Ementa:  Estruturação do documento de projeto de pesquisa. Planejamento do projeto de pesquisa. Desenvolvimento do projeto de pesquisa.
Bibliografia:  - Wazlawick, Raul. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. Vol. 2. Elsevier Brasil, 2015. - ECO, Humberto. Como se faz uma tese. 20ª ed., trad. Gilson César Cardoso de Souza. São Paulo: Perspectiva, 2006. - -Procedures for Performing Systematic Reviews, Keele University Technical Report TR/SE-0401 ISSN:1353-7776. Barbara Kitchenham [On-Line] https://pt.scribd.com/document/165653681/Procedures-for-Performing-Systematic-Reviews

Ementa:  Complexidade de algoritmos. Projeto de Algoritmos. Algoritmos de busca e ordenação. Algoritmos em grafos. Programação dinâmica. Algoritmos gulosos. Otimização. Problemas NP-Completos.
Bibliografia:  T. H. CORMEN; C. E. LEISERSON e R. L. RIVEST. Introduction to Algorithms. McGraw-Hill. New York, 1990. R. SEDGEWICK. Algorithms in C++. Addison-Wesley, 1994. U. MANBER. Introduction to Algorithms: A Creative Approach. Addison-Wesley, 1989.

Ementa:  O Sistema Computador: Computador e suas Interconexões, Visão Geral sobre Organização e Arquitetura de Computadores, Hierarquia de Memória, Tecnologia de Memórias. Unidade Central de Processamento: Conjunto de Instruções, Modos de Endereçamento, Tipo e Formato de Instrução, Estrutura da CPU, Arquiteturas RISC e CISC, Unidade de Controle. Paralelismo: Pipeline, Superpipeline, Superescalares, VLIW, Cluster. Lógica Digital: Álgebra Booleana, Circuitos Combinacionais, Circuitos Seqüenciais, Circuitos Aritméticos. Linguagem para Descrição de Hardware (HDL). Estudos de caso. Simuladores e Ferramentas para descrever hardware. Construção de Módulos de um Processador.
Bibliografia:  Sistemas Digitais - Princípios e Aplicações. Autor: Ronald J. Tocci and Neal S. Widmer. Ed. Pearson - Prentice Hall, 8a Ed. Arquitetura e Organização de Computadores. William Stallings - Prentice Hall. 5a Edição. D.A. PAtterson, J.L. Hennessey, Organização e Projeto de Computadores: A interface Hardware/software. Ed LTC. D?AMORE, R. VHDL: Descrição e Síntese de Circuitos Digitais. [S.I.]: LTC, 2005. 276p.

Ementa:  Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados (SGBD): conceitos básicos, arquitetura e evolução. Modelos de dados: conceitual e lógico. Álgebra e cálculo relacional. Linguagem de definição e manipulação de dados. Aspectos de implementação de bancos de dados relacionais.
Bibliografia:  DATE, C.J. Introdução à Sistemas de Bancos de Dados. São Paulo, Ed. Campus, 2000 NAVATHE, Shamkant, ELMASRI, Ramez. Sistemas de Banco de Dados, São Paulo, LTC, 2002

Ementa:  Processos de desenvolvimento de software; Requisitos de software: engenharia, prototipação e especificação; Análise e Projeto: métodos, arquiteturas e padrões; Qualidade de Software: garantia, verificação e validação; Gerenciamento de projetos: métricas, estimativas e riscos.
Bibliografia:  - Roger PRESSMAN. Engenharia de Software ? Editora Bookman, 2011. - Ian SOMMERVILLE. Engenharia de Software ? Editora Pearson, 2011. - Jeff SUTHERLAND. Scrum - A Arte de Fazer o Trabalho na Metade do Tempo ? Editora Leya, 2014. - André KOSCIANSKI e Michel dos Santos SOARES. Qualidade de Software ? Editora Novatec, 2007. - Um Guia de Conhecimento em Gerenciamento de Projetos (Guia PMBOK) ? Editora Saraiva, 2012.

Ementa:  Introdução a Princípios de Experimentação, Métodos e Técnicas de Experimentação: Estudo de Caso, Survey, Experimento. Design Science Research (DSR). Projeto, Execução e Avaliação de Experimentos em Engenharia de Software. Definição de Métricas. Empacotamento e Replicação de Experimentos. Testes Estatísticos para Análise de Experimentos.
Bibliografia:  Bibliografia Básica: - FELIZARDO, Katia R.; NAKAGAWA, ELISA Y.; FABRI, Sandra; FERRARI, Fabio. Revisão Sistematica da Literatura em Engenharia de Software:teoria e prática. Elsevier, 2017. - DRESCH, Aline; LACERDA, Daniel Pacheco; JR, Jose Antonio Valle Antunes. Design Science Research: a method for science and technology advancement. Canada: Springer, 2014. - WOHLIN, Claes; RUNESON, Per; HÖST, Martin; OHLSSON. Magnus C.; REGNELL, Björn; WESSLÉN, Anders. Experimentation in Software Engineering. New York: Springer, 2012. Bibliografia Complementar - TRAVASSOS, G.; GUROV, D.; AMARAL, E. Introdução a engenharia de Software Experimental. Technical Report ES-590/02, COPPE/UFRJ, Abril, 2002. - JURISTO, Natalia and MORENO, Ana M. Basics of Software Engineering Experimentation. New York: Springer, 2001 - WOHLIN, C.; RUNESON, P.; HÖST, M.; REGNELL, B.; WESSLEN A. Experimentation in Software Engineering: An Introduction. Kluwer, 2000 - BRUGALI, Davide, AGAH,Arvin, MaCDONALD, Bruce, NESNAS, Issa A. D., SMART, William D. Software Engineering for Experimental Robotics. Davide Brugali (eds.) Verlag Berlin Heidelberg; Springer, 2007.

Ementa:  Princípios de Ciência das Redes: Conceitos Básicos, Breve histórico; Grafos: Definição teórica, Análise topológica, Análise espectral, Sugestões de implementação de grafos em software; Redes regulares: k-Regulares, árvores binárias, redes toroidais e hipercubo, Propriedades das redes estudadas (caracterização por análise topológica e espectral); Redes aleatórias: Modelos de Gilbert e Erdos-Renyi, Propriedades das redes aleatórias(caracterização por análise topológica e espectral); Redes small-world: Modelos de Newmann-Watts e Watts-Strogatz, Propriedades das redes SW (caracterização por análise topológica e espectral); Redes scale-free: Modelos de Barabási-Albert e modelos genéricos de lei de potência, Propriedades das redes SF(caracterização por análise topológica e espectral); Ciência das redes aplicada: Epidemias, Sincronização, Redes sociais e outras redes de influência, Vulnerabilidade; Aplicações de ciência das redes em Inteligência computacional; Aplicações de Inteligência Computacional em Ciência das Redes.
Bibliografia:  - NEWMAN, M. E. J. ?Networks: An Introduction?, Oxford University Press, 2010. - NEWMAN, M. E. J. E BARABÁSI, A.-L. E WATTS, D. J. ?The Structure and Dynamics of Networks?, Princeton University Press, 2012. - COHEN, R. E HAVLIN, S. ?Complex Networks: Structure, Robustness and Function?, Cambridge University Press, 2010.

Ementa:  Introdução, contexto, conceitos básicos, Técnicas de preparação dos dados, Técnicas de mineração de dados (regressão, classificação, associação, clustering), Interpretação e operacionalização do conhecimento descoberto, Aplicações.
Bibliografia:  H.Witten e E.Frank. Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques, Second Edition. Morgan Kaufmann, 2005. P.N.Tan, M.Steinbach, V.Kumar. Introduction to Data Mining. Addison Wesley, 2005.

Ementa:  Realce de imagens. Algoritmos de transformação de imagens. Algoritmos de filtragem de imagens: métodos lineares e não lineares. Compressão de imagens. Algoritmos de detecção de bordas. Segmentação e descrição de forma. Definição e implementação de um projeto.
Bibliografia:  GONZALEZ, Rafael, WOODS, Richard. Processamento de Imagens Digitais, São Paulo, Ed. Edgard Blücher, 2003. PARKER, J.R. Algorithms for Image Processing and Computer Vision, John Wiley and Sons, 1996. JAHNE, Bernd. Practical Handbook on Image Processing for Scientific and Technical Applications, CRC Press, 2004. PEDRINI, H., Schwartz, W.R. Análise de Imagens Digitais, Ed. Thomson, 2007, 510p.

Ementa:  Noções de Linguística Computacional e Processamento de Linguagem Natural. Pré-processamento de Texto: Codificações, Tokenização, Stopwords, Stemming/Lemmatização. Estratégias de Vetorização: Bag of Words (BOW), TF-IDF, Word2Vec; Redes Long Short Term Memory (LSTM) para PLN, Transformers, BERT e Variações; Aplicações em PLN: Análise de Sentimentos, Extração de Informação, Preenchimento de Lacunas, Classificação de Textos, Modelagem de Tópicos, Chatbots; Aplicação de Modelos Generativos Pré-Treinados em Processamento de Linguagem Natural; Classificação de Texto com Large Language Models (LLMs); Chatbot Personalizado com IA Generativa.
Bibliografia:  EISENSTEIN, Jacob. Introduction to natural language processing. MIT press, 2019. GOLDBERG, Yoav. Neural network methods for natural language processing. Springer Nature, 2022. HAPKE, Hannes; HOWARD, Cole; LANE, Hobson. Natural Language Processing in Action: Understanding, analyzing, and generating text with Python. Simon and Schuster, 2019. RAJ, Sumit. Construindo Chatbots com Python: usando natural language processing e machine learning. Novatec Editora, 2019.

Ementa:  Ementa: Espaço amostral e eventos. Probabilidade. Variáveis aleatoias e suas distribuições. Funções de variáveis aleatórias. Processos estocásticos. Cadeias de Markov. Distribuições limites de cadeias de Markov. Teoria de filas.
Bibliografia:  A. Papoulis and S. U. Pillai. Probability, Random Variables and Stochastic Processes. McGraw Hill Higher Education, 4Rev Ed edition. 2002. A. B. Clarke and R. L. Disney. Probability and Random Processes: A First Course with Applications. Wiley 2nd edition.1985.

Ementa:  Princípios de redes neurais artificiais, Redes supervisionadas: redes MLP, RBF, Técnicas de treinamento construtivo, Modelos de memória associativa: redes de Hopfield e extensões, Redes recorrentes (Elman, Jordan), Modelos não-supervisionados: redes SOM e extensões, Aplicações.
Bibliografia:  S.Haykin. Neural Networks: A Comprehensive Foundation (2nd Edition). Prentice Hall, 1998. J.C.Principe, N.R.Euliano, e W.C.Lefebvre. Neural and Adaptive Systems: Fundamentals through Simulations. Wiley, 1999. A.P.Braga, T.B.Ludermir e A.Carvalho, Redes Neurais Artificiais: Teoria e Aplicações. Ed. LTC, 2000.

Ementa:  Introdução a reconhecimento de padrões, Técnicas paramétricas, Técnicas não-paramétricas, Discriminantes lineares, Redes Neurais MLP, Redes Neurais RBF, Máquinas de vetor de suporte (SVMs), Introdução a métodos baseados em kernel, Técnicas de seleção e de extração de características (features), Seleção de Modelos e Técnicas de Comparação de Classificadores, Técnicas não-supervisionadas (clustering).
Bibliografia:  WEBB, Andrew R. Statistical Pattern Recognition, second edition, 2002, John Wiley and Sons. DUDA, Richard O.; HART, Peter E.; STORK, David G. Stork. Pattern Classification, second edition, 2000, Wiley Interscience

Ementa:  Conceitos básicos de prototipação de circuitos digitais. Metodologias de Projeto. Estilos de Projeto e Níveis de Integração. Arquitetura de Dispositivo Reconfigurável: Linguagem de Descrição de Hardware, Metodologia de Reuso de Componentes (IP Cores), Programação HDL de projetos digitais complexos. Estudos de caso: Uso de Ferramentas de Simulação, Síntese e Estimativa, Uso de Plataformas para desenvolvimento de projetos digitais.
Bibliografia:  D?AMORE, R. VHDL: Descrição e Síntese de Circuitos Digitais. [S.I.]: eD. lTC, 2005. 276p. Artigos Científicos Documentação Dispositivos reconfiguráveis Manuais de programação e dispositivos eletrônicos

Ementa:  Conceitos básicos: processos estocásticos e séries temporais, estacionariedade, função de auto-covariância e espectro. Processos ARMA estacionários: os modelos autoregressivos, de médias móveis, e misto discretos; modelos ARIMA, o modelo linear geral e modelos harmônicos. Análise espectral: séries de Fourier, análise de funções periódicas e não periódicas, representação espectral de processos estacionários, espectro misto e filtros lineares. Estimação no domínio do tempo: estimação da média e da função de auto-covariância, identificação, estimação e previsão de parâmetros de modelos ARIMA. Estimação no domínio da frequência: a transformada de Fourier finita e o periodograma, estimadores suavizados
Bibliografia:  1. Morettin, P.A. e Toloi, C.M.C. (2006) Análise de Séries Temporais. ABE – Projeto Fisher. 2a. edição. 2. Gujarati, Damodar N. (2000) Econometria Básica. 3. ed. São Paulo, SP: Pearson. 3. Frery, Alejandro C. & Cribari Neto, Francisco. (2005) Elementos de Estatística Computacional Usando Plataformas de Software Livre/Gratuito. Rio de Janeiro: IMPA.

Ementa:  Novos temas relacionados à área de sitemas digitais.
Bibliografia:  Livros e artigos científicos variados.

Ementa:  Conceitos básicos. Visão: características, sistema visual humano; Imagens e operações: filtragem e segmentação. Detecção de bordas. Extração de características de imagens. Análise de texturas: descrição, Segmentação e síntese. Análise de formas. Teoria de detecção de sinais. Recuperação de imagens baseada em conteúdo. Reconhecimento de objetos. Localização de objetos. Aplicações.
Bibliografia:  E.R.Davies. Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities. New York: Morgan Kaufmann, 2004. 934p. J.R.Parker. Algorithms for Image Processing and Computer Vision. New York: John Wiley and Sons, 1996. 432p. G.Stockman, L.Shapiro. Computer Vision. Ed. Prentice-Hall, 2000, 608p.M.Gerard. Emerging Topics in Computer Vision. Ed. Prentice-Hall, 2004, 688p.

Ementa:  Parte I: Metodologia do Trabalho Científico. Epistemologia. Saberes acadêmicos e populares. Conhecimento científico versus senso comum. Fundamentos da pesquisa científica. Pesquisa experimental. Pesquisa teórica. Pesquisa-Ação. O trabalho científico. Publicações científicas. Estrutura de um artigo científico. Normatização. Metodologias para elaboração de revisões bibliográficas e levantamento do estado da arte. Resumo. Fichamento. Metodologias para exposição e crítica de resultados. Fundamentação e argumentação. Prática: elaboração de um artigo de revisão. Parte II: Didática do Ensino Superior. Funções sociais da educação superior. Formação pedagógica do professor universitário. Dimensões do processo didático e eixos norteadores: ensinar, aprender, pesquisar e avaliar. Organização e desenvolvimento do processo de ensino-aprendizagem. Planos de aula. Programas de aprendizagem. Objetivos de ensino. Conteúdos programáticos. Estratégias de ensino-aprendizagem. Interações em sala de aula. Tópicos em didática do ensino superior.
Bibliografia:  BÁSICA 1. MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. Fundamentos de Metodologia Científica. 7ª ed. São Paulo: Editora Atlas. 2010. 2. MARCONI, Marina de Andrade; LAKATOS, Eva Maria. METODOLOGIA CIENTÍFICA: Ciência e conhecimento científico. Métodos científicos. Teoria, hipóteses e variáveis. Metodologia jurídica. 6ª ed. São Paulo: Editora Atlas. 2011. 3. Wazlawick, Raul. Metodologia de pesquisa para ciência da computação. Vol. 2. Elsevier Brasil, 2015. 4. OLIVIERI, M.F.A.; OLIVIERI, M.A.; BALLABEN, C.R.; Didática e Práticas do Ensino Superior. Globus, 2013. 152p. 5. COLL, C. (ORGANIZADOR). O Construtivismo na Sala de Aula. Ática, 2006. 224p. COMPLEMENTAR 1. CERVO, A. L., BERVIAN, P. A., SILVA, R. da. Metodologia Científica: teoria e prática. - 6.ed ? São Paulo: Editora Pearson Prentice Hall, 2007. 2. MATTAR NETO, João Augusto Metodologia Cientifica na Era da Informática. 3ª ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2008. 3. BARROS, Aidil Jesus S., LEHFELD, Neide Aparecida de Souza. Fundamentos de Metodologia Científica. 3. ed. ampliada. São Paulo: Makron Books, 2007. 4. RUIZ, João Alvaro.Metodologia Cientifica Guia para Eficiência nos Estudos. 6ª ed. São Parulo: Editora Atlas, 2006. 5. ECO, Humberto. Como se faz uma tese. 20ª ed., trad. Gilson César Cardoso de Souza. São Paulo: Perspectiva, 2006. 6. MARTINS, Gilberto de Andrade. Estudo de Caso: uma estratégia de pesquisa. São Paulo: Atlas, 2006. 7. Flick, Uwe. Uma Introdução à Pesquisa Qualitativa. 2ª ed., trad. Sandra Netz. Porto Alegre: Bookman, 2004.

Ementa:  -Conceitos e cuidados em revisões da literatura. -Bases de dados científicos. -Ferramentas de busca e acompanhamento de revisão da literatura. -Planejamento de revisão da literatura. -Elaboração de Perguntas e Hipóteses condutoras. -Delimitação de escopo para a revisão (Critérios de inclusão e exclusão). -Elaboração e validação de protocolo de revisão. -Identificação e controle de vieses em revisões da literatura. -Questionários de avaliação sistemática da literatura. -Meta-análise e Interpretação de resultados. -Cuidados com plágio e auto-plágio. -Apresentação de revisões da literatura.
Bibliografia:  -Preparing Literature Reviews: Qualitative and Quantitative Approaches. 5th Edition, M Ling Pan, Routledge, 2016. -Introduction to Meta-Analysis 1st Edition by Michael Borenstein, Larry V. Hedges, Julian P. T. Higgins, Hannah R. Rothstein. Willey, 2009. -Procedures for Performing Systematic Reviews, Keele University Technical Report TR/SE-0401 ISSN:1353-7776. Barbara Kitchenham [On-Line] https://pt.scribd.com/document/165653681/Procedures-for-Performing-Systematic-Reviews