Plano de Curso - UFJF | Universidade Federal de Juiz de Fora · 2015-04-16 · Plano de Curso 1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS ... Noções de Erro 6 horas-aula Slides/Quadro 3. ... TVC

Instituto de Ciências Exatas Departamento de Ciência da Computação

Plano de Curso 1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS

Disciplina: ANALISE E PROJETO DE ALGORITMOS I Código: DCC001 Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC003 – Estrutura de Dados DCC107 – Laboratório de Programação II

Curso(s): CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Professor: Marcos de Mendonça Passini

Coordenador da Disciplina: ---- Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS Capacitar à análise de algoritmos segundo a complexidade de tempo e espaço, dentro dos parâmetros mais comuns. Capacitar ao projeto de algoritmos segundo alguns dos modelos mais comuns. Dar a conhecer classes gerais de problemas que possam servir de modelo a problemas reais ou práticos, bem como os algoritmos usados em sua resolução.

3 – EMENTA Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos; análise assintótica de algoritmos; paradigmas de projeto de algoritmos; algoritmos eficientes para ordenação, comparação de sequências, problemas em grafos; fundamentos de complexidade computacional, redução entre problemas, classes P e NP, problemas NP-completos.

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA

HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos: -----

a. Indução lógica; 2 -----

b. Crescimento de funções; 1 -----

c. Notação assintótica (O,o,Θ,Ω, ω); 1 ----- d. Relações de recorrência; resolução por substituição e por

iteração; 1 -----

2. Análise assintótica de algoritmos: -----

a. Modelos de computação; 2 -----

b. Cotas superiores e inferiores; 1 -----

c. Algoritmos ótimos; 1 -----

3. Paradigmas de projeto de algoritmos: -----

a. Projeto por indução; 2 -----

b. Divisão-e-conquista; 2 -----

c. Algoritmos gulosos; 2 -----


d. Programação Dinâmica; 2 -----

4. Algoritmos eficientes: ----- a. Algoritmos para ordenação: bubble-sort, insertion-sort,

merge-sort, heap-sort, quicksort; 4 -----

b. Cota inferior para ordenação por comparações; 1 -----

c. Seleção do k-ésimo e da mediana em tempo linear; 2 -----

d. Busca binária; 1 ----- e. Árvore de busca ótima e fatoração ótima para

multiplicação de matrizes; 4 -----

f. Comparação de sequências: maior subsequência comum, algoritmo Knuth-Morris-Pratt para busca de substring; distância de edição;

2 -----

g. Algoritmos em grafos: busca em largura e profundidade; caminho mínimo e algoritmos de Dijkstra e Bellman-Ford; árvore espalhada mínima e algoritmos e Prim e Kruskal; todos os caminhos mínimos e algoritmo de Floyd-Warshall; fluxo máximo e algoritmo de Ford-Fulkerson;

8 -----

h. Algoritmos geométricos: envoltória convexa: algoritmo da Marcha de Jarvis; ordenação angular e o algoritmo Graham-Scan;

4 -----

i. Cota inferior para envoltória convexa por redução; 2 -----

5. Fundamentos de complexidade computacional: -----

a. Redução entre problemas e transferência de cotas; 2 -----

b. Classe P; 1 ----- c. Algoritmos não-determinísticos; verificação polinomial de

solução; 2 -----

d. Classe NP; 2 -----

e. NP-Completude; 2 ----- f. Exemplos: SAT, clique em grafos, problema da mochila,

soma de subconjuntos, 3-coloração, caminho e circuito hamiltonianos, caixeiro viajante e outros.

6 -----

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas expositivas, discussão em sala, exercícios. 7.2 - Material Didático Quadro-negro, projetor.

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA

Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação

Conteúdo Programático

1 28/abr/15 100 Escrita Unidades 1, 2 e 3

2 30/jun/15 100 Escrita Unidades 4 e 5

3 07/jul/15 100 Trabalho Implementação computacional sobre tema escolhido pelo aluno dentre uma lista


fornecida pelo professor até 28 de abril.

8.1 – Cálculo da Nota

Média das três avaliações

8.2 – Observações

-----

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Terça-feira, 15h a 16h Sexta-feira, 15 a 16h

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica 1. CORMEN, T. et al. Algoritmos: teoria e prática. Rio de Janeiro: Makron, 2009. 2. DASGUPTA, S.; PAPADIMITRIOU, C.; VAZIRANI, U. Algoritmos. São Paulo: McGraw-Hill,

2009. 3. AHO, A. V.; HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D. The Design and Analysis of Computer

Algorithms. Reading: Addison Wesley, 1974 10.2 – Bibliografia Complementar 4. SIPSER, M. Introdução à teoria da computação. São Paulo: Cengage Learning, 2007. 5. TERADA, R. Desenvolvimento de algoritmo e estrutura de dados. São Paulo: Makron, 1991. 6. ARORA, S.; BARAK, B. Computational complexity: a modern approach. Nova Iorque:

Cambridge University Press, 2009. 7. CAMPELLO, R.E.; MACULAN, N. Algoritmos e Heurísticas. Niterói: EDUFF, 1994. 8. BOAVENTURA NETTO, P.O. Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. São Paulo: Edgard

Blucher, 2012. 11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS

Juiz de Fora, 02 de março de 2015.

Prof. Saulo Moraes Villela Chefe do Departamento de Ciência da Computação



Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008

Turma: A Período: 2015.1

Professor: Rafael Alves Bonfim de Queiroz Número de SIAPE: 1148648

Coordenador da Disciplina: Felipe dos Santos Loureiro

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4

Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0

Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância

Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF ( x ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente

Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( x ) não faz uso

Pré-requisito(s): Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120)

Curso(s): CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (35A obrigatória) ENGENHARIA ELÉTRICA (50A, 69C, 70A, obrigatória) ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (49A, obrigatória) ENGENHARIA AMBIENTAL E SANITÁRIA (67A, obrigatória) Física (65E, 81A)

2 – OBJETIVOS

Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de diversos problemas correlatos à matemática.

3 – EMENTA

1. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Introdução 2

2. Noções de erro: representação de número, conversão de números nos sistemas decimais e binários, aritmética inteira e de ponto flutuante, erros de arredondamento e truncamentos, erro absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação

6


de erros.

3. Polinômio de Taylor e Aproximações 4

4. Zeros Reais de Funções Reais: Introdução. Solução por Iteração. Critério de Parada. Critério de Convergência. Ordem de Convergência. Valores Iniciais: Isolamento de raízes. Método de Falsa Posição. Método do ponto fixo. Método de Newton-Raphson. Método da Secante. Método da Bisseção.

8

5- Resolução de sistemas Lineares: eliminação de Gauss; estratégia de pivoteamento; fatorações LU e Cholesky; métodos iterativos: introdução, teste de parada, critérios de convergência - linha e sassenfeld, método iterativo de Gauss Jacobi, método iterativo de Gauss-Seidel.

12

6- Interpolação Polinomial: introdução, resolução de sistema linear, forma de Lagrange, diferença dividida e ordinária, forma de Newton, forma de Newton Gregory, escolha do grau do polinômio interpolador.

8

7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto, caso contínuo, caso não-linear 10

8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss.

10

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS

7.1 - Metodologia de Ensino

Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações dos métodos numéricos.

7.2 - Material Didático

Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina).

8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA

Avaliação Data Valor Tipo de

Avaliação Conteúdo Programático

Primeira Avaliação

Escrita 09/04 100

Avaliação escrita

(sem consulta) Unidades 1, 2, 3 e 4

Segunda Avaliação

Escrita 18/05 100

Avaliação escrita

(sem consulta) Unidades 5 e 6

Terceira Avaliação

Escrita 25/06 100

Avaliação escrita

(sem consulta) Unidades 7 e 8


Média Aritmética das notas das avaliações escritas



9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR

Segundas-feiras de 08:00 às 10:00 horas.

10 – BIBLIOGRAFIA

10.1 - Bibliografia Básica

· RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos. McGraw-Hill, 1988.

· FRANCO, Neide Bertoldi; Cálculo Numérico,(2006), Editora Pearson

10.2 – Bibliografia Complementar

· HUMES, A.F.P. de C. et al. Noções de Cálculo Numérico. McGraw-Hill, 1984. · PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, 1979. · SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, 1982.

· CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional Atlas, 1994.

11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS

Juiz de Fora, 02 de Março de 2015.

Prof. Rafael Alves Bonfim de Queiroz



Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008 Turma: B Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: - Carga Horária (horas-aula) Total: 4

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s):

Cálculo I (Mat113), Computação I (DCC009), Álgebra Linear (Mat112)

Curso(s): Professor: Bernardo Martins Rocha

Faz uso de: ( X ) monitores UFJF ( X ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de diversos problemas correlatos à física, engenharias e matemática.

3 – EMENTA 1. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs

1. Introdução 2 horas-aula Slides/Quadro

2. Noções de Erro 6 horas-aula Slides/Quadro

3. Séries de Taylor e Aproximações 4 horas-aula Slides/Quadro

4. Zeros Reais de Funções Reais 10 horas-aula Slides/Quadro

5. Resolução de Sistemas Lineares 12 horas-aula Slides/Quadro

6. Interpolação Polinomial 10 horas-aula Slides/Quadro

7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8 horas-aula Slides/Quadro

8. Integração Numérica 8 horas-aula Slides/Quadro

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria, implementação e aplicações dos métodos numéricos. Aulas práticas em laboratório.


7.2 - Material Didático Slides, Quadro Negro, Softwares, Livros e Apostilas

8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA



TVC 1 09/04/15 100 Prova 1. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais

TVC 2 21/05/15 100 Prova 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial

TVC 3 25/06/15 100 Prova 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica

Atividades em Laboratório

Ao longo do período

100 Atividade Toda a ementa * Programação detalhada será apresentada no site pessoal do professor: http://sites.google.com/site/bernardomartinsrocha


[(TVC1+Lab1) + (TVC2+Lab2) + (TVC3+Lab3)]/3


9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda-feira. 14:00-16:00

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica

[1 Ruggiero & Lopes, “Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais”, 2.ed, Makron Books, 1997.

Campos F. F., “Algoritmos Numéricos”, segunda edição, LTC, 2007. Franco N. B., “Cálculo Numérico”, Prentice Hall, 2006. Atkinson K., “Elementary Numerical Analysis”, second edition, John Wiley & Sons, 1993. 10.2 – Bibliografia Complementar Cunha M. C., “Métodos Numéricos”, Editora da Unicamp, Segunda Edição, 2009. Conte & de Boor, “Elementary Numerical Analysis: an Algorithmic Approach”, 3Ed, McGraw-Hill, 1980.


___________________________________ Juiz de Fora, 02 de Março de 2015

Prof. Bernardo Martins Rocha


Plano de Curso

1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS

Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008

Turma: C Período: 2014.3

Professor: Heder Soares Bernardino

Helio José Corrêa Barbosa

Número de SIAPE: 1148648

Coordenador da Disciplina: Felipe dos Santos Loureiro




Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF ( x ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente

Uso de Laboratório de Ensino:

( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( x ) não faz uso

Pré-requisito(s): Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120)

Curso(s):

ENGENHARIA AMBIENTAL E SANITÁRIA

OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS – MATEMÁTICA

BACHARELADO EM CIÊNCIAS EXATAS

ENGENHARIA MECÂNICA

ENGENHARIA ELÉTRICA - HABILITAÇÃO EM ENERGIA

OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - ENGENHARIA ELÉTRICA - HAB. EM TELECOMUNICAÇÕES

2 - OBJETIVOS

Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de diversos problemas correlatos à matemática.

3 – EMENTA

1. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica


6 – USO DE TICs


1. Introdução 2

2. Noções de erro: representação de número, conversão de números nos sistemas decimais e binários, aritmética inteira e de ponto flutuante, erros de arredondamento e truncamentos, erro absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação de erros.

6

3. Polinômio de Taylor e Aproximações 4

4. Zeros Reais de Funções Reais: Introdução. Solução por Iteração. Critério de Parada. Critério de Convergência. Ordem de Convergência. Valores Iniciais: Isolamento de raízes. Método de Falsa Posição. Método do ponto fixo. Método de Newton-Raphson. Método da Secante. Método da Bisseção.

8

5- Resolução de sistemas Lineares: eliminação de Gauss; estratégia de pivoteamento; fatorações LU e Cholesky; métodos iterativos: introdução, teste de parada, critérios de convergência - linha e sassenfeld, método iterativo de Gauss Jacobi, método iterativo de Gauss-Seidel.

12

6- Interpolação Polinomial: introdução, resolução de sistema linear, forma de Lagrange, diferença dividida e ordinária, forma de Newton, forma de Newton Gregory, escolha do grau do polinômio interpolador.

8

7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto, caso contínuo, caso não-linear 10

8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss.

10



Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações dos métodos numéricos.


Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina).

8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA



Primeira Avaliação Escrita

09/04 100 Avaliação

escrita (sem consulta)

Unidades 1, 2, 3 e 4

Segunda Avaliação Escrita



Unidades 5 e 6

Terceira Avaliação Escrita



Unidades 7 e 8

Segunda Chamada


escrita Todo conteúdo


Escrita (sem consulta)


Média Aritmética das Notas das avaliações escritas.



Quartas-feiras de 16:00 às 18:00.

10 – BIBLIOGRAFIA

10.1 - Bibliografia Básica • RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos.

McGraw-Hill, 1988. • FRANCO, Neide Bertoldi; Cálculo Numérico,(2006), Editora Pearson

10.2 – Bibliografia Complementar • HUMES, A.F.P. de C. et al. Noções de Cálculo Numérico. McGraw-Hill, 1984. • PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, 1979. • SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, 1982.

• CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional Atlas, 1994.


Juiz de Fora, 19 de Agosto de 2014.

Prof. Heder Soares Bernardino Prof. Helio José Corrêa Barbosa



Disciplina: ESTRUTURA DE DADOS II Código: DCC012


Professor: Jairo Francisco de Souza Número de SIAPE: 1714410

Coordenador da Disciplina: Não atribuído




Uso de Monitores/Tutores: ( 1 ) monitores UFJF ( 0 ) tutores UFJF ( 0 ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente

Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( X ) eventual ( ) não faz uso

Pré-requisito(s): DCC013 Estrutura de Dados e DCC107 – Laboratório de Programação II

Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A e 35A, obrigatória), Engenharia Computacional (65AB, obrigatória) Sistemas de Informação (76A, obrigatória) Ciências Exatas (65A, eletiva)

2 - OBJETIVOS

Conhecer problemas básicos de programação da área da computação e sua solução através da aplicação de estruturas de dados. Aprender a realizar análise crítica sobre as estrutura de dados para a sua aplicação em problemas futuros.

3 – EMENTA

Introdução, Princípios de Ordenação, Arquivos em série e sequências, Classificação externa, Arquivos de acesso direto, Arquivos indexados pela chave primária, Arquivos indexados por múltiplas chaves, Processamento de cadeias de caracteres


6 – USO DE TICs

1. Introdução

Conceito de Arquivo. Arquivos Físicos. Meios de armazenamento. Dispositivos de Entrada e Saída e seu controle. Interface com os Sistemas Operacionais.

1

2. Princípios de Ordenação

Importância da ordenação para organização dos dados. Exemplos de algoritmos básicos de ordenação.

6

3. Arquivos em Série e Seqüências

Introdução. Atualização do arquivo mestre (balanced line): inclusão, exclusão, modificação e transações problemáticas. Intercalação: algoritmo básico, busca direta, árvore binária de

3


vencedores e perdedores.

4. Classificação Externa

Geração de Partições Classificadas. Distribuição e Intercalação de Partições.

2

5. Arquivos de Acesso Direto

Transformação de chave: funções "hash". Colisões e Transbordamento. Arquivos Extensíveis.

10

6. Arquivos Indexados pela Chave Primária

Arquivos Seqüenciais Indexados. Árvores Balanceadas: Árvores B, Árvores B*, Árvores B+.

18

7. Arquivos Indexados por Múltiplas Chaves

Arquivos Multilista. Arquivos Invertidos. Processos de implementação de índices secundários.

4

8. Processamento de Cadeias de Caracteres

Casamento de Cadeias. Casamento Exato. Casamento Aproximado. Compressão: Compressão de Textos em Linguagem Natural, Codificação de Huffman Usando Bytes, Codificação de Lempel-Ziv. Criptografia.

10



São realizadas aulas expositivas, onde são apresentados algoritmos aplicados para resolução dos problemas inseridos em sala de aula. Ao final de cada aula, são realizados exercícios de implementação dos algoritmos para fixação do conteúdo e prática de programação dos alunos.


O material didático consta de notas de aula, apontamentos para sites com explicações detalhadas de alguns algoritmos e applets com demonstração de algoritmos.





08/04/15 20 Avaliação


Unidades 1, 2 e 3




Unidades de 4, 5 e 6

Terceira Avaliação Escrita



Unidades 7 e 8

Trabalho 10/06/15 10 Implementação de estruturas

de dados

Questionários (Moodle)

São sete questionários

30 Questionários

abordando Toda a disciplina


que podem ser

respondidos ao longo da disciplina

conceitos e análise

Segunda Chamada


escrita (sem consulta

Unidades 1 a 8


Soma dos valores das avaliações parciais.


A segunda chamada poderá ser realizada como prova substitutiva para os alunos que compareceram em todas as provas e entregaram o trabalho. Para estes, a nota desta prova substituirá a menor nota alcançada.


Segunda de 16h as 18h.

10 – BIBLIOGRAFIA


TENEMBAUM, Aaron M. Estrutura de Dados Usando C. São Paulo: Makron Books do Brasil, 1995.

VELOSO, Paulo. Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 1991.

HOROWITZ, Ellis. Fundamentos de Estruturas de Dados. 3 ed. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 1987.

SZWARCFITER, Jaime Luíz. Estruturas de Dados e seus Algoritmos. Rio de Janeiro: Ed. LTC, 1994.


DROZDEK, ADAM. Estrutura de Dados e algoritmos em C++. Thomson. ZIVIANI, NIVIO. Projeto de algoritmos com implementações em C++ e Java. Cengage Learning.

FERRAZ, INHAUMA NEVES. Programação com Arquivos. Manole.


Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015.

Prof. Jairo Francisco de Souza


Plano de Curso


Disciplina: Estrutura de Dados Código: DCC013

Turmas: A e B Período: 2015.1


Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4



Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) à distância

Uso do Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente

Uso laboratório: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC119- Algoritmos e DCC120-Laboratório de Programação I

Curso(s): Bacharelado em Ciências Exatas (obrigatória – opções Ciência da Computação, Estatística e Engenharia Computacional), Engenharia Ambiental e Sanitária (obrigatória), Ciência da Computação (obrigatória – noturno), Sistemas de Informação (obrigatória – noturno) e Estatística (obrigatória)

Professores:

Coordenador:

Bernardo Martins Rocha (Turma A) e Itamar Leite de Oliveira (Turma B)

Bernardo Martins Rocha


2 – OBJETIVOS

A disciplina Estruturas de Dados tem por objetivo estudar as estruturas de dados básicas e

seus algoritmos, utilizando tipos abstratos de dados, de forma que os alunos se tornem capazes de desenvolver programas computacionais com maior complexidade e eficiência.

3 – EMENTA

1. Introdução;

2. Tipos Abstratos de Dados;

3. Representação linear de matrizes;

4. Listas Lineares;

5. Pilhas;

6. Filas;

7. Árvores;

8. Fila de prioridades;

9. Grafos.



6 – USO DE TICs

1) Introdução

Introdução ao estudo de complexidade assintótica. Ordenação (BubbleSort, InsertionSort, SelectionSort e ShellSort), busca binária, recursividade.

6 Projeções e quadro negro

2)Tipos Abstratos de Dados

Domínio de dados. Características de TADs. Programação com tipos abstratos de dados.


3)Representação linear de matrizes

Cálculo de endereçamento de elementos: representação linear de matrizes, matrizes esparsas, matrizes triangulares, matrizes diagonais e matrizes tridiagonais.


4) Listas Lineares

Definição. Operações mais comuns. Representações de Listas. Listas contíguas. Listas encadeadas. Listas duplamente encadeadas. Listas Circulares. Listas com descritor. Aplicações. Listas ordenadas e busca binária.


5)Pilhas

Definição. Operações básicas, implementação 2 Projeções e quadro negro

6) Filas

Definição. Operações básicas, implementação. Aplicações de pilhas e filas.


7)Árvores

Definição. Representações Gráficas. Representações em Árvores. Árvores Binárias. Árvores Gerais como Árvores Binárias. Caminhamentos em profundidade e em largura. Árvore Binária de Busca. Aplicações (exemplo: avaliação de expressões, árvores de busca).


8)Fila de prioridades

Fundamentos. Heaps: inserção, remoção e seleção de valores com maior prioridade. Heaps binárias. Representação vetorial de heaps.


9)Grafos

Definição. Implementação por meio de matrizes de adjacência, listas de adjacências e matrizes de incidências. Representação de grafos direcionados e não-direcionados. Aplicações.





Aulas expositivas utilizando-se de datashow e quadro negro. Exercícios resolvidos em sala.

Listas de exercícios.


Notas de aulas, slides e listas de exercícios em PDF disponibilizados no site da disciplina.


Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação Conteúdo Programático

Avaliação 1 (A1)

16/04/2015 100 Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum.

Unidades de ensino 1, 2 e 3.

Avaliação 2 (A2)

21/05/2015 100 Prova individual e sem consulta, de implementação e apresentação de ED’s, realizada em laboratório de computação.


Avaliação 3 (A3)

02/07/2015 100 Trabalho em equipe de dois alunos e sem consulta, de implementação e apresentação de alguma ED, realizada em laboratório de computação.

Unidades de ensino 7 e 8

2ª Chamada 06/07/2015 100 Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum.

Todas as unidades de ensino

8.1 – Cálculo da Nota e Critério de Aprovação

Média Final: (A1 + A2+ A3) /3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e frequência igual ou superior a 75%.


2ª Chamada: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição de uma das avaliações A1, A2 ou A3 para o aluno que não fez algum delas ou que queira substituir aquela com o menor valor.


Turma A: Quinta-feira de 19:00 às 21:00h. Turma B: Terça-feira de 14:00 às 16:00h.

Demais dias da semana podem ser agendados sob demanda.


10 – BIBLIOGRAFIA


• PREISS, B. R. Estrutura de Dados e Algoritmos. Campus, Rio de Janeiro, 2001.

• ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com Implementações em Java e C++. Thomson,

2003.

• DROZDEK, A. Estrutura de Dados e Algoritmos em C++. São Paulo: Cengage

Learning. 2002. 597 p.

• CELES, W.; CERQUEIRA, R. F. D. G.; RANGEL, J. L. M. Introdução a Estruturas de Dados: com Técnicas de Programação em C. Rio de Janeiro: Campus/Elsever. 2004.

250 p.


• KNUTH, D. E. The art of computer programming v. 1 - Fundamental Algorithms .

Addison-Wesley, 1972.

• SZWARCFITER, J. L. Estrutura de Dados e Seus Algoritmos. Segunda Edição. LTC, 1994.


Existem dois monitores para tirar dúvidas dos alunos fora do horário de aula. Além deles, há dois tutores que nos auxiliam na montagem do material didático e na implementação em C++ das estruturas de dados estudadas na disciplina.

Site da disciplina: https://sites.google.com/site/edlab2ufjf/


_____________________

Professor

Prof. Itamar Leite de Oliveira


________________________________

Saulo Moraes Villela

Chefe do DCC


Plano de Curso


Disciplina: Inteligência Artificial Código: DCC014 Turma: A Período: 2015.1

Oferta: (X) UFJF ( ) UAB

Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: (X) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: (X) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC059 – Teoria dos Grafos

DCC160 – Lógica e Fundamentos da Computação

EST029 – Cálculo de Probabilidades I Curso(s): Ciência da Computação

Engenharia Computacional (eletiva)

Professor: Saulo Moraes Villela Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS

Apresentar os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial, necessários ao desenvolvimento de algoritmos a serem aplicados na solução de problemas na área de ciências da computação, engenharia e áreas afins. Apresentar metodologias de desenvolvimento de algoritmos de busca na resolução de problemas, além de técnicas de representação do conhecimento.

3 – EMENTA

1. Conceitos Básicos

2. Métodos não informados de busca

3. Métodos informados de busca

4. Grafos de jogos e hipergrafos

5. Prova de Teoremas


6 – USO DE TICs

1. Conceitos Básicos

1.1. Definição, classificação dos problemas e aplicações

1.2. Hipóteses de sistemas inteligentes

1.3. Sistema de símbolos físicos

1.4. Espaço e grafo de estados

1.5. Estratégias de controle e heurísticas

1.6. Base de conhecimento e Sistema de produções

6 Projeções e

quadro negro


2. Métodos não informados de busca

2.1. Método irrevogável

2.2. Backtracking

2.3. Busca em largura e busca em profundidade

2.4. Busca ordenada

12 Projeções e

quadro negro

3. Métodos informados de busca

3.1. Algoritmo de busca pela melhor escolha, Best-First

3.2. Busca Gulosa

3.3. Algoritmo A* e suas variantes

3.4. Propriedades de heurísticas

3.5. Critérios de poda

16 Projeções e

quadro negro

4. Grafos de jogos e hipergrafos

4.1. Grafos de jogos

4.2. Algoritmo Min-Max

4.3. Algoritmo Alfa-Beta

4.5. Grafo And/Or

4.6. Sistemas Baseados em Regras

4.7. Algoritmo AO*

12 Projeções e

quadro negro

5. Prova de Teoremas

5.1. Linguagens de Cálculo de Predicados

5.2. Forma Clausal

5.3. Representação do Conhecimento

5.4. Método de Resolução

5.4.1. Algoritmo de Unificação

5.4.2. Refutação

14 Projeções e

quadro negro



Aulas expositivas com utilização de quadro negro e resolução de exercícios em sala de aula.


Material disponível em PDF, entre outros links úteis.

8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM

Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação Conteúdo

Programático

Avaliação Escrita 1

29/04/2015 100 Prova individual,

dissertativa e sem consulta Unidades de ensino 1, 2 e 3.




dissertativa e sem consulta Unidades de ensino 4 e 5.

Trabalho Prático

29/06/2015 100 Em grupos de 2 ou 3

alunos Unidades de ensino 2 e 3.

8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação

Média Final: (A1 + A2+ TP) /3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e frequência igual ou superior a 75%.


Alunos que perderem alguma das avaliações em situações não previstas pela legislação tem direito à segunda chamada, no final do período (06/07/2015), cobrindo todo o conteúdo programático.


Segundas e quartas das 15:00 às 16:00.

Demais dias e horários podem ser agendados sob demanda.

10 – BIBLIOGRAFIA


• NILSSON, Nils. Principles of Artificial Intelligence. TIOGA CO., 1980.

• RICH, Elaine e KNIGHT, Kevin. Inteligência Artificial. Makron Books, 1994.

• PEARL, Judea. HEURISTICS. Addison-Wesley PUB. CO., 1984.


• RUSSEL, S., NORVIG. P. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Campus, 2004.

• BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed. Florianópolis: UFSC, 2006.

• LUGER, G. F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. Rio Grande do Sul: Bookman, 2004.


Site da disciplina: https://sites.google.com/site/saulomv/inteligencia-artificial/


Prof. Saulo Moraes Villela


Plano de Curso


Disciplina: Orientação a Objetos Código: DCC025 Turma: A Período: 2015.1


Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 0 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 4 Carga Horária (horas-aula) Total: 60


Pré-requisito(s): DCC013 – Estrutura de Dados (Ciência da Computação – 65A e 35A, Engenharia Computacional – 65AB, Opção 2º Ciclo Ciências Exatas – Engenharia Computacional - 65AB)

DCC107 – Laboratório de Programação II (Ciência da Computação – 65A e 35A)

Curso(s): Ciência da Computação (35A, obrigatória)

Opção 2º Ciclo Ciências Exatas – Engenharia Computacional (65AB, obrigatória)

Engenharia Computacional (65B, obrigatória)

Ciência da Computação (65C, obrigatória)

Professor: Edmar Welington Oliveira Coordenador da Disciplina: -


2 - OBJETIVOS

O curso tem como objetivo possibilitar ao aluno compreender, identificar e aplicar os principais conceitos relacionados à Orientação a Objetos, além de utilizar alguns elementos da UML como apoio ao ensino dos conceitos OO e utilizar linguagens de programação para aplicação prática dos conceitos OO - através de implementações. Espera-se, ao final do curso, que o aluno seja capaz de aplicar, na prática de programação, conceitos de Orientação a Objetos e identificar melhorias em códigos já existentes através do uso de tais conceitos.

3 – EMENTA

Conceitos Fundamentais de Orientação a Objetos; Componentes de Classes; Entendimento e aplicação dos conceitos e componentes de classes em linguagens de programação que apoiem o paradigma de Orientação a Objetos; Desenvolvimento de sistemas através do uso de programação orientada a objetos.


6 – USO DE TICs

1) Programação Procedimental e Orientada a Objetos 2

PCs

2) Introdução a Orientação a Objetos (Objetos, Atributos, Métodos, Classes, Metaclasses, Construtores e Destrutores, Mensagens)

6 PCs


3) Pacotes, Visibilidade e Encapsulamento 2

PCs

4) Abstração, Classificação, Generalização e Especialização 2

PCs

5) Associação e Agregação 4

PCs

6) Coleções 4

PCs

7) Herança (dinâmica, compartilhada, múltipla) 6

PCs

7) Delegação 2

PCs

8) Polimorfismo (paramétrico, sobrecarga, coersão, subtipo) 6

PCs

9) Classes e Métodos Genéricos 4

PCs

10) Acoplamento (Estático e Dinâmico) e Coesão 4

PCs

11) Classes Abstratas 4

PCs

12) Interfaces 4

PCs

14) Exceções. 4

PCs

15) Avaliações e Trabalhos 6

PCs



Aulas expositivas e práticas presenciais, acompanhadas de uso de ferramentas computacionais relacionadas à prática de programação orientada a objetos. Apresentação de exercícios e exemplos práticos de programação para discussão e fixação do conteúdo teórico apresentado.


Ferramentas computacionais para suporte à programação. Uso de linguagens de programação com suporte à Orientação a Objetos. Materiais de apoio (exercícios e soluções) no sistema Moodle.




Prática de Programação

17/04/2015 30 Individual Os alunos deverão resolver exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ


12/06/2015 30 Individual Os alunos deverão resolver exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ

Projeto de Sistema

15/06/2015 16 Grupo

Os alunos (em grupos de 2 ou 3 alunos) deverão utilizar os conceitos de OO para desenvolver um protótipo de sistema computacional utilizando a ferramenta de programação BLUEJ. O sistema a ser desenvolvido será definido pelo


professor da disciplina e será igual para todos os grupos.


26/06/2015 24 Individual

Os alunos, individualmente, deverão realizar uma alteração no protótipo desenvolvido pelos seus respectivos grupos. A alteração a ser realizada será definida pelo professor da disciplina.


Somatório das Práticas de Programação e do Projeto de Sistema 30 + 30 + 24 + 16 = 100


Avaliação de segunda chamada será realizada no dia


Segunda-feira, 18hs a 19hs

Sexta-Feira, 18hs a 19hs

10 – BIBLIOGRAFIA


BARNES, D.; J. KOLLING, M. Programação Orientada a Objetos com Java - uma introdução prática usando o BlueJ, 4ª Edição, 2010.


SINTES, Anthony. Aprenda Programação Orientada a Objetos. Makron Books, 2002.

MEYER, Bertrand. Object-Oriented Software Construction. Prentice Hall, 2nd Edition, 2000.

TAYLOR, D. A. Object-Oriented Technology, Addison-Wesley Publishing Company, 1996.

HORSTMANN, C. S.; CORNELL, G. Core Java 2, Volume I, Makron Books, 2001.

DEITEL, H. M.; DEITEL, P. J. Java, Como Programar, Pearson, 6ªEdição, 20058

ECKEL, B. Thinking in Java, Prenticel Hall, 2ª Edição, 2000


Necessário instalação da ferramenta de programação BLUEJ nos laboratórios de ensino

Juiz de Fora, 19 de Fevereiro de 2014.

Prof. Edmar Welington Oliveira



Disciplina: Fluxo em Redes Código: DCC033 Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB



Pré-requisito(s): DCC059 – Teoria dos Grafos

DCC0024 – Programação Linear -> DCC163 – Pesquisa Operacional

Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação

Engenharia Computacional

Sistemas de Informação Professor: Stênio Sã

Coordenador da Disciplina: Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS

Capacitar o aluno a analisar problemas reais que podem ser representados através de redes de fluxo, propor modelos de programação linear e algoritmos para os mesmos, além de interpretar as variações desses problemas.

3 – EMENTA

Problemas do Caminho Mínimo; Problema de Fluxo Máximo; Problema de fluxo compatível a custo mínimo; Problemas de Atribuição e Problema de Transporte.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

Unidade I - Conceitos básicos e revisão de grafos Grafos direcionados e não direcionados; Grafos ponderados; Grafos acíclicos; Caminho; Cadeia; Ciclo; Circuito; Conexidade; Corte; Árvore enraizada. Conceitos básicos de Programação Linear: Modelo de programação linear; Variáveis de decisão; Função objetivo; Conjunto de restrições; Exercícios.

12 horas/aula Data-show e quadro-negro

Unidade II - Fluxo máximo Rede de fluxo: conceitos e aplicações de redes; Problema de Fluxo Máximo: corte; modelagem do problema; representação matricial do problema; Caminho de aumento; Teorema do fluxo máximo e corte mínimo; Algoritmo de Ford & Fulkerson; Exercícios


Unidade III - Problemas clássicos envolvendo fluxo Problema do caminho mínimo; problema do fluxo máximo de custo mínimo; Problema de Transporte; Problema de Atribuição; Problema de Programação de Máquinas Paralelas Uniformes. Exercícios

20 horas/aula

Data-show e quadro-negro

Unidade IV – Uso de solvers para o problema de fluxo Solver do MS-Excel; Uso do GLPK; Uso do Cplex; Trabalho prático.


7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino


O curso se dará através de aulas expositivas com uso de data show e quadro-negro. Ao longo do curso serão necessárias implementações de algoritmos para consolidação do aprendizado. 7.2 - Material Didático Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula.



P1 08/04/15 20 prova escrita Unidades I e II

P2 13/05/15 30 prova escrita Unidades I, II e III

P3 23/06/15 30 prova escrita Unidades I, II, III e IV

T3 30/06/15 20 Implementação Unidades I, II, III e IV


A nota do aluno é o somatório das notas das provas P1, P2 e P3 acrescido da nota do trabalho. Listas de exercícios não valem nota, mas podem ajudar, já que as provas são baseadas nestes exercícios.


É fortemente recomendável a participação proativa do aluno no que tange ao desenvolvimento dos trabalhos práticos de implementação;

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Terças-feiras das 17:00 às 19:00h;

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica BAZARAA, M.S. e JARVIS, J.J. Linear Programming and Networks Flows, John Wiley & Sons, New York, 1990, 2a Edition. TAHA, H. A., Pesquisa Operacional, 8ª edição Pearson Prentice Hall, 2008; SZWARCFITER, J. Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus, 1983. BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Teoria, Modelos e Algoritmos. Editora Edgard Blucher Ltda, 1996. 10.2 – Bibliografia Complementar AHUJA, RAVINDRA K., MAGNANTI, THOMAS L., ORLIN, JAMES B. “Network Flows: theory, algorithms and applications”. Prentice Hall, 1993. T.H. CORMEN, C.E. LEISERSON, R.L. RIVEST, and C. STEIN. “Introduction to Algorithms”, 2nd. edition, MIT Press, 2001. (Há uma versão em português, da Editora Campus.)

11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS 1- Presença obrigatória;

2- não haverá prova substitutiva, apenas 2a. chamada para quem faltou a algum TVC com a devida justificativa da falta; 3- a entrega dos trabalhos deve se dá na data prevista. Porém, no caso de atraso, a multa por dia útil de atraso é de 20% do valor do trabalho.; 4- a chamada será feita no inicio ou ao final da aula; 5- as aulas iniciam-se às 19:00h das Terças-feiras e às 21:00h das quartas-feiras;

Juiz de Fora, 03 de março de 2015. Prof. Stênio Sã.



Disciplina: REDES DE COMPUTADORES Código: DCC042 Turma: Período: 2015.1 Oferta: (X ) UFJF ( ) UAB

Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 horas-aula Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: - Carga Horária (horas-aula) Total: 60 horas-aula


Pré-requisito(s):

Dependente do curso/currículo ativo.

Curso(s): Ciência da Computação - obrigatória; Professor: Alex Borges Vieira

Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS O curso de Redes de Computadores tem como objetivo introduzir os conceitos básicos da área, dando ao aluno uma visão geral de todas as camadas da pilha TCP/IP. Discutiremos aspectos relacionados a aplicações em redes, protocolos e tópicos de pesquisa atuais na área.

3 – EMENTA 1.Introdução 2.Serviços de Rede 3.Transmissão de Dados 4.Topologias de Rede 5.Protocolos de acesso ao meio 6.Arquitetura de Protocolos 7.Interconexão de Redes 8.Pilhas de Protocolos 9.Gerenciamento


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

Introdução 6 horas-aula

Aplicações 6 horas-aula

Camada de Transporte 10 horas-aula

Camada de Rede 10 horas-aula

Camada de Enlace 10 horas-aula

Redes sem Fio 10 horas-aula

Segurança em Redes 8 horas-aula

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas teóricas expositivas com uso de quadro e retroprojetor e computador. 7.2 - Material Didático


Notas de Aula, Lista de Exercícios, Bibliografia Básica




TVC 22/04/15 100 Prova Introdução, Aplicações, Camada de Transporte

TVC 18/06/15 100 Prova Camada de Redes e Camada de Enlace

Tp 01/07/15 100 Reavaliação Comunicação em redes; camada de transporte; redes sem fio e segurança


Média Aritmética


9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda-feira e Quarta-feira – 14:00 as 15:00

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica KUROSE, J.; ROSS, K. , Redes de Computadores e a Internet: uma abordagem top-down, 2010, 5ª edição Pearson. COMER, D. Redes de computadores e Internet . Bookman, 4ª edição, 2007. TANENBAUM, A. S. Redes de computadores . Campus Elsevier, 2003. 10.2 – Bibliografia Complementar

STALLINGS, W. Stallings, Criptografia e Segurança de Redes, 4ª edição 2007. COMER, D. Interligação em redes com TCP/IP . Campus, 5ª edição, 2006. NAKAMURA E.T. e GEUS, P.L. Segurança de Redes em Ambientes Cooperativos, 1ª. Edição 2007. DERFLER, F.J. Guia de conectividade . Rio de Janeiro: Campus, 1993. DERFLER, F.J. Guia para interligação de redes locais . Rio de Janeiro: Campus, 1993. SOARES, L. F. G.; LEMOS, G.; COLCHER, S. Redes de computadores: das LANs, MANs e WANs às redes ATM . Campus, 1995.



Prof. Alex Borges Vieira Professor da Disciplina DCC042 do Departamento de Ciência da Computação


Plano de Curso


Disciplina: Teoria da Computação Código: DCC055









Pré-

requisito(s):

DCC063

Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação (obrigatória)

Professor: Ciro de Barros Barbosa


2 – OBJETIVOS

Proporcionar uma ferramenta para tratamento formal dos principais conceitos da computação.

3 – EMENTA

1. -Linguagens e Máquinas de Turing

2. -A hierarquia de Chomsky

3. -Decidabilidade e computabilidade

4. -Computação com máquinas de Turing

5. -Equivalência de programas


6 – USO DE TICs

1) Linguagens e Máquinas de Turing Máquina de Turing padrão. Reconhecimento de linguagens com a máquina de Turing. Variações da máquina de Turing: com múltiplas trilhas, com duas vias, com múltiplas vias, não deterministas. Enumeração de linguagens com a máquina de Turing.

12 Projeções e quadro negro.

2) A hierarquia de Chomsky Gramáticas irrestritas e linguagens recursivamente enumeráveis. Gramáticas sensíveis ao contexto. Autômatos linearmente



limitados. A hierarquia de Chomsky.

3) Decidabilidade e computabilidade Problemas de decisão. A tese de Church-Turing. O Problema da Parada para máquinas de Turing. A máquina de Turing Universal. Redutibilidade, o teorema de Rice. Problemas insolucionáveis: sistemas semi-Thue, pós-correspondência. Problemas indecidíveis em gramáticas livres de contexto.


4) Computação com máquinas de Turing Cálculo de funções. Computação número-teórica e indexação. Operação seqüencial de máquinas de Turing: macros. Composição de funções. Funções não computáveis.


5) Equivalência de programas Programas e máquinas. Computação e função computada. Verificação da equivalência forte de programas.




Aulas expositivas presenciais


Slides projetados para aulas expositivas. Notas de aulas e referências de material auxiliar na

página web do professor. www.ufjf.br/ciro_barbosa




Avaliação

Prática 1 (A1)

02.04.2015 100 Individual

dissertativa.

Unidades de ensino 1, 2 e 3

Avaliação

prática 2 (A2)

14.05.2015 100 Individual,

dissertativa.


Avaliação

prática 3 (A3)

29.06.2015 100 Individual,

dissertativa.



Nota Final = (A1 + A2 + A3)/3


Aprovado o aluno com Nota final ≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito

à segunda chamada, no final do período (02.07.2015), cobrindo todo o conteúdo programático.


Quintas-feiras, de 17:00 às 19:00 horas, ou qualquer outro horário previamente combinado.

10 – BIBLIOGRAFIA



• ZOHAR, M. Mathematical theory of computation. McGraw-Hill, 1974.

• HENNIE, F. Introductions to computability. Addison Wesley, 1977.

• HOPCROFT, J. E. e ULLMAN, J. E. Introduction to automata theory, languages and computation. Addison-Wesley, 1979.


• DINÉSIO, T.A.; MENEZES, P. B. Teoria da Computação. Sagra Luzzatto, 1999.

• SUDKAMP, T. A. Languages and machines: an introduction to the theory of computer science. Addison-Wesley, 1996.


A plataforma Moodle é utilizada como apoio para o processo de avaliação. O site do prof.

Disponibiliza notas de aula e códigos fonte para atividades práticas.


_____________________

Ciro de Barros Barbosa

Prof. da Disciplina

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Chefe do DCC

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Disciplina: Teoria dos Grafos Código: DCC059


Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4




Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC013 – Estrutura de Dados

Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação - Disciplina Obrigatória

Engenharia Computacional

Professor: Stênio Sã

Coordenador da Disciplina:


2 - OBJETIVOS A disciplina aborda os principais conceitos referentes à estrutura de grafos e tem por objetivo capacitar o aluno para a análise de problemas que podem ser modelados através destas estruturas e o consequente desenvolvimento de soluções computacionais de tais problemas.

3 – EMENTA - Iniciação a Teoria dos Grafos - Grafos sem circuitos, árvores e arborescências - Busca em Grafos


6 – USO DE TICs

Unidade I Histórico e motivação; Definições e conceitos básicos; Representação; Inter-relacionamento entre vértices e arcos; Cadeias e caminhos; Exercícios.


Unidade II Conexidade e conectividade; Distância e noções correlatas; Estabilidade e número cromático; Planaridade; Grafos sem circuitos; Implementação.


Unidade III Árvores e arborescências; Contagem e supressão; Árvore Geradora e AGM; (implementação); Particionamento de árvores. Aplicações em Árvores;

20 horas/aula

Data-show e quadro-negro

Unidade IV Problemas de Fluxo Algoritmo de busca geral; Busca em profundidade; Busca em largura; Busca lexicográfica; Busca irrestrita; Implementação;


7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino O curso se dará através de aulas expositivas com uso de data show e quadro-negro. Ao longo do curso serão necessárias implementações de algoritmos em grafos para consolidação do aprendizado. 7.2 - Material Didático Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula.




P1 08/04/15 15 prova escrita Unidades I e II

T1 08/04/15 5 Implementação Unidades I e II

P2 18/05/15 25 prova escrita Unidades III

T2 18/05/15 12 Implementação Unidades III

P3 22/06/15 25 prova escrita Unidade IV

T3 29/06/15 18 Implementação Unidade IV


A nota do aluno é o somatório das notas das provas P1, P2 e P3 acrescido do somatório das notas dos trabalhos T1, T2 e T3. Listas de exercícios não valem nota, mas podem ajudar, já que as provas são baseadas nestes exercícios.


É fortemente recomendável a participação proativa do aluno no que tange ao desenvolvimento dos trabalhos práticos de implementação;

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segundas-feiras das 18:00 às 19:00h; Quartas-feiras das 18:00 às 19:00

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica SZWARCFITER, J. Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus, 1983. BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Teoria, Modelos e Algoritmos. Editora Edgard Blucher Ltda, 1996. T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, and C. Stein. “Introduction to Algorithms”, 2nd. edition, MIT Press, 2001. (Há uma versão em português, da Editora Campus.) 10.2 – Bibliografia Complementar GOLDBARG, MARCO and GOLDBARG ELIZABETH. “Grafos: conceitos, algoritmos e aplicações”. Editora Campus, 2012. GROSS. L. J, YELLEN, J. “Graph Theory and Its Applications”, 2nd Edition, Chapman & Hall/CRC, 2006. BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Introdução e Prática. Editora Edgard Blucher Ltda, 2009. ZIVIANI, Nívio. “Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++. HU, T. C. Combinatorial Algorithms, Addison-Wesley, 1982. FRAKES; BAEZA-YATES. Information retrieval data structures and algorithms, Prentice-Hall, 1992. J. Kleinberg and E. Tardos, “Algorithm Design”, Addison-Wesley, 2005 . D.E. Knuth, “The Art of Computer Programming: Sorting and Searching”, Addison- Wesley, 1973.

11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS 1- Presença obrigatória;

2- não haverá prova substitutiva, apenas 2a. chamada para quem faltou a algum TVC com a devida justificativa da falta; 3- a entrega dos trabalhos deve se dá na data prevista. Porém, no caso de atraso, a multa por dia útil de atraso é de 20% do valor do trabalho.; 4- a chamada será feita no inicio ou ao final da aula; 5- as aulas iniciam-se às 19:00h das segundas-feiras e quartas-feiras;


Prof. Stênio Sã.

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Permite-se o uso de qualquer ferramenta CASE e de qualquer SGBD.

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Disciplina: BANCO DE DADOS Código: DCC060

Turma: B Período: 2015.1

Professor: Tarcísio de Souza Lima Número de SIAPE: 1148648




Modalidade: ( X ) presencial ( ) semipresencial ( ) a distância



Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( X ) eventual ( ) não faz uso

Pré-requisito(s): DCC117 Modelagem de Sistemas (para Ciência da Computação e Engenharia Computacional) ou DCC013 Estrutura de Dados II (para Sistemas de Informação)

Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A, 35A e 65AC, obrigatória), Engenharia Computacional (65AB, obrigatória) Sistemas de Informação (76A, obrigatória) Estatística (65AD e 65D, formação complementar), Ciências Exatas (65A, eletiva), Disciplina Opcionais (99A)

2 - OBJETIVOS

Fornecer conhecimentos sobre a concepção, desenvolvimento e utilização de Sistemas de Banco de Dados. Para isso, são trabalhados os conceitos fundamentais de modelagem e projeto de BDs baseados no modelo relacional, linguagens de consulta, sistemas gerenciadores de banco de dados, assim como os aspectos de integridade e alguns tópicos emergentes na área.

3 – EMENTA

Introdução e Motivação. Análise de Requisitos e Modelagem Conceitual de Banco de Dados. Modelagem Lógica de Banco de Dados. Linguagens Relacionais. Detalhamento das Restrições de Integridade. Principais conceitos BDR x BDOO x BDOR e SQL-3. Sistemas de Gerência de Banco de Dados (SGBDs). Modelos de Dados Semiestruturados. Arquitetura de Banco de Dados. Recuperação de Falhas, Armazenamento e Indexação.


6 – USO DE TICs

1. Introdução e Motivação Sistemas de Informação. Dado X Informação. Banco de Dados. Sistema de Banco de Dados e Sistema de Gerência de Banco de Dados. Aplicações com Arquivos e suas Desvantagens. Por que SGBD's? Objetivos de um SGBD. Independência de Dados. Arquitetura ANSI/SPARC. Modelo de Dados: Conceituação, Componentes Básicos, Mecanismos de Abstração. Revisão Histórica.

2 (em 02/MAR)


2. Análise de Requisitos e Modelagem Conceitual de Banco de Dados

Análise de Requisitos. Modelagem Conceitual de Banco de Dados utilizando Entidades e Relacionamentos. Conceitos Básicos (Entidades, Relacionamento e Atributos), Restrições de Integridade, Identificadores, Especialização e Generalização. Modelagem ER de Visões Individuais com Base nos Requisitos. Integração de Visões e suas Fases. Agrupamento de Entidades. Exercícios propostos e resolvidos, com uso de ferramenta de modelagem.

10 (05 a

19/MAR)

3. Modelagem Lógica de Banco de Dados Conceitos Básicos (Relações, Domínios e Atributos), Restrições de Integridade. Transformação entre Modelos: Mapeamento ER-Relacional e Construtores SQL. Engenharia Reversa de Modelos Relacionais. Engenharia Reversa de Arquivos. Normalização de Arquivos e de Banco de Dados Relacionais: 1FN, 2FN, 3FN, FNBC, 4FN, 5FN. Exemplos de Anomalias. Exercícios propostos e resolvidos.

16 (23/MAR

a 23/ABR)

Revisão 2 (27/ABR)

Primeira Avaliação Escrita 2 (30/ABR)

4. Linguagens Relacionais Álgebra Relacional: detalhes sobre as operações de junção e otimização de consultas. Cálculo Relacional. Linguagem SQL, Visões: Definição e Manipulação de Dados. Modelo Definição e Manipulação de Dados. Exercícios Resolvidos de Álgebra Relacional, Cálculo Relacional e SQL. Laboratório de Consultas em SQL (lista proposta e experimentação).

12 (04 a 21/MAI)

5. Detalhamento das Restrições de Integridade Gatilhos (triggers). Procedimentos Armazenados (stored procedures). Asserções (assertions). Exercícios com o uso do MySQL.

6 (25/MAI a 01/JUN)

6. Recuperação de Falhas, Armazenamento e Indexação

Recuperação de Falhas em BDs. Técnicas de gerência de Buffer. Armazenamento em SGBDs convencionais, armazenamento em SGBDs avançados. Introdução à indexação em BDs, árvores B+, estruturas de hashing.

4 (08 e 11/JUN)

7. Principais conceitos BDR x BDOO x BDOR e SQL-3

Revisão de conceitos como o acrônimo CRUD, integridade, segurança e concorrência em BDs, características dos BDRs (Banco de Dados Relacionais). Aplicações não-convencionais. Comparativo entre dados convencionais e dados não-convencionais. BDs não-convencionais, BDs Orientados a Objetos e BDs Objeto-Relacionais. Classificação de Stonebreaker e comparativo entre os principais critérios dos BDRs, BDOOs e BDORs. Exercícios de Modelagem OR e SQL-3.

4 (15 e 18/JUN)

8. Modelos de Dados Semiestruturados Conceitos e principais linguagens para especificação de BDs semiestruturados. Revisão de XML/DTDs.

4 (22 e

25/JUN)

Revisão 2 (29/JUN)

Segunda Avaliação Escrita 2 (02/JUL)

Apresentação do Projeto Final 2 (06/JUL)




Aulas expositivas, em sala de aula, com suporte de apresentações de slides. Exercícios para casa, com solução e uma lista dos principais erros encontrados nas várias soluções apresentadas pelos alunos disponibilizadas no Moodle. Uso parcial de laboratório de ensino para uso de ferramentas CASE e SGBDs.


Artigos sobre alguns conteúdos específicos da disciplina, apresentações de slides de cada um dos tópicos da matéria lecionada, listas de exercícios para cada um dos tópicos e comentários das aulas disponibilizados via ambiente Moodle.




Exercícios para casa

Variadas, ao longo

do período

20

Exercícios diversos,

referentes a cada tópico

Uma lista de exercícios para cada tópico da disciplina (p.ex., modelagem conceitual, transformação de modelos conceitual/lógico, normalização, álgebra e cálculo relacional, SQL etc.)


30 de abril de 2015

30 Avaliação


Unidades 1, 2 e 3

Segunda chamada

da 1ª avaliação escrita

04 de maio de

2015 idem idem idem


02 de julho de

2015 30

Avaliação escrita

(sem consulta) Unidades de 4 a 10

Segunda chamada

da 2ª avaliação escrita

06 de julho de

2015 idem idem idem

Projeto Final da

Disciplina

06 de julho de

2015 20

Projeto de implementação de um banco

de dados (em grupo)

Aplicação completa e funcional que lista dados que um usuário tem em seu HD e, sobre eles, realiza consultas. Utiliza um SGBD, linguagem de scripts, formulários de consulta e formatação de saída, além de dados semiestruturados.


Soma dos valores das avaliações parciais (20+30+30+20 = 100)


1. As segundas chamadas serão ministradas de acordo com o que rege o Art.35 do novo RAG


(Regulamento Acadêmico da Graduação), em vigor a partir de 17 de março de 2014, não havendo possibilidade das ditas avaliações “substitutivas”.

2. As listas de exercícios são de caráter individual. A constatação de cópias de listas de exercícios entre alunos, no todo ou em parte, ficam sujeitas à não atribuição de nota (ou atribuição de nota ZERO) por parte do professor, independente de quem copiou ou deixou ser copiado.


Segundas e quintas-feiras, de 18 às 19 horas. Demais dias e horários sob demanda, agendado previamente com o professor. Sempre via fórum de dúvidas pelo ambiente Moodle, pelo e-mail ou ainda via bate-papo do Facebook ou pelo Skype. O professor também faculta o seu número de celular (32-8853-9741) sempre e quando o aluno efetivamente precisar e já tiver esgotado outros meios.

10 – BIBLIOGRAFIA


BEIGHLEY, Lynn. Use a Cabeça SQL. 1ª Edição, Rio de Janeiro: Alta Books, 2008. ISBN: 978-85-7608-210-1

ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant B. Sistemas de Banco de Dados. 6ª Ed, São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2011. ISBN 978-85-7936-085-5 (livro-texto)

HEUSER, Carlos A. Projeto de Banco de Dados. 6ª Ed. Série Livros Didáticos – Instituto de Informática da UFRGS – número 4. Porto Alegre: Bookman, 2009. ISBN 979-85-7780-382-8


DATE, C. J. Introdução a Sistemas de Bancos de Dados. Tradução da 8ª Edição Americana, Rio de Janeiro: Campus/Elsevier, 2004. 896p. ISBN 978-85-3521-273-0

ROB, Peter; CORONEL, Carlos. Sistemas de Banco de Dados – Projeto, Implementação e Administração. Tradução da 8ª Edição. São Paulo: Cengage Learning, 2011. ISBN: 978-85-2210-786-5

SILBERCHATZ, A.; KORTH, H.; SUDARSHA, S. Sistema de Banco de Dados. 5ª Ed., Rio de Janeiro: Campus/Elsevier, 2006. 808p. ISBN 978-85-3521-107-8

TEOREY,T.; LIGHTSTONE, S.; NADEAU, T. Projeto e Modelagem de Banco de Dados, 2ª Ed., Rio de Janeiro: Campus/Elsevier, 2006. 292p. ISBN 978-85-3522-114-5


Permite-se o uso de qualquer ferramenta CASE e de qualquer SGBD.

Esta disciplina contém diversas atividades a serem desenvolvidas, que são de caráter INDIVIDUAL. Atividades INDIVIDUAIS que forem postadas IGUAIS no ambiente por alunos diferentes, não importando quem verdadeiramente as produziu ou quem as copiou terão, INDISTINTAMENTE, a atribuição de nota ZERO.

Atividades INDIVIDUAIS obtidas a partir da Web/Internet devem conter a referência bibliográfica e, uma vez configurado o plágio, igualmente terão atribuição de nota ZERO.


Prof. Tarcísio de Souza Lima



Disciplina: SISTEMAS OPERACIONAIS Código: DCC062 Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB



Pré-requisito(s): --- Curso(s): 22A - Ciência da Computação

35A - Ciência da Computação 65A - Bacharelado em Ciências Exatas 65B – Engenharia Computacional 65C – Ciência da Computação 76A – Sistemas de Informação

Professor: Marcelo Ferreira Moreno Coordenador da Disciplina: ---

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS Apresentar detalhadamente os aspectos arquiteturais de sistemas operacionais, teóricos e práticos, demonstrando como tarefas corriqueiras na operação e programação de computadores são tratadas internamente por sistemas operacionais. A linha de raciocínio é guiada pelos subsistemas de gerenciamento de recursos. O egresso da disciplina estará apto a praticar os mecanismos estudados em projetos de programação relacionados a sistemas operacionais, multiprogramação, multiprocessamento e sistemas distribuídos.

3 – EMENTA Introdução; Processos e Linhas de Execução (Threads); Impasses (Deadlocks); Gerenciamento de Memória; Entrada/Saída; Sistemas de Arquivos.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Introdução 1.1. Evolução, conceitos básicos e terminologia 1.2. Arquiteturas de Sistemas Operacionais

4ha

2. Gerenciamento de Processos 2.1. Processos, threads, trocas de contexto 2.2. Sincronização e Comunicação entre processos

2.2.1. Condições de disputa, Exclusão mútua, Regiões críticas

2.2.2. Semáforos, mutexes e monitores 2.2.3. Troca de mensagens e barreiras

2.3. Escalonamento de Processos

24ha

3. Deadlocks 3.1. Detecção e recuperação de deadlocks 3.2. Evitando deadlocks 3.3. Prevenção de deadlocks

6ha

4. Gerenciamento de Memória 4.1. Espaços de endereçamento, alocação de memória 4.2. Memória Virtual

10ha


4.3. Paginação de memória, algoritmos de substituição

5. Gerenciamento de Memória Secundária 5.1. Escalonamento no acesso a disco 5.2. Sistemas de arquivos

10ha

6. Gerenciamento de Entrada e Saída 6.1. Interrupções de hardware, interrupções de

software 6.2. Tipos de dispositivos, drivers de dispositivos

6ha

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas expositivas com utilização de slides e quadro negro. Demonstrações práticas do comportamento de mecanismos de sistemas operacionais. Resolução de exercícios. Listas de exercícios. Trabalhos práticos. 7.2 - Material Didático Slides e listas de exercícios disponibilizados no site da disciplina no formato PDF. Programas de demonstração e links para leitura suplementar também publicados no site.





29/04/2015 100 Individual, s/ consulta


Segunda Chamada 1






Segunda Chamada 2



Trabalho Prático 1

22/06/2015 100 Em Grupo Todas as unidades de ensino


0.35*AE1+0.35*AE2+0.3*TP1


Provas de Segunda Chamada apenas em caso de ausência justificada à respectiva Avaliação Escrita

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR 2a feira, 20:00-21:00h 4a feira, 18:00-19:00h

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica TANENBAUM, Andrew. Sistemas Operacionais Modernos. 3. ed. Prentice Hall do Brasil, 2010. 712 p. SILBERSCHATZ, Abraham. GALVIN, Peter B. Operating System Concepts. 8. ed. Wiley, 2008. 992 p.

10.2 – Bibliografia Complementar DEITEL, H.M. DEITEL, P. CHOFFNES D. Sistemas Operacionais. 3. ed. Prentice Hall do Brasil, 2005. 784 p.




Prof. XXX Chefe do Departamento de Ciência da Computação


Plano de Curso


Disciplina: Linguagens Formais e Autômatos Código: DCC063

Turmas: A Período: 2015.1








Pré-requisito(s): DCC013- Estrutura de Dados

Curso(s): Ciência da Computação (obrigatória), Engenharia Computacional (obrigatória), Sistemas de Informação (obrigatória) e Bacharelado em Ciências Exatas (eletiva)

Professores:

Coordenador:

Itamar Leite de Oliveira


2 – OBJETIVOS

Capacitar o estudante para a aplicação formal sistematizada de conceitos e resultados relativos às linguagens, gramáticas, autômatos e reconhecedores, introduzindo modelos matemáticos de computação. Especificamente, pretende-se que, após cursar esta disciplina, o aluno deva: - conhecer alfabetos e linguagens e saber representar de forma finita objetos infinitos; - conhecer gramáticas e linguagens (regulares, livre de contexto e sensível ao contexto); - ser capaz de entender e construir autômatos de pilha e autômatos finitos.

3 – EMENTA

1) Noções preliminares Teoria de conjuntos. Produto cartesiano, relações entre conjuntos, funções, relações de equivalência. Conjuntos enumeráveis e não enumeráveis. Definições recursivas. Indução matemática e diagonalização. Tipos de formalismos: grafos direcionados e lambda-cálculo. 2) Linguagens regulares Definição de strings e linguagens. Especificação finita de linguagens. Conjuntos e expressões regulares. 3) Gramáticas e linguagens livres de contexto Definições de linguagens livres de contexto. Derivação. Gramáticas regulares. Exemplos de gramáticas e linguagens: Pascal e expressões aritméticas. Estratégias de derivação: ambigüidade, derivações mais à esquerda e mais à direita, grafos de gramáticas, derivadores top-down, derivadores bottom-up. 4) Formas normais Definição de formas normais e esquemas de restrição em gramáticas. Eliminação de: produções


lambda, produções em cadeia, símbolos redundantes, recursão à esquerda. Forma normal de Chomsky e de Greibach 5) Autômatos e linguagens Máquinas de estados finitos. Autômato finito determinista e não-determinista. Remoção de não-determinismo: fecho lambda. Minimização de autômatos finitos deterministas. Autômatos finitos e conjuntos regulares. O lema do bombeamento para linguagens regulares. 6) Autômatos com pilha e linguagens livres de contexto Definições de autômato com pilha. Autômatos com pilha e linguagens livres de contexto. O lema do bombeamento para linguagens livres de contexto. Autômato com duas pilhas. 7) Hierarquia de Chomsky: classes de linguagens Propriedades fechadas de linguagens regulares. Propriedades fechadas de linguagens livres de contexto. Tópicos para a próxima disciplina: Teoria de Linguagens.


6 – USO DE TICs

1. Noções preliminares 2 ha Projeções e quadro

2. Linguagens regulares 2 ha Projeções e quadro

3. Gramáticas e linguagens livres de contexto 16 ha Projeções e quadro

4. Formas normais 10 ha Projeções e quadro

5. Autômatos e linguagens 20 ha Projeções e quadro

6. Autômatos com pilha e linguagens livres de contexto

6 ha Projeções e quadro

7. Hierarquia de Chomsky: classes de linguagens 4 ha Projeções e quadro



Aulas expositivas utilizando-se de datashow e quadro. Exercícios resolvidos em sala. Listas de exercícios.


Notas de aulas, slides e listas de exercícios em PDF serão disponibilizadas no site da disciplina



P1 06/04/2015 100 prova Unidade de ensino 1, 2 e 3

P2 18/05/2015 100 prova Unidade de ensino 4 e 5

P3 26/06/2015 100 prova Unidade de ensino 5, 6 e 7

2ª Ch 03/07/2015 100 prova Todas as unidades de ensino


8.1 – Cálculo da Nota e Critério de Aprovação

Média final: (P1 + P2 + P3)/3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e frequência igual ou superior a 75%.


2ª Ch: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição da P1 ou P2 ou P3 para o aluno que não fez alguma das 3 provas anteriores ou que queira substituir aquela com o menor valor.


Segunda-feira de 15:00 às 16:00h.


10 – BIBLIOGRAFIA


MENEZES, P. B. Linguagens formais e autômatos. Porto Alegre: Sagra Luzzatto. 2000. 170 p. (Livros didáticos)

LEWIS, H. R.; PAPADIMITRIOU, C. H. Elementos de teoria da computação. Porto Alegre: Bookman. 2000. 354 p.


HOPCROFT, J. E. Introdução a teoria de autômatos, linguagens e computação. Rio de Janeiro: Elsevier. 560 p.

HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D. Formal languages and their relation to automata. Menlo Park: Addison-Wesley. 1969. 250 p.

RAMOS, M. V. M.; NETO, J. J.; VEGA, Í. S. Linguagens formais: Teoria, modelagem e implementação. Porto Alegre: Bookman. 2009. 656 p.

SIPSER, M. Introdução à teoria da computação: Thomson Learning. 2007. 488 p.

AHO, A. V.; LAM, M. S.; SETHI, R. Compiladores: Princípios, técnicas e ferramentas. Rio de Janeiro: Pearson. 2007. 648 p.


Site da disciplina: https://sites.google.com/a/ice.ufjf.br/lfaufjf


________________________________

Professor

Prof. Itamar Leite de Oliveira

________________________________


Chefe do DCC



Disciplina: COMPUTAÇÃO GRÁFICA Código: DCC065 Turma: A Período: 2015.1 Oferta: (X) UFJF ( ) UAB



Pré-requisito(s): MAT158 Curso(s): 65 Professor: Rodrigo Luis de Souza da Silva

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS Os objetivos do curso são os seguintes:

§ Definir objetos gráficos planares e apresentar modelos de geometria § Apresentar noções de modelagem geométrica § Apresentar formas de visualizar cenas 2D e 3D utilizando câmeras e cenários

virtuais § Apresentar técnicas de recorte, rasterização e cálculo de superfícies visíveis § Apresentar noções de cores, técnicas de iluminação e mapeamento de textura § Introduzir conceitos de animação

Ao final do curso o aluno deve ser capaz de identificar e implementar, a partir de um problema dado, possíveis soluções gráficas para solucioná-lo usando técnicas de computação gráfica.

3 – EMENTA 1. Definição de objetos gráficos planares 2. Modelos de Geometria 3. Estudo da Cor 4. Modelagem de objetos e construção de cenas 3D 5. Visualização da cena 6. Cenário Virtual 7. Câmera Virtual 8. Recorte, rasterização, cálculo das superfícies visíveis 9. Iluminação 10. Técnicas de Mapeamento de Texturas 11. Animação

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA HORÁRIA 6 - USO DE TICs

1) Definição de objetos gráficos planares 4h Projeções, quadro

2) Modelos de Geometria 6h Projeções, quadro

3) Modelagem de objetos e construção de cenas 3D 8h Projeções, quadro

4) Visualização da cena, Cenário Virtual e Câmera Virtual

8h Projeções, quadro

5) Recorte, rasterização, cálculo das superfícies visíveis 6h Projeções, quadro


6) Cores, iluminação e mapeamento de textura 8h Projeções, quadro 7) Animação 2h Projeções, quadro Avaliações Escritas 6h --- Desenvolvimento de trabalhos práticos 12h --

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino

· Aulas expositivas presenciais · Resolução de exercícios · Leitura/Estudo do material

7.2 - Material Didático Material disponível em PDF separados por tópicos e os livros que constam na bibliografia.




Trabalho 14/04/2015 10 Grupo Unidades de ensino 1 e 3

Prova 16/04/2015 25 Individual Unidades de ensino 1 e 3

Trabalho 21/05/2015 15 Grupo Unidades de ensino 4 e 5

Trabalho 23/06/2015 25 Grupo Unidades de ensino 6 a 7

Prova 25/06/2015 25 Individual Unidades de ensino 4 a 7

Prova 30/06/2015 25 Individual Unidades de ensino 1 a 7


Soma simples


Aprovado o aluno com Nota final ≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito à segunda chamada, seja ela via requerimento (a ser analisado) versando sobre o mesmo conteúdo da avaliação perdida ou no final do período, cobrindo todo o conteúdo programático.

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Quartas: 18h as 19h


· HEARN, D.; BAKER, M. P. Computer Graphics in C. Prentice Hall, 1996. · GONZALEZ, R. G.; WOODS, R. Processamento digital de imagens. Edgard

Blücher, 2000

10.2 – Bibliografia Complementar · FOLEY, J. et al. Computer graphics - principles and practice. Addison-Wesley,

1990. · FOLEY, J. et al. Introduction to computer graphics. Addison-Wesley, 1995. · GOMES, J.; VELHO, L. Computação gráfica ¿ volume 1. IMPA/SBM, 1998. · ANGEL, Edward. Interactive computer graphics: a top-down approach with

OpenGL. 2nd. Ed., Reading: Addison-Wesley, 2000. 11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS Necessário um laboratório com sistema operacional Linux e OpenGL instalado.

Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015



Disciplina: PROCESSAMENTO DE IMAGENS Código: DCC066


Professor: Marcelo Bernardes Vieira Número de SIAPE: 1514610








Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente

Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( X ) não faz uso

Pré-requisito(s): Não há

Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A e 35A), Engenharia Computacional (65AB) Sistemas de Informação (76A) Ciências Exatas (65A)

2 - OBJETIVOS

O objetivo deste curso é apresentar a teoria, os métodos e as técnicas necessárias para construir sistemas de processamento digital de sinais em geral. Utiliza-se uma abordagem específica para alunos de computação em que são apresentadas a teoria de sinais a teoria da informação. Um exemplo da primeira é a introdução a sinais complexos, transformadas de Fourier, Cosseno e Wavelets. Um exemplo da segunda é o definição de entropia em computação e o teorema de Shannon-Whitaker. Através da carga de trabalhos e provas, espera-se que o aluno seja capaz de compreender, projetar, programar e utilizar os principais métodos de processamento de sinais para imagens.

3 – EMENTA

- Introdução - Fundamentos - Filtragem no Domínio Espacial - Filtragem no domínio da frequência - Restauração e reconstrução de imagens - Processamento morfológico de imagens - Segmentação de Imagens - Compressão de Imagens - Avaliação de softwares/bibliotecas comerciais de processamento de imagens


6 – USO DE TICs

Introdução 4h

Fundamentos 6h


Filtragem no Domínio Espacial 6h

Filtragem no Domínio da Frequência 8h

Restauração e reconstrução de imagens 8h

Processamento morfológico de imagens 8h

Segmentação de Imagens 8h

Compressão de Imagens 6h

Avaliação de softwares/bibliotecas comerciais de processamento de imagens

6h



Aulas teóricas expositivas com uso de quadro e retroprojetor e computador.


Notas de Aula, Bibliografia Básica




1 08/04/15 30 Trabalho 1 Matéria dada

2 25/05/15 30 Trabalho 2 Matéria dada

3 24/06/15 40 Prova final Matéria dada


Soma dos valores das avaliações parciais.



Terça e quinta de 14h às 16h.

10 – BIBLIOGRAFIA

10.1 - Bibliografia Básica AZEVEDO, E., CONCI, A., LETA, F., Computação Gráfica - Volume II, Elsevier, ISBN: 9788535223293, 2008. GONZALEZ, R. G., WOODS, R., Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall, ISBN: 9780131687288, 2008.




Prof. Marcelo Bernardes Vieira


Plano de Curso


Disciplina: Redes Neurais Artificiais Código: DCC068 Turma: A Período: 2015.1

Oferta: ( x ) UFJF ( ) UAB


Modalidade: ( x ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): Teoria dos Grafos (DCC059)

Curso(s): DISCIPLINAS OPCIONAIS 30

CIÊNCIAS EXATAS 1

CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 9

CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 5

ENGENHARIA COMPUTACIONAL 5

OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 5

OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - ENGENHARIA COMPUTACIONAL 5

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 10

Professor: Raul Fonseca Neto Coordenador da Disciplina:


2 - OBJETIVOS

O objetivo da disciplina é apresentar a utilização das Redes Neurais Artificiais na solução de problemas do Mundo Real, introduzir os Fundamentos da Teoria Básica de Redes Neurais Artificiais, dos Modelos Teóricos de Redes relacionados ao aprendizado supervisionado e não supervisionado e também dos Processos e Algoritmos que se desenvolvem nas mesmas.

3 – EMENTA

I - Introdução à Computação de Redes Neurais.

II - Fundamentos da Computação de Redes Neurais.

III – Algoritmo LMS e Modelo Perceptron.

IV- Redes MLP e Algoritmo Back-Propagation.

V - Redes Recorrentes.

VI - Redes de Organização Própria.

VII - Máquinas de Vetores Suportes


6 – USO DE TICs


I - Introdução à Computação de Redes Neurais.

5

II - Fundamentos da Computação de Redes Neurais.

5

III – Algoritmo LMS e Modelo Perceptron.

10

IV- Redes MLP e Algoritmo Back-Propagation.

10

V - Redes Recorrentes.

10

VI - Redes de Organização Própria.

10

VII - Máquinas de Vetores Suportes

10



Aulas Expositivas Teóricas em Quadro negro com Apresentação de Slides. Uso de Softwares de Simulação e Livro Eletrônico.


Bibliografia Básica e Artigos Científicos




Primeira 24/04/2015 1/3 Prova Unidade I, II, III

Segunda 29/05/2015 1/3 Trabalho Unidade IV

Terceira 03/07/2015 1/3 Seminário Unidade V, VI, VII


Média Aritmética



Segunda e Quinta de 15 hrs às 17 hrs


10 – BIBLIOGRAFIA


HAYKIN, S. Redes Neurais: Princípios e Prática. Bookman, 2001.

PRÍNCIPE, J., EULIANO, N and LEFÈBVRE, W. Neural and Adaptative Systems: Fundamental Through Simulations. John Wiley & Sons, 2000.


Artigos Científicos relacionados à Ementa.



Prof. Raul Fonseca Neto

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Disciplina: ASPECTOS AVANÇADOS EM

ENGENHARIA DE SOFTWARE Código: DCC078


Professor: Marco Antônio Pereira Araújo Número de SIAPE: 1148648


Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: Carga Horária (horas-aula) Total: 64





Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( X ) parcial ( ) eventual ( ) não faz uso

Pré-requisito(s):

Curso(s): Bacharelado em Sistemas de Informação

2 – OBJETIVOS

Fornecer conhecimento avançado sobre os principais conceitos, metodologias, técnicas e ferramentas de Engenharia de Software.

3 – EMENTA

Engenharia da Web. Padrões de Desenvolvimento. Qualidade e Segurança de software. Tecnologias emergentes para o desenvolvimento de software. Tópicos Especiais de Engenharia de Software.


6 – USO DE TICs

1. Engenharia da Web Sistemas baseados na Web. Modelos de processo para Engenharia da Web. Gerenciamento e planejamento de aplicações Web. Modelagem de aplicações Web. Projeto de interação. Projeto da informação. Projeto funcional. Construção e Desenvolvimento.

12

2. Padrões de Desenvolvimento 16

3. Qualidade e Segurança de software 12

4. Tecnologias emergentes para o desenvolvimento de software Agentes de software. Desenvolvimento orientado a Aspectos. Desenvolvimento orientado a serviços. Desenvolvimento baseado em Modelos.

12

5. Tópicos Especiais de Engenharia de Software Serviços Web. Ontologias. Web Semântica.

12




Aulas presenciais, com utilização de Datashow e laboratório de informática.


Slides e listas de exercícios.




Trabalho

Variadas, ao longo

do período

40

Temas diversos,

referentes a tópicos da disciplina

Temas variados a serem apresentadas por diferentes grupos de alunos, referentes a tópicos da disciplina

Avaliação 60


Soma dos valores das avaliações parciais



Sexta-feira, de 15h às 17h

10 – BIBLIOGRAFIA


PRESSMAN, R. S. Engenharia de software. 6ª Edição. McGraw-Hill, 2006.

SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 8ª Edição. Pearson Addison-Wesley. 2007.

PFLEEGER, S.L. Engenharia de Software: Teoria Prática. 2ª Edição. Pearson Prentice Hall, 2004


GUSTALFSON. D. A. Engenharia de software. Coleção Shaum. Bookman. 2003.

PAULA, W. P. F. Engenharia de software: fundamentos, métodos e padrões. LTC, 2001.

PRESSMAN, R. S., LOWE,. D. Web Engineering. McGraw- Hill, 2008.

PRESSMAN, R. S. Software Engineering: A Practittioner´s Approach. 7th. Edition. McGraw- Hill, 2009.

SOFTEX, MPS.BR - Melhoria de Processo do Software Brasileiro-Guia Geral Versão 1.1, 2006.


Juiz de Fora, 02 de março de 2015. Prof. Marco Antônio Pereira Araújo


Plano de Curso


Disciplina: Tópicos em Computação Científica I - Modelagem Computacional

Código: DCC089




Modalidade: (X) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: (X) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC008 – Cálculo Numérico Curso(s):

Professor: Carlos Cristiano Hasenclever Borges Coordenador da Disciplina: -


2 - OBJETIVOS

O objetivo desta disciplina é apresentar conceitos de Computação Científica associados a modelagem propriamente dita e a resolução numérica através de técnicas de Álgebra Computacional e Otimização.

3 – EMENTA

- Introdução a Computação Científica

-Tópicos em Álgebra Linear Computacional

-Tópicos em Otimização

-Tópicos em Modelagem Computacional


6 – USO DE TICs




O curso será apresentado através de aulas expositivas com exemplos práticos visando a autonomia do aluno para execução de trabalhos correlacionados. Estudos de casos também serão realizados.


Livros de Análise Numérica e Otimização. Sofwares livres com recurso para esta área - Octave




Seminário 02/04/2015 30 individual Trabalho em Álgebra Computacional

Seminário 14/05/2015 30 individual Trabalho em Otimização

Seminário 25/06/2015 40 individual Trabalho em Modelagem Computacional


Soma das avaliações



Terça de 10 as 12 hrs

10 – BIBLIOGRAFIA


CUNHA, C., Métodos Numéricos para as Engenharias e Ciências Aplicadas. Editora UNICAMP

MCCORMICK, G. P., Nonlinear Programming: Theory, Algorithms and Applications. John Wiley & Sons, 1983.


Golub, G.H,, Loan, C.F.V. Matrix Computation, the John Hopkins University Press, 1996.

Pao, Y.C.. Engineering Analysis, CRC Press, Boca Raton, Florida 33431, 2001 BERTSEKAS, D., Nonlinear Programming. Athena Scientific, 1995


Juiz de Fora, 20 de janeiro de 2015.


Prof. Carlos Cristiano Hasenclever Borges


Plano de Curso


Disciplina: Tópicos em Desenvolvimento

de software I

Código: DCC093




Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): Curso(s): Ciência da Computação diurno (22A, obrigatória), Ciência da Computação

noturno (35A, obrigatória), Ciências Exatas (65A, ??).

Professor: Regina Maria Maciel Braga Villela Coordenador da Disciplina: Não tem


2 - OBJETIVOS

Fornecer conhecimentos sobre integração de informação na Web.

3 – EMENTA

Introdução.

Tipos de Integração de Informação.

BD federados. Mediadores.

Uso de modelos globais e locais.

Ontologias como modelo integrador e outros modelos.

Aplicações.

Uso de sistemas disponíveis.


6 – USO DE TICs

1. Introdução 4 2

2. Tipos de Integração de Informação

Relacional, OO, XML, textos, binário 8 4

3. BD Federados

4 2

4. Mediadores 4 2

5. Modelos Globais e Locais 2 2

6. Ontologias

12 4


7. Aplicações 4

8. Uos de sitemas 8 4



Aulas expositivas, estudo de textos acadêmicos, uso de aplicativos


Apresentações,livros, artigos científicos, softwares.




Tarefas Todos os

dias 100 observação


Soma dos valores das avaliações das tarefas



Segundas-feiras, de 10 às 14h Quartas-feiras, de 10 às 14h

10 – BIBLIOGRAFIA


GARCIA-MOLINA, H.; ULLMAN, J. D.; WIDOM, J. Implementação de sistemas de banco de dados . Rio de Janeiro: Campus, 2001. artigos científicos


Softwares específicos



Prof. Saulo Villela Chefe do Departamento de Ciência da Computação



Disciplina: Tópicos em Desenvolvimento de Software II

Código: DCC094

Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB



Pré-requisito(s): Engenharia de Software Curso(s): CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Professor: JOSÉ MARIA NAZAR DAVID

Coordenador da Disciplina: ---- Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS Apresentar e analisar os conceitos relacionados aos Métodos Ágeis no contexto de desenvolvimento de software e discutir as vantagens e desvantagens em relação às abordagens tradicionais. Analisar a aderência dos métodos e práticas ágeis em projetos específicos.

3 – EMENTA O Manifesto Ágil. Princípios do desenvolvimento ágil. Comparações com outros métodos. Métodos ágeis e o gerenciamento de projetos. O Framework Scrum. Programação Extrema (XP). Feature-Driven Development (FDD). Test-Driven development. Domain-Driven Design. Métodos Ágeis e o Desenvolvimento Global de Software.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1- Introdução – O Manifesto Ágil 4 -----

2- Programação Extrema (XP) 8 -----

3- O framework do SCRUM 10 -----

4- Feature-Driven development (FDD) 4 -----

5- Lean Software Development 6 -----

6- Kanban 4 -----

7- Test-Driven Development (TDD) 4 -----

8- Domain-Driven Design 4

9- Modelagem Ágil. 6 -----

10- Estimativas – Uma Visão Geral. 6 -----

11- Métodos Ágeis e o Desenvolvimento Global de Software.

4 -----


7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino O curso será desenvolvido com base em aulas expositivas. Além disso, serão trabalhados exercícios em sala de aula. 7.2 - Material Didático Projetor




1 28/04/15 20 Prova Unidades 1, 2 e 3.

2 26/05/15 20 Prova Todo o conteúdo da Avaliação 1 e das Unidades 4, 5, 6 e 7.

3 30/06/15 20 Prova Todo o conteúdo da Avaliação 2 e das Unidades 8, 9, 10 e 11.

4 07 e 8/07/15

40 Seminário Estudo, avaliação e apresentação de uma aplicação de Métodos Ágeis no Desenvolvimento Global de Software.


Soma de todas as avaliações.


-----

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR segunda-feira: 14h às 15h quinta-feira: 14h às 15h


(1) Prikladnicki, R., Willi, R., Milani, F., 2014, “Métodos Ágeis para o Desenvolvimento de Software”, Porto Alegre: Bookman.

(2) Pham, A., Pham, Phuong-Van, 2012, “Scrum em Ação: Gerenciamento e Desenvolvimento Ágil de Projetos de Software”, São Paulo: Novatec Editora.


(1) Alistair Cockburn, 2006, “Agile Software Development: The Cooperative Game”, 2nd Edition, Addison-Wesley.

(2) Beck, K., Andres, C., 2004, “Extreme Programming Explained, 2nd Edition, Addison Wesley.

(3) Craig Larman, 2003, “Agile and Iterative Development: A Manager's Guide”, Addison-Wesley.

(4) Poppendieck, M., Poppendieck, T., 2003, “Lean Software Development: An Agile Toolkit”, Addison-Wesley.




Prof. Saulo Moraes Villela Chefe do Departamento de Ciência da Computação

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Plano de Curso


Disciplina: Seminário em Computação IV – Sistemas Hipermídia Distribuídos

Código: DCC102

Turma: Período: 2015.1



Modalidade: ( x ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): Redes de Computadores Curso(s):

Professor: Romualdo Monteiro de Resende Costa Coordenador da Disciplina:


2 - OBJETIVOS

A disciplina tem como objetivo permitir que os alunos desenvolvam os conceitos sobre Sistemas Multimídia/Hipermídia. Para isso, serão apresentadas opções atuais para a implementação de aplicações multimídia e hipermídia voltadas a diferentes ambientes, incluindo a Web, sistemas de TV e computação móvel. Ao final do curso, os alunos estarão aptos a desenvolver aplicações multimídia/hipermídia distribuídas.

3 – EMENTA

1. Revisão dos principais conceitos de Multimídia e Hipermídia

2. Construção de aplicações: paradigmas de sincronismo, linguagens, modelos interativos, adaptação, frameworks.

3. Distribuição do conteúdo: paradigmas das aplicações, protocolos, localização e entrega de aplicações/conteúdo, armazenamento, requisitos de qualidade.

4. Caracterização de ambientes: Web, TV, aplicações responsivas, integração entre ambientes, múltiplos dispositivos, colaboração.


6 – USO DE TICs

1. Apresentação da Disciplina 2 horas Quadro Negro e

projetor

1. Revisão dos principais conceitos de Multimídia e Hipermídia 2 horas Quadro Negro e

projetor

2. Paradigmas de sincronismos 2 horas Quadro Negro e

projetor

2. Linguagens declarativas para especificação de aplicações 6 horas Quadro Negro e

projetor

2. Linguagens procedurais para especificação de aplicações 6 horas Quadro Negro e

projetor


3. Redes de distribuição de conteúdo 2 horas Quadro Negro e

projetor

3. Protocolos e sintaxe de transferência 4 horas Quadro Negro e

projetor

3. Armazenamento e pré-busca 4 horas Quadro Negro e

projetor

4. Ambiente TV 2 horas Quadro Negro e

projetor

4. Ambiente Web 2 horas Quadro Negro e

projetor

4. Colaboração e múltiplos dispositivos 4 horas Quadro Negro e

projetor



Aulas expositivas

Estudos individuais e em grupo


Quadro e projetor.




P1 23/06/15 30 Prova Unidades 1, 2, 3 e 4

T1 07/04/15 10 Trabalho Unidades 1 e 2

T2 19/05/15 10 Trabalho Unidades 1, 2 e 3

T3 20/06/15 50 Trabalho Unidades 1, 2, 3 e 4


P1+T1+T2+T3


--


Sextas: 13h as 14h

10 – BIBLIOGRAFIA


- BUFORD, J. F. K. Multimedia Systems. Addison-Wesley, 1994. - NIELSEN, J. Multimedia and Hypertext: The Internet and Beyond. Academic Press. 1995. - HALSALL, F., Multimedia Communications: Applications, Networks, Protocols, and Standards, Addison-Wesley Publishing, 2000


- PAULA FILHO, W. P., Multimídia: Conceitos e Aplicações, LTC, 2000.


- STEINMETZ, R. and NAHRSTEDT, K., Multimedia Fundamentals, Volume 1: Media Coding and Content Processing, 2a. Ed., Prentice Hall, 2002 - OLSEN, G. Getting started in Multimedia design. Cincinnati: North Light Books, 1997


--


Prof. Romualdo Monteiro de Resende Costa


Plano de Curso


Disciplina: Laboratório de Programação II Código: DCC107

Turmas: A, B e C Período: 2015.1







Uso laboratório: ( ) não ( ) parcialmente ( X ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC119- Algoritmos e DCC120-Laboratório de Programação I

Curso(s): Bacharelado em Ciências Exatas (obrigatória – opções Ciência da Computação, Estatística e Engenharia Computacional), Engenharia Ambiental e Sanitária (obrigatória), Ciência da Computação (obrigatória – noturno), Sistemas de Informação (obrigatória – noturno) e Estatística (obrigatória)

Professor:

Coordenador:

Heder Soares Bernardino (A e C)

Saulo Moraes Villela (B)

Bernardo Martins Rocha


2 – OBJETIVOS

A disciplina Laboratório de Programação II tem por objetivo implementar os algoritmos e as estruturas de dados básicas – estudadas na disciplina Estrutura de Dados – em linguagem C/C++.

3 – EMENTA

1. Introdução;

2. Implementação de Listas Lineares;

3. Implementação de Pilhas e Filas;

4. Implementação de Árvores;

5. Implementação de Grafos.



6 – USO DE TICs

1) Introdução

Introdução ao C++. Estruturas de dados homogêneas, implementação de tipos abstratos de dados, criação de bibliotecas e manipulação de ponteiros. Exercícios envolvendo alocação e liberação dinâmica de memória, organização de dados na memória, aritmética de ponteiros.

12 Projeções e quadro no laboratório.

2) Implementação de Listas Lineares

Exercícios envolvendo a implementação operações de criação, inserção, remoção e busca de elementos em diferentes tipos de listas: listas encadeadas, listas duplamente encadeadas, listas circulares, listas com descritor.


3) Implementação de Pilhas e Filas

Exercícios envolvendo a implementação de operações básicas em pilhas: inserção e remoção de

elementos. Exercícios com filas: inserir na fila, remover na fila, consultar primeiro e último elementos da fila. Exercícios de aplicação: notação polonesa.


4) Implementação de Árvores

Exercícios envolvendo implementação de caminhamentos em Árvores Binárias. Inserção e remoção em Árvores Binárias de Busca. Implementação de heap binária. Atualização de heaps.

8 Projeções e quadro no laboratório

5) Implementação de Grafos

Exercícios envolvendo implementação de grafos por lista de adjacências e matriz de adjacências.




Aulas expositivas no laboratório de programação utilizando-se de datashow e quadro. Exercícios resolvidos no laboratório usando-se o ambiente de desenvolvimento integrado Code::Blocks. Listas de exercícios.


Notas de aulas, projetos do Code::Blocks, slides e listas de exercícios em PDF disponibilizados no site da disciplina




Avaliação 1 (A1)

100 Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum.

Unidade de ensino 1

Avaliação 2 (A2)

100 Prova individual e sem consulta, de implementação e apresentação de ED’s, realizada em laboratório de computação.

Unidades de ensino 2 e 3.

Avaliação 3 (A3)

100 Trabalho em equipe de dois alunos e sem consulta, de implementação e apresentação de alguma ED, realizada em laboratório de computação.


2ª Chamada 100 Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum.

Todas as unidades de ensino


Média Final: (A1 + A2+ A3) / 3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e frequência igual ou superior a 75%.


2ª Ch: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição do TVC1 ou TVC2 ou TVC3 para o aluno

que não fez algum dos TVCs anteriores ou que queira substituir aquele com a menor nota.


Turma A: quarta-feira de 18:00 às 19:00.

Turma B: quinta-feira de 17:00 às 18:00.

Turma C: quarta-feira de 19:00 às 20:00.



10 – BIBLIOGRAFIA


• PREISS, B. R. Estrutura de Dados e Algoritmos. Campus, Rio de Janeiro, 2001.

• ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com Implementações em Java e C++. Thomson,

2003.

• DROZDEK, A. Estrutura de Dados e Algoritmos em C++. São Paulo: Cengage

Learning. 2002. 597 p.

• CELES, W.; CERQUEIRA, R. F. D. G.; RANGEL, J. L. M. Introdução a Estruturas de Dados: com Técnicas de Programação em C. Rio de Janeiro: Campus/Elsever. 2004.

250 p.


• KNUTH, D. E. The art of computer programming v. 1 - Fundamental Algorithms .

Addison-Wesley, 1972.

• SZWARCFITER, J. L. Estrutura de Dados e Seus Algoritmos. Segunda Edição. LTC, 1994.


Existem dois monitores para tirar dúvidas dos alunos fora do horário de aula. Além deles, há dois tutores que nos auxiliam na montagem do material didático e na implementação em C++ das estruturas de dados estudadas na disciplina. Todas as aulas são auxiliadas por um dos monitores.

Site da disciplina: https://sites.google.com/site/edlab2ufjf/


___________________________________


Prof. Heder Soares Bernardino


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Chefe do DCC


Plano de Curso


Disciplina: Modelagem de Sistemas Código: DCC117







Uso do Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente ( ) integralmente

Uso laboratório: ( ) não ( X ) parcialmente ( ) integralmente

Pré-requisito(s):

DCC025 – Orientação a Objetos

Curso(s): Ciência da Computação – diurno e norturno (obrigatória)

Sistemas de Informação (obrigatória)

Engenharia Computacional (obrigatória)

Ciências Exatas

Professor: Michel Heluey Fortuna

Faz uso de: (X) monitores UFJF1 ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS

Propiciar aos alunos o conhecimento e a prática das principais técnicas e ferramentas de

modelagem de sistemas de software, e de aspectos metodológicos de utilização dessas técnicas

e ferramentas.

3 – EMENTA

1. Introdução à modelagem de sistemas e à UML. Especificações da UML

2. Modelo com casos de uso e suas variantes

3. Modelo de classes de objetos. Obtenção do diagrama de classes a partir dos casos de uso de

um sistema.

4. Diagrama de atividades

5. Diagrama de seqüência

6. Diagrama de comunicação

7. Diagrama de Estados

8. Outros modelos e diagramas da UML

1 Ainda não disponível.



6 – USO DE TICs

1) Introdução à modelagem de sistemas e à UML.

Especificações da UML

4 Moodle

2) Modelo de casos de uso e suas variantes 12 Moodle

3) Modelo de classes de objetos 4 Moodle

4) Mapeamento casos de uso x diagrama de classes 12 Moodle

5) Diagrama de estados 8 Moodle

6) Diagrama de atividade 8 Moodle

7) Diagrama de seqüência 4 Moodle

8) Diagrama de comunicação 4 Moodle

9) Outros modelos (da UML e conceituais) 4 Moodle



Aulas teóricas: Problematização, discussão, seguida de exposição de conteúdo.

Aulas práticas: exercícios de fixação e trabalhos práticos, com disponibilização da solução dos

exercícios e trabalhos. Apresentação de trabalhos pelos alunos.


Slides de resumo da matéria, livros e apostilas.



1 Após conteúdo

(17/04/15)

20 avaliação escrita individual

Modelo de casos de uso

2 Após conteúdo

(22/05/15)


Modelo de classes

Mapeamento casos de uso

× diagrama de classes

3 Após conteúdo

(26/06/15)


Restante do conteúdo

4 durante todo o

curso

20 exercícios (laboratórios)

individuais

Todo o conteúdo

5 durante todo o

curso

20 estudo de caso em grupo Todo o conteúdo


Somatório das notas obtidas nas avaliações.



A nota do trabalho em grupo poderá receber um ajuste individual, dependendo da nota obtida

em questões correspondentes cobradas nas provas escritas.


· Atendimento presencial às 3as feiras, das 20:00 às 21:00;

· Atendimento presencial durante a aula prática semanal (6as feiras, de 21:00 às 23:00);

· Atendimento à distância, ao longo da semana, através da plataforma Moodle;

· Qualquer outro horário previamente combinado (sob demanda).

10 – BIBLIOGRAFIA


· Modelagem de Sistemas, Michel H. Fortuna, CAPES/MEC/UFJF, 2012.

· UML 2 - Uma Abordagem Prática, Gilleanes T. A. Guedes, Ed. Novatec, 2009.

· Unified Modeling Language User Guide, The, Second Edition, Grady Booch, James Rumbaugh, Ivar Jacobson, Addison Wesley Professional, 2005 (496 pgs.).


· Unified Modeling Language Reference Manual, The, Second Edition, James Rumbaugh, Ivar Jacobson, Grady Booch, Addison Wesley Professional, 2004 (752 pgs.);

· Unified Modeling Language: Superstructure, OMG, 2007;

· Learning UML 2.0, Russell Miles, Kim Hamilton, O’Reilly, 2006 (286 pgs.);

· The Elements of UML 2.0 Style, Scott W. Ambler, Cambridge University Press, 2005 (200 pgs);


Necessidade de laboratório com um computador por aluno, para a aula prática semanal (2º

encontro semanal), com o software de edição UML Astah Community, o software de modelagem

IC-Editor, e editores de texto e apresentações instalados nas máquinas.


____________________________

Michel H. Fortuna - Prof. da Disciplina

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Saulo Moraes Villela - Chefe do DCC


Plano de Curso 1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: ALGORITMOS Código: DCC119 Período: 2015.1


Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): Nenhum Curso(s): Instituto de Ciências Exatas

Coordenador da Disciplina: Turma / Professor:

Lorenza Leão Oliveira Moreno A. Ever Pereira da Silva B. Luiz Maurílio Maciel C. Alexandre Lovisi D. Luiz Maurílio Maciel E. Alexandre Lovisi F. Luciana Brugiolo Gonçalves G. Maurício Archanjo N Coelho H. Edson Bruno Novais I. Wagner Arbex X. Lorenza Moreno

Faz uso de: ( X ) monitores UFJF ( X ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 – OBJETIVOS Apresentar os conceitos básicos da Ciência da Computação, necessários ao desenvolvimento de algoritmos. Desenvolver o raciocínio lógico. Introduzir uma linguagem de programação.

3 – EMENTA 1. Introdução; 2. Noções de uma linguagem de programação; 3. Algoritmos básicos; 4. Algoritmos para estruturas de dados homogêneas; 5. Algoritmos para estruturas de dados heterogêneas; 6. Procedimentos e Funções.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1- Introdução (arquitetura básica de computadores; processadores; periféricos; ambiente de programação; compiladores; conceito de algoritmos);

4 Projeção e quadro negro

2- Noções de uma linguagem de programação (estrutura léxica, sintática e semântica; construção de expressões aritméticas, lógicas e relacionais, precedência de operadores; tipos básicos; declaração de variáveis; inicialização de variáveis; entrada e saída básica; regras básicas para a construção de algoritmos legíveis: indentação, nomes de variáveis, etc);


3- Procedimentos e funções (escopo de variáveis, estrutura de procedimentos e funções, argumentos formais e reais);



4- Estrutura de Controle Condicional (decisão com expressões lógicas e alternativas);


5- Estruturas de Controle de Repetição (repetições incluindo acumuladores, contadores, sinalizadores (flags), entrada e saída; exemplos de algoritmos: média, séries matemáticas, maior e menor valores, etc);


6- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas unidimensionais: vetores numéricos;


7- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas unidimensionais: strings;


8 - Algoritmos para estruturas de dados homogêneas multidimen-sionais (declaração e manipulação de matrizes);


9- Algoritmos para estrutura de dados heterogêneas (declaração de registros; manipulação de arranjos de registros);


7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas expositivas com utilização de slides e quadro negro e resolução de exercícios em sala de aula. 7.2 - Material Didático Material disponível em PDF no site da disciplina, entre outros links úteis.




1ª Avaliação Escrita

16/04/15 30 Individual sem consulta

Unidades de ensino 1 a 4

Avaliação Escrita



Avaliação Escrita



Exercícios de fixação

10 Individual com consulta à distância

Cada unidade de ensino da disciplina

Avaliação Escrita de 2ª Chamada /Substitutiva


Todo o conteúdo apresentado no curso.


Média aritmética das três avaliações, já considerando as eventuais substituições da nota de uma avaliação pela nota da 2ª chamada ou da substitutiva: 30+30+30+10=100 8.2 – Observações

- Todas as turmas de Algoritmos fazem prova no mesmo dia. - Os alunos interessados em fazer a última prova (2ª chamada sem justificativa/substitutiva) precisarão se inscrever para a mesma na semana anterior à aplicação da prova no site da disciplina. - Só poderão fazer a prova substitutiva os alunos que fizerem ao menos 6 das 9 atividades à distância da disciplina.


9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DOS PROFESSORES Turma A (Ever): 2a 10-12h Turma B (Luiz Maurílio): 2a 10-12h Turma C (Lovisi): 2a e 5a 10-11h Turma D (Luiz Maurílio): 5a 10-12h Turma E (Lovisi): 2a e 5a 16-17h

Turma F (Luciana): 2a e 5a 16-17h Turma G (Maurício): 2a 16-18h Turma H (Edson Bruno): 2a e 5a 18-19h Turma I (Arbex): 5a 21-23h Turma X (Lorenza): 4a 10-12h

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica KERNIGHAN, Brian W., RITCHIE, Dennis M. C: A linguagem de programação padrão. Rio de

Janeiro: Campus, 1989. GUIMARÃES, A. M. Algoritmos e estruturas de dados. Rio de Janeiro: LTC, 1994. SZWARCFITER , J. L., MARKENZON, L. Estruturas de dados e seus algoritmos. Editora LCT.

2a. Edição, 1994. FEOFILOFF, Paulo. Algoritmos em linguagem C. Campus, 2009. 10.2 – Bibliografia Complementar SILVA, Rodrigo L., OLIVEIRA, Alessandreia M.. Algoritmos em C. Clube de Autores. Juiz de

Fora, 2014. (Edição digital e impressa) EVARISTO, Jaime. Aprendendo a Programar Programando na Linguagem C. Edição Digital. DAMAS, Luís. Linguagem C. Editora LTC. 2007.



Prof. Dr. Saulo Moraes Villela

Chefe do Departamento de Ciência da Computação


Plano de Curso 1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: LABORATÓRIO DE PROGRAMAÇÃO Código: DCC120 Período: 2015.1


Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 30

Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( X) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): Nenhum Curso(s): Instituto de Ciências Exatas

Coordenador da Disciplina: Turma / Professor:

Lorenza Leão Oliveira Moreno Turma A - MARCOS KALINOWSKI Turma AA - EVER PEREIRA DA SILVA Turma B - MARCOS KALINOWSKI Turma BB - EVER PEREIRA DA SILVA Turma C - RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Turma CC - MAURICIO ARCHANJO NUNES COELHO Turma D - MAURICIO ARCHANJO NUNES COELHO Turma DD - EDSON BRUNO NOVAIS Turma E - MAURICIO ARCHANJO NUNES COELHO Turma F - EDSON BRUNO NOVAIS Turma G - MARCOS KALINOWSKI Turma GG - IGOR MAGALHÃES RIBEIRO Turma H - MARCOS KALINOWSKI Turma HH - IGOR MAGALHÃES RIBEIRO Turma I - LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS Turma II - RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA Turma J - EDSON BRUNO NOVAIS Turma X - SAULO MORAES VILLELA


2 – OBJETIVOS Aplicar os conceitos básicos de algoritmos através da implementação em uma linguagem de programação e execução de programas em laboratório.

3 – EMENTA 1. Introdução; 2. Noções de uma linguagem de programação; 3. Algoritmos básicos; 4. Algoritmos para estruturas de dados homogêneas; 5. Algoritmos para estruturas de dados heterogêneas; 6. Procedimentos e Funções.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1- Introdução (processo de desenvolvimento de programas; ambiente de programação);

4 Projeção e computadores


2- Introdução à linguagem de programação C (estrutura léxica, sintática e semântica; construção de expressões aritméticas, lógicas e relacionais, precedência de operadores; tipos básicos; declaração de variáveis; inicialização de variáveis; entrada e saída básica; regras básicas para a construção de algoritmos legíveis: indentação, nomes de variáveis, etc); Depuração e testes;


3- Procedimentos e funções (escopo de variáveis, estrutura de procedimentos e funções, argumentos formais e reais);


4- Estrutura de Controle Condicional (decisão com expressões lógicas e alternativas);


5- Estruturas de Controle de Repetição (repetições incluindo acumuladores, contadores, sinalizadores (flags), entrada e saída; exemplos de algoritmos: média, séries matemáticas, maior e menor valores, etc);


6- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas unidimensionais: vetores numéricos;


7- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas unidimensionais: strings;


8 - Algoritmos para estruturas de dados homogêneas multidimen-sionais (declaração e manipulação de matrizes);


9- Algoritmos para estrutura de dados heterogêneas (declaração de registros; manipulação de arranjos de registros);


7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas práticas com utilização de slides e implementação de exercícios nos computadores do laboratório. 7.2 - Material Didático Material disponível em PDF no site da disciplina, entre outros links úteis.




1ª Avaliação Escrita



Avaliação Escrita



Avaliação Escrita



Exercícios de fixação

10 Individual com consulta à distância

Cada unidade de ensino da disciplina

Avaliação Escrita de 2ª Chamada /Substitutiva


Todo o conteúdo apresentado no curso.


Média aritmética das três avaliações, já considerando as eventuais substituições da nota de uma avaliação pela nota da 2ª chamada ou da substitutiva: 30+30+30+10=100 8.2 – Observações

- Toda a avaliação de aprendizagem das disciplinas DCC119 e DCC120 é unificada - As provas são feitas nos horários da disciplina DCC119..


- Os alunos interessados em fazer a última prova (2ª chamada sem justificativa/substitutiva) precisarão se inscrever para a mesma na semana anterior à aplicação da prova no site da disciplina. - Só poderão fazer a prova substitutiva os alunos que fizerem ao menos 6 das 9 atividades à distância da disciplina.

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DOS PROFESSORES Turma A (KALINOWSKI): 3a 13-14h Turma AA (EVER): 5a 10-11h Turma B (KALINOWSKI): 3a 14-15h Turma BB (EVER): 5a 11-12h Turma C (RODRIGO LUIS): 4a 17-18h Turma CC (MAURICIO): 3a 13-14h Turma D (MAURICIO): 3a 18-19h Turma DD (EDSON BRUNO): 5a 16-17h Turma E (MAURICIO): 3a 21-22h

Turma F (EDSON BRUNO): 5a 17-18h Turma G (KALINOWSKI): 3a 15-16h Turma GG (IGOR): 4a 13-14h Turma H (KALINOWSKI): 3a 16-17h Turma HH (IGOR): 4a 14-15h Turma I (LUCIANA CAMPOS): 5a 16-18h Turma II (RODRIGO LUIS): 4a 16-17h Turma J (EDSON BRUNO): 4a 16-17h Turma X (SAULO): 3a 15-16h

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica KERNIGHAN, Brian W., RITCHIE, Dennis M. C: A linguagem de programação padrão. Rio de

Janeiro: Campus, 1989. GUIMARÃES, A. M. Algoritmos e estruturas de dados. Rio de Janeiro: LTC, 1994. SZWARCFITER , J. L., MARKENZON, L. Estruturas de dados e seus algoritmos. Editora LCT.

2a. Edição, 1994. FEOFILOFF, Paulo. Algoritmos em linguagem C. Campus, 2009. 10.2 – Bibliografia Complementar SILVA, Rodrigo L., OLIVEIRA, Alessandreia M.. Algoritmos em C. Clube de Autores. Juiz de

Fora, 2014. (Edição digital e impressa) EVARISTO, Jaime. Aprendendo a Programar Programando na Linguagem C. Edição Digital. DAMAS, Luís. Linguagem C. Editora LTC. 2007.







Disciplina: CIRCUITOS DIGITAIS Código: DCC 122 Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB



Pré-requisito(s): ----- Curso(s): ENGENHARIA COMPUTACIONAL, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO E SISTEMAS DE

INFORMAÇÃO. Professor: EDUARDO BARRÉRE

Coordenador da Disciplina: ---- Faz uso de: ( X ) monitor UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS Conhecer os principais conceitos que envolvem a área de circuitos digitais. Entender o funcionamento de circuitos digitais básicas para um sistema computacional (memória, contadores, ULA, multiplexadores, entre outros).

3 – EMENTA - Bases Numéricas. - Álgebra de Boole. - Circuitos combinacionais. - Minimização de funções. - Circuitos seqüenciais síncronos e assíncronos. - Flip-flops, registradores, contadores, memória. - Linguagem de descrição de hardware.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1) Sistemas Digitais 2 -----

Histórico. Nomenclatura e Aplicações.

2) Portas Lógicas 2 -----

Inversores. Porta OR. Porta AND. Porta NAND. Porta NOR. Porta XOR. Tabela verdade. 3) Sistemas de Numeração e Códigos Digitais 2 -----

Sistema numérico binário, octal, decimal, hexadecimal Conversão entre os sistemas. BCD. ASCII.

4) Álgebra Booleana 4 -----

Lógica Combinacional. Simplificação algébrica. Teoremas de booleanos. Teoremas de DeMorgan. Projetos de circuitos lógicos.

5) Formas Canônicas Mintermos. Maxtermos. 4 -----


6) Mapa de Karnaugh 4 -----

Simplificação pelo Mapa de Karnaugh. Síntese e análise de circuitos combinacionais.

7) Circuitos Combinatórios Especiais 6 -----

Multiplexador. Demultiplexador. Codificador. Decodificador.

8) Flip-Flops e Dispositivos Correlatos 6 -----

Introdução aos Flip-Flops. Flip-Flop SR implementado com NAND e NOR. Flip-Flop SR Disparável. Flip-Flop D transparente. Flip-Flop D disparado por borda.

9) Registradores de Deslocamento 4 -----

Registradores de deslocamento construídos com Flip-Flop JK. Dados em paralelo e em série. Em paralelo para dentro

10) Contadores 4 -----

Flip-Flop JK. Contadores Ondulante, Síncrono, Preestabelecíveis e Crescente-Decrescente.

11) Memórias 4 -----

Tipos de Memória, Conexões

12) HDL 4 -----

Definição, aplicações

13) Provas e Revisões/Gabaritos de prova 8 -----

14) Projeto: Esboço, Ferramentas, Implementação e Apresentação 10 Software LogiSim

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino A disciplina será toda ministrada em sala de aula, com o apoio de softwares para o projeto e testes de circuitos digitais. Além da apresentação do conteúdo previsto para cada aula, serão realizados exercícios em sala de aula para a fixação do conhecimento (quadro e software). 7.2 - Material Didático Serão utilizados: - slides - videoaulas - software - livro texto




Prova 1 22/04/15 35 Prova Unidades: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, e 11.

Prova 2 22/06/15 35 Prova Unidades: 8, 9, 10, 12 e 13.

Moodle ------ 10 Exercícios Exercícios no Moodle ao longo do semestre


Segunda Chamada

29/06/15 35 Prova Todo o conteúdo e substituindo uma das notas, conforme RAG

Projeto 10, 15 e 17/06/15

20 Projeto Projeto prático (software) de um tipo de circuito digital (ULA, Memóri, etc.).


Soma de: Prova 1 + Prova 2 + Moodle + Projeto O aproveitamento deverá ser igual ou superior a 60 pontos e a frequência igual ou superior a 75%. 8.2 – Observações

Para cada uma das provas (1 e 2), o aluno poderá requerer uma segunda chamada, conforme RAG. A Prova Substitutiva será em data a ser combinada com os alunos em situação de fazê-la. No final do semestre letivo, o aluno poderá fazer a segunda chamada da matéria (conforme o artigo 35 do RAG).

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR segunda-feira:16h às 17h quarta-feira: 18h às 19h

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica - TOCCI, RONALD J., WIDMER, NEAL S., MOSS, GREGORY L. Sistemas Digitais - Principios e Aplicaçoes. 10a Edição. ISBN: 8576050951. PRENTICE HALL BRASIL, 2007. - BIGNELL, JAMES W., DONOVAN, ROBERT Eletronica Digital. 1a Edição.ISBN: 8522107459. CENGAGE, 2009. 10.2 – Bibliografia Complementar - TAUB, H. Circuitos digitais e microprocessadores. São Paulo: McGraw-Hill, 1984. - CAPUANO, FRANCISCO GABRIEL, IDOETA, IVAN V. Elementos de Eletrônica Digital. 40a Edição. ISBN: 8571940193. ERICA, 2007. - YALAMANCHILI, SUDHAKAR Vhdl - A Starter's Guide. 2a Edição. ISBN: 131457357. PRENTICE HALL, 2004. - NAVABI, ZAINALABEDIN Vhdl: Modular Design And Synthesis Of Cores And Systems. 1a Edição. ISBN: 007147546x. MCGRAW-HILL PROFESSIONAL, 2007.

11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS <.....>


Prof. Eduardo Barrére Prof. da Disciplina DCC122 – Turma A


Plano de Curso


Disciplina: METODOLOGIA CIENTÍFICA EM COMPUTAÇÃO Código: DCC123 Turma: A Período: 2015.1



Modalidade: ( ) presencial (X) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não (X) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): - ter cursado 1560 h/a em disciplinas obrigatórias (22A, 35A),

- ter cursado 100 h/a em disciplinas obrigatórias (76A),

- ter concluído todas as disciplinas obrigatórias (65AC),

- ter cursado 80% da carga horária do curso (65AB, 65B). Curso(s): Obrigatória: Ciência da Computação (22A, 35A) , Ciências Exatas (65AB,

65AC), Engenharia Computacional (65B), Sistemas de Informação (76A).

Professor: Luciana Brugiolo Gonçalves Coordenador da Disciplina: --


2 – OBJETIVOS

O objetivo desta disciplina é oferecer aos alunos os fundamentos teóricos e práticos necessários à estruturação e desenvolvimento de trabalhos científicos, incluindo as normas técnicas vigentes, de forma a garantir a uniformização e qualidade dos trabalhos acadêmicos desenvolvidos.

3 – EMENTA

Normas e diretrizes para o desenvolvimento de trabalho científico; Metodologia de desenvolvimento: teórico, prático, experimentação, pesquisa de campo, exemplos; Desenvolvimento de um trabalho (projeto da monografia).


6 – USO DE TICs

1) Normas e diretrizes para o desenvolvimento de trabalho científicoA organização da vida de estudos na universidade. A documentação como método de estudo pessoal. Diretrizes para elaboração de uma monografia científica.

15 Moodle

2) Metodologia de desenvolvimentoEtapas da elaboração. Aspectos técnicos da redação. Formas de trabalhos científicos. Experimentação. Preparação de original para publicação. Projeto de pesquisa científica. Problema metodológico da pesquisa. Comunicação e conhecimento científico.

20 Moodle

3) Desenvolvimento de um trabalho (prévia da monografia)O projeto de pesquisa. Pesquisa descritiva e experimental. O problema da pesquisa. O enunciado das hipóteses. Coleta, análise e interpretação dos dados.

25 Moodle




Este curso será baseada em conteúdos desenvolvidos pelo professor é na análise de textos complementares disponibilizados no Moodle.


Textos disponibilizados no Moodle. Resolução UFJF - CCCC 2, de 16 de junho de 2014, Define normas pra o TCC.




Questões de discussão contínuo 15 Individual Atividades no Moodle

Relatório contínuo 25 Individual Acompanhamento do Projeto

Relatório 25/06/2015 40 Individual Projeto – Texto

Apresentação De 25/06/15 a

02/07/15 20 Individual Projeto – Apresentação


A nota final será definida pela soma das notas obtidas em cada uma das avaliações.



Terças-feiras, de 10 às 12 horas.

10 – BIBLIOGRAFIA


- SEVERIANO, A. J. Metodologia do Trabalho Científico. 2a.ed. Cortez Editora,1998. - RUDIO, F. V. Introdução ao Projeto de Pesquisa Científica. 19a.ed. Editora Vozes, 1995. - GALLIANO, A. G. O Método Científico - Teórico e Prático. Editora Horbre, 1986. - WOHLIN, C., RUNESON, P., HÖST, M., et al., Experimentation in Software Engineering - AnIntroduction. London, UK, Kluwer Academic Publishers, 2000.


WAZLAWICK, Raul Sidnei. Metodologia da Pesquisa para Ciência da Computação. Editora Campus. 2009.


Para os cursos de Engenharia Computacional, as disciplinas Trabalho Final de Curso I (MAC021) e Metodologia Científica em Computação (DCC123) são equivalentes.


Prof. Luciana Brugiolo Gonçalves



Disciplina: MINERAÇÃO DE DADOS Código: DCC127 Turmas: A Período: 2015.1



Uso laboratório: ( ) não ( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente Pré-requisito(s): Estrutura de Dados

Curso(s): Ciência da Computação, Eng. Computacional, Sist. de Informação e Estatística Professores: Custódio Gouvêa Lopes da Motta

Coordenador da Disciplina: Custódio Gouvêa Lopes da Motta Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS A disciplina tem como objetivo fornecer aos alunos uma visão geral sobre Mineração de Dados. Inicialmente, serão apresentados os conceitos principais de Descoberta de Conhecimentos em Bases de Dados (KDD) e de Mineração de Dados (DM), destacando a multidisciplinaridade da área. Em seguida, serão abordadas todas as etapas do processo de mineração de dados, desde a preparação dos dados, passando pelas técnicas de mineração mais usuais, complementadas com exemplos e aplicações práticas e ilustradas com alternativas de formas de saída e visualização que permitam uma melhor interpretação dos resultados obtidos.

3 – EMENTA 1. Introdução – Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD). 2. Preparação dos Dados para Mineração. 3. Classificação e Predição. 4. Análise de Agrupamentos. 5. Regras de Associação.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Introdução: Apresentar os conceitos principais de Descoberta de Conhecimentos em Bases de Dados (KDD), de Mineração de Dados (DM) e de Sistemas Inteligentes, destacando a multidisciplinaridade da área.

4 horas aula ------------

2. Preparação dos Dados para Mineração: Motivação. Limpeza dos Dados. Integração de Dados. Transformação de Dados. Redução de Dados. Discretização.

4 horas aula ------------

3. Classificação e Predição: Construção do Classificador. Avaliação dos Métodos de Classificação. Preparação dos Dados para Classificação. Classificação por Indução de Árvore de Decisão: Exemplo Prático Usando o Algoritmo ID3, Evolução dos Algoritmos de Árvore de Decisão, Critérios de Poda e Extração de Regras de Decisão. Redes Neurais Artificiais (RNA): Algoritmo Backpropagation. Classificação Bayesiana. Classificador Bayesiano Simples. Validação Cruzada.

34 horas aula ------------


4. Análise de Agrupamentos: Conceitos e Aplicações. Similaridade / Dissimilaridade. Principais Métodos de Agrupamento. Métodos de Partição. Métodos Hierárquicos.

10 horas aula ------------

5. Regras de Associação: Mineração de Regras de Associação. Algoritmo Apriori. Tipos de Regras de Associação. Custos Críticos do Método Apriori. Melhoria da Eficiência do Apriori. Formas de Apresentação de Regras de Associação.

10 horas aula ------------

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas expositivas utilizando datashow e quadro negro. Exercícios resolvidos em sala de aula e no laboratório. 7.2 - Material Didático Notas de aulas e transparências serão disponibilizados para os alunos.




TVC 1 17/03/2015 100 Trabalho Prático



Unidade de ensino 4


Unidade de ensino 5

2ª Ch 30/04/2015 100 Trabalho Prático Todas as unidades de ensino


Média final: (TVC1 + TVC2 + TVC3)/3


Serão apresentados pelo Professor ou por convidados, seminários de aplicações específicas de Mineração de Dados.

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR De segunda a quinta-feira, de 09:00 às 10:00 horas.

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica Han, J., Kamber, M. and Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed. Morgan Kaufmann, 2012. 10.2 – Bibliografia Complementar • Hastie, T., Tibshirani, R and Friedman, J. The Elements of Statistical Learning - Data

Mining, Inference and Prediction. Springer, 2008. • Liu, B. Web Data Mining. Springer, 2008. • Mitchell, T. M. Machine Learning. McGraw-Hill Companies, Inc., 1997. • Pyle D. Data Preparation for Data Mining. Morgan Kaufmann, 1999. • Tan, P. N., Steinbach, M. and Kumar, V. Introdução ao Data Mining – Mineração de Dados.

Ciência Moderna, 2009. • Rezende, S. O. Sistemas Inteligentes – Fundamentos e Aplicações. Manole, 2003. • Witten, I. H. e Frank, E. Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques.

Morgan Kaufmann, 2005.


Plano de Curso


Disciplina: Computação Móvel, Ubíqua e Pervasiva Código: DCC130




Modalidade: ( x ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente

Pré-requisito(s): DCC042 – Redes de Computadores Curso(s): Sistemas de Informação / Ciência da Computação



2 - OBJETIVOS

Esta disciplina tem como objetivo apresentar aos alunos diferentes aspectos da área de Ciência da Computação necessários a realização da Computação Ubíqua, definida como a área que integra a computação ao ambiente. A idéia é não ter computadores visíveis, como objetos distintos, mas embutir a computação no ambiente e nos objetos do dia-a-dia, algo que pode ser definido como Computação Pervasiva. Nessas áreas, a Computação Móvel entra como requisito básico para suas execuções.

3 – EMENTA

1. Introdução e caracterização dos ambientes de computação móvel e ubíqua

2. Dispositivos

3. Redes de comunicação sem fios

4. Modelos e software de suporte ao desenvolvimento de sistemas móveis

5. Aspectos específicos

6. Gestão de Dados

7. Segurança

8. Introdução às redes de sensores


6 – USO DE TICs

1. Apresentação da disciplina/Introdução 2 Quadro Negro e

projetor

2. Ambientes de desenvolvimento para dispositivos móveis 8 Quadro Negro e

projetor

3. Características de comunicação e serviços 4 Quadro Negro e

projetor

4. Gestão de dados 4 Quadro Negro e

projetor


5. Segurança 4 Quadro Negro e

projetor

6. Serviços e Desenvolvimento de aplicações 8 Quadro Negro e

projetor

7. Novos desafios/aplicações 6 Quadro Negro e

projetor



Aulas expositivas

Estudos individuais e em grupo


Quadro e projetor.




P1 25/06/2015 30 Prova Todo o conteúdo

T1 09/04/2015 10 Trabalho 1, 2 e 3

T2 21/05/2015 10 Trabalho 1, 2, 3, 4 e 5

T3 02/07/2015 50 Trabalho Todo o conteúdo


P1+T1+T2+T3


--


Sextas: 14h as 15h

10 – BIBLIOGRAFIA


ADELSTEIN, F., et alli, Fundamentals of Mobile and Pervasive Computing, McGraw-Hill, 2005. 10.2 – Bibliografia Complementar

HANSMANN, U. et. al. Pervasive Computing: The Mobile Word. Springer. 2003.


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Disciplina: ASPECTOS

ORGANIZACIONAIS DE SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

Código: DCC145


Professor: Marco Antônio Pereira Araújo Número de SIAPE: 1148648


Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: Carga Horária (horas-aula) Total: 64





Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( X ) parcial ( ) eventual ( ) não faz uso

Pré-requisito(s):

Curso(s): Bacharelado em Sistemas de Informação

2 – OBJETIVOS

Fornecer conhecimento sobre os principais conceitos, técnicas e ferramentas envolvendo aspectos organizacionais de sistemas de informação.

3 – EMENTA

Comportamento organizacional. Aprendizagem organizacional. Modelagem da organização e de seus processos. Alinhamento de SIs aos objetivos da organização. Gestão da informação e do conhecimento organizacionais.


6 – USO DE TICs

1. Comportamento organizacional O indivíduo e a organização; a motivação humana no trabalho; percepção, atitudes e diferenças individuais; comunicação interpessoal e organizacional; comportamento grupal e intergrupal; liderança e gerência; aplicações organizacionais - diagnóstico, gerência participativa, reestruturação do trabalho e inovações no contexto de trabalho; o papel do consultor.

12

2. Aprendizagem organizacional Trabalho dos gestores; aprendizagem de adultos - conceitos, teorias e processo; aprendizagem pela experiência; aprendizagem gerencial - conceitos e abordagem da aprendizagem situada; prática reflexiva; da aprendizagem organizacional ao conhecimento organizacional.

12

3. Modelagem da organização e de seus processos 16

4. Alinhamento de SIs aos objetivos da organização 12


5. Gestão da informação e do conhecimento organizacionais Aspectos teóricos e conceituais, com foco nos fatores que influenciam a criação e a transferência de conhecimento; conhecimento individual x conhecimento organizacional; trabalhadores do conhecimento.

12



Aulas presenciais, com utilização de Datashow e laboratório de informática.


Slides e listas de exercícios.




Trabalho

Variadas, ao longo

do período

40

Temas diversos,

referentes a tópicos da disciplina

Temas variados a serem apresentadas por diferentes grupos de alunos, referentes a tópicos da disciplina

Avaliação 60


Soma dos valores das avaliações parciais



Sexta-feira, de 13h às 15h

10 – BIBLIOGRAFIA


ALBRECHT, K. O poder das mentes em ação: Desenvolvimento e gestão da inteligência organizacional. Rio de Janeiro, Campus, 2003. ROBBINS, S. P. Fundamentos do Comportamento Organizacional. 7ª ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2004. RUAS, R.; ANTONELLO, C. S.; BOFF. L. H. Aprendizagem organizacional e competências. Porto Alegre, Bookman, 2005.


NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. Criação de conhecimento na empresa. Como as empresas japonesas geram a dinâmica da inovação. Rio de Janeiro, Campus, 1997.

PROBST, G.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. Gestão do Conhecimento. Os elementos constitutivos do sucesso. Porto Alegre, Bookman, 2002.



Juiz de Fora, 02 de março de 2015. Prof. Marco Antônio Pereira Araújo


Plano de Curso


Disciplina: Lab. Programação IV Código: DCC156







Uso do Moodle: ( ) não ( X ) parcialmente ( ) integralmente

Uso laboratório: ( ) não ( ) parcialmente ( X ) integralmente

Pré-

requisito(s):

DCC117, DCC108, DCC152

Curso(s): Bacharelado em Sistemas de Informação (obrigatória)

Professor: Ciro de Barros Barbosa


2 – OBJETIVOS

Permitir ao aluno construir aplicações distribuídas usando o Modelo Cliente/Servidor e

Arquitetura em Camadas com Frameworks de persistência.

3 – EMENTA

1. Noções preliminares

2. Servidor Web (Container)

3. Linguagens de Desenvolvimento (Servlet, JSP, JavaBeans)

4. Manutenção de Sessões

5. Acesso a banco de dados

6. Persistência de Dados


6 – USO DE TICs

1) O Web Server. Processamento Server-Side. O Servidor Apache Tomcat. Instalação e Configuração do Tomcat. Hospedando aplicações no Tomcat Padrão MVC (Model-View-Controller). Fundamentos da arquitetura do padrão MVC. Aplicação. Servlet ou JSP? Request e dispatchers. Implementação MVC para melhoramento do



processo de desenvolvimento.

2) Java Servlets. O que é um Servlet. Criação e hospedagem de Servlets. Estrutura interna de um Servlet. Formulários HTML. Métodos POST e GET. O pacote javax.servlet.http Páginas JSP. O que é uma página JSP. Criação e hospedagem uma página JSP. Ciclo de vida de uma página JSP. Sintaxe Básica do JSP. Templates (diretiva include). Outras diretivas. Ações JSP. Objetos Implícitos. Configuração de páginas de erro.


3 Manutenção de sessões. Manutenção do estado. Entendimento do mecanismo de sessões no Tomcat. Identificadores de sessão. Configuração do timeout. O objeto implícito session. A classe javax.servlet.http.HttpSession. O objeto implícito application. A classe javax.servlet.ServletContext .


4) Java Beans. Vantagens da componentização. Escrita e configuração de beans. A especificação Java Beans. Prefixos get e set. Tags de ação JavaBeans. Passagem de parâmetros Beans. Escopo de um Bean.


5) Acesso a bancos de dados. Tipos de drivers. Configuração de uma ponte ODBC . 12

Projeções e quadro negro.

6) A API JDBC (pacote java.sql). Carregamento do driver. Abertura da conexão. Operações básicas com o banco (Statement). Transações (métodos commit e rollBack). Operações de consulta com o banco (ResultSet). Operações parametrizadas (PreparedStatement). Operações com StoredProcedures (CallableStatement). Gerenciamento de conexões (Pool de conexões).


7) Introdução à persistência de dados. Estabelecimento e implementação dos principais padrões de projeto para persistência de objetos em banco de dados relacionais, utilizando DAO e outros mais básicos.




Aulas expositivas presenciais


Slides projetados para aulas expositivas. Notas de aulas e referências de material auxiliar na

página web do professor. www.ufjf.br/ciro_barbosa





Avaliação

Prática 1 (A1)

03.04.2015 100 Individual

dissertativa.


Avaliação

prática 2 (A2)

05.05.2015 100 Individual,

dissertativa.


Avaliação

prática 3 (A3)

01.07.2015 100 Individual,

dissertativa.



Nota Final = (A1 + A2 + A3)/3


Aprovado o aluno com Nota final ≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito

à segunda chamada, no final do período (03.07.2015), cobrindo todo o conteúdo programático.


Sextas-feiras, de 19:00 às 21:00 horas, ou qualquer outro horário previamente combinado.

10 – BIBLIOGRAFIA


• BASHAN, B; SIERRA, K; BATES, B. Use a Cabeça! JSP & Servlets. 1ª ed. São Paulo: Alta Books, 2005.


• Budi Kurniawan. Java para a Web com Servlets, JSP e EJB. Ciência Moderna.

• Internet & World Wide Web Como Programar. Terceira Edição. Deitel. Bookman.

• Java como programar. 6a edição. Deitel. Prentice Hall.


A plataforma Moodle é utilizada como apoio para o processo de avaliação. O site do prof.

Disponibiliza notas de aula e códigos fonte para atividades práticas. Ferramentas necessárias

(Tomcat, Ant, Java, MySQL e Workbench).


_____________________

Ciro de Barros Barbosa

Prof. da Disciplina

________________________________


Chefe do DCC


Plano de Curso

1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: LÓGICA E FUNDAMENTOS PARA

A COMPUTAÇÃO Código: DCC160

Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB



Pré-requisito(s): Curso(s): Sistemas de Informação, Ciência da Computação Professor: Luciana Conceição Dias Campos

Coordenador da Disciplina: Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS Apresentar os conceitos fundamentais da Lógica Proposicional, apresentando a linguagem e a semântica do cálculo proposicional. Apresentar os sistemas dedutivos . Apresentar o cálculo de predicados e introduzir a linguagem de programação em lógica PROLOG.

3 – EMENTA 1. Lógica Proposicional; 2. Linguagem e Semântica; 3. Sistemas Dedutivos; 4. Aspectos Computacionais; 5. O Princípio da Resolução; 6. Lógica de Predicados. 7. Substituição e Resolução 8. Introdução ao PROLOG 9. Aplicações em Computação: Introdução à Especificação e Verificação de Programas.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Introdução à Lógica 2

2. Cálculo Proposicional - Operações Lógicas sobre proposições

2

3. Tabelas Verdades de proposições compostas 2

4. Tautologias Contradições e Contingências 2

5. Implicação e Equivalências Lógica 4

6. Álgebra das proposições 2

1 TVC 2

7. Método Dedutivo 2

8. Forma Normal 2

9. Argumentos 2


10. Regras de Inferência 2

11. Aplicação de Regras de Inferência 2

12. Verificação da Validade 2

13. Inconsistências 2

14. Demonstração Condicional 2

2 TVC 2

15. Sentenças Abertas 2

16. Lógica de Predicados (Lógica de Primeira Ordem) 4

17. Notação Clausal 4

18. Quantificadores 2

19. Aplicações da Lógica de Primeira Ordem 2

3TVC 2

20. Introdução ao Prolog 2

21. Sintaxe e Semânticas 2

22. Listas 4

23. Predicados nativos 2

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas expositivas com utilização de data show e quadro negro. Resolução de exercícios em sala de aula. 7.2 - Material Didático Material disponível em PDF no moodle, entre outros links úteis.




TVC 1 30/03/15 25 Individual e

sem consulta

Tópicos do 1 até o 6 do plano de ensino

TVC 2 06/05/15 25 Individual e sem consulta

Tópicos do 7 até o 14 do plano de ensino.

TVC 3 01/06/15 25 Individual e

sem consulta

Tópicos do 15 ao 19 do plano de ensino

Trabalho 06/07/15 25 Trabalhos

com consulta

individual ou

em dupla.

Tópicos do 20 ao 23 do plano de ensino.


Soma das avaliações


9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Quinta-feira: 14h às 16h


10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica ALENCAR FILHO, Edgard de, Iniciação à Lógica Matemática. 16ª ed. São Paulo: Ed. Nobel, 1990. SILVA, Flávio Soares Correa da; FINGER, Marcelo; MELO, Ana Cristina Vieira de. Lógica para Computação. 1ª Ed. Rio de Janeiro: Thomson Pioneira Editora, 2006. ABE, Jair Minoro, SCALZITTI, Alexandre, FILHO, João Inácio da S. Introdução à Lógica para a Ciência da Computação. 3ª Ed. São Paulo: Arte & Ciência, 2008. SOUZA, João Nunes de. Lógica para ciência da computação: uma introdução concisa. 2ª Ed. (revista e atualizada). Rio de Janeiro: Campus-Elsevier, 2008. SMULLYAN, Raymond M. Lógica de Primeira Ordem. 1ª Ed. Editora Unesp, 2009. CLOCKSIN, W. F., MELLISH, C. S. Programming in Prolog. 5ª Ed. Springer-Verlag, 2003. 10.2 – Bibliografia Complementar HUTH, Michael R. A. ; RYAN, Mark D. Lógica em Ciência da Computação: modelagem e argumentação sobre sistemas. 2ª Ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008. NOLT, John; ROHATYN, Dennis. Lógica. Schaum McGraw-Hill. São Paulo: Makron Books do Brasil, 1991. CAPUANO & Idoeta. Exercícios de eletrônica digital. São Paulo: Ed. Érica, 1991. CASANOVA, M. A., GIORNO, F.A.C., FURTADO, A.L. Programação em Lógica e a Linguagem Prolog. E. Blucher, 1 ª ed., 1987. (esgotado comerciamente mas possível de se obter digitalmente a partir do sítio Web do primeiro autor). GERSTING, Judith L. Fundamentos matemáticos para a ciência da computação: um tratamento moderno de matemática discreta. 5. ed. Rio de Janeiro: LTC - Livros Técnicos e Científicos, 2004. NEWTON-SMITH, W.H. Lógica: um curso introdutório. Gradiva, 1998.






Plano de Curso


Disciplina: Fundamentos de Redes de Computadores Código: DCCEAD009


Oferta: ( ) UFJF ( x ) UAB


Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial ( x ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( x ) integralmente

Pré-requisito(s): Redes de Computadores Curso(s):


Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( x ) tutores UAB

2 – OBJETIVOS

A disciplina tem por objetivo apresentar os principais conceitos da área de redes de computadores. Ao final do disciplina, os alunos estarão aptos a reconhecer diversas tecnologias utilizadas na comunicação de dados, a configurar serviços, identificar e corrigir falhas e a planejar redes de computadores locais.

3 – EMENTA

1. Introdução: Uma viagem pelo mundo das redes, A Internet. Modelo e referência OSI (Open System Interconnection). 2. A Camada de Aplicação: HTTP, FTP, SMTP, DNS, Aplicativos com TCP. Camada de Transportes: Serviços da camada de transporte, Multiplexação e Demultiplexação de Aplicações, Transporte Não Orientado a Conexão (UDP), Transporte Orientado a Conexão(TCP) 3. Controle de Congestionamento. Camada de Rede e Roteamento: Princípios de Roteamento, Protocolo da Internet, Roteamento na Internet, IPv6. 4. Camada de Enlace e Redes Locais: Serviços Fornecidos, detecção e correção de erros, Protocolos de Acesso Múltiplo e LANs, Redes Ethernet, Redes Locais Sem Fio, Redes de Longa Distância (Frame Relay, ATM). 5. Rede Multimídia: Aplicações Multimídia, Protocolos Multimídia (RTSP, RTP, H.323), Qualidade de Serviço em redes multimídia (Intserv, Diffserv, RSVP). 6. Segurança em Redes de Computadores: O que é Segurança, Autenticação e Criptografia, Integridade, Comércio pela Internet, Ipsec 7. Gerenciamento de Redes: O que é gerenciamento de redes, Arquitetura de Gerenciamento, Protocolos de gerenciamento.


6 – USO DE TICs

Introdução 4 horas Moodle

Modelo OSI 6 horas Moodle

Equipamentos e Tecnologias 4 horas Moodle


Pilha TCP/IP 6 horas Moodle

Camadas Física e de Enlace 4 horas Moodle

Camada de Rede 6 horas Moodle

Endereçamento IP 6 horas Moodle

Comandos Básicos 4 horas Moodle

Encaminhamento de Pacotes 6 horas Moodle

Camada de Transporte 6 horas Moodle

Camada de Aplicação 4 horas Moodle

Segurança em Redes 6 horas Moodle

Redes sem Fio 4 horas Moodle

Aplicações 6 horas Moodle



Uso do Moodle Fóruns


Apresentações, vídeos e textos sobre o conteúdo




A1 10/03 02 Atividade Unidades da Semana de Trabalho







P1 25/04 20 Prova Unidades até a Semana de Trabalho







T1 30/05 10 Trabalho Unidades até a Semana de Trabalho




P2 20/06 30 Prova Unidades até a Semana de Trabalho


Soma de Todas as Atividades/Provas/Trabalhos com pontuações individuais


--


Sextas: 15h as 17h

10 – BIBLIOGRAFIA


- KUROSE, J. F. & Ross, K. W. Redes de Computadores e a Internet: Uma Abordagem Top Down. 3ª. Edição. São Paulo: Pearson/Addison Wesley, 2005. - TANENBAUM, A. Redes de Computadores. 4ª. Edição. São Paulo: Campus, 2003. - Barrere, Fundamentos de Redes de Computadores. 1ª. Edição. Juiz de Fora: UFJF, 2014.


- OPPENHEIMER, P. Projeto de redes TOP-DOWN. São Paulo: Campus, 1999. - SOARES, - Luiz F. G., Lemos, Guido & Colcher, Sérgio. Redes de Computadores: das LANs, MANs e WANs às Redes ATM. São Paulo: Campus, 1995. - STALLINGS, W. Redes e Sistemas de Comunicação de Dados. São Paulo: Elsevier Editora LTDA, 2005.


--




Plano de Curso 1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: Seminário Integrador I Código: EADDCC013 Turma: Período: 2015.1 Oferta: ( ) UFJF ( x ) UAB Créditos: 2 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 2h Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: - Carga Horária (horas-aula) Total: 30h Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial ( x ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( x ) integralmente Pré-requisito(s): Curso(s): Licenciatura da Computação Professor: Liamara Scortegagna Coordenador da disciplina: Fernanda Claudia Alves Campos Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( x ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS A disciplina de Seminário Integrador I te como objetiva desenvolver pesquisas bibliográficas e de campo que promovam a articulação de conteúdos educativos e instrutivos, com enfoque em conhecimentos relacionados ao desenvolvimento tecnológico e educacional e assuntos atuais que contextualizam o ensino da informática e a prática docente integrando diversas áreas de conhecimentos.

3 – EMENTA Seminário: organização, desenvolvimento e apresentação. Pesquisas bibliográficas e de campo sobre temas relacionados ao desenvolvimento tecnológico e educacional.


HORÁRIA PREVISTA 6 – USO DE TICs

Tecnologia e Educação 8h Moodle

Utilização inovadora das Tecnologias na Educação 10h Moodle

Seminário 8h Moodle

Relatório 4h Moodle

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Aulas teóricas expositivas – conteúdo no Moodle com apresentação de exemplos e atividades práticas de pesquisa de campo e bibliográficas, bem como, a apresentação de um Seminário. 7.2 - Material Didático Conteúdo disponibilizado no Moodle e impresso.




Atividade 1 09/03 05 Atividades à distância - Moodle Aula 1


AP1 25/04 15 Atividades presencial Aula 1, 2 e 3




Seminário AP2

25/05 40 Apresentação de seminário nos polos de apoio presenciais

Todo conteúdo

Atividade 6 08/05 20 Entrega do Relatório e Slides do Seminário

Todo conteúdo


Soma


Para ser aprovado na disciplina o aluno deverá ter o mínimo 50% de participação nas atividades à distância no Moodle e, ainda, obter média mínima 60 (sessenta) como valoração final de desempenho.

9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Terça-feira 08h às 12h.

10 – BIBLIOGRAFIA MORAN. José Manuel. Ensi no e aprendizagem inovadores com tecnologias . In Informática na Educação: Teoria & Prática. Porto Alegre, vol. 3, n.1. UFRGS. P. 137-144. 2000.

CASTRO, Cláudio de Moura. Educação na era da informação: O que funciona e o que não funciona. Rio de Janeiro: Banco Interamericano de Desenvolvimento: UniverCidade, 2001.

SCORTEGAGNA. Liamara. Tecnologia e Educação . Seminário Integrador I. Licenciatura da Computação. UFJF. Juiz de Fora, 2011. 10.2 – Bibliografia Complementar BELLONI, Maria Luiza. Educação a Distância. São Paulo, Ed. Autores Associados, 1999.

GRINSPUN, Mirian P.S.Z. (org). Educação e Tecnologia, Desafios e Perspectivas . São Paulo, Ed. Cortez, 1999.

MASETTO, Marcos T., MORAN, José M., BEHRENS, Marilda A.. Novas tecnologias e mediação pedagógica. Campinas,SP. Ed. Papirus, 2001.

MELLO, Leonel I., AMAD, Luiz C. História antiga e medieval: da comunidade primitiva ao estado moderno. 3 ed.. São Paulo, Ed. Scipione, 1995.

MORAN, José Manuel. A educação que desejamos. São Paulo: Papirus, 2007.


11– INFORMAÇÕES ADICIONAIS


Profa. Liamara Scortegagna



Disciplina: Sistemas Multimídias Código: EADDCC029 Turma: A Período: 2015.1 Oferta: ( X ) UFJF ( X ) UAB


Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial ( X ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( X ) integralmente

Pré-requisito(s): - Curso(s): 22A - Ciência da Computação

65A – Bacharelado em Ciências Exatas 65B – Engenharia Computacional 65C – Ciência da Computação 75A – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Araxá 75B – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Barroso 75C – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Bicas 75D – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Cataguases 75E – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Ilicínea 75F – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Juiz de Fora 75G – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Salinas 75H – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Santa Rita de Caldas 75I – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Sete Lagoas 75J – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Timóteo 75K – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Boa Esperança 75L – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Ipatinga 75M – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Lafaiete 75N – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Tiradentes 75O – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Ubá

Professor: Marcelo Ferreira Moreno Coordenador da Disciplina: ---

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( X ) tutores UAB 2 - OBJETIVOS O objetivo da disciplina é expor ao aluno os fundamentos de sistemas multimídia, iniciando pelos conceitos básicos e tipos mais comuns de mídias. Em seguida, serão introduzidos os conceitos relacionados a hipermídia. Serão então discutidas as bases para o entendimento de como a dados multimídia são representados e quais são seus principais métodos de compressão, evidenciando as tecnologias que tornaram possível a popularização do uso de multimídia. Finalmente, serão apresentados aspectos, ferramentas e linguagens para o projeto e autoria do conteúdo multimídia.

3 – EMENTA Conceitos básicos relacionados à multimídia. Principais ferramentas de desenvolvimento para multimídia: aplicativos fechados, ferramentas de autoria e linguagens de programação. Projetos de Sistemas Multimídia. Elementos multimídia: texto, imagem, áudio, animação e vídeo.


HORÁRIA PREVISTA

6 – USO DE TICs

1. Introdução a Multimídia 1.1. A Palavra é "Mídia" 1.2. Conceitos Básicos 1.3. Representando a Ideia

8ha


1.4. Histórico de Sistemas Multimídia 1.5. O Ensino de Sistemas Multimídia 1.6. Sistemas Multimídia no Ensino

2. Mídias de Representação 2.1. Codificação de Mídias

2.1.1. Compactação 2.1.2. Compressão

2.2. Representação da Cor 2.3. A Mídia Texto 2.4. A Mídia Imagem 2.5. A Mídia Áudio 2.6. A Mídia Vídeo

24ha

3. Projeto de Conteúdo Multimídia 3.1. Princípios de Aprendizado Multimídia 3.2. Roteirização 3.3. Projeto Estrutural 3.4. Projeto de Layout 3.5. Projeto Temporal 3.6. Projeto de Interface com Usuário

12ha

4. Autoria de Conteúdo Multimídia 4.1. Autoria de Imagem 4.2. Autoria de Áudio 4.3. Autoria de Vídeo 4.4. Autoria de Aplicações Multimídia 4.5. Autoria para World Wide Web 4.6 Autoria para TV Digital 4.7 Autoria de E-books

16ha

7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 7.1 - Metodologia de Ensino Estudo dirigido, vídeo-aulas expositivas com utilização de slides e outros recursos multimídia, exploração de conteúdos de terceiros. Demonstrações práticas do processamento de dados e de aplicações multimídia. Resolução de exercícios. Listas de exercícios. Trabalhos práticos. 7.2 - Material Didático Fascículo de Educação a Distância. Texto de referência. Slides e listas de exercícios disponibilizados no espaço Moodle da disciplina no formato PDF. Programas de demonstração e links para assimilação suplementar também publicados no Moodle.



Avaliação Presencial 1 (AP1)

09/05/2015 30 Individual, s/ consulta Unidades de ensino 1 e 2

Avaliação Presencial 2 (AP2)

27/06/2015 30 Individual, s/ consulta Unidades de ensino 3 e 4

Trabalho Prático (TP)

03/07/2015 25 Trabalho Prático, em grupo

Todas unidades de ensino

Atividades a Distância (AD)

Diversas 15 Questionários Moodle, com consulta

Todas unidades de ensino


AP1+AP2+TP+AD


Provas de Segunda Chamada apenas em caso de ausência à respectiva Avaliação Presencial


9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Presencial: 5a feira, 16:30-17:30h 6a feira, 16:30-17:30h A distância: Sob demanda do Fórum de Discussão da Disciplina no Moodle

10 – BIBLIOGRAFIA 10.1 - Bibliografia Básica MORENO, M. F. Sistemas Multimídia. Fascículo de Educação a Distância. 2. ed. Curso de Licenciatura em Computação. Universidade Federal de Juiz de Fora, 2015. 10.2 – Bibliografia Complementar LI, Ze-Nian; DREW, Mark S. Fundamentals of Multimedia. 1 ed. Prentice Hall, 2003. 576 p. VAUGHAN, T. Multimedia: making It Work. 8.Ed. McGraw Hill, 2011. 465 p. PAULA FILHO, W. Multimídia: conceitos e aplicações. LTC, 2000.


Juiz de Fora, XX de XXXXX de 2015.

Prof. XXXXX Chefe do Departamento de Ciência da Computação


Plano de Curso


Disciplina: Linguagem de Programação II Código: EADDCC031 Turma: A Período: 2015.1



Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial ( X ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( X ) integralmente

Pré-requisito(s): EADDCC014 – Linguagem de Programação I

Curso(s): Licenciatura em Computação (75A, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75B, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75C, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75D, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75E, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75F, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75G, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75H, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75I, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75J, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75K, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75L, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75M, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75N, Obrigatória)

Licenciatura em Computação (75O, Obrigatória)

Professor: Edmar Welington Oliveira Coordenador da Disciplina: -

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( X ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS

O curso tem como objetivo possibilitar ao aluno compreender, identificar e aplicar os principais conceitos relacionados à Orientação a Objetos, além de utilizar alguns elementos da UML como apoio ao ensino dos conceitos OO e utilizar linguagens de programação para aplicação prática dos conceitos OO - através de implementações. Espera-se, ao final do curso, que o aluno seja capaz de aplicar, na prática de programação, conceitos de Orientação a Objetos e identificar melhorias em códigos já existentes através do uso de tais conceitos.

3 – EMENTA

Conceitos Fundamentais de Orientação a Objetos; Componentes de Classes; Entendimento e aplicação dos conceitos e componentes de classes em linguagens de programação que apoiem o paradigma de Orientação a Objetos; Desenvolvimento de sistemas através do uso de programação orientada a objetos.

4 – UNIDADES DE ENSINO 5 – CARGA 6 – USO DE TICs


HORÁRIA PREVISTA

1) Programação Procedimental e Orientada a Objetos 2

PCs

2) Introdução a Orientação a Objetos (Objetos, Atributos, Métodos, Classes, Metaclasses, Construtores e Destrutores, Mensagens)

6 PCs

3) Pacotes, Visibilidade e Encapsulamento 2

PCs

4) Abstração, Classificação, Generalização e Especialização 2

PCs

5) Associação e Agregação 4

PCs

6) Coleções 4

PCs

7) Herança (dinâmica, compartilhada, múltipla) 6

PCs

7) Delegação 2

PCs

8) Polimorfismo (paramétrico, sobrecarga, coersão, subtipo) 6

PCs

9) Classes e Métodos Genéricos 4

PCs

10) Acoplamento (Estático e Dinâmico) e Coesão 4

PCs

11) Classes Abstratas 4

PCs

12) Interfaces 4

PCs

14) Exceções. 4

PCs

15) Avaliações e Trabalhos 6

PCs



Aulas expositivas (EAD) e práticas (EAD), acompanhadas de uso de ferramentas computacionais relacionadas à prática de programação orientada a objetos. Apresentação de exercícios e exemplos práticos de programação para discussão e fixação do conteúdo teórico apresentado.


Ferramentas computacionais para suporte à programação. Uso de linguagens de programação com suporte à Orientação a Objetos. Materiais de apoio (exercícios e soluções) no sistema Moodle.





25/04/2015 ou


Os alunos deverão resolver exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ. A data da prática será confirmada


pela coordenação de curso


20/06/2015 ou


Os alunos deverão resolver exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ. A data da prática será confirmada pela coordenação de curso

Atividade Presencial

30/05/2015 10 Grupo Os alunos deverão resolver exercício(s) de programação usando a ferramenta de programação BLUEJ

Exercícios de Programação

- 30 Individual

Exercícios de programação liberados pelo professor no decorrer da disciplina. Serão aplicados 3 exercícios, cada um com valor 10.


Somatório das Práticas de Programação, Atividade Presencial e Exercícios de Programação 30 + 30 + 10 + 30 = 100


Avaliação de segunda chamada será realizada no dia 04/07/2015


Não se Aplica

10 – BIBLIOGRAFIA


CADENHEAD Rogers. Aprenda em 21 dias Java 2. 4ª Edição. São Paulo: Campus, 2005.

DEITEL, Java Como Programar. 6ª Edição. São Paulo: Pearson / Prentice Hall, 2005.

FURGERI Sérgio, Java 2, São Paulo: Érica, 2002.


BARNES, D.; J. KOLLING, M. Programação Orientada a Objetos com Java - uma introdução prática usando o BlueJ, 4ª Edição, 2010.


Necessária instalação da ferramenta de programação BLUEJ nos laboratórios de ensino dos Pólos

Juiz de Fora, 18 de Fevereiro de 2014.

Prof. Edmar Welington Oliveira


Plano de Curso


Disciplina: Fundamentos da Inteligência Artificial Código: EADDCC045 Turma: A Período: 2015.1

Oferta: ( ) UFJF (X) UAB

Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: Carga Horária (horas-aula) Total: 60

Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial (X) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) (X) integralmente

Pré-requisito(s): Curso(s): Licenciatura em Computação

Professor: Saulo Moraes Villela Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF (X) tutores UAB

2 - OBJETIVOS

Apresentar os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial, necessários ao desenvolvimento de algoritmos a serem aplicados na solução de problemas na área de ciências da computaçãoe áreas afins. Apresentar metodologias de desenvolvimento de algoritmos de busca na resolução de problemas, além de técnicas de representação do conhecimento.

3 – EMENTA

Inteligência Artificial, Representação do Conhecimento, Tópicos de I.A. tais como Processamento da Linguagem Natural, Sistemas Especialistas, Redes Neurais Artificiais, Algoritmos Genéticos e Tutores Inteligentes.


6 – USO DE TICs

1. Conceitos, Histórico e Aplicações da Inteligência Artificial 4 Moodle

2. Agentes Inteligentes 4 Moodle

3. Resolução de Problemas com um Agente 24 Moodle

4. Busca Competitiva 12 Moodle

5. Raciocínio com Lógica 8 Moodle

6. Sistemas Baseados em Conhecimento 8 Moodle



Aulas expositivas e resolução de exercícios disponibilizados no Moodle.



Material disponível em PDF, entre outros links úteis.


Avaliação Data Valor Tipo de Avaliação Conteúdo

Programático

Tarefa 1 12/04/2015 10 Atividade à distância Unidade de ensino 3.


Avaliação Presencial 1


dissertativa e sem consulta Unidade de ensino 3.

Atividade Presencial

30/05/2015 15 Apresentação de trabalho

presencial Temas de Inteligência Artificial.


Avaliação Presencial 2


dissertativa e sem consulta Unidade de ensino 4.


Soma das avaliações. Para ser aprovado na disciplina o aluno deverá ter o mínimo 50% de participação nas atividades à distância no Moodle e, ainda, obter média mínima 60 (sessenta) como valoração final de desempenho.


Alunos que perderem alguma das avaliações em situações não previstas pela legislação tem direito à segunda chamada, no final do período (04/07/2015), cobrindo todo o conteúdo programático.


Sextas-feiras das 14:00 às 16:00.

Demais dias e horários sob demanda nos fóruns da disciplina no Moodle.

10 – BIBLIOGRAFIA


• NILSSON, N. Principles of artificial intelligence. Springer-Verlang Berlin, 1980. 476p.

• RICH, Elaine. Inteligência artificial. São Paulo: Makron Books, 1994. 722p.

• RUSSELL, S.; NORVIG p. Artificial intelligence a modern approach. Prentice Hall New Jersey, 1995. 932p.


• BANERJI, Renan B. Formal techiques in artificial intelligence: a sourcebook. Amsterdam: Elsevier Science, 1990. 437p.

• BARR, A.; FREIGENBAUM, E The handbook of artificial intelligence. v.1 e v.2. Willian Kaufmann Inc., Los Altos, California, 1981


• BOBROW, Daniel G. Artificial intelligence in perspecttive. Cambridge: MIT, 1984. 462p.

• WINSTON, Patrick H. Artificial intelligence. Addison-Wesley, 1992. 737p.





Plano de Curso


Disciplina: Objetos de Aprendizagem Código: EADDCC048 Turma: A Período: 2015.1

Oferta: ( ) UFJF ( X ) UAB


Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial ( x ) a distância Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente (apoio) ( x ) integralmente

Pré-requisito(s): Curso(s): Licenciatura em Computação

Professor: Liamara Scortegagna Coordenador da Disciplina:

Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( x ) tutores UAB

2 - OBJETIVOS

O objetivo da disciplina é apresentar, discutir e refletir sobre a conceituação, características e padrões de Objetos de Aprendizagem, bem como, apresentar ferramentas, formas de desenvolvimento e avaliação destes recursos educacionais.

3 – EMENTA

Conceituação, característica e padrões de objetos de aprendizagem. Produção. Repositórios para armazenamento e busca. Seleção, avaliação e uso de objetos de aprendizagem no processo de ensino e aprendizagem.


6 – USO DE TICs

Unidade 1: Objetos de Aprendizagem 1.1 Conceituação 1.2 Diferenças entre AO e REA

1.3 Histórico e Exemplos 1.4 Padrões: O que padrão, Importância de padronização, Padrão SCORM e Diferenças entre padrões.

12 Moodle

Unidade 2: Produção de objetos de aprendizagem

2.1 A produção de um OA – necessidades

2.2 Etapas de produção

2.3 Modelos de produção

2.4 Softwares

2.5 Planejamento de um OA

2.6 Desenvolvimento de um OA

26 Moodle

Unidade 3: Repositórios para armazenamento e busca

3.1 O que é um ROA (necessidade/importância) 10 Moodle


3.2 Características de um ROA

3.3 Exemplos de ROA

Unidade 4: Processo de ensino e aprendizagem com AO

4.1 Seleção de AO (onde e como buscar?)

4.2 Avaliação (uso de métodos)

4.3 Estratégias/metodologia/formas de uso dos OA

12 Moodle



Aulas teóricas expositivas com conteúdo e debates no Ambiente Virtual Moodle.


Conteúdo disponibilizado no Moodle.



Atividade 1 12/03/2015 2 Atividade Moodle Unidade 1









AP1 09/05/2015 20 Prova/Atividade

Presencial Unidade 1 e 2






AP2 20/06/2015 40 Prova Presencial Unidade 1, 2, 3 e 4


Soma dos valores das atividades à distância/presencial e Prova Presencial (40+60= 100)


Para ser aprovado na disciplina o aluno deverá ter o mínimo 50% de participação nas atividades à distância no Moodle e, ainda, obter média mínima 60 (sessenta) como valoração final de


desempenho.


Quintas-feiras, de 14 às 16 horas pelo ambiente Moodle.

10 – BIBLIOGRAFIA


SCORTEGAGNA, Liamara. Objetos de Aprendizagem. Material Didático. Juiz de Fora. CEAD/UFJF. 2014.


LITTO, F. M. Recursos educacionais abertos.In: LITTO, F. M.; FORMIGA, M. M. M. (orgs.). Educação a distância: o estado da arte. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2009, cap. 42, p. 304-309.

PETERS, Otto. A educação a distância em transição. Tradução Leila F. de Souza Mendes. UNISINOS. Porto Alegre, 2003.

SANTOS, Andreia Inamorato dos. Recursos Educacionais Abertos no Brasil: [livro eletrônico]: o estado da arte, desafios e perspectivas para o desenvolvimento e inovação / Andreia Inamorato dos Santos; [tradução DB Comunicação]. – São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil, 2013.

Artigos relacionados com tema e disponíveis nas bases de dados.



Profa. Liamara Scortegagna



Disciplina: ASPECTOS LEGAIS DA INFORMÁTICA Código: EADDCC049


Professor: Tarcísio de Souza Lima Número de SIAPE: 1148648




Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial ( X ) a distância

Uso de Monitores/Tutores: (0 ) monitores UFJF ( 0 ) tutores UFJF ( 2 ) tutores UAB

Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) parcialmente(apoio) ( X ) integralmente

Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( X ) não faz uso

Pré-requisito(s): Não há

Curso(s): Ciência da Computação noturno (35A, eletiva), Bacharelado em Ciências Exatas (65A, eletiva). Licenciatura em Computação (75A, obrigatória), Sistemas de Informação (76A, obrigatória), Opcional (99A).

2 - OBJETIVOS

Estimular os alunos a terem uma visão pragmática dos direitos e dos deveres dos cidadãos brasileiros quanto ao uso dos recursos que envolvem a Internet e a Web e toda a área da tecnologia da informação e a perceberem o uso indevido das ferramentas de trabalho tecnológicas e a responsabilidade na guarda de dados empresariais sigilosos. Orientar os alunos no estabelecimento de contratos.

3 – EMENTA

Proporciona uma visão global dos princípios básicos do Direito aplicáveis à Informática, analisa a ética aplicada aos produtos e serviços na Informática, direitos autorais e de propriedade, registros, marcas e patentes, pirataria digital, O crime de invasão de sistemas e sites, o Direito e o comércio eletrônico, patrimônio digital da organização (software, dados, informação e conhecimento), orientações legais para contratos de venda ou locação de software e para prestação de serviços na área de desenvolvimento e manutenção de software.


6 – USO DE TICs

Marco Civil da Internet no Brasil (Lei Nº 12.965 de 23 de abril de 2014). Estudo dos princípios, garantias, direitos e deveres para o uso da Internet no Brasil.

12 Uso

integral do AVA

Moodle. Fóruns de discussão, resenhas.

Novas ferramentas de trabalho tecnológicas. Uso indevido do e-mail corporativo. Legalidade do monitoramento de e-mail corporativo.

8

Ofensas por meio eletrônico. Delitos contra a honra na internet. Direito à privacidade x Dever de informação. Responsabilidade das lan houses pelo cadastro de seus usuários. Responsabilidade dos sites de busca.

8


Vazamento de informações. A informação e o conhecimento como parte do patrimônio intangível de uma empresa. Proteção constitucional ao sigilo das comunicações de dados.

8

Direitos autorais e de imagem na Internet. Violação de direitos autorais. Uso de imagem sem a devida autorização. Responsabilidade dos provedores de acesso.

6

A Marca na Internet. Registro de domínios na Internet. Site de busca – adesão patrocinada com nome do concorrente. Uso indevido de marca.

6

Orientações legais para contratos. Venda ou locação de software. Prestação de serviços e manutenção de software e hardware.

8

Avaliações Escritas 4



Os tópicos são motivados pelo professor conteudista. Os alunos são incentivados a pesquisarem os assuntos na Internet/Web e socializarem com os demais colegas as suas descobertas através de fóruns gerais para este propósito. Questões mais específicas são detalhadas e discutidas via fóruns especiais de discussão sobre os tópicos propostos. Em geral os tópicos são encerrados pelos alunos com a elaboração de uma resenha acadêmica. Todas as atividades, com exceção das avaliações presenciais, são realizadas no AVA Moodle. Intervenções oportunas são feitas, se houver disponibilidade, pelos tutores da disciplina ou pelo professor da disciplina.


Artigos sobre alguns conteúdos específicos da disciplina. Conta-se fortemente com o suporte dos conteúdos disponibilizados na Internet/Web e com a construção colaborativa dos alunos.




Fóruns de discussão ou outra

atividade a distância

A cada tópico

Variado (totalizando 20 pontos)

Participação Para cada um dos tópicos cobertos pelas unidades de ensino da disciplina.

Resenhas A cada tópico

Variado (totalizando 20 pontos)

Análise da resenha

Para cada um dos tópicos cobertos na disciplina.


25 de abril de 2015

30 Avaliação escrita,

objetiva ou não (sem

consulta)

Relativa às três primeiras unidades de ensino, de caráter presencial


27 de junho de

2015 30 Relativa às demais unidades de ensino

não cobertas na primeira avaliação

Segunda Chamada

das avaliações

04 de julho de

2015 Ver obs. Ver item 8.2

8.1 – Cálculo do Aproveitamento

Somatório de fóruns ou outras atividades (20 pontos), resenhas (20 pontos), primeira avaliação (30 pontos) e segunda avaliação (30 pontos) ≤ 100 pontos. Para ser aprovado pelo critério


APROVEITAMENTO, a nota final deve ser igual ou superior a 60.

8.2 – Cálculo da Frequência (para disciplinas semipresenciais ou a distância)

Cada tópico da disciplina concorre para a frequência numa regra de três simples entre a sua carga horária prevista e a carga horária total da disciplina. A frequência será apurada a cada tópico pelo percentual de atividades do tópico que forem entregues para a correção, salvo as observações 5 e 6 contidas no item 8.2. A participação nas avaliações escritas também concorrem para a frequência.

Para ser aprovado pelo critério FREQUÊNCIA, o somatório percentual deve ser igual ou superior a 75%.

Exemplificando:

A disciplina tem carga horária total de 60 horas e o tópico 1 tem carga horária prevista de 12 horas. Assim, este tópico corresponde a 20% da carga horária da disciplina. Se o aluno tiver entregue todas as atividades do tópico, INDEPENDENTE DA NOTA OBTIDA, terá 20% da frequência da disciplina computada; se tiver entregue somente metade das atividades previstas no tópico, não importando a sua nota, terá 10% da frequência da disciplina computada.


1. Os fóruns de discussão, as resenhas ou demais atividades serão sempre postados em local próprio no AVA da disciplina no ambiente Moodle. Todos eles são de caráter INDIVIDUAL.

2. As avaliações escritas da disciplina, também de caráter INDIVIDUAL, serão realizadas sempre SEM CONSULTA a qualquer material.

3. A segunda chamada tanto pode ser da primeira avaliação, quanto da segunda avaliação, para os alunos que tiverem apresentado atestado médico ou será sobre o conteúdo acumulado da disciplina, para os demais alunos que tiverem faltado a uma ou a ambas avaliações.

4. Não confundir as NOTAS obtidas com as atividades desenvolvidas ao longo dos tópicos com a FREQUÊNCIA computada para as mesmas. Tratam-se de cômputos diferentes.

5. Atividades INDIVIDUAIS que forem postadas IGUAIS no ambiente por alunos diferentes, não importando quem verdadeiramente as produziu ou quem as copiou terão, INDISTINTAMENTE, a atribuição de nota e de frequência ZERO.

6. Atividades INDIVIDUAIS obtidas a partir da Web/Internet devem conter a referência bibliográfica e, uma vez configurado o plágio, igualmente terão atribuição de nota e de frequência ZERO.


Sempre via fórum de dúvidas pelo ambiente Moodle, pelo e-mail ou ainda via bate-papo do Facebook ou pelo Skype. O professor também faculta o seu número de celular (32-8853-9741) sempre e quando o aluno quiser com ele falar, DESDE QUE ANTES TENHA ESGOTADO AS POSSIBILIDADES COM OS COLEGAS E COM OS TUTORES DA DISCIPLINA (se forem disponibilizados).

10 – BIBLIOGRAFIA


BARBAGALO, Erica Brandini. Contratos Eletrônicos: contratos formados por meio de redes de computadores: peculiaridades jurídicas da formação do vínculo. São Paulo: Saraiva, 2001. ISBN: 8502033158

PAESANI, Liliana Minardi. Direito de Informática: comercialização e desenvolvimento internacional do software. 8ª Edição. São Paulo: Atlas, 2012. ISBN:


PAESANI, Liliana Minardi. Direito e Internet. 2ª Edição. São Paulo: Atlas, 2003.


PIETRO, Maria Sylvia Zanella Di. Direito Administrativo. 10ª Edição. São Paulo: Saraiva. 1999.

SOUZA, Montauri Ciocchetti de. Interesses Difusos em Espécie. São Paulo: Saraiva, 2000.


Esta disciplina contém diversas atividades a serem desenvolvidas, que são de caráter INDIVIDUAL. Atividades INDIVIDUAIS que forem postadas IGUAIS no ambiente por alunos diferentes, não importando quem verdadeiramente as produziu ou quem as copiou terão, INDISTINTAMENTE, a atribuição de nota ZERO.

Atividades INDIVIDUAIS obtidas a partir da Web/Internet devem conter a referência bibliográfica e, uma vez configurado o plágio, igualmente terão atribuição de nota ZERO.


Tarcísio de Souza Lima Professor da disciplina

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