Currículo

Estrutura Curricular

A estrutura curricular do curso de mestrado divide-se entre as atividades obrigatórias e disciplinas obrigatórias e optativas. São requeridos um mínimo de 24 créditos para a titulação, devendo o aluno completar 8 créditos em disciplinas obrigatórias, entre 4 e 12 créditos em disciplinas obrigatórias de formação básica e entre 4 e 12 créditos em disciplinas optativas, além das atividades obrigatórias (sem creditação). Veja também nosso FAQ.

Atividades Curriculares Obrigatórias

PGCC001 - Proposta de Dissertação

Ementa:

Elaboração de proposta de dissertação de mestrado.

Bibliografia:

Relacionada ao tema selecionado.

PGCC002 - Exame de Qualificação

Ementa:

Elaboração de relatório de qualificação de dissertação de mestrado.

Bibliografia:

Relacionada ao tema selecionado.

PGCC003 - Pesquisa Orientada

Ementa:

Elaboração de dissertação de mestrado.

Bibliografia:

Relacionada ao tema selecionado.

Atividades Curriculares Optativas

PGCC034 - Estágio Docência

Ementa:

Realização de estágio de docência na graduação, em componentes curriculares relacionados à área de computação.

Bibliografia:

Relacionada ao componente curricular selecionado.

Disciplinas Obrigatórias

PGCC004 - Metodologia de Pesquisa I

Ementa:

O Método Científico. Metodologia da pesquisa em computação aplicada. Pesquisa Interdisciplinar. Leitura analítico-crítica de trabalhos científicos. Apresentação de trabalhos científicos em congressos (pôsteres e apresentações orais). Bases de dados para pesquisa acadêmica. Revisões de literatura. Visão geral de métodos quantitativos, qualitativos e mistos. Visão geral de design de pesquisa de acordo com os métodos: objetivos, questões de pesquisa, hipóteses, escolha de métodos. Papéis do orientador e do orientando. Ambiente de pesquisa: conferências, periódicos, sociedades científicas e órgãos de fomento. Indicadores de qualidade e produtividade em pesquisa. Revisão por pares. Processo de avaliação de trabalhos na pós-graduação. Escrita de textos científicos.

Bibliografia:

BOOTH, W. C., COLOMB, G. G. e WILLIAMS, J. M. A Arte da Pesquisa. 2.ed. São Paulo: Martins Fontes, 2005.
CRESWELL, J. W. Projeto de pesquisa: Métodos qualitativo, quantitativo e misto. Artmed, 2010.
PETRE, M; RUGG, G. The Unwritten Rules of PhD Research. McGraw-Hill Education (UK), 2010.
SILVA, E.D.; MENEZES, E.M. Metodologia da Pesquisa na Elaboração de Dissertação.4.ed. Florianópolis: UFSC, 2005.
WAZLAWICK, R. S. Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação, 2.ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.

PGCC005 - Metodologia de Pesquisa II

Ementa:

Design de pesquisa: objetivos, questões de pesquisa, hipóteses, escolha de métodos. Noções básicas de análise estatística para pesquisa: revisão de probabilidade, sumarização de dados medidos, erros em medições experimentais, intervalos de confiança, análise de dados empíricos para confirmar uma teoria, análise de dados empíricos para confirmar uma relação. Estratégias de pesquisa quantitativa: delineamento e análise de experimentos; delineamento e análise de levantamentos (surveys). Estratégias de pesquisa qualitativa: abordagens, coleta e análise de dados.

Bibliografia:

BARROS NETO, B.; SCARMINIO, I.S.; BRUNS, R.E. Planejamento e otimização de experimentos. Campinas: Ed. UNICAMP, 2003.
CRESWELL, J. W. Projeto de pesquisa: Métodos qualitativo, quantitativo e misto. Artmed, 2010.
CRESWELL, John W. Investigação Qualitativa e Projeto de Pesquisa: Escolhendo entre Cinco Abordagens. Penso Editora, 2014.
FIELD, A. Discovering Statistics Using SPSS. Sage publications, 2009.
JAIN, R. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation and Modeling, John Wiley, 1991.
MERRIAM, S. B.; TISDELL, E. J. Qualitative Research: A Guide to Design and Implementation. John Wiley & Sons, 2015.
MONTGOMERY, D. C.; RUNGER, G. C. Applied Statistics and Probability for Engineers. John Wiley & Sons, 2010.
WAZLAWICK, R. S. Metodologia de Pesquisa para Ciência da Computação, 2.ed. Rio de Janeiro: Elsevier, 2014.
WOHLIN, C. et al. Experimentation in Software Engineering. Springer Science & Business Media, 2012.

PGCC006 - Análise e Projeto de Algoritmos

Ementa:

Análise da eficiência de algoritmos: uso da notação assintótica, relações de recorrência. Técnicas de projeto de algoritmos: força bruta, indução, divisão e conquista, programação dinâmica, método guloso. Algoritmos fundamentais para busca, ordenação e seleção. Limite inferior para ordenação com comparações. Algoritmos fundamentais para problemas em grafos: percursos em largura e em profundidade e suas aplicações, árvores mínimas, caminhos mínimos.

Bibliografia:

CORMEN, T.H., LEISERSON, C.E., RIVEST, R.L. e STEIN, C. Algoritmos, terceira edição, Elsevier, 2012.
GOODRICH, M.T. e TAMASSIA, R. Estruturas de Dados e Algoritmos em Java, segunda edição, Bookman, 2002.
MANBER, U., Introduction to Algorithms: A Creative Approach, Addison-Wesley, 1989.
PREISS, B. R. Estruturas de Dados e Algoritmos, Campus, 2001.
SEDGEWICK, Robert. Algorithms. Pearson Education, 1988.

Disciplinas Obrigatórias de Formação Básica

PGCC007 - Engenharia de Software

Ementa:

Processos e práticas de software. Métodos ágeis. Requisitos de software. Modelagem de software e UML. Arquitetura e design de software. Implementação e testes de software. Evolução e manutenção de software. Implantação de software e DevOps. Reuso de software. Estimação, medição e qualidade de software. Realização de um projeto prático de construção de software.

Bibliografia:

MCCONNELL, Steve. Code Complete. Pearson Education, 2004.
PFLEEGER, S. L.; ATLEE, J. M. Software Engineering: Theory and Practice. Pearson Education, 2001.
PRESSMAN, Roger S. Software Engineering. 8th Edition. New York: McGraw-Hill, 2015.
RAJLICH, V. Software Engineering: The Current Practice. CRC Press, 2011.
SOMMERVILLE, I. Software Engineering. Pearson Education Limited, 2013.
WOHLIN, C. et al. Experimentation in Software Engineering. Springer Science & Business Media, 2012.

PGCC008 - Sistemas de Computação

Ementa:

Conceitos e técnicas para avaliação de desempenho; modelos de desempenho; introdução à teoria de filas; construção e análise de simulações; experimentação: benchmarking e monitoração. Organização e arquitetura de computadores. Concorrência. Sistemas operacionais. Redes de computadores. Sistemas paralelos e distribuídos.

Bibliografia:

COULOURIS, G. F.; DOLLIMORE, J.; KINDBERG, T. Distributed Systems: Concepts and Design. Pearson Education, 2005.
HENNESSY, J. L.; PATTERSON, D. A. Computer Architecture: A Quantitative Approach. Elsevier, 2011.
JAIN, R. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation and Modeling, John Wiley, 1991.
KUROSE, J. F.; ROSS, K. W. Computer Networking: A Top Down Approach Featuring The Internet, Pearson. 2016.
SILBERSCHATZ, A.; GALVIN, P. B.; GAGNE, G. Operating System Concepts Essentials. John Wiley & Sons, 2014.
TANENBAUM, A. S. Structured Computer Organization. Pearson Education, 2016.

PGCC009 - Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina

Ementa:

Pré-processamento de dados. Estatística Descritiva. Extração e Seleção de Características. Limpeza e Transformação de Dados. Análise Exploratória. Visualização de Dados. Aprendizado supervisionado e não-supervisionado. Modelos lineares, não-lineares e probabilísticos. Bias/Variance. Classificação. Agrupamento. Regressão. Regras de Associação. Avaliação, Comparação e Validação de Resultados.

Bibliografia:

AGGARWAL, Charu C. Data Mining: The Text Book. Springer. 2015.
BISHOP, Christopher. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
HAN, Jiawei; KAMBER, Micheline; PEI, Jian. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed. Morgan Kaufmann Publishers, July 2011.
LESKOVEC, Jure; RAJARAMAN, Anand; ULLMAND, Jeffrey David. Mining of Massive Datasets. Cambridge University Press, 2014.
SCHUTT, Rachel; O'NEIL, Cathy. Doing data science: Straight talk from the frontline. O'Reilly Media, Inc., 2013.
SHALEV-SHWARTZ, Shai; BEN-DAVID, Shai. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms. Usa: Cambridge University Press, 2014.
WITTEN, I.H. Witten; FRANK, E. Data Mining: practical machine learning tools and techniques 4th Edition. Morgan Kaufmann Publishers. 2017.
ZAKI, Mohammed J.; JR., Wagner Meira. Data Mining and Analysis: Fundamental Concepts and Algorithms. Cambridge University Press, 2014.

PGCC010 - Banco de Dados

Ementa:

Conceitos básicos de bancos de dados. Modelos de dados e linguagens. Projeto de bancos de dados. Aspectos operacionais em sistemas de banco de dados: processamento de consultas, recuperação de falhas, segurança, integridade e controle de concorrência.

Bibliografia:

ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant B. Fundamentals of Database Systems. 7th Edition. Pearson, 2015.
GARCIA-MOLINA, Hector; ULLMAN, Jeffrey D.; WIDOM, Jennifer. Database Systems: The Complete Book. 2nd edition. Peason, 2008.
HEUSER, Carlos Alberto. Projeto de Banco de Dados. 6a. Edição. Bookman, 2009.
RAMAKRISHNAN, Raghu; GEHRKE, Johannes. Database Management Systems. 3rd edition. McGraw-Hill, 2002.

PGCC020 - Redes e Sistemas de Comunicação

Ementa:

Princípios de comunicação em rede: meios de transmissão, arquiteturas e protocolos de rede. Fundamentos das comunicações na Internet: roteamento e endereçamento. Serviços de rede e protocolos de aplicação. Análise de desempenho de redes. Qualidade de serviço e aplicações em tempo real. Tolerância a falhas e disponibilidade de redes. Segurança na Internet. Redes móveis e mobilidade. Redes em malha e redes de alta velocidade. Redes de sensores e Internet das Coisas. Princípios de comunicação em redes complexas: redes industriais, redes veiculares e redes densas.

Bibliografia:

COMER, Douglas E. Internetworking with TCP/IP: Principles, Protocols, and Architecture, Vol. 1. 2000.
GREENGARD, Samuel. The internet of things. MIT Press, 2015.
KOZIEROK, Charles M. The TCP/IP guide: a comprehensive, illustrated Internet protocols reference. No Starch Press, 2005.

Disciplinas Optativas

PGCC011 - Computação de Alto Desempenho

Ementa:

Conceitos em computação de alto desempenho. Arquitetura de Sistemas Paralelos e Distribuídos. Modelos de Paralelização e Distribuição de Dados. Algoritmos de alto desempenho. Ferramentas e Aplicações.

Bibliografia:

BARLAS, Gerassimo. Multicore and GPU Programming: An Integrated Approach. Waltham: Morgan Kaufmann, 2015.
KAELI, David R.;‎ MISTRY, Perhaad;‎SCHAA, Dana; ZHANG, Dong Ping. Heterogeneous Computing with OpenCL 2.0 3rd Edition. Morgan Kaufmann, 2015.
KIRK, David B. Kirk; HWU, Wen-mei W. Programming Massively Parallel Processors, Third Edition: A Hands-on Approach. Morgan Kaufmann, 2016.
PACHECO, Peter. An introduction to Parallel Programming. Waltham: Morgan Kaufmann, 2011.
QUINN, Michael J. Parallel Programming in C with MPI and OpenMP. McGraw Hill Higher Education, 2003.

PGCC012 - Computação e Educação

Ementa:

Tendências em educação em computação: pedagogias, currículo, linguagens e ferramentas. Aprendizagem de programação. Computação na educação: ambientes virtuais de aprendizagem, aprendizagem colaborativa apoiada por computador, software educacional, educação a distância mediada por computador, tecnologias assistivas. Tendências em computação na educação infantil, fundamental, média, superior e continuada. Abordagens de pesquisa qualitativa em computação e educação: estudo de caso, etnografia, teoria fundamentada, fenomenologia e pesquisa-ação. Técnicas de coleta de dados e análise de dados qualitativos. Métodos quantitativos em computação e educação: surveys e experimentos. Métodos mistos.

Bibliografia:

CHARMAZ, K. A construção da teoria fundamentada: Guia prático para análise qualitativa. Bookman Editora, 2009.
CRESWELL, J. W. Projeto de pesquisa: Métodos qualitativo, quantitativo e misto. Artmed, 2010.
CRESWELL, J. W. Qualitative Inquiry and Research Design: Choosing among Five Approaches. Sage, 2007.
FINCHER, S.; PETRE, M. (Eds.). Computer science education research. CRC Press, 2004.
GUZDIAL, M. Learner-centered design of computing education: Research on computing for everyone. Synthesis Lectures on Human-Centered Informatics, 8(6), 2015.
MERRIAM, S. B.; TISDELL, E. J. Qualitative research: A guide to design and implementation. John Wiley & Sons, 2015.
Artigos científicos na interface entre computação e educação.

PGCC013 - Educação Especial e Tecnologias Assistivas

Ementa:

Fundamentos da Educação Especial, Inclusão e Educação Inclusiva. Políticas públicas na Educação Especial no cenário internacional e, em especial, no Brasil; Processos educativos da educação inclusiva: experiências em âmbito escolar e não-escolar. Fundamentos e recursos pedagógicos para inclusão: acessibilidade, desenho universal, tecnologias assistivas. Produtos e Serviços de Tecnologia Assistiva para a autonomia, desenvolvimento, aprendizado e inclusão social e digital do aluno com necessidades educacionais especiais.

Bibliografia:

BERSCH, R. Introdução à tecnologia assistiva. Assistiva – Tecnologia e Educação. Porto Alegre: 2017.
BRASIL. Declaração de Salamanca e linha de ação sobre necessidades educativas especiais. Brasília: UNESCO, 1994.
BRASIL. Ministério da Educação. Secretaria de Educação Especial. Inclusão: Revista da Educação Especial. Ano 2, Nº 3, Dez/2006.
BRASIL. Ministério dos Direitos Humanos. Convenção sobre os Direitos das Pessoas com Deficiência: Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência. In: Secretaria Nacional dos Direitos da Pessoa com Deficiência, 2017.
BRASIL. Subsecretaria Nacional de Promoção dos Direitos da Pessoa com Deficiência. Comitê de Ajudas Técnicas. Tecnologia Assistiva. – Brasília : CORDE, 2009. 138 p.
BRASIL.Decreto nº 7.611, de 17 de novembro de 2011.Dispõe sobre a educação especial, o atendimento educacional especializado e dá outras providências.
DOMINGUES, Celma dos Anjos. A Educação Especial na Perspectiva da Inclusão Escolar : os alunos com deficiência visual: baixa visão e cegueira / Celma dos Anjos Domingues ... [et.al.]. - Brasília : Ministério da Educação, Secretaria de Educação Especial ; [Fortaleza] : Universidade Federal do Ceará, 2010. v. 3. (Coleção A Educação Especial na Perspectiva da Inclusão Escolar)
FILHO, T. A. G. Tecnologia Assistiva para uma escola inclusiva: apropriação, demandas e perspectivas. 2009. 346 f. Tese (Doutorado em Educação) - Faculdade de Educação, Universidade Federal da Bahia, Salvador Bahia.
GIROTO, Claudia Regina Mosca; POKER, Rosimar Bortolini; OMOTE, Sadao (Org.). As tecnologias nas práticas pedagógicas inclusivas. Marília: Oficina Universitária; São Paulo: Cultura Acadêmica, 2012, 238.p.
INSTITUTO DE TECNOLOGIA SOCIAL (ITS). Microsoft Educação. Tecnologia Assistiva nas escolas: recursos básicos de acessibilidade sócio-digital para pessoas com deficiência. São Paulo: Microsoft Educação/Its Brasil, 2008.
LÉVY, P. As tecnologias da inteligência: o futuro do pensamento na era da informática. Rio de Janeiro: Ed. 34, 1993, 4ª Reimpressão, 1997.
LÉVY, Pierre. Cibercultura. São Paulo, Ed. 34, 1999.
MIRANDA, Theresinha Guimarães; FILHO, Teófilo Alves Galvão.O professor e a educação inclusiva: formação, práticas e lugares. Salvador: EDUFBA, 2012, 491p.
VYGOTSKY, L. S. A Formação Social da Mente. São Paulo, Martins Fontes, 2007.
VYGOTSKY, L. S. Obras Escogidas V. Fundamentos de defectología. Editorial Pedagógica, Moscú 1983.

PGCC014 - Engenharia de Software Experimental

Ementa:

Introdução a princípios de experimentação; Experimentação e Engenharia de Software Experimental (ESE); Métodos e técnicas de experimentação aplicados a engenharia de software: estudo de caso, survey, experimento controlado, mineração em repositório de software e outros. Estudos secundários: revisões e mapeamentos sistemáticos; Projeto, execução e avaliação de experimentos em engenharia de software; Métricas; Empacotamento e replicação de experimentos; Métodos estatísticos e análise de dados em ESE; Coleta e análise de dados qualitativos em ESE.

Bibliografia:

WOHLIN, C.; RUNESON, P.; HÖST, M.; OHLSSON, M.; REGNELL, B.; WESSLÉN, A. Experimentation in Software Engineering. Springer, 2012.
SHULL, F., SINGER, J., SJØBERG, D. I. K. (Editors), Guide to Advanced Empirical Software Engineering. Springer-Verlag London, 2008.
RUNESON, Per; HÖST, Martin. Guidelines for conducting and reporting case study research in software engineering. Empirical Softw. Engg. 14, 2, April 2009, 131-164.
SJOBERG, Dag I. K.; HANNAY, Jo E., HANSEN, Ove; KAMPENES, Vigdis By; KARAHASANOVIC, Amela; LIBORG, Nils-Kristian; REKDAL, Anette C. A Survey of Controlled Experiments in Software Engineering. IEEE Trans. Softw. Eng. 31, 9, September 2005, 733-753.
PUNTER, T.; CIOLKOWSKI, M., FREIMUT, B.; JOHN, I.. Conducting on-line surveys in software engineering, 2003 International Symposium on Empirical Software Engineering, 2003. ISESE 2003. Proceedings., 2003, pp. 80-88.
KITCHENHAM, Barbara; MADEYSKI, Lech; BUDGEN, David; KEUNG, Jacky; BRERETON, Pearl; CHARTERS, Stuart; GIBBS, Shirley; POHTHONG, Amnart. Robust Statistical Methods for Empirical Software Engineering. Empirical Softw. Engg. 22, 2, April 2017, 579-630.
KITCHENHAM, Barbara; PRETORIUS, Rialette; BUDGEN, David; BRERETON, O. Pearl; TURNER, Mark; NIAZI, Mahmood; LINKMAN, Stephen. Systematic literature reviews in software engineering - A tertiary study. Inf. Softw. Technol. 52, 8, August 2010, 792-805.

PGCC015 - Inteligência Computacional

Ementa:

Introdução à Inteligência Computacional. Neurônio Artificial e Arquiteturas de Redes Neurais. Redes Neurais Multicamadas. Support Vector Machines. Redes Convolucionais. Generalização e Superadaptação. Aprendizado Supervisionado, Treino e Teste. Computação Evolutiva. Representação, Operadores de Variação, Técnicas de Seleção. Lógica e Conjuntos Fuzzy. Inferência Fuzzy e Sistemas Fuzzy. Aplicações de Inteligência Computacional.

Bibliografia:

BRAGA, Antonio de Pádua; CARVALHO, André Ponce de Leon F. de, LUDEMIR, Teresa Bernarda. Redes Neurais Artificiais : Teoria e Aplicações. LTC, 2007.
CASTRO, Leandro de. Fundamentals of natural computing : basic concepts, algorithms, and applications. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC, 2006.
EIBEN, A.E.; SMITH, J.E. Smith. Introduction to Evolutionary Computing, Springer, 2015.
HAYKIN, Simon. Redes Neurais: Principios e Prática. Porto Alegre : Bookman, 2001.
JONG, Kenneth A. de. Evolutionary Computation: A Unified Approach. MIT Press, 2016.
KELLER, James M.;‎ LIU, Derong; FOGEL,‎ David B. Fundamentals of Computational Intelligence: Neural Networks, Fuzzy Systems, and Evolutionary Computation. Wiley-IEEE Press, 2016.
KOVACS, Zsolt L. Redes Neurais Artificiais: Fundamentos e Aplicações. Livraria da Física, 2006.
NGUYEN, H.; WALKER, E. A First Course in Fuzzy Logic., Chapman and Hall/CRC, 2005.
PEDRYCZ, W.; GOMIDE, F. Fuzzy Systems Engineering: Toward Human-Centric Computing, IEEE/Wiley Interscience, 2007.

PGCC016 - Interação Humano-Computador

Ementa:

Design e avaliação de interfaces humano-computador. Fatores humanos em IHC. Usabilidade. Acessibilidade e Design Universal. Métodos de design. Métodos de avaliação. Resolução de problemas. Ética em pesquisa em IHC. Tópicos Especiais em IHC.

Bibliografia:

CYBIS, W.; BETIOL, A. H.; FAUST, R. Ergonomia e Usabilidade: conhecimentos, métodos e aplicações. São Paulo: Novatec Editora, 2007.
HENRY, S. L. Just Ask: integrating accessibility throughout design. Houston: E T Lawton, 2006.
ORTH, A. I. Interface Homem-Máquina. Porto Alegre: AIO, 2005, 287 p.
PREECE, J.; ROGERS, Y.; SHARP, H. Design de Interação: além da interação homem-computador. Porto-Alegre: Bookman, 2005.
ROCHA, H. V.; BARANAUSKAS. M. C. C. Design e Avaliação de Interfaces Humano-Computador. Campinas: NIED/UNICAMP, 2003.
SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 8ª Ed. São Paulo: Pearson Addison-Wesley, 2007.

PGCC017 - Jogos Digitais

Ementa:

História dos Jogos Digitais. Teoria dos Jogos. Teoria dos Jogos Digitais. Taxonomia dos Jogos Digitais. Design de Jogos Digitais. Componentes Artísticos para Jogos Digitais: Interface, Áudio, Ilustração e Animação. Análise e Projeto de Jogos Digitais: Arquiteturas, Padrões, Ontologias e Game Design Canvas - GDC. Motores de Jogos 2D e 3D. Física de Jogos 2D e 3D. Jogos Sérios e Gamification. Jogos Educativos e Game-Based Learning. Jogos em Hardware e Multiplataforma: Web, Mobile, Desktop, Instant Messaging - IM. Monetização de Jogos Digitais. IA para Jogos Digitais. Tecnologias para Massive Multiplayer Online Games - MMOG. Jogos para Saúde. Jogos para Realidade Virtual e Aumentada, Interfaces Homem-Jogador para Jogos Digitais.

Bibliografia:

BATES, R.; BATES, B. Game Design, Second Edition. Thomson Course Technology, 2004.
BJÖRK, S.; HOLOPAINEN, J. Patterns in Game Design. Charles River Media, 2005.
KENT, S. L. The Ultimate History of Video Games. Tree Rivers Press, 2001.
PRENSKY, M. Digital Game-Based Learning. Paragon House, 2007.
ROLLLINGS, A.; MORRIS, D. Game Architecture and Design : A New Edition. New Riders Publishing, 2004.
SAFARI CONTENT TEAM. Game Development Bibliography. Safari Books Online, 2012.
SALEN, K.; ZIMMERMAN, E. Rules of play: Game design fundamentals. MIT press, 2004.
SCHELL, J. The Art of Game Design: A book of lenses. CRC Press, 2014.
WOLF, M. The Medium of the Video Game. University of Texas Press, 2002.
Projetos, bibliotecas, frameworks e tutoriais disponíveis na Internet relacionados a tecnologias para produção de jogos digitais.
Artigos de congressos e periódicos relacionados a jogos digitais.

PGCC018 - Métodos Computacionais em Finanças

Ementa:Finanças quantitativas e computacionais. Dados financeiros. Modelos para volatilidade. Medidas de risco. Gestão de risco. Métodos de simulação. Backtesting e testes de estresse. Probabilidade e inferência estatística. Testes de hipótese. Regressão e correlação. Análise de séries temporais. Otimização de carteiras.

Bibliografia:

DANIELSSON, J. Financial_Risk_Forecasting. John Wiley & Sons, 2011.
HILPISH, Y. Python for Finance: Analyze Big Financial Data. O'Reilly, 2014.
SHEPPARD, K. Introduction to Python for Econometrics, Statistics and Data Analysis. KevinSheppard.com, 2014.
YAN, Y. Python for Finance: Build real-life Python applications for quantitative finance and financial engineering. Packt Publishing, 2014.

PGCC019 - Produtos e Práticas de Software

Ementa:

Engenharia de software do ponto de vista do produto. Requisitos, análise, arquitetura, design, implementação, verificação, testes, implantação, evolução e manutenção de software. Práticas de software. Práticas versus processos. Engenharia de software centrada no humano. Interface sócio-técnica em engenharia de software. Mineração de repositórios de software e software analytics.

Bibliografia:

BROOKS JR, F. P. The Mythical Man-Month: Essays on Software Engineering, Anniversary Edition, 2/E. Pearson Education, 1995.
MCCONNELL, S. Code Complete. Pearson Education, 2004.
RAJLICH, V. Software Engineering: The Current Practice. CRC Press, 2011.
WILSON, G.; ORAM, A. Beautiful code: leading programmers explain how they think. O'Reilly, 2007.
WOHLIN, C. Experimentation in Software Engineering, Kluwer Academic Publishers, 2012.
Artigos científicos da área de engenharia de software com foco em produtos e em práticas de software.

PGCC021 - Visão Computacional

Ementa:

Introdução à visão computacional. Formação da imagem. Dispositivos de captura e representação. Cor e textura. Transformações e melhoramentos de imagens. Filtros. Segmentação. Rastreamento. Reconhecimento e classificação de padrões. Aplicações e tópicos avançados.

Bibliografia:

GONZALEZ, R.C.; WOODS, R.E. Digital Image Processing. 3rd. ed. Addison-Wesley, 2008.

DAVIES, E. R.Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning, 5th. Ed. Academic Press, 2017

GOMES, J.; VELHO, L. Image Processing for Computer Graphics. Springer-Verlag, 1997.

Artigos em www.periodicos.capes.gov.br e outros sites.

PGCI001 - Tecnologia e Inovação (disciplina optativa interprogramas de pós-graduação)

Ementa:

Conceitos de Inovação. Propriedade Intelectual. Prospecção Tecnológica. Políticas, Sistemas e Modelos de CT&I. Marco Legal de inovação. Financiamento de Inovação. Empreendedorismo Tecnológico.

PGCC022 - Tópicos Especiais em Software e Sistemas Computacionais I

Ementa:

Tópicos de pesquisa recentes selecionados pelo docente.

Bibliografia: