| Grade 2019/1 | ||||||
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Período
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2ª feira | 3ª feira | 4ª feira |
5ª feira | 6ª feira | |
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08:00 a 12:00 |
CCS002 Engenharia de Software Prof. Dr. Alexandre Alvaro AtLab 105 (Lab. Redes) |
CCS012 Tópicos Avançados em Arquiteturas Distribuídas de Software Prof. Dr. Fabio Verdi AtLab 105 (Lab. Redes) |
CCS022 E-science Profa. Dra. Katti Faceli AtLab 105 (Lab. Redes) |
—————————— | CCS008 Processamento de Imagens e Sensoriamento Remoto Prof. Dr. Siovani Cintra AtLab 105 (Lab. Redes) |
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| 14:00
a 18:00 |
CCS004 Aprendizado de Máquina Prof. Dr. Tiago Almeida AtLab 105 (Lab. Redes)—————___– |
—————————— | CCS005* Estudo Dirigido—————————— |
CCS029* Introdução à Otimização Linear Profa. Dra. Deisemara Ferreira CCGT 1002 |
CCS028 Tópicos em Bancos de Dados Profa. Dra. Sahudy González AtLab 105 (Lab. Redes) |
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CCS002 – ENGENHARIA DE SOFTWARE
Prof. Dr. Alexandre Alvaro
Segunda-feira das 08:00 às 12:00
Lab Redes (ATLab 105)
Ementa: Abordar os principais conceitos de métodos, processos, ferramentas e técnicas relacionados a Engenharia de Software.
Incentivar a pesquisa e desenvolvimento na área de Engenharia de Software.
Conhecimentos necessários:
- Base da Engenharia de Software.
Atividades previstas:
- Atividade em sala de aula;
- Prova;
- Seminários.
CCS004 – APRENDIZADO DE MÁQUINA
Prof. Dr. Tiago Almeida
Segunda-feira das 14:00 às 18:00
Lab Redes (ATLab 105)
Ementa: Conceitos básicos, histórico e notações. Paradigmas de aprendizado. Caracterização e preparação dos dados. Modelos preditivos (métodos baseados em distância, métodos probabilísticos, métodos baseados em otimização, métodos de regressão). Modelos descritivos (análise de agrupamentos e algoritmos). Redução de dimensionalidade. Medidas de avaliação. Metodologia experimental. Aplicações. Tópicos recentes (estado-da-arte) na literatura.
Requisitos necessários:
- Álgebra linear e cálculo (derivadas de 1a e 2a ordem, integral, Gradiente, otimização linear e não linear);
- Probabilidade e estatística (dispersão, correlação, variância, covariância, etc);
- Linguagem de programação matemática (Matlab / Octave) e Python;
- LaTeX.
Atividades previstas:
- Implementação e questionários semanais (atividades práticas extra-classe que demandam aproximadamente 8hs de dedicação por semana);
- Projeto + Relatório + Seminário (atividade prática extra-classe que demanda aproximadamente 40hs de dedicação);
- Exame.
CCS005 – ESTUDO DIRIGIDO*
*Disicplina oferecida somente para alunos regulares.
CCS008 – PROCESSAMENTO DE IMAGENS E SENSORIAMENTO REMOTO
Prof. Dr. Siovani Felipussi
Sexta-feira das 08:00 às 12:00
Lab. Redes (ATLab 105)
Ementa: Tópicos especiais de Processamento de Imagens com Aplicações em Sensoriamento Remoto
Conhecimentos necessários:
- Conhecimento das principais técnicas de processamento de imagens em baixo e médio nível
- Conceitos básicos sobre imagens sensoriamento remoto
Atividades previstas:
- Implementação e atividades em sala de aula e extraclasse
- Projeto prático
- Seminários
- Provas
CCS012 – TÓPICOS AVANÇADOS EM ARQUITETURAS DISTRIBUÍDAS DE SOFTWARE
Tema: Cloud Network Slicing: conceitos, fundamentos e tecnologias habilitadoras
Prof. Dr. Fabio Verdi
Auxiliares: Paulo Ditarso e André Beltrami.
Terça-feira das 08:00 às 12:00
Lab Redes (ATLab 105)
Ementa: Nesta disciplina iremos abordar um tema atual, conhecido como Cloud Network Slicing. Pretendemos apresentar os conceitos e os fundamentos sobre o assunto, posicionar o estado da arte e as padronizações existentes principalmente as definidas no contexto do Projeto NECOS e orgãos de padronização tais como IETF, ETSI, ONF e 3GPP. Estudaremos algumas tecnologias habilitadoras para implantação de cloud network slices tais como: VIMs (Virtual Infrastructure Managers), Docker, Kubernets e Openstack, SDN (Software Defined Networking) e finalmente soluções de monitoramento que podem ser aplicadas no contexto das slices tais como o framework Prometheus.
CCS022 – E-SCIENCE
Profa. Dra. Katti Faceli
Quarta-feira das 08:00 às 12:00
Lab Redes (ATLab 105)
Ementa: E-Science como uma nova ciência voltada a descobertas científicas com base nos grandes volumes de dados e apoio da tecnologia/computação. Características da E-Science. Áreas da ciência que podem ser caracterizadas como escience. Elementos da tecnologia da informação que dão apoio às diversas áreas da ciência. Neste último aspecto a disciplina prevê conteúdo aberto para cobrir os temas mais relevantes e atuais, e podem contemplar desde hardware (sensores, sistemas de armazenamento, processamento e comunicação, dispositivos de visualização) até software para apoio à captura, armazenamento e manutenção dos dados, bem como à análise, visualização e extração de conhecimento a partir desses dados.
CCS029 – INTRODUÇÃO À OTIMIZAÇÃO LINEAR*
Profa. Dra. Deisemara Ferreira
Quinta-feira das 14:00 às 18:00
CCGT 1002
Ementa: Teoria básica otimização linear e otimização inteira mista. O Método Simplex. Dualidade. Análise de Sensibilidade. Métodos Branch and Bound. Método de Planos de corte. Heurística. Aplicações.
Conhecimentos necessários:
Modelagem matemática.
Atividades previstas:
- Atividade em sala de aula;
- Prova;
- Seminários.
*Esta disciplina terá início em 11/04/19.
CCS028 – TÓPICOS EM BANCOS DE DADOS
Profa. Dra. Sahudy M. González
Sexta-feira das 14:00 às 18:00
Lab Redes (ATLab 105)
Ementa: Sistemas NoSQL: visão geral, propriedades BASE, replicação de dados. Comparação entre o modelo relacional e os novos modelos de dados NoSQL. Teorema CAP. Modelos de dados NoSQL: chave-valor, orientados a colunas, orientados a documentos, orientados a grafos. Modelo de programação Map-Reduce e suas implementações. Sistemas NewSQL.
Requisitos necessários:
- Modelo Relacional;
- SQL;
- Habilidades de programação (exemplo: Javascript).
Atividades previstas:
- Implementação e atividades práticas extraclasse;
- Projeto Prático (atividade prática que demanda horas de dedicação extraclasse);
- Avaliação escrita.