Grade 2022/2 |
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2ª feira |
3ª feira |
4ª feira |
5ª feira |
6ª feira |
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08:00a12:00
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CCS028Tópicos em Bancos de DadosProfa. Dra. Sahudy GonzálezLaboratório de Ensino de Computação (LEC) ATLab |
CCS008Processamento de Imagens e Sensoriamento RemotoProf. Dr. Siovani FelipussiLaboratório de Ensino de Computação (LEC) ATLab |
CCS017Tópicos em Interface Humano-ComputadorProfa. Dra. Luciana ZainaLaboratório de Ensino de Computação (LEC) ATLab |
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14:00a18:00 |
CCS012Tópicos Avançados em Arquiteturas Distribuídas de SoftwareProf. Dr. Fabio VerdiLaboratório Redes de Computadores e Segurança ATLab |
CCS005*Estudo Dirigido |
CCS004Aprendizado de MáquinaProf. Dr. Tiago AlmeidaSala 1008 CCGT |
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CCS005* – Estudo Dirigido
ESTA DISCIPLINA É OFERECIDA SOMENTE PARA OS ALUNOS REGULARES DO PROGRAMA.
CCS004 – APRENDIZADO DE MÁQUINA
Prof. Dr. Tiago Almeida
Quinta-feira das 14:00 às 18:00
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, Gradiente, Otimização linear e não linear).
- Probabilidade e Estatística (dispersão, correlação, variância, covariância).
- Linguagem de programação Python, com ênfase nas bibliotecas Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib e Scikit-Learn.
Atividades previstas:
- Atividades semanais (atividades teóricas e práticas, extra-classe, que demandam aproximadamente 8hs de dedicação por semana).
- Projeto (atividade prática, extra-classe, que demanda aproximadamente 40hs de dedicação).
Demandas de infraestrutura:
- Será necessário a instalação do Python 3 da distribuição Anaconda, incluindo as bibliotecas Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib, Scikit-Learn e Jupyter.
- Os materiais das aulas, bem como os exercícios teóricos serão disponibilizados na plataforma AVA (Moodle).
- As aulas serão presenciais.
CCS008 – PROCESSAMENTO DE IMAGENS E SENSORIAMENTO REMOTO
Prof. Dr. Siovani C. Felipussi
Quinta-feira das 08:00 às 12:00
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 de sensoriamento remoto.
Atividades previstas:
- Implementação e atividades extraclasse.
- Projeto prático.
- Seminários.
Demandas de infraestrutura:
- As aulas são presenciais e em laboratório.
- Outros conteúdos complementares também serão oportunizados conforme desenvolvimento da disciplina e disponibilizados no Google Sala de Aula.
- Será necessária a instalação do QGIS-OSGeo4W-2.18.7-1-XXXXX (sendo XXXX o sistema operacional corrente do usuário) e para alguns conteúdos é premente um monitor de vídeo para a visualização dos mapas.
CCS012 – TÓPICOS AVANÇADOS EM ARQUITETURAS DISTRIBUÍDAS DE SOFTWARE
Prof. Dr. Fábio Verdi
Terça-feira das 14:00 às 18:00
Ementa: Nesta disciplina iremos abordar a programabilidade do plano de dados em redes de computadores. Para isso, usaremos a linguagem P4 para implementação de pequenas soluções incluindo Basic Forwarding, Monitoring, Load Balancing e Stateful Packet Processing. Iremos usar uma máquina virtual (VM) disponibilizada previamente e amplamente utilizada em tutoriais (eg. Sigcomm 2018) para realizarmos nosso aprendizado e experimentos. A disciplina consistirá, inicialmente, na leitura de artigos e apresentações. Após isso, faremos pequenas atividades usando a linguagem P4 e testaremos no ambiente emulado pela VM. Um trabalho final deverá ser implementado e apresentado pelos alunos.
Conhecimentos necessários:
- Redes de Computadores (roteamento, IPv4, pilha TCP/IP), Linux (básico), VirtualBox.
Atividades previstas:
- Leitura de artigos e apresentação de seminários;
- Implementação dos trabalhos em sala de aula e extraclasse;
- Implementação e apresentação de um trabalho final.
CCS017 – TÓPICOS EM INTERFACE HUMANO-COMPUTADOR
Profa. Dra. Luciana Zaina
Sexta-feira das 08:00 às 12:00
Ementa: Apresentar metodologias e tecnologias associadas ao desenvolvimento de Interface Humano-Computador, incluindo: usabilidade e acessibilidade, avaliação de interfaces e novos paradigmas de interfaces.
Conhecimentos necessários:
- Conhecimentos básicos adquiridos na graduação sobre desenvolvimento de software principalmente Engenharia de Software. Conhecimento em alguma linguagem de programação.
Atividades previstas:
- Testes objetivos individuais aplicados semanalmente, poderão ser respondidos em sala de aula ou fora de sala de aula a critério da professora.
- Estudo de materiais (vídeo-aulas, artigos, etc) fora de sala de aula semanalmente.
- Projeto prático em grupo com diversas entregas parciais que incluem a criação de documentos e protótipos. O projeto será desenvolvido parcialmente em sala de aula com acompanhamento da professora.
- Atividades de coleta e avaliação em campo junto ao público-alvo foco do projeto escolhido pelo grupo.
- Atividades práticas em grupo que serão aplicadas durante às aulas, sendo que alguns serão consideradas na avaliação.
- Atividades fora do horário de aula que demandam aproximadamente de 4h de dedicação por semana.
Demandas de infraestrutura:
- Uso da metodologia de sala de aula invertida (aluno deverá realizar o estudo de conceitos previamente a partir dos materiais disponibilizados pela professora).
- Uso da plataforma Google classroom para disponibilização de materiais, entrega de atividades e comunicação com os alunos.
- A professora irá indicar softwares para serem usados na disciplina ao longo do curso.
CCS028 – TÓPICOS EM BANCOS DE DADOS
Profa. Dra. Sahudy M. González
Quarta-feira das 08:00 às 12:00
Ementa: Sistemas NoSQL: visão geral. Comparação entre o modelo relacional e os novos modelos de dados NoSQL. Teorema CAP e propriedades BASE. Replicação de dados, consistência, transações e escalabilidade. Modelos de dados NoSQL: chave-valor, orientados a colunas, orientados a documentos, orientados a grafos. Persistência poliglota. Modelo de programação Map-Reduce. Sistemas NewSQL.
Conhecimentos necessários:
- Modelo Relacional;
- Habilidades em SQL;
- Habilidades em linguagens de programação (exemplo: C, Java, Javascript).
Atividades previstas:
- Estudo dos materiais disponibilizados pela professora antes da aula (dedicação de 4 horas semanais extraclasse).
- Elaboração de atividades práticas distribuídas ao longo do semestre letivo (em sala de aula e extraclasse).
- Elaboração de projeto prático em grupo (com dedicação extraclasse). O projeto tem fases intermediárias de entrega e será desenvolvido parcialmente em sala de aula com acompanhamento da professora.
Demandas de infraestrutura:
- As aulas são presenciais e em laboratório.
- Uso da metodologia de sala de aula invertida (aluno deverá estudar os materiais disponibilizados pela professora antes da aula).
- Uso da plataforma Google Classroom para disponibilização de materiais, entrega de atividades e comunicação com os alunos.
- A disciplina precisará da instalação de alguns softwares, tais como mongoDB, Neo4j, Apache Spark, dentre outros.