúdo e Atividades Assíncronas e Síncronas

1 - Apresentação do Plano de Ensino (Atividade síncrona = 0,5 ha); - Normas acadêmicas. Resolução N° 07 de 03 de agosto de 2020 que regulamenta o ensino remoto emergencial da UFSJ (Atividade síncrona = 1 ha) - Início de conversa: o processo comunicativo (Atividade assíncrona = 1,5 ha)

2 - O processo Comunicativo (Atividade síncrona = 1 ha) - Atividade – Participação no fórum (Atividade assíncrona = 2 ha)

3 - Relação da linguagem falada x linguagem escrita (Atividade síncrona = 1 ha) - Questionário sobre o conteúdo da Semana 3 (Atividade assíncrona = 2 ha)

4 - Os diferentes registros da Língua Portuguesa (Atividade síncrona = 1 ha) - Questionário sobre o conteúdo da Semana 4 (Atividade assíncrona = 2 ha)

5 - As diferenças entre Gêneros textuais e tipos textuais (Atividade síncrona = 1 ha) - Atividade – Participação no fórum (Atividade assíncrona = 2 ha)

6 - Gêneros acadêmicos (Atividade síncrona = 1 ha) - Confecção de um mapa mental na plataforma Goconqr (Atividade assíncrona = 2 ha)

7 - Gêneros acadêmicos (Atividade síncrona = 1 ha) - Confecção de um mapa mental na plataforma Goconqr (Atividade assíncrona = 2 ha)

8 - Redação técnica e pesquisa científica – Normas da ABNT (Atividade síncrona = 1 ha) - Atividade – Participação no fórum (Atividade assíncrona = 2 ha)

9 - Redação técnica e pesquisa científica – Normas da ABNT (Atividade síncrona = 1 ha) - Atividade – Participação no fórum (Atividade assíncrona = 2 ha)

10 - Alguns aspectos gramaticais (Atividade síncrona = 1 ha) - Questionário sobre o conteúdo da Semana 10 (Atividade assíncrona = 2 ha)

11 - Alguns aspectos gramaticais (Atividade síncrona = 1 ha) - Questionário sobre o conteúdo da Semana 11 (Atividade assíncrona = 2 h

12 *ha = hora-aula

- Finalização da disciplina - Avaliação substitutiva (Atividade assíncrona)

METODOLOGIA DE ENSINO

A unidade curricular será ministrada com atividades assíncronas (questionários, fóruns e mapas mentais) disponibilizadas no Portal Didático (www.campusvirtual.ufsj.edu.br) e na plataforma Goconqr

(https://www.goconqr.com/pt-BR) e atividades síncronas utilizando a plataforma/aplicativo Google Meet

(https://meet.google.com/kgk-okxr-zqw), cujo endereço de acesso será divulgado aos alunos através do Portal Didático. Serão disponibilizados materiais complementares para apoio aos estudos no Portal Didático.

As aulas síncronas não serão gravadas. Ressaltando o que versa a Resolução N° 007 de 03 de agosto de 2020 do CONEP: “Art 14 - Estão assegurados os direitos de imagem, de voz e autorais dos materiais de ensino elaborados pelos docentes, bem como aulas gravadas, conforme legislação vigente.

§ 1º O usuário, que ingressar na plataforma, compromete-se a resguardar os direitos à imagem do docente/discente, por meio de termo de compromisso, bem como os direitos autorais relativos ao material de ensino por ele elaborado, inclusive aulas, assim como se compromete a não utilizar o material, seja parcial ou integralmente, fotos, imagens, nomes ou trechos, para promover insultos pessoais, comentários depreciativos, adotar apelidos pejorativos, criar “memes” e/ou expressões preconceituosas, ameaças por quaisquer meios seja contra colegas ou docentes”.

A docente estará disponível para atendimento aos discentes às quartas-feiras, de 17h às 18h, com agendamento prévio por parte do discente via e-mail ([email protected]) ou portal didático com até 24h úteis de antecedência. O atendimento se dará pela plataforma/aplicativo Google Meet (https://meet.google.com/kgk-okxr-zqw) e/ou via portal didático.

CONTROLE DE FREQUÊNCIA E CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

CONTROLE DE FREQUÊNCIA

Conforme Resolução N° 007 de 03 de agosto de 2020 do CONEP: “Art. 11. O registro da frequência do discente se dará por meio do cumprimento das atividades propostas, e não pela presença durante as atividades síncronas, sendo que o discente que não concluir 75% das atividades propostas será reprovado por infrequência.”

CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

- Atividade – Participação no fórum: quatro fóruns, valendo 10 pontos cada;

- Confecção de mapas mentais na plataforma Goconqr: dois mapas mentais, valendo 10 pontos cada;

- Questionário sobre o conteúdo da Semana: quatro questionários, valendo 10 pontos cada.

Avaliação substitutiva: o discente que não obtiver 60% de aproveitamento na média final, poderá fazer uma avaliação substitutiva sobre uma parte do conteúdo da disciplina como forma de substituir a menor nota obtida por ele no semestre. Lembrando que a nota obtida na Avaliação Substitutiva não substituirá a nota original quando for inferior a esta.

Segunda chamada: o discente que estiver ausente no dia de aplicação de alguma atividade avaliativa terá direito a uma nova aplicação, desde que sua ausência se enquadre nas justificativas apresentadas pela resolução nº 012, de 4 de abril de 2018, seção VII, art. 18.

http://www.campusvirtual.ufsj.edu.br/

https://www.goconqr.com/pt-BR

https://meet.google.com/kgk-okxr-zqw

BIBLIOGRAFIA BÁSICA CEGALLA, Domingos Paschoal. Novíssima gramática da língua portuguesa. 48. ed. São Paulo: Nacional, 2009. FAULSTICH, Enilde L. de. Como ler, entender e redigir um texto. 16 ed. Petrópolis: Vozes, 2003. MEDEIROS, João Bosco. Redação científica: a prática de fichamentos, resumos, resenhas. 11 ed. São Paulo: Atlas, 2009.


FARACO E MOURA. Gramática. São Paulo: Ática, 1989. FARACO E MOURA. Para gostar de escrever. São Paulo: Ática, 1997. GOLD, M. Redação Empresarial - Escrevendo com sucesso na Era da Globalização. São Paulo: Makron books do Brasil, 1999. MARCONI, Marina de A; LAKATOS, Eva Maria. Metodologia do trabalho científico: procedimentos básicos, pesquisa bibliográfica, projeto e relatório, publicações e trabalhos científicos. 7.ed. São Paulo: Atlas, 2009. VANOYE, Francis. Usos da linguagem. Problemas e técnicas na produção oral e escrita.13ª. São Paulo: Martins Fontes, 2010

Assinatura Docente Responsável

Aprovado pelo Colegiado em / /

Assinatura Coordenador de Curso


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Processos e Ambientes de Engenharia de Software Extemporânea – ADS[E] Período: Variável Currículo: 2014


Pré-requisito: Programação Orientada a Objetos (POO) Co-requisito: não há


Ementa

Processos de software. Processos baseados em planejamento. Processos ágeis. Confronto de processos ágeis com processos baseados em planejamento. Ambientes de engenharia de software assistidos por computador. Qualidade de software. Qualidade de software com foco em processos e em ambientes de desenvolvimento e manutenção de software.

Objetivos

Apresentar conceitos e técnicas importantes relacionadas a processos e ambientes de engenharia de software, de modo a capacitar o aluno a desenvolver softwares com mais qualidade.


1 Processos de software, 2 Processos baseados em planejamento, 3 Processos ágeis, 4 Confronto de processos ágeis com processos baseados em planejamento, 5 Ambientes de engenharia de software assistidos por computador, 6 Qualidade de software, 7 Qualidade de software com foco em processos e em ambientes de desenvolvimento e manutenção de software, 8 Definição de processos e ambientes para desenvolvimento de software, 9 Avaliação de processos e ambientes para desenvolvimento de software, 10 Melhoria contínua de processos e ambientes para desenvolvimento de software




A avaliação do aprendizado será realizada por meio de diversas atividades teóricas e práticas, sendo 20% dos pontos possíveis na disciplina verificado por uma prova, 30% em trabalhos práticos, 30% em seminários e atividades realizadas a cada aula, e o restante 20% será avaliado considerando uma monografia. As atividades em aula, trabalhos práticos, seminários e monografia podem ser apresentados após o prazo determinado, desde que não extrapolem o período da aula síncrona subsequente.


Data Aula –

[S]íncrona

Conteúdo


17/09/20 3-4 [S] Conceitos Iniciais – Engenharia de Software

22/09/20 5-6 1 Processos de software – definições clássicas

24/09/20 7-8 [S] 1 Processos de software – relacionamentos conceituais

25/09/20 9-10 2 Processos baseados em planejamento

29/09/20 11-12 3 Processos ágeis

01/10/20 13-14 [S] 4 Processos ágeis X baseados em planejamento

06/10/20 15-16 Seminários

07/10/20 17-18 Discussão sobre Seminários

08/10/20 19-20 [S] Revisão para prova

09/10/20 21-22 Prova

13/10/20 23-24 Desenvolvimento trabalho prático

15/10/20 25-26 [S] 5 Ambientes de ES assistidos por computador

16/10/20 27-28 5 Ambientes de ES assistidos por computador

19/10/20 29-30 5 Ambientes de ES assistidos por computador

20/10/20 31-32 6 Qualidade de software (QS)

22/10/20 33-34 [S] 7 QS com foco em processos e em ambientes de

desenvolvimento e manutenção de software


26/10/20 37-38 Desenvolvimento Trabalho prático

27/10/20 39-40 Trabalho prático – parcial 1

29/10/20 41-42 [S] 8 Definição de processos e ambientes para DS

03/11/20 43-44 8 Definição de processos e ambientes para DS

05/11/20 45-46 [S] 9 Avaliação de processos e ambientes para DS

06/11/20 47-48 9 Avaliação de processos e ambientes para DS

09/11/20 49-50 9 Avaliação de processos e ambientes para DS

10/11/20 51-52 10 Melhoria contínua de Processos e Ambientes de ES

12/11/20 53-54 [S] 10 Melhoria contínua de Processos e Ambientes de ES

13/11/20 55-56 Seminários

16/11/20 57-58 Discussão sobre Seminários


19/11/20 61-62 [S] Trabalho prático – parcial 2

24/11/20 63-64 Desenvolvimento monografia

25/11/20 65-66 Desenvolvimento monografia

26/11/20 67-68 [S] Desenvolvimento monografia – tira dúvidas

01/12/20 69-70 Monografia (2 pontos)


Obs: • 36 dias letivos (72 CH).

• As aulas começam pontualmente às 17:05h (quintas-feiras) por meio de videoconferência online.




1) Boehm, B.W., Turner, R, Balancing Agility and Discipline: A guide for the Perplexed; Reading, Massachusetts: Addison-Wesley; 2004. 2) Cockburn, A., Agile Software Development, Addison-Wesley, 2002. 3) Chrissis, M.B., Konrad, M., Shrum, S., CMMI: Guidelines for Process Integration and Product Improvement,


1) P. Bourque and R.E. Fairley, eds., Guide to the Software Engineering Body of Knowledge, Version 3.0, IEEE Computer Society, 2014; www.swebok.org. 2) BKCASE Editorial Board. 2017. The Guide to the Systems Engineering Body of Knowledge (SEBoK), v. 1.8. R.D. Adcock (EIC). Hoboken, NJ: The Trustees of the Stevens Institute of Technology. URL: www.sebokwiki.org. BKCASE is managed and maintained by the Stevens Institute of Technology Systems Engineering Research Center, the International Council on Systems Engineering, and the Institute of Electrical and Electronics Engineers Computer Society.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO Disciplina: Programação Orientada a Objetos Período: 4 Currículo: 2014 Docente: Elder José Reioli Cirilo Unidade Acadêmica: DCOMP Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados II Co-requisito: não há C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 54ha/49,5h Prática: 18ha/16,5h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1

Ementa Histórico e cenário atual da POO. Programação estruturada e POO. Abstração. Tipos Abstratos de Dados. Objetos. Classes. Atributos. Métodos. Sobrecarga e Sobrescrita. Introdução à UML. Encapsulamento. Hierarquia de Classes. Herança. Especialização/Generalização. Herança múltipla/Interface. Polimorfismo. Associação Dinâmica. Tratamento de Exceções. Estudo das linguagens Java e C++.

Objetivos Capacitar o aluno a utilizar o paradigma de programação orientada a objetos para resolução de problemas computacionais.

Conteúdo Programático 1. Conceitos de programação orientada a objetos

• Objetos e classes • Atributos e métodos • Atributos e métodos de classe e de instância • Herança, polimorfismo e encapsulamento • Sobrecarga de métodos e sobrescrita • Interfaces

2. Introdução a programação orientada a objetos

• Estrutura de dados • Tratamento de exceções • Polimorfismo Paramétrico

3. Introdução a UML

• Diagrama de classes • Relacionamento entre classes (dependência, associação, composição, agregação) • Tradução do diagrama em código orientado a objetos

4. Introdução aos Padrões de Projeto Orientados a Objetos

• Histórico • Padrões de Criação, Estruturais e Comportamentais

5. Boas práticas de Programação Orientada a Objetos

• Bed smells e Refactoring

Metodologia de Ensino A disciplina será ministrada por meio de aulas expositivas remotas assíncronas. Encontros de apoio a resolução de dúvidas serão conduzidos de modo síncrono via GoogleMeet. Os conteúdos da disciplina como vídeos e slides do conteúdo programático serão disponibilizados para os alunos por meio da plataforma CampusVirtual da UFSJ. As entregas dos exercícios previstos se darão via Github e/ou CampusVirtual. Os horários de atendimento serão programados para todas terça-feira das 09:00 às 12:00 (via GoogleMeet): os horários de atendimento serão dedicados ao esclarecimento de possíveis dúvidas e resolução de exercícios.

Critérios de Avaliação A avaliação se dará por meio de 6 (seis) listas de exercícios. A frequência dos alunos estará vinculada à entrega das listas de exercícios lista abaixo. Avaliação substitutiva: Lista de exercícios de exercícios relativa a todo o conteúdo programático. O aluno que não entregar no mínimo 75% das atividades propostas será considerado infrequente.

Lista 1 - Programação orientada a objetos (objetos, classes, atributos e métodos) – 10 pontos Lista 2 - Programação orientada a objetos (herança, polimorfismo, sobrecarga de métodos, encapsulamento e interfaces) – 10 pontos Lista 3 - Programação orientada a objetos (estrutura de dados, tratamento de exceção e polimorfismo paramétrico) - 20 pontos Lista 4 – UML – 20 pontos Lista 5 – Padrões de Projeto – 20 pontos Lista 6 – Boas práticas de programação – 20 pontos


1. B. MEYER, Object-oriented software construction, Prentice-Hall, 1997.GAMMA, Erich; et al. Padrões de projeto: soluções reutilizáveis de software orientado a objetos. Porto Alegre: Bookman, 2008. 364 p.

2. BARNES, David. J.; KÖLLING, Michael. Programação orientada a objetos com Java. 4ed. São Paulo: Prentice Hall, 2009. Bibliografia Complementar

1. B. STROUSTRUP, The C++ Programming Language, Addison-Wesley, 1997. 2. FOWLER, M., Refatoração: Aperfeiçoando o Projeto de Código Existente 1a Ed. Bookman 2004. 3. FREEMAN, E.; FREEMAN, E. Use a Cabeça!: Padrões de Projetos (Design Patterns) 2a Ed. Alta Books 2007 4. TED Husted, Struts em Ação, 1a Ed. Ciência Moderna 2004. 5. CHRISTIAN Bauer and Gavin King. Java Persistence with Hibernate. 1a Ed., Manning Publications, 2006.

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Coordenador

Aula Conteúdo

1 Introdução a disciplina

2 Introdução a programação orientada a objetos

3 Objetos, classes, atributos e métodos

4 Exercícios – Lista 1

5 Encapsulamento, herança e polimorfismo

6 Sabrecar e sobrescrita de método e interfaces


8 Estrutura de Dados

9 Tratamento de Exceção

10 Polimorfismo Paramétrico


12 UML – Diagrama de Classes

13 UML – Tradução em código orientado a objetos


15 Padrões de Projeto Orientados a Objetos – Histórico e conceitos básicos

16 Padrões de Criação

17 Padrões Estruturais

17 Padrões Comportamentais


20 Boas práticas – Bad Smell

21 Boas práticas – Refactoring


23 Avaliação substitutiva

24 Fechamento do Semestre


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Redes Complexas Período: Variável Currículo: 2014

Docente: Vinícius da Fonseca Vieira Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Grafos Co-requisito: não há

C.H. Total: 72 Teórica: 72 Prática: 0 Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: ERE 1

Ementa

Introdução, Propriedades estruturais, Estruturas e modelos, Métricas e centralidade, Falhas e Robustez, Comunidades e particionamento,

Aplicações de redes em diferentes contextos

Objetivos

Possibilitar ao aluno o pensamento e a análise de dados através do ponto de vista de objetos e o relacionamento entre eles, incentivando a

discussão e a solução de problemas práticos através da análise de redes.


1. Introdução

1.1. Modelagem de dados

1.2. Organização de redes

1.3. Tópicos relacionados

1.4. Origem

2. Estudo de redes em diferentes áreas

2.1. Introdução

2.1. Modelagem de dados

2.2. Organização de redes

2.3. Tópicos relacionados

2.4. Origem

3. Propriedades estruturais básicas

3.1. Grau

3.2. Densidade

3.3. Distribuição de graus

3.4. Coeficiente de clusterização

3.5. Transitividade

4. Modelos de espalhamento

4.1. Modelos epidemiológicos

4.2. Modelos de influência

4.3. Modelos de propagação de idéias

5. Métricas sobre vértices

5.1. Centralidade em grau

5.2. Centralidade em autovetor

5.3. PageRank

5.4. Hubs e authorities

5.5. Centralidade em proximidade

5.6. Centralidade em passagem

5.9. Homofilia

6. Falhas e Robustez

6.1. Métricas Locais

6.2. Métricas Globais

6.3. Tipos de Falhas

6.4. Falhas em redes G(n,p)

6.5. Falhas em redes BA

7. Comunidades e particionamento

7.2. Particionamento

7.3. Detecção de comunidades

7.4. Abordagem espectral

7.5. Abordagens gulosas

8. Estruturas de redes

8.1. Grafos aleatórios

8.2. Redes mundo pequeno

8.3. Redes livres de escala

9. Modelos de formação de redes

9.1. Anexação preferencial

9.2. Modelo Barabási-Albert

9.3. Outros modelos


Serão realizadas aulas síncrona, com duração de 2h, sempre às quintas-feiras (com exceção da primeira semana), e aulas assíncronas, com duração de 3h ou 4h, sempre às terças-feiras, seguindo o calendário a seguir.

Semana Data Conteúdo Tipo de aula

Semana 1 15/09/20 Introdução Síncrona (2h)

17/09/20 Propriedades básicas Síncrona (2h)

Semana 2 22/09/20 Atividade de caracterização básica (Atividade 1) Assíncrona (3h)

24/09/20 Espalhamento Síncrona (2h)

Semana 3 29/09/20 Atividade sobre modelos epidemiológicos e redes (Atividade 2) Assíncrona (3h)

01/10/20 Discussão sobre modelos epidemiológicos e redes Síncrona (2h)

Semana 4 06/10/20 Desenvolvimento do trabalho principal (definição de escopo e levantamento de dados) Assíncrona (3h)

08/10/20 Centralidade Síncrona (2h)

Semana 5 13/10/20 Desenvolvimento do trabalho principal (caracterização de centralidade) Assíncrona (4h)

15/10/20 Comunidades Síncrona (2h)

Semana 6 20/10/20 Atividade sobre comunidades (Atividade 3) Assíncrona (4h)

22/10/20 Robustez Síncrona (2h)

Semana 7 27/10/20 Desenvolvimento do trabalho principal (caracterização de robustez) Assíncrona (4h)

29/10/20 Modelos geradores Assíncrona (4h)

Semana 8 03/11/20 Desenvolvimento do trabalho principal (caracterização de comunidades) Assíncrona (4h)

05/11/20 Atividades de fixação (Atividades 4, 5 e 6) Assíncrona (4h)

Semana 9 10/11/20 Desenvolvimento do trabalho principal Assíncrona (3h)

12/11/20 Desenvolvimento do trabalho principal Assíncrona (3h)





Semana 12 01/12/20 Apresentação dos trabalhos Síncrona (2h)

03/12/20 Apresentação dos trabalhos Síncrona (2h)

Nas aulas síncronas, serão feitas discussões sobre tópicos do conteúdo programático e serão lançadas atividades, que deverão ser desenvolvidas pelos alunos nas aulas assíncronas. Será proposto um trabalho principal, envolvendo um grande estudo de uma base de dados modelada como uma rede complexa e diversas atividades secundárias, que servirão para fixar o conteúdo estudado. As aulas síncronas serão realizadas através do software Google Meet. Para as atividades, serão necessários softwares para desenvolvimento de programas de computador em qualquer linguagem (preferencialmente Python ou C) com bibliotecas para manipulação de grafos (preferencialmente igraph, networkx ou graph-tools) e bibliotecas de visualização (preferencialmente matplotlib). Todos os softwares necessários para o desenvolvimento das atividades estão livremente disponíveis na web. O atendimento aos alunos será realizado às sextas-feiras, das 9h às 12h, com marcaçao prévia de horário.

Controle de frequência e critérios de avaliação

A frequência dos alunos será controlada através das entregas das atividades realizadas, no prazo determinado no lançamento. As avaliações serão realizadas através das atividades propostas. O trabalho principal será dividido em 3 etapas: modelagem da rede (20% da nota), análise da rede (40% da nota) e apresentação (10% da nota). Os outros 30% serão divididos entre as Atividades 1 a 6, cada uma correspondendo a 5% da nota.


1. Mark Newman, Networks: An Introduction. Oxford University Press, 2010.

2. M. E. J. Newman, A.-L. Barabási, and D. J. Watts, The Structure and Dynamics of Networks. Princeton University Press, 2006.

3. A. Barrat,Graph Theory and Complex Networks: An Introduction, Cambridge University Press, 2008


1. S. Havlin, R. Cohen, Complex Networks: Structure, Robustness and Function, Cambridge University Press, 2010

2. P. O. Boaventura Netto, Grafos: Introdução e Prática, Edgard Blucher, 2009

3. R. Diestel, Graph Theory, Springer, 2006

4. S.N. Dorogovtsev and J.F.F. Mendes, Evolution of Networks: From biological networks to the Internet and WWW. Oxford University Press,

2003.

5. Alain Barrat, Marc Barthélemy, Alessandro Vespignani, Dynamical Processes on Complex Networks. Cambridge University Press, 2008.

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Coordenador


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Sistemas Operacionais Período: 5 Currículo: 2014

Docente: Rafael Sachetto Oliveira Unidade Acadêmica: DCOMP

Pré-requisito: Algoritmos e Estrutura de Dados II Arquitetura e Organização de Computadores II



Ementa

Histórico e conceitos básicos. Estrutura de um sistema operacional. Processos: comunicação, sincronização, escalonamento. Gerência de memória: swapping, memória virtual, paginação, segmentação. Sistema de arquivos. Gerência de entrada/saída.

Objetivos

Apresentar ao aluno as principais tarefas desempenhadas pelo sistema operacional. Ao fim do curso, o aluno terá contato com os principais conceitos envolvidos no projeto de sistemas operacionais, teoria relevante à construção, estruturas Básicas, módulos do sistema operacional.


1 Histórico e conceitos básicos. 2 Estrutura de um sistema operacional. 3 Processos:

3.1 comunicação 3.2 sincronização 3.3 escalonamento.

4 Gerência de memória: 4.1 swapping 4.2 memória virtual 4.3 paginação 4.4 segmentação.

5 Sistema de arquivos.

6 Gerência de entrada/saída.


O curso será desenvolvido com a utilização de videoaulas gravadas previamente e disponibilizadas para os discentes durante o período. Além disso, videoconferências serão realizadas durante os horários reservados para a disciplina afim de sanar dúvidas sobre o conteúdo assistido e para a apresentação de conteúdo extra, pertinentes ao conteúdo programático. As videoaulas, o material didático e as atividades avaliativas serão disponibilizados através do Campus Virtual do NEAD. Serão também disponibilizadas 3 horas para atendimento aos alunos (Terças e Quintas de 8 as 11), em horários diferentes dos encontros síncronos. O aluno terá a possibilidade de realizar os trabalhos durante os encontros síncronos. Os encontros síncronos terão 1 hora de duração e serão realizados 2 vezes por semana, no horário alocado para a disciplina. Detalhamento: Os encontros síncronos terão 1 hora de duração e serão realizados 2 vezes por semana, no horário alocado para a disciplina.

• Encontro síncrono 1: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Histórico e conceitos básicos.

• Encontro síncrono 2: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Estrutura de um sistema operacional.

• Encontro síncrono 3: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Comunicação.

• Encontro síncrono 4: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Comunicação.

• Encontro síncrono 5: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Sincronização.

• Encontro síncrono 6: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Sincronização

• Encontro síncrono 7: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Escalonamento.

• Encontro síncrono 8: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Escalonamento.

• Encontro síncrono 9: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Processos - Escalonamento

• Encontro síncrono 10: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Swapping.

• Encontro síncrono 11: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Swapping.

• Encontro síncrono 12: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Memória Virtual.

• Encontro síncrono 13: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Memória Virtual.

• Encontro síncrono 14: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Paginação.

• Encontro síncrono 15: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Paginação.

• Encontro síncrono 16: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de memória – Segmentação.

• Encontro síncrono 17: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Sistema de arquivos.



• Encontro síncrono 20: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Sistema de arquivos


• Encontro síncrono 22: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Sistema de arquivos..

• Encontro síncrono 23: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de entrada/saída.

• Encontro síncrono 24: Ferramenta: Google Metting. Tema: discussão sobre o vídeo disponibilizado previamente acerca do assunto Gerência de entrada/saída.



1. A . Tanenbaum, Sistemas Operacionais Modernos, Prentice-Hall, 2003. 2. A . Silberschatz, P. B. Galvin, G. Greg, Sistemas Operacionais Conceitos e Aplicações. Campus, 2000. 3. Harvey M. Deitel, Sistemas Operacionais, Prentice Hall, 2005.


1. S. S. Toscani, R. S. Oliveira, A. S. Carissimi, Sistemas Operacionais, Sagra Luzzato, 2004. 2. The Design of the UNIX Operating System, M. Bach, Prentice-Hall, 1985. 3. Sistemas Operacionais – Projeto e Implementação, 3a edição, Andrew S. Tanenbaum e Albert S. Woodhull, Editora Bookman,

2006. 4. Sistemas Operacionais com Java, Abraham Silberschatz e outros, Editora Campus, 7a edição traduzida, 2008. 5. Operating Systems: Internals and Design Principles, 6th edition, William Stallings, Macmillan Publishing Company, 2008.



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Coordenador

A avaliação do aprendizado será realizada através de duas provas com valor de 25% cada, um resumo com valor de 10% e dois trabalhos práticos, com valores de 20% e 20%. Será aplicada uma prova substitutiva, para os alunos que não obtiveram média nas avaliações regulares, que substituirá a menor nota entre as provas teóricas. Os alunos que entregarem menos de 75% das atividades listadas acima serão reprovados por infrequência.


PLANO DE ENSINO Disciplina: Tecnologias Web Período: Variável Currículo: 2014 Docente: Elder José Reioli Cirilo Unidade Acadêmica: DCOMP Pré-requisito: Programação Orientada à Objetos Co-requisito: Banco de Dados C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 18ha/16,5h Prática: 54ha/49,5h Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: 1

Ementa Introdução ao desenvolvimento de sistemas para Web. Paradigma e padrões de desenvolvimento de aplicações Web. Tecnologias e frameworks de desenvolvimento para a Web.

Objetivos Apresentar para o aluno fundamentos e tecnologias para desenvolvimento de sistemas para a web, permitindo o contato do mesmo com diversas abordagens desse tipo de desenvolvimento.

Conteúdo Programático 1. Introdução ao desenvolvimento de sistemas Web

• Histórico e conceitos fundamentais • Tipos de aplicações web • Visão geral de tecnologias para desenvolvimento Web

2. Paradigma e padrões de desenvolvimento de sistemas Web

• Características principais do desenvolvimento de aplicações Web • Padrões e arquiteturas

3. Tecnologias de desenvolvimento para a Web

• Primeiros passos com tecnologias Web • Tecnologias Front-end • Tecnologias Back-end

Metodologia de Ensino A disciplina será ministrada por meio de aulas expositivas remotas assíncronas. Encontros de apoio a resolução de dúvidas serão conduzidos de modo síncrono via GoogleMeet. Os conteúdos da disciplina como vídeos e slides do conteúdo programático serão disponibilizados para os alunos por meio da plataforma CampusVirtual da UFSJ. As entregas dos exercícios previstos se darão via Github e/ou CampusVirtual. Os horários de atendimento serão programados para todas as quinta-feira das 09:00 às 12:00 (via GoogleMeet): os horários de atendimento serão dedicados ao esclarecimento de possíveis duvidas e resolução de exercícios.

Critérios de Avaliação A avaliação se dará por meio de 10 (dez) exercícios. A frequência dos alunos estará vinculada à entrega das dos exercícios. Avaliação substitutiva: Exercícios relativos a todo o conteúdo programático. O aluno que não entregar no mínimo 75% das atividades propostas será considerado infrequente. Exercícios – Introdução ao desenvolvimento de sistemas Web – 10 pontos Exercícios – Paradigmas e padrões de desenvolvimento de sistemas Web – 10 pontos Exercícios – Back-end – Estrutura – 10 pontos Exercícios – Back-end – API REST – 10 pontos Exercícios – Back-end – Persistência de dados – 10 pontos Exercícios – Front-end – Estrutura – 10 pontos Exercícios – Front-end – Navegação – 10 pontos Exercícios – Front-end – Comunicação com Back-end – Recebendo dados – 10 pontos Exercícios – Front-end – Comunicação com Back-end – Enviando dados - 10 pontos Exercícios – Front-end e Back-end – Autenticação e Autorização – 10 pontos


1. Melo, Alexnadre Altair de; Luckow, Décio Heinzeimann. Programação Java para a Web. 1a Ed. Novatec. 2010.

2. Basham, Brian. Use a Cabeça! Servlets & JSP. 2 ed. Ed. Alta Books. 2008.

3. Cake PHP Cookbook. Disponível gratuitamente em: book.cakephp.org/2.0/downloads/en/CakePHPCookbook.pdf. Último acesso em: 05 de Dezembro de 2012.


1. Watrall, Ethan; Siarto, Jeff. Use a Cabeça! Web Design. 1a Ed. Alta Books. 2009.

2. Silva, Maurício Samy. Ajax com JQuery: requisições Ajax com a simplicidade JQuery. São Paulo. Novatec. 2009.

3. Almeida, Flávio. MEAN: Full stack JavaScript para aplicações web com MongoDB, Express, Angular e Node. São Paulo. Casa do Código. 2015.

4. Budd, Andy; Moll, Cameron; Collison, Simon. Criando páginas Web com CSS: soluções avançadas para padrões Web. São Paulo. Pearson Prentice Hall. 2008.

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Coordenador

Aula Conteúdo

1 Introdução a disciplina

2 Introdução ao desenvolvimento de sistemas web

3 Exercícios

4 Paradigmas e padrões de desenvolvimento de sistemas Web

5 Exercícios

6 Back-end – Ambiente

7 Back-end – Estrutura

8 Exercícios

9 Back-end – API REST

10 Exercícios

11 Back-end – Persistência de dados

12 Exercícios

13 Front-end – Ambiente

14 Front-end – Estrutura

15 Exercícios

16 Front-end – Navegação

17 Exercícios

18 Front-end – Comunicação com Back-end

19 Front-end – Comunicação com Back-end

20 Exercícios

21 Front-end e Back-end – Autenticação e Autorização

22 Exercícios

23 Avaliação substitutiva

24 Fechamento do semestre


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Teoria de Linguagens Período: 5 Currículo: 2014

Docente: Vinicius Humberto Serapilha Durelli Unidade Acadêmica: DCOMP


C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 40ha Prática: 32ha Grau: Bacharelado Ano: 2020 Semestre: PE01

Ementa Máquinas de Estados Finitos: autômatos finitos determinísticos e não-determinísticos, linguagens regulares, expressões regulares, gramáticas regulares. Máquinas de Pilha: autômatos de pilha determinísticos e não determinísticos, gramáticas e linguagens livres do contexto. Máquinas de Turing: autômatos, gramáticas, linguagens recursivamente enumeraveis, linguagens recursivas.

Objetivos

Introduzir os fundamentos de linguagens formais e teoria dos autômatos. Preparar o aluno para estudar conceitos como análise léxica e sintática de linguagens de programação.


1: Introdução: conjuntos, relações e funções 2: Introdução: linguagens e gramáticas 3: Linguagens regulares: autômatos finitos determinísticos 4: Autômato finito não determinístico 5: Autômato com movimentos vazios 6: Expressão regular 7: Linguagens livres de contexto: gramáticas livres de contexto 8:Autômatos de pilha 9: Máquinas de Turing


A disciplina será ministrada, principalmente, por meio de aulas expositivas remotas assíncronas. Algumas aulas serão ministradas de forma síncrona utilizando a ferramente GoogleMeet ( veja o calendário proposto anexo ao plano ). As aulas assíncronas serão voltadas à resolução de exercícios utilizando a ferramenta JFLAP (http://www.jflap.org). Todo o conteúdo da disciplina (e.g., vídeos, exercícios, PDF do conteúdo exposto nos vídeos de cada aulas assíncronas, etc.) será disponibilizado para os alunos por meio da plataforma CampusVirtual da UFSJ. As entregas dos exercícios previstos também se darão

via CampusVirtual. Os horários de atendimento serão programados para toda sexta-feira das 08:30 às 11:30 (via GoogleMeet): os horários de atendimento serão dedicados ao esclarecimento de possíveis dúvidas, resolução de exercícios selecionados, e exposição de possíveis detalhes relacionados às semanas subsequentes/programação da disciplina.


O avaliação da assimilação do conteúdo por parte dos alunos será realizada por meio de listas de exercícios (7 listas, conforme descrito abaixo). Alunos que obtiverem nota inferior a 60% poderão realizar uma lista substitutiva que versará sobre todo o conteúdo. A frequência dos alunos estará vinculada à entrega das listas de exercícios lista abaixo.

Aulas 1-4: Vinculadas à primeira lista de exercícios. Aulas 5-6: Vinculadas à segunda lista de exercícios. Aula 7: Vinculada à terceira lista de exercícios. Aula 8: Vinculada à quarta lista de exercícios. Aula 9-10: Vinculada à quinta lista de exercícios. Aula 11: Vinculada à sexta lista de exercícios. Aula 12: Vinculada à sétima lista de exercícios.


1. P. B. MENEZES, Linguagens Formais e Autômatos, Bookman, 2012. 2. DIVERIO, T. A . e MENEZES, P. F. B.. Teoria Da Computação: Máquinas Universais e Computabilidade, bookman, 2012. 3. RAMOS, M. V. M, NETO, J. J. E Vega, I. S.. Linguagens Formais, Bookman, 2009.


1. N. VIEIRA, Introdução aos Fundamentos da Computação: Linguagens e Máquinas, Pioneira Thomson Learning, 2006. 2. J. MARTIN, Introduction to Languages and the Theory of Computation, McGraw-Hill, 2002. 3. J. HOPCROFT, R. MOTWANI, J. ULLMAN, Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, 3. Addison-Wesley,

2006. 4. ZOHAR Manna, Mathematical Theory of Computation, McGraw Hill, 1974 5. ELAINE A. Rich. Automata, Computability and Complexity: Theory and Applications. Prentice Hall. 2007.



Coordenador

Calendário proposto: Carga horária total = 72 horas em 24 aulas.

TERÇA-FEIRA QUINTA-FEIRA

15 de setembro 1

(Aula assíncrona) Introdução ao

curso. Apresentação da metolo-

gia e listas de exercícios previs-

tas. Apresentação do plano de en-

sino. Primeira parte da intro-

dução: conceitos básicos (sintaxe,

semântica, conjuntos, relações e

funções).

17 2

(Aula assíncrona) Segunda parte

da introdução: alfabetos, palavras

e linguagens. Linguagens regu-

lares.

22 3

(Aula assíncrona) Autômatos

finitos determinísticos

24 4

(Aula síncrona) Revisão do con-

teúdo.

29 5

(Aula assíncrona) Primeira lista

de exercícios (envolvendo autô-

matos finitos determinísticos).

1 de outubro 6

(Aula assíncrona) Automâtos fini-

tos não determinísticos.

6 7

(Aula assíncrona) Automâtos fini-

tos com movimentos vazios.

8 8


teúdo.

13 9

(Aula assíncrona) Segunda lista

de exercícios (autômatos finitos

não determinísticos e automâtos

finitos com movimentos vazios).

15 10

(Aula assíncrona) Expressões reg-

ulares.

1


20 11


teúdo.

22 12

(Aula assíncrona) Terceira lista de

exercícios (envolvendo expressões

regulares).

27 13

(Aula assíncrona) Gramáticas

livres de contexto.

29 14


teúdo.

3 de novembro 15

(Aula assíncrona) Quarta lista de

exercícios (envolvendo gramáticas

livres de contexto).

5 16

(Aula assíncrona) Simplificando

gramáticas livres de contexto.

10 17


teúdo.

12 18

(Aula assíncrona) Quinta lista de

exercícios (envolvendo gramáticas

livres de contexto).

17 19

(Aula assíncrona) Automâtos de

pilha.

19 20


teúdo.

24 21

(Aula assíncrona) Sexta lista de

exercícios (envolvendo automâtos

de pilha).

26 22

(Aula assíncrona) Máquinas de

Turing.

2


1 de dezembro 23


teúdo.

3 24

(Aula assíncrona) Sétima lista de

exercícios (envolvendo máquinas

de Turing). Adicionalmente, até

o final da semana em questão,

alunos com nota inferior à 60%

podem entregar uma lista substi-

tutiva.

3


PLANO DE ENSINO

Disciplina: Teoria de Linguagens Período: 5 Currículo: 2014



C.H. Total: 72ha/66h Teórica: 72ha/66h Prática: 0ha/0h Grau: Bacharelado Ano: Semestre:

Ementa

Máquinas de Estados Finitos: autômatos finitos determinísticos e não-determinísticos, linguagens regulares, expressões regulares,gramáticas regulares. Máquinas de Pilha: autômatos de pilha determinísticos e não determinísticos, gramáticas e linguagens livres docontexto. Máquinas de Turing: autômatos, gramáticas, linguagens recursivamente enumeraveis, linguagens recursivas.

Objetivos

Introduzir os fundamentos de linguagens formais e teoria dos autômatos. Preparar o aluno para estudar conceitos como análise léxica esintática de linguagens de programação.


1: Introdução e conceitos básicos de teoria de conjuntos2: Linguagens regulares3: Gramáticas Regulares4: Autômatos Finitos5: Expressões Regulares6: Propriedades das Linguagens Regulares7: Autômato finito com saída8: Linguagens Livres de contexto9: Simplificação de gramáticas livres de contexto10: Autômatos com pilha11: Propriedades das linguagens livres de contexto12: Linguagens Sensíveis ao contexto13: Linguagens recursivamente enumeráveis e sensíveis ao contexto14: Máquina de Turing15: Hierarquia de Chomsky


A disciplina terá encontros virtuais síncronos para exposição breve da teoria e explicação dos exercícios semanais, intercalados com encontros para sanar as dúvidas dos exercícios e dos trabalhos práticos de implementação.

Pretende-se guiar a disciplina orientada à resolução de exercícios. Os trabalhos serão compostos de implementações das máquinas de cada classe de linguagem estudada e uma documentação explicativada teoria que envolve os formalismos da classe correspondente.

O aluno deve ter acesso à plataforma GoogleMeet. Os encontros síncronos serão às terças feira de 8:00 às 10:00.

Os horários disponíveis para atendimento serão às sextas feira de 8:30 às 11:30. Para realização dos exercícios o aluno deve utilizar a ferramenta JFLAP.

As implementações podem ser feitas em qualquer linguagem de programação, desde que não usem bibliotecas específicas que já implementem as estruturas de um autômato, o aluno deve disponibilizar uma pasta compartilhada com a professora (drive, jupyter, git...), que acompanhará o desenvolvimento do trabalho prático.

A entrega dos exercícios e trabalhos serão feita pelo Portal didático da UFSJ.


10% Exercícios semanais30% Implementação de AF (teoria a cerca das linguagens regulares)30% Implementação de AP (teoria a cerca das linguagens livres do contexto)30% implementação de uma MT (teoria a cerca da hierarquia de Chomsky)A frequência do aluno será proporcional ao número de listas semanais entregues

Substitutiva: Haverá uma avaliação substitutiva para os alunos com nota menor do que 60% após o lançamento de todas as notas, a avaliação será oral via GoogleMeet, versará sobre todo o conteúdo e substituirá a nota total, caso seja maior.


1. P. B. MENEZES, Linguagens Formais e Autômatos, Bookman, 2012.2. DIVERIO, T. A . e MENEZES, P. F. B.. Teoria Da Computação: Máquinas Universais e Computabilidade, bookman, 2012.3. RAMOS, M. V. M, NETO, J. J. E Vega, I. S.. Linguagens Formais, Bookman, 2009.


1. N. VIEIRA, Introdução aos Fundamentos da Computação: Linguagens e Máquinas, Pioneira Thomson Learning, 2006.2. J. MARTIN, Introduction to Languages and the Theory of Computation, McGraw-Hill, 2002.3. J. HOPCROFT, R. MOTWANI, J. ULLMAN, Introduction to Automata Theory, Languages, and Computation, 3. Addison-Wesley,

2006.4. ZOHAR Manna, Mathematical Theory of Computation, McGraw Hill, 19745. ELAINE A. Rich. Automata, Computability and Complexity: Theory and Applications. Prentice Hall. 2007.



____________________________________Coordenador

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COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO …COORDENADORIA DO CURSO DE CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO PLANO DE ENSINO Disciplina: Álgebra Linear Período: 3 Currículo: 2014 Docente: