Matriz Curricular

Para concluir o Mestrado Acadêmico em Ciência da Computação, o aluno deverá completar 24 créditos em disciplinas sendo que uma disciplina deve ser escolhida obrigatoriamente do núcleo comum. O restante dos créditos serão completados com disciplinas relacionada à linha de pesquisa escolhida para tema da dissertação. As disciplinas deverão ser escolhidas mediante a indicação do seu orientador ou coordenador.

Programas Completos das Disciplinas

Grade de Disciplinas

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DISCIPLINAS DO NÚCLEO COMUM         

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FUNDAMENTOS TEÓRICOS DA COMPUTAÇÃO

Fundamentos matemáticos da computabilidade. Enumerabilidade e decidibilidade. Conjuntos recursivamente enumeráveis. Teorema da recursão. Introdução à semântica denotacional e ao lambda cálculo. Teorema da incompletude de Gödel. Funções recursivas.

PROCESSOS ESTOCÁSTICOS

Princípios e axiomas de probabilidade. Conceito de variáveis aleatórias. Funções de variáveis aleatórias. Momentos e estatística condicional. Conceito de processos estocásticos; Processos Aleatórios. Processos Estacionários. Processos Ergódicos. Funções de Correlação, autocorrelação e densidade espectral de potência. Processamento de Sinais aleatórios. Cadeias de Markov em tempo discreto. Processo aleatórios discretos. Cadeias de Markov em tempo contínuo. Processos de renovação. Geração de números aleatórios. Introdução à Teoria das filas e aplicações.

PROJETO E ANÁLISE DE ALGORITMOS

Metodologia e Tipologia de Algoritmos, linguagem de descrição de algoritmos, Corretude de Algoritmos, Algoritmos Determinísticos, algoritmos de divisão e conquista, Algoritmos Gulosos, Algoritmos de Programação Dinâmica, Algoritmos Não Determinísticos (Monte Carlo e Las Vegas), Conceito geral de Meta-heurísticas e hiper-heurísticas, algoritmos exaustivos (Algoritmos de Combinação e Permutação, Backtracking / Sieving, Branch & Bound), Métodos Especiais de Busca – A* 2, Algoritmos Híbridos, Construção de algoritmos paralelos (Modelos de Concorrência e paralelismo em Função do Compartilhamento de memória e processos, alguns algoritmos paralelos e paralelização – Convex Hull, Árvore Geradora Mínima, Rotulação De Componentes)

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DISCIPLINAS DA LINHA DE PESQUISA “SISTEMAS DE INFORMAÇÃO”  

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BANCO DE DADOS

Conceitos Básicos. Arquitetura de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados. Modelos de dados. Projeto de Banco de Dados. Linguagens de manipulação e definição. Aspectos operacionais de SGBD: processamento de transações, controle de concorrência, recuperação de falhas e segurança. Otimização de Consultas.

BANCO DE DADOS AVANÇADOS

Banco de Dados Orientado a Objetos. Banco de Dados Objeto-Relacional. Banco de Dados e Web (modelos de dados semi-estruturados, linguagens de consulta para dados semi-estruturados). Banco de Dados e XML (conceitos de XML, linguagens para definição de esquemas XML, linguagens de consulta para XML, Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados para XML). Integração de Dados (abordagens, arquiteturas e sistemas para integração de dados, integração de esquemas, reformulação e otimização de consultas).

ENGENHARIA DE SOFTWARE

Definição e evolução. Processos de desenvolvimento de software. Gerencia de projetos. Análise, especificação de requisitos e projeto de sistemas. Documentação, testes e manutenção de software. Métricas e qualidade de software. Ambientes de desenvolvimento de software.

GESTÃO DE PROJETOS DE SOFTWARE

Práticas de Gerência de Projetos baseadas no PMI. Introdução aos conceitos do PMBOK; Project Management Body of Knowledge. PMBOK versus SWEBOK (Software Engineering Body of Knowledge). Métodos, técnicas e ferramentas de planejamento e controle de projetos de software; Modelos de ciclo de vida de desenvolvimento de software; Abordagem das metodologias convencionais versus as metodologias ágeis: XP, SCRUM e FDD; Métodos e Técnicas para levantamento de requisitos; Qualidade de software: revisão e teste; ISO 9126; Modelos CMM, CMMI e a ISO 12207; Métricas de software: Análise de pontos de função e de casos de uso; Riscos em projetos de software; Gerência de Configuração;

ENGENHARIA DIRIGIDA POR MODELOS

Princípios de MDE, Técnicas de MDE, Tipos de modelos, MDA, Linguagens de Modelagem Gerais e Específicas de Domínio, Transformação de Modelos, Geração de Código.

MINERAÇÃO DE DADOS

Introdução à Mineração de dados; Descoberta de Conhecimento, Apredizagem de Máquina e Mineração de Dados; Data warehouses; O processo de Mineração de Dados; Pré-processamento de dados; Técnicas de Aprendizagem de Máquina (regras de associação, redes neurais, SVM, redes bayseanas, análise de agrupamento).

PADRÕES DE SOFTWARE

Definição de padrões de software; História e evolução dos padrões de software; Áreas de aplicação de padrões; Tipos de padrões em relação ao processo de desenvolvimento de software; Anti-padrões; Formatos de padrões; Linguagens de padrões e catálogos de padrões; A comunidade de padrões; Ética em padrões; Descrição e discussão dos 23 padrões do GoF (Criacionais, Estruturas e Comportamentais). Descrição e discussão dos 17 padrões do POSA (Arquiteturais, de Projeto e Idioma). Descrição e discussão dos 15 padrões do livro Core J2EE (Apresentação, Negócios e Integração), entre outros padrões Java, e dos Anti-Padrões presentes no livro J2EE AntiPatterns.

PROJETO DE SISTEMAS DE SOFTWARE

Métodos e técnicas para projeto de sistemas de software focalizando em metodologias que proporcionem maior reuso e flexibilidade em sistemas de software por meio do estudo dos seguintes temas: Projeto de arquitetura, projeto detalhado. estudo de metodologias, notações gráficas e formais de design, Design Patterns, Frameworks, e estudos de casos.

SISTEMAS DE APOIO À DECISÃO

Introdução de conceitos básicos da Análise de Decisão em geral e da Metodologia Multicritério de Apoio à Decisão. Metodologias de estruturação. Métodos e software de avaliação multicritério. O modelo aditivo e análise de sensibilidade. Alocação de recursos e negociação.

TÓPICOS ESPECIAIS EM BANCO DE DADOS

Livre.

TÓPICOS ESPECIAIS EM ENGENHARIA DE SOFTWARE

Livre

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DISCIPLINAS DA LINHA DE PESQUISA “SISTEMAS DE COMPUTAÇÃO” 

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ALGEBRA LINEAR COMPUTACIONAL

Fundamentos: multiplicação de matrizes e vetores; matrizes e vetores ortogonais; normas; decomposição de valor singular. Decomposição QR: projeções; decomposição QR; ortonormalização de Gram-Schmidt; triangularização de Householder; problemas de mínimos quadrados. Condicionamento e estabilidade: condicionamento e número de condicionamento; aritmética de ponto flutuante; estabilidade. Sistemas de equações: eliminação de Gauss; pivotamento; decomposição de Cholesky. Autovalores: problemas de autovalores; redução à forma de Hessenberg; quociente de Rayleigh; algoritmos QR; outros algoritmos para autovalores; algoritmo para decomposição de valor singular. Métodos iterativos: iteração de Arnoldi; GMRES; iteração de Lanczos gradientes conjugados. Matlab: linguagem Matlab; GNU Octave. Aplicações.

AVALIAÇÃO DE DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS

Introdução e motivação (visão geral de avaliação de desempenho); Técnicas de medição e ferramentas: Tipos de carga de trabalho; Caracterização de carga de trabalho; Planejamento de capacidade e benchmarking; Fundamentos da teoria da probabilidade e estatística. Simulação e teoria das filas.

ARQUITETURA DE COMPUTADORES

Historico das arquiteturas de computadores: CISC e RISC; Modelos de máquinas paralelas: Processadores Vetoriais, Multiprocessadores, Multicomputadores; Microprocessadores e microcontroladores. Hierarquia de Memória: memória cache, memória virtual; Processamento pipeline, super-escalar, VLIW; Suporte hardware e de software para multiprocessamento.

CIRCUITOS DIGITAIS AVANÇADOS

Conceitos básicos de circuito digitais; Famílias lógicas; Processadores de Sinal Digital: DSPs; Estilos de implementação: Full-custom, Standard-cell, Gate-array, CPLD, FPGA; Linguagens de Descrição de Hardware: VHDL, Verilog; Projeto de um circuito; Síntese de alto-nível, Síntese Lógica, Síntese de Layout; Implementação de um circuito em diferentes estilos; Geração de protótipo; IP Core; Hardware/Software Codesign; Sistemas embutidos.

COMUNICAÇÕES MÓVEIS

Introdução a redes sem-fio; Introdução as redes de telecomunicacoes (GSM, CDMA, UMTS); Redes ad-hoc e redes infra-estruturadas; Tecnologias de acesso para redes móveis: IEEE802.11, IEEE802.16, Bluetooth; IP móvel; Protocolos de roteamento Ad hoc; Protocolo de transporte móvel; Suporte para mobilidade na camada aplicação; Aplicações móveis; Tendências: Autonomic Networks, IP Multimedia Service.

GERENCIAMENTO DE REDES

Funções de gerenciamento de redes; arquiteturas OSI/ITU-T e Internet; protocolo CMIP; gerenciamento de redes de telecomunicações, TMN; protocolos SNMPv1, SNMPv2 e SNMPv3; introdução ao ASN-1; modelo de informação SMI; modelo RMON; gerenciamento baseado em políticas(PBNM); Modelo CIM; Gerenciamento Autônomo.

INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL

Agentes Inteligentes. Busca Heurística. Lógica e Representação do Conhecimento. Sistemas Fuzzy. Redes Neurais Artificiais. Computação Evolucionária.

MÉTODOS QUANTITATIVOS EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO EXPERIMENTAL

Tratamento de dados experimentais: medição, sumarização estatística, apresentação e interpretação de dados experimentais. Carga de trabalho (workloads): caracterização e análise. Métricas apropriadas para as questões buscadas pela pesquisa em ciência da computação experimental. Projeto experimental efetivo (Effective experimental design): como projetar testes de sistemas que são significativos.

REDES DE COMPUTADORES

Protocolos e Arquiteturas; Principais serviços e protocolos; Arquitetura TCP/IP; Tecnologias de Suporte a redes; Protocolo IP, Roteamento, IPv6; IP Multicast: IGMP; Qualidade de Serviço; Camada transporte: UDP e TCP; Algoritmos de redes; Simulação de redes; Redes P2P; Medições de redes ativas e passivas.

SEGURANÇA EM REDES

Princípios de Segurança em redes. Criptografia. Algoritmos Criptográficos. Assinatura Digital. Certificados Digitais. Técnicas de Ataque e Ameaças. Malware – Virus, Trojans e Worms. Engenharia Social. Firewalls. Sistemas de Detecção de Intrusão.

SISTEMAS DISTRIBUÍDOS

Introdução: Definição de um sistema distribuído; Características de um sistema distribuído; Comunicação; Processos; Serviço de nomes; Localizando uma entidade móvel; Sincronização; Estado global; Exclusão mútua; Consistência e replicação; Tolerância à falhas; Segurança; Algoritmos distribuidos: deteção deadlock, eleição, consistencia de dados, alocação de recursos; Aplicações: Computação em Grade.

TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO AUTÔNOMA

Livre.

TÓPICOS ESPECIAIS EM REDES DE COMUNICAÇÃO

Livre

TÓPICOS ESPECIAIS EM SEGURANÇA

Livre