ResoluçÃo consepe n.º 39, de 23 DE ABRIL de 2007


INTRODUÇÃO A SISTEMAS DE INFORMAÇÃO



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INTRODUÇÃO A SISTEMAS DE INFORMAÇÃO

Sistemas: Definição, Classificação, Controle, Subsistemas, Interfaces; Sistemas de Informação: Definição, Tipos de Métodos de Análise de Sistemas de Informação; Paradigmas de Desenvolvimento de Software; Ciclo de Vida de Sistemas de Informação; O Papel do Analista de Sistemas no Contexto Empresarial; Análise Estruturada: Diagrama de Contexto, Diagrama de Fluxo de Dados, Dicionário de Dados, Lógica de Processos; Projeto Estruturado: Modularidade, Coesão e Acoplamento, Diagrama de Estruturas e Pseudocódigo;


CÁLCULO NUMÉRICO

Representação de números no computador. Condicionamento. Estabilidade de métodos numéricos. Soluções de equações e sistemas de equações: métodos iterativos de Newton, Secantes, Regula Falsi e Newton-Bairstow. Sistemas lineares e inversão de matrizes: métodos exatos - LU, Gauss e Cholesky - e iterativos - Gauss-Seidel, Jacobi-Richardson e gradientes conjugados. Determinação numérica de auto-valores e auto-vetores: métodos das potências e QR.


LINGUAGENS FORMAIS E AUTÔMATOS

Linguagens Regulares: Autômatos finitos determinísticos e não-determinísticos; expressões regulares; técnicas para identificar e descrever linguagens regulares; técnicas para mostrar que uma linguagem não é regular; propriedades de tais linguagens. 2. Linguagens Livres de Contexto: Gramáticas Livres de Contexto; derivações; árvores de derivação; ambigüidade; autômatos a pilha; propriedades de tais linguagens; técnicas para mostrar que uma linguagem não é livre de contexto. Linguagens Dependentes de Contexto e Linguagens com Estrutura de Frase: Máquinas de Turing; definições básicas e sua relação com a noção de um algoritmo/programa. Poder das Máquinas de Turing e Tese de Church-Turing. Indecibilidade: Máquinas de Turing Universais; Limitações sobre a nossa habilidade de computar; problemas indecidíveis. Teoria de Complexidade: Complexidade de Tempo, Complexidade de Espaço, Intratabilidade.


ENGENHARIA DE SOFTWARE I

Introdução aos conceitos de engenharia de software. Modelos de desenvolvimento. Levantamento de requisitos. Engenharia de projeto. Projeto no nível de componentes. Projeto de interface do usuário. Estratégias e técnicas de teste de software. Métricas de software.


PROGRAMAÇÃO ORIENTADA A OBJETOS

Conceitos de orientação a objetos, abstração, classe/objetos, encapsulameto, mensagens, métodos, atributos, construtores e destrutores; Polimorfismo e sobrecarga de operadores; Herança e agregação e abstração de composição; Conceitos de ligação dinâmica; Aplicações e estudo de casos.


BANCO DE DADOS

Introdução: evolução histórica dos sistemas de informação, conceitos básicos de um SGBD. Estrutura de um SGBD: níveis conceituais, externo e físico, modelos conceituais e modelos externos. Linguagem de Definição de Dados e Linguagem de Manipulação de Dados. Modelo relacional: conceitos, álgebra relacional, cálculo relacional, normalização e integridade. Indexação, gatilhos e procedimentos armazenados. Segurança. Linguagem SQL. Exemplos e estudo de casos.


PROJETO E ANÁLISE DE ALGORITMOS

Introdução aos principais conceitos de algoritmos. Análise de algoritmos, desempenho, tempo de processamento, notação O, complexidade de pior caso, comparação de algoritmos, recursividade e algoritmos não-polinomiais. Fundamentos de estruturas de dados. Técnicas de projeto de algoritmos. Fundamentos da teoria de complexidade, problemas de decisão e otimização, classes P e NP. Aplicações.


ENGENHARIA DE SOFTWARE II

Gerência de projeto, métricas de projeto, estimativas para processos de software, cronograma, análise de risco, qualidade de projeto, gerenciamento de mudança e atualizações. Tópicos avançados em engenharia de software.


LABORATÓRIO DE BANCO DE DADOS

Linguagem SQL. Comandos de definição de dados e manipulação de dados. Gerenciamento de bases de dados. Acesso multiusuário em bases de dados. Uso de ferramentas CASE para projeto lógico e implementação de bases de dados. Implementação de estudos de caso.


ÁLGEBRA LINEAR

Métodos de eliminação de Gauss para sistemas lineares. Espaços Vetoriais. Sub-espaços. Bases. Somas diretas. Introdução à programação linear. Transformações lineares. Matrizes de transformações lineares. Núcleo e imagem. Auto-valores e auto-vetores. Diagonalização. Espaços com produto interno. Bases ortonormais. Projeções ortogonais. Movimentos rígidos. Métodos dos mínimos quadrados.


SISTEMAS OPERACIONAIS I

Histórico e evolução, tipos de sistemas operacionais, serviços do sistema operacional, estrutura de um sistema operacional, processos, comunicação entre processos, problemas clássicos, escalonamento. Princípios de entrada\saída, aspectos de hardware, aspectos de software, deadlocks. Gerenciamento de memória, princípios básicos, paginação, multiprogramação, memória virtual, algoritmos para troca de páginas, cache, algoritmos para manipulação de cache. Sistema de arquivos, visão do usuário, diretrizes para projeto, aspectos de confiabilidade, segurança e desempenho: servidores de arquivos.


PARADIGMAS DE LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO

Histórico da evolução da programação. Programação não-estruturada, estruturada. Programação orientada a objetos, orientada a eventos, concorrente, funcional, lógica e imperativa. Comparação entre os paradigmas, discussão sobre os tipos de dados, fluxo de controle e aspectos particulares às linguagens.


COMPILADORES I

Análise léxica e sintática. Tabelas de símbolos. Esquemas de tradução. Ambientes de tempo de execução. Linguagens intermediárias.


COMPILADORES II

Geração de código intermediário. Otimização de código. Geração de código de baixo nível. Montadores. Ligadores (Linker).


SISTEMAS OPERACIONAIS II

Revisão de alguns conceitos básicos de sistemas operacionais que serão abordados na prática, exemplo: Processos, escalonamento, sistema de arquivos, gerenciamento de memória, I/O. Implementação de programas simples que utilizem as mais variadas chamadas de sistema: pipes, mamed pipes, semáforos, sockets, threads, fork e fila de mensagem. Investigação de partes específicas do código fonte de um sistema operacional de código aberto eleito para estudo.


INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL I

Fundamentos de IA. Estado da arte. Características de programas de Inteligência Artificial. Linguagens de programação para inteligência artificial. Representação do conhecimento. Formalismos de Representação de Conhecimento: Lógica de Primeira Ordem, Redes Semânticas, Frames e Sistemas de Produção.

Estratégias e técnicas de busca. Sistemas de dedução baseados em lógica.
REDES DE COMPUTADORES

Introdução: Utilidade, estrutura e arquitetura de redes; O modelo de referência OSI; Serviços em redes. A Camada Física: Meios de transmissão analógica e digital; chaveamento. A Subcamada de Acesso ao Meio: Protocolos de redes locais; os padrões 802; Redes de Fibra Optica. A camada de Enlace de Dados: Correção e Detecção de erros; protocolos de janelas deslizantes. Interconexão de Redes: repetidores, pontes e roteadores. Introdução aos protocolos TCP/IP. Desempenho, custo e segurança em redes de computadores.


COMPUTAÇÃO GRÁFICA

Origem e objetivos da Computação Gráfica. Dispositivos Vetoriais x Matriciais. Dispositivos de entrada e saída. Sistemas e equipamentos gráficos. Algoritmos para conversão matricial e preenchimento de primitivas gráficas. Transformações geométricas em duas e três dimensões; coordenadas homogêneas e matrizes de transformação. Transformação entre sistemas de coordenadas 2D e recorte. Transformações de projeção paralela e perspectiva; câmera virtual; transformação entre sistemas de coordenadas 3D. Definição de objetos e cenas tridimensionais: modelos poliedrais e malhas de polígonos. O Processo de Rendering: fontes de luz; remoção de linhas e superfícies ocultas; modelos de iluminação e de tonalização (shading): Flat, Gouraud e Phong. Aplicação de Texturas. O problema do serrilhado (aliasing) e técnicas de anti-serrilhado (antialiasing).


INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL II

Estrutura de agentes inteligentes. Agentes baseados em conhecimento. Construção de Bases de Conhecimento. Engenharia de Conhecimento. Sistemas de produção Forward e Backwad chaining. Conhecimento e raciocínio incerto, lógica Fuzzi. Heurísticas e metaheurísticas. Redes neurais. Tópicos avançados em inteligência artificial e aplicações.


LABORATÓRIO DE REDES DE COMPUTADORES

Projeto, instalação e configuração de redes locais. Revisão da camada de aplicação. Interface entre a camada de aplicação e a camada de transporte (socket). Desenvolvimento de programas utilizando socket's e Java RMI.


PROGRAMAÇÃO PARALELA

Introdução a programação paralela: definição, definição, ativação e coordenação de tarefas concorrentes. Modelos de programação paralela. Desenvolvimento de algoritmos paralelos. Ferramentas para implementação de programas. Avaliação de desempenho e teste de programas paralelos.


SISTEMAS OPERACIONAIS DISTRIBUÍDOS

Definição de um sistemas distribuído, conceitos de hardware e software, modelo cliente servidor. Comunicação: camadas de protocolos, chamada remota de procedimento, chamada de objetos remotos, comunicação orientada por mensagens, comunicação orientada por streaming. Processos: threads, clientes, servidores, migração de código, agentes de software. Naming (nomeação): entidades, localização de entidades móveis, remoção de entidades não referenciadas. Sincronismo. Consistência e replicação. Tolerância a falhas. Segurança. Sistema de arquivos distribuídos.


COMPUTADORES E SOCIEDADE

Aspectos sociais, econômicos, legais e profissionais relacionados à computação. Aspectos relacionados ao controle de tecnologia. Mercado de trabalho. Aplicações sociais da computação. Perspectivas do impacto da computação na sociedade. Ética profissional. Legalidade na gestão de informações. Códigos de ética profissional. Doenças profissionais. Noções de Legislação.


LINGUAGENS COMERCIAIS

Linguagem Java, Linguagem Delphi, Linguagens para Web (Exemplo: PHP, JSP, ASP).


ESTÁGIO OU TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Para os alunos que optarem por um estágio em uma empresa, deve ser realizado um projeto em firma conveniada ou aprovada pela UFMT, sob supervisão do professor responsável pela disciplina. Ao final o aluno deve redigir uma monografia de suas atividades. Para os alunos que optarem pelo trabalho de conclusão de curso, deve ser elaborado um projeto em Ciências de Computação, sob a orientação de docente da UFMT.



SEMINÁRIOS EM COMPUTAÇÃO I

No início da disciplina o professor deve eleger temas relevante e atuais da área de computação para as apresentações. Os alunos serão separados em grupos de trabalho os quais ficaram responsáveis por apresentar os temas eleitos. De acordo com um cronograma cada grupo deve apresentar seus trabalhos para debate.


TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Acompanhamento, em conjunto com os respectivos orientadores, da formulação individual da monografia, desde a fase de concepção, planejamento, execução, análise e redação, a ser apresentada sob a forma de uma monografia.


MICROPROCESSADORES E MICROCONTROLADORES (60 hs)

Aspectos Históricos e Tecnológicos do Desenvolvimento de Microprocessadores; Arquitetura de Microprocessadores; Sistema de Microprocessador; Microcontroladores;


METODOLOGIA DE DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS (60 hs)

Evolução e apresentação de Técnicas/Metodologias de Desenvolvimento de Sistemas (de Software e de Informação); Estudo de Casos com as metodologias apresentados; Análise comparativa das metodologia.


SEMINÁRIOS DE COMPUTAÇÃO II (30 hs)

No início da disciplina o professor deve eleger temas relevante e atuais da área de computação para as apresentações. Os alunos serão separados em grupos de trabalho os quais ficaram responsáveis por apresentar os temas eleitos. De acordo com um cronograma cada grupo deve apresentar seus trabalhos para debate.


ELETRÔNICA BÁSICA (60 hs)

Eletricidade básica, condutores e isolantes, resistência elétrica, lei de Ohm, energia elétrica, potência elétrica, fontes de tensão e corrente, Sentido convencional da corrente elétrica e Lei de Kirchoff. Resistências equivalentes, associação de resistências em série, associação de resistências em paralelo, capacitores. Natureza das tensões VAC e VDC, Indutores, princípio de funcionamento, a grandeza indutância, associação de indutores, constante de tempo. Semicondutores. Fontes de tensão.Simulação computacional dos circuitos eletrônicos clássicos.


PROGRAMAÇÃO LINEAR (60 hs)

Revisão de Álgebra Linear. Problemas de Programação Linear. Resolução Gráfica de uma PL. Algoritmo Simplex. Degeneração. Dualidade. Aplicações de PL.


TÓPICOS ESPECIAIS EM HARDWARE (60 hs)

Apresentação dos dispositivos a serem estudados, princípios de funcionamento, estudo da estrutura interna e interface com outros dispositivos.


COMPUTAÇÃO PERVASIVA (60 hs)

Paradigmas da computação ubíqua. Dispositivos: handhelds, wearable computing. Conectividade: computação móvel, redes transientes, redes ad hoc e infra-estruturadas. Operação em ambientes dinâmicos e heterogêneos. Sistema operacional em redes móveis. Aplicações voltadas para computação pervasiva.


PROCESSAMENTO DE IMAGENS (60 hs)

Introdução ao processamento de imagens. Definição de imagem digital. Dispositivos e formas de aquisição de imagens. Amostragem e Quantização. Sistemas de cores para imagens. Imagens seqüenciais múltiplas. Técnicas de reconstrução de imagens. Armazenagem, compressão e recuperação de imagens. Tratamento de ruídos em imagens. Filtragem espacial e convolução. Técnicas de realce e restauração de imagens. Técnicas de segmentação e representação.


SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA (60 hs)

Introdução ao geoprocessamento. Digitalização de mapas/carta/planta. Representações de coordenadas. Representação espacial, de dados e a ligação entre eles. Modelagem. Banco de dados geográficos. Modelos de simulação aplicados ao geoprocessamento. Estudo de casos.


VISÃO COMPUTACIONAL(60 hs)

Sistemas naturais de visião. Princípios básicos dos sistemas artificiais de visão, algoritmos e implementação. Redes neurais para reconhecimento de padrões. Técnicas de processamento de sinais. Técnicas matemática-computacionais para visão intermediária. Modelos computacionais para visão de alto nível.


TÉCNICAS ESPECIAIS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (30 hs)

Resolução de problemas intratáveis utilizando técnidas heurísticas e metaheurísticas: Algoritmos Genéticos, VNS, Busca Tabu, GRASP. Otimização de métodos de busca: Data mining, reconexão de caminhos. Aplicação de técnicas híbridas.


SEMINÁRIOS AVANÇADOS DE ENGENHARIA DE SOFTWARE (30 hs)

No início da disciplina o professor deve eleger temas relevante e atuais da área de engenharia de software para serem apresentados. Na seqüência o professor irá abordar de forma introdutória os temas selecionados, deixando para os grupos de alunos a apresentação aprofundada de cada tema.


SEMINÁRIOS AVANÇADOS DE BANCO DE DADOS (30 hs)

No início da disciplina o professor deve eleger temas relevante e atuais da área de banco de dados para serem apresentados. Na seqüência o professor irá abordar de forma introdutória os temas selecionados, deixando para os grupos de alunos a apresentação aprofundada de cada tema.


SEMINÁRIOS AVANÇADOS DE MATEMÁTICA COMPUTACIONAL (30 hs)

No início da disciplina o professor deve eleger temas relevante e atuais da área de matemática computacional para serem apresentados. Na seqüência o professor irá abordar de forma introdutória os temas selecionados, deixando para os grupos de alunos a apresentação aprofundada de cada tema.


INTRODUÇÃO À BIOINFORMÁTICA (30 hs)

Principios de Biologia Molecular, Comparação de Seqüências e Busca em Bases de Dados, Montagem de Fragmentos de DNA, Árvores Filogenéticas, Reconhecimento de Genes, Ferramentas para Bionformática, Técnicas Avançadas, Aplicações.


EMPREENDEDORISMO EM INFORMÁTICA (30 hs)

Criação de empresas. O empreendedor. Gerência e técnicas de negociação. Competitividade no mercado. Marketing. Suporte governamental ao empreendedorismo. Legislação. Contabilidade. Globalização no mercado de informática.


INFORMÁTICA APLICADA À EDUCAÇÃO (30 hs)

Apresentação de tecnologias e métodos contemporâneos empregados no processo de ensino-aprendizagem, em especial, ensino à distância. Debater a incorporação dessas tecnologias/métodos à educação.


EDUCAÇÃO A DISTÂNCIA (30 hs)

Características de organização de propostas nacionais e internacionais de ensino a distância. Identificação, analise e comparação de aspectos estruturais e componentes pedagógicos-educacionais em propostas de ensino a distância em diferentes modalidades e nas diversas áreas do conhecimento. Analisar e comparar tecnologias de comunicação e informação presentes em projetos de ensino a distância e discutir questões de viabilização. Elaborar esboços de propostas de ensino a distância considerando as novas tecnologias de comunicação e informação.









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