Plano de ensino

Tópicos Especiais em Inteligência Artificial II

Mestrado Profissional em Computação Aplicada — 2020/1

Disciplina voltada para a complementação da formação em tópicos de fundamentos da computação para alunas do programa de mestrado oriundos de áreas afins à computação.

Karin S. Komati, Jefferson O. Andrade, Filipe W. Mutz, Cristina K. Dominicini

Início
Encerramento
Local
Ifes, Campus Serra
Ambiente virtual
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Aviso Devido à pandemia de COVID-19, e seguindo as diretrizes do Ifes, esta disciplina será ministrada remotamente.

Plano de Ensino

  • Carga Horária: 45h
  • Aulas Previstas: 15

Objetivos

Objetivo Geral

Conhecer estatísticas relacionadas à gênero na área de computação. Conhecer algumas pesquisadoras da área de computação. Compreender a fronteira do conhecimento científico. Conhecer tendências e desafios da área de computação.

Objetivos Específicos

  1. Sensibilizar quanto à diferença nas estatísticas de gênero na área de computação.
  2. Compreender como o conhecimento científico é expandido;
  3. Diferenciar TCC, dissertação e tese.
  4. Conhecer ferramentas de pesquisa para a revisão da literatura;
  5. Conhecer algumas plataformas da área acadêmica;
  6. Identificar situações de plágio acadêmico;
  7. Interpretar fórmulas e teorias na lógica formal;
  8. Construir teorias na lógica formal;
  9. Construir demonstrações em lógica formal;
  10. Codificar algoritmos em linguagem Python;
  11. Aplicar o significado das notações assintóticas de complexidade de algoritmos;
  12. Calcular a complexidade de algoritmos simples;
  13. Aplicar os algoritmos de ordenação mais comuns;
  14. Identificar os usos mais adequados dos algoritmos de ordenação de acordo com suas classes de complexidade.
  15. Aplicar os algoritmos de busca e estatísticas de ordem em vetores.

Ementa

Introdução a Pós-graduação em Computação e Metodologia de Pesquisa; introdução à Engenharia de Software; introdução à Lógica Formal; introdução à Análise e Complexidade de Algoritmos; técnicas de Busca e Ordenação; introdução à Estruturas de Dados; introdução à Sistemas Distribuídos.

Referências Bibliográficas

  1. Cleber C. Prodanov; Ernani Cesar de Freitas. “Metodologia do trabalho científico: Métodos e Técnicas da Pesquisa e do Trabalho Acadêmico.” 2ª ed. Feevale: Porto Alegre -- RS, 2013.

  2. Judith L. Gersting. “Fundamentos Matemáticos para a Ciência da Computação.” 5ª ed. LTC: Rio de Janeiro -- RJ, 2004.

  3. Nilo Ney Coutinho Menezes. “Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação Para Iniciantes.” 3ª ed. Novatec: Rio de Janeiro -- RJ, 2019.

  4. Andrew S. Tanenbaum; Maarten Van Steen. “Sistemas Distribuídos: Princípios E Paradigmas.” 2ª ed. Prentice Hall Brasil: São Paulo -- SP, 2007.