O Curso de Mestrado compreende as atividades curriculares que integralizam trinta créditos, assim distribuídos:
Disciplinas Obrigatórias (total de 12 créditos)
As disciplinas obrigatórias são aquelas que possuem como objetivo a formação básica do aluno,
sendo que as disciplinas que compõem esse grupo são:
Carga Horária: 60h
Número de créditos: 4
Ementa: Elementos de álgebra linear. Cálculo de muitas variáveis. Elementos de equações diferenciais e modelagem de sistemas físicos. Elementos de probabilidade e estatística.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Conceitos de programação: valores e expressões de tipos primitivos, variáveis, comando de atribuição, comandos de controle de fluxo, entrada e saída padrão, procedimentos e funções, tipos de dados compostos homogêneos e heterogêneos. Estruturas de dados elementares: listas encadeadas, pilhas, filas e árvores.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Noções de complexidade de algoritmos: notação assintótica e recorrências; Caracterização de classes de complexidade temporal e espacial. Técnicas de desenvolvimento de algoritmos: algoritmos gulosos; programação dinâmica; métodos branch and bound; e divisão e conquista.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Estrutura e elaboração de um projeto de pesquisa. Pesquisa bibliográfica, normas e patentes. Ética na pesquisa - estudo de casos. Expressão de resultados de pesquisa científica e tecnológica na forma de relatório técnico, apresentação oral, artigo científico e trabalho de conclusão. Elaboração de patentes, registro de software e demais recursos de proteção da propriedade intelectual.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Introdução ao empreendedorismo e inovação. Perfil empreendedor. Processo empreendedor. 08 Ecossistema empreendedor. Perfil inovador. Processo inovador e Ecossistema inovador Aproximação conceitual ao processo de inovação tecnológica. A sequência invenção-inovação-difusão. Causas da inovação e Tipos de inovações. Etapas e atividades do processo da inovação. Indicadores da inovação C+T e I+D. Modelos do processo de inovação e Sistemas de inovação.
Disciplinas Obrigatórias por Linha de Pesquisa (total de 4 créditos)
As disciplinas obrigatórias por linha de pesquisa são aquelas que se encontram vinculadas a uma linha específica e devem ser cursadas obrigatoriamente pelos discentes que ingressarem nela. Os discentes de uma linha de pesquisa podem cursar uma disciplina obrigatória de outra linha de pesquisa como eletiva. As disciplinas que compõem esse grupo são:
Visão Computacional
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Sistemas de aquisição de imagens, dispositivos e técnicas de iluminação. Fundamentos de processamento de imagens digitais e de processamento de imagens aplicado à visão computacional.
Processamento Digital de Sinais
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Tendências e temáticas em processamento digital de sinais, abrangendo a área de classificação e reconhecimento de padrões, processamento estatístico, processamento adaptativo, predição ou estimação. Aplicações envolvendo sinais aleatórios unidimensionais, processamento de arrays de sensores ou processamento de sinais de imagens.
Princípios de Aprendizado de Máquina
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Princípios gerais de aprendizado de máquina e inferência indutiva. Aprendizado descritivo e dedutivo. Identificação de classes de problemas. Aspectos básicos das abordagens de aprendizado de máquina. Principais métodos de aprendizado de máquina. Avaliação de modelos. Aplicações de aprendizado de máquina.
Ciência de Dados
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Aquisição automática de dados. Preparação de dados para análise. Exploração de dados. Métodos de modelagem. Elaboração de relatórios automáticos de resultados através de documentos com código embutido, incluindo gráficos e tabelas.
Meta-heurísticas e Técnicas de Otimização Aplicadas
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Técnicas heurísticas para solução de problemas de otimização combinatória: heurísticas construtivas e heurísticas de melhoramento. Meta-heurísticas de busca em trajetória e de busca populacional. Principais técnicas meta-heurísticas: Simulated Annealing, Busca Tabu, Busca em Vizinhança Variável, Procedimentos de Busca Adaptativa Aleatória e Gulosa, Algoritmos Genéticos, Busca Dispersa, Colônia de Formigas, entre outras. Aplicações de metaheurísticas a problemas combinatórios: Caixeiro Viajante, Mochila, Roteamento de Veículos, Alocação e Sequenciamento de tarefas, Localização, Corte e Empacotamento.
Métodos Numéricos e Simulação Computacional
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Análise de erros. Métodos de interpolação: Lagrange, Newton. Método de Newton e quasi-Newton para resolução de sistemas não-lineares. Métodos de Newton-Cotes e Gauss para integração numérica. Métodos iterativos e diretos para solução de sistemas lineares. Método dos mínimos quadrados. Métodos numéricos para solução de equações diferenciais: métodos de passo simples e métodos de passo múltiplo para EDO.
Disciplinas Eletivas (total de 8 créditos)
As disciplinas eletivas são disciplinas que são de livre escolha do aluno. Essas são ofertadas a cada semestre observando a disponibilidade do corpo docente e respeitando a necessidade do corpo discente. As disciplinas de tópicos possuem as ementas abertas permitindo a flexibilização dos conteúdos, visando o estudo de tópicos avançados ou ainda o aprofundamento de um tema selecionado pelo professor ministrante. As disciplinas que compõem esse grupo são:
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Tópicos atuais de interesse à pesquisa e desenvolvimento de soluções inovadoras na área de Computação Aplicada.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Tópicos atuais de interesse à pesquisa e desenvolvimento de soluções inovadoras na área de Computação Aplicada.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Seminários técnico-científicos abordando temáticas relevantes correlatas às ações de pesquisa e desenvolvimento do programa. Palestras, com participantes convidados, em temáticas atuais em computação aplicada. Apresentação de projetos de pesquisa dos acadêmicos do programa.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Aplicações de sistemas embarcados. Microcontroladores. Interfaceamento analógico e digital. Sensores e atuadores. Dispositivos de entrada e saída. Desenvolvimento de Software para Sistemas Embarcados (Sistemas Operacionais, Linguagens, Compiladores). Programação de microcontroladores.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Robôs móveis operados remotamente, semiautônomos e autônomos. Técnicas de navegação de robôs móveis. Controle de comportamento de robôs inteligentes.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Sensores e plataformas para sensoriamento. Introdução a sistemas de Internet das Coisas e à Indústria 4.0. Técnicas de sensoriamento.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Avaliação de tipos de problemas com abordagens de aprendizagem não supervisionada. Condições de dimensionalidade e agrupamento com diversos recursos. Algoritmos de agrupamento e redução de dimensionalidade. Avaliação de cluster. Avaliação de métricas relevantes para caracterizar clusters.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Aprendizagem de máquina supervisionada e aspectos relacionados à preparação do conjunto de dados e avaliação de modelos induzidos. Métodos de avaliação de algoritmos de classificação. Modelos de regressão logística. Métricas de erro para comparar e selecionar o modelo de classificação que melhor se adapta aos dados. Aplicações de classificação e regressão.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Métodos, estratégias e recursos para extrair e preparar dados não estruturados (ou semiestruturados) de fontes diversas para utilizar por diferentes métodos (ou ferramentas) de análise de dados. Extração de dados para mineração de textos. Conhecimento de operadores, funções e recursos para transformação de dados. Métodos e ferramentas para integração virtual e materializada de dados. Características e construção de dashboards. Exploração de ferramentas para visualização e cruzamento de dados.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Formulação de problemas de programação linear. O Método Simplex. O Método Primal-Dual. Análise de Sensibilidade. Programação linear inteira, inteira mista e inteira binária: problemas de transporte, modelos de designação, problema do caixeiro-viajante, problema de fluxo de custo mínimo/máximo em redes.
Carga Horária: 30h
Número de créditos: 2
Ementa: Noções de computação paralela. Taxonomia de arquiteturas paralelas. Técnicas de paralelização e otimização. Computação paralela em ambientes de memória compartilhada, distribuída e placas de aceleração gráfica.
Para alunos com formação em áreas não relacionadas diretamente com a área de atuação do curso serão oferecidas disciplinas de nivelamento, mediante a sugestão do orientador. Não serão atribuídos créditos às disciplinas de nivelamento, as quais não constarão no histórico do aluno. As disciplinas de nivelamento serão realizadas em conjunto com os alunos de graduação e seguirão a ementa e o conteúdo programático das disciplinas dos cursos de graduação. As disciplinas de Nivelamento oferecidas pelo programa são:
Lógica de Programação
Banco de Dados
Engenharia de Software
Arquitetura de Computadores
Redes de Computadores
Sistemas de Operacionais
Programação Paralela e Distribuída
Elaboração do Trabalho de Conclusão (total de 6 créditos)
As atividades do mestrando na elaboração do Trabalho de Conclusão são acompanhadas por seu orientador, conforme especificado no Regulamento do PPGCA.
