SEI/UFAM - 2300218 - Resolução

A PRESIDENTA, EM EXERCÍCIO, DA SESSÃO ORDINÁRIA DA CÂMARA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO, DO CONSELHO DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS, no uso de suas atribuições estatutárias;

CONSIDERANDO a Resolução nº 016/2016, que aprova o Projeto Pedagógico do Curso de bacharelado em Ciência da Computação, versão curricular 2016/1;

CONSIDERANDO a Resolução nº 017/2016, que regulamenta o Projeto Pedagógico do Curso de bacharelado em Ciência da Computação, versão curricular 2016/1;

CONSIDERANDO a ata reunião ordinária do Núcleo Docente Estruturante/NDE (2278001) do Curso de bacharelado em Ciência da Computação, realizada, em 08 de outubro de 2024;

CONSIDERANDO a ata da reunião ordinária do Colegiado do Curso de bacharelado em Ciência da Computação (2278034), realizada em 10 de outubro de 2024;

CONSIDERANDO o ofício Nº 18/2024/CCCCOMP/UFAM/ (2277967), encaminhado ao Departamento de Apoio ao Ensino/DAE, solicitando alterações no Projeto Pedagógico do Curso;

CONSIDERANDO a análise constante na Informação nº 38/2024 DAE/PROEG (2282011), que trata da alteração do Projeto Pedagógico do Curso de de bacharelado em Ciência da Computação, vinculado ao Instituto da Computação (ICOMP); e

CONSIDERANDO, finalmente, a aprovação pela Câmara de Ensino de Graduação em Decisão CEG (SEI nº 2300070), proferida em reunião realizada em 23 de outubro de 2024,

Art. 1º ALTERAR o Projeto Pedagógico do Curso de Curso de de bacharelado em Ciência da Computação (IE08), vinculado ao Instituto da Computação - ICOMP, versão curricular 2016/1, como segue:

§2º Atualizar ementa da disciplina obrigatória ICC104 - INFORMÁTICA, ÉTICA E SOCIEDADE, lotada no 8º período do curso;

§3º Atualizar ementas e excluir pré-requisitos das disciplinas eletivas: ICC270 - TÓPICOS ESPECIAIS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL e ICC271 - TÓPICOS AVANÇADOS EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL.

Art. 2º A alteração proposta não cria nova versão curricular, conforme art. 19, § 1º, II, a e d, da Resolução CONSEPE nº 020/2019.

Art. 3º O ementário das disciplinas obrigatórias e eletivas criadas ou com conteúdos atualizados por esta Resolução, compõe o Anexo Único.

PLENÁRIA DA CÂMARA DE ENSINO DE GRADUAÇÃO DO CONSELHO DE ENSINO, PESQUISA E EXTENSÃO (CEG/CONSEPE) DA UNIVERSIDADE FEDERAL DO AMAZONAS (UFAM) em Manaus, 06 de novembro de 2024.

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC104	Informática, Ética e Sociedade		2.2.0.0	30
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Impactos da tecnologia na sociedade, com foco em aspectos éticos, ambientais, e sociais. Liberdade de expressão, desinformação e seus efeitos sobre grupos étnico-raciais, minorias e direitos humanos. Privacidade, liberdades civis, e a proteção de dados pessoais, em especial de grupos vulneráveis. Segurança, leis, crimes cibernéticos e questões de propriedade intelectual, incluindo o reconhecimento e proteção de conhecimentos tradicionais e culturais de povos afro-brasileiros e indígenas. Trabalho, carreira, formação profissional, e a inclusão de diversidade racial e de gênero no setor de TI. Controle e uso da tecnologia pela sociedade, com destaque para tecnologias que promovem inclusão digital, acessibilidade, sustentabilidade ambiental e enviesamento algorítmico. Riscos e consequências dos erros e falhas em sistemas, considerando o impacto na comunidade e grupos vulneráveis. Ética e Responsabilidade profissional, promovendo o desenvolvimento de soluções tecnológicas inclusivas e sustentáveis. Integração dos princípios de sustentabilidade, diversidade, equidade, inclusão e acessibilidade, explorando como a tecnologia pode ser uma ferramenta de transformação social e ambiental. Temas emergentes em impactos éticos e sociais da Computação.
OBJETIVOS
GERAL: Desenvolver habilidades de um profissional de informática comprometido com a solução de problemas culturais, éticos, ambientais e sociais na comunidade em que atua. Compreender a sua função social como profissional de informática para o desenvolvimento socioeconômico da sua região e do País. Identificar potenciais impactos das novas tecnologias de informação e comunicação nas comunidades e sociedades regionais. Compreender as principais questões éticas, sociais e ambientais relacionadas à informática e às tecnologias digitais. Analisar o impacto das tecnologias da informação na sociedade, com ênfase em direitos humanos, inclusão e sustentabilidade. Desenvolver uma postura crítica e ética em relação ao uso, desenvolvimento e gestão de tecnologias da informação. ESPECÍFICOS: Identificar os principais desafios éticos envolvidos no uso da tecnologia da informação, incluindo privacidade, segurança e direitos digitais. Analisar como as tecnologias digitais impactam a inclusão social e a acessibilidade para populações vulneráveis, como a população LGBTQIAPN+, povos originários e outros grupos étnico-raciais. Avaliar o papel da informática na promoção da sustentabilidade, focando em mudanças climáticas e preservação da biodiversidade. Aplicar princípios éticos e regulatórios em situações práticas relacionadas ao desenvolvimento e uso de software e sistemas informáticos. Propor soluções tecnológicas que promovam a inclusão, respeitem a diversidade e contribuam para a preservação ambiental e equidade social. 6. Refletir sobre o impacto das decisões tecnológicas no ambiente de trabalho, promovendo ética profissional e respeito às diferenças. Explorar os desafios de inteligência artificial e automação no que diz respeito à responsabilidade ética, privacidade e impactos sociais. 8. Criticar as implicações das tecnologias da informação no fortalecimento ou mitigação de desigualdades sociais, econômicas e culturais.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: BAASE, Sara; HENRY, Timothy M. A Gift of Fire: Social, Legal, and Ethical Issues for Computing Technology. 5. ed. Pearson, 2021. ISBN 9780137501946. JOHNSON, Deborah G. Computer Ethics. 4. ed. Pearson, 2008. ISBN 9780131112414. MASIERO, P. C. Ética em Computação. Editora da Universidade de São Paulo, 2000. ISBN 13: 978-85-314-0575-4. COMPLEMENTARES: FLORIDI, Luciano. The Ethics of Artificial Intelligence: Principles, Challenges, and Opportunities. Oxford University Press, 2023. ISBN 9780198883098. BODDINGTON, Paula. AI Ethics: A Textbook. Artificial Intelligence: Foundations, Theory, and Algorithms. Springer Singapore, 2023. MACIEL, Cristiano (ed.); VITERBO, José (ed.). Computação e Sociedade: A Profissão - Volume 1. 1. ed. UFMT; UFF, 2020. ISBN 978-65-5588-0. Disponível em https://books-sol.sbc.org.br/index.php/sbc/catalog/book/73. MACIEL, Cristiano (ed.); VITERBO, José (ed.). Computação e Sociedade: A Sociedade - Volume 2. 1. ed. UFMT; UFF, 2020. ISBN 978-65-5588-047-2.46-5. Disponível em https://books-sol.sbc.org.br/index.php/sbc/catalog/book/74. MACIEL, Cristiano (ed.); VITERBO, José (ed.). Computação e Sociedade: A Tecnologia - Volume 3. 1. ed. UFMT; UFF, 2020. ISBN 978-65-5588-048-9. Disponível em https://books-sol.sbc.org.br/index.php/sbc/catalog/book/75. ASSOCIATION FOR COMPUTING MACHINERY (ACM). Code of Ethics and Professional Conduct. 2022. Disponível em: https://www.acm.org/code-of-ethics. SOCIEDADE BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO (SBC). Código de Ética. 2024 Disponível em: https://www.sbc.org.br/institucional-3/codigo-de-etica. MELO, Elisabete; BRAGA, Luciano. História da África e afro-brasileira: em busca de nossas origens. São Paulo: Selo Negro, 2010. ISBN 978858748405. LEITÃO, Maria do Rosário de Fátima Andrade; CRUZ, Maria Helena Santana. Gênero e trabalho: diversidade de experiências em educação e comunidades tradicionais. Florianópolis, SC: Mulheres, 2012. ISBN 9788580470130.

B) DISCIPLINAS ELETIVAS

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC316	Fundamentos de Internet das Coisas		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Definição, características e domínios. Projeto físico. Projeto lógico. Tecnologias de base. Padrões de comunicação sem fio. Protocolos. Níveis de sistemas IoT. Plataformas de desenvolvimento. Metodologia de desenvolvimento. Estudo de caso.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender os conceitos de Internet das Coisas e ser capaz de projetar, implementar, testar e utilizar sistemas de Internet das Coisas orientados especificamente para aplicações do mundo real. Explicar a definição e uso do termo Internet das Coisas em diferentes contextos. Distinguir os vários protocolos usados em IoT. Identificar as tecnologias-chave de comunicação sem fio usados em sistemas IoT. Entender o papel de big data, computação em nuvem, e data analytics em um sistema IoT típico e saber implementar uma coleção simples de dados baseada em nuvem e um sistema de análise. ESPECÍFICOS: Definir os principais conceitos e características da Internet das Coisas, destacando seus componentes básicos e funcionamento. Descrever os níveis de sistemas IoT, distinguindo entre os aspectos físicos (sensores, atuadores, dispositivos) e lógicos (protocolos, software). Identificar os principais padrões de comunicação sem fio utilizados em IoT, como ZigBee, LoRa, Bluetooth, e Wi-Fi, e seu impacto em diferentes aplicações. ● Explorar as tecnologias de base, como sensores, atuadores, e microcontroladores (por exemplo, Arduino, Raspberry Pi), que possibilitam o desenvolvimento de projetos IoT. Utilizar plataformas de desenvolvimento específicas de IoT (como AWS IoT, Google Cloud IoT ou Microsoft Azure IoT) para implementar soluções práticas. Projetar sistemas físicos e lógicos que integram sensores e atuadores com redes de comunicação para formar sistemas IoT completos.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: BAHGA, Arshdeep; MADISETTI, Vijay. Internet of Things: A hands-on approach. VPT, 2014. ISBN 978-0996025515. LEA, Perry. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security. Packt Publishing, 2018. ISBN 978-1788470599. OLIVEIRA, Sérgio. Internet das Coisas com ESP8266, Arduino e Raspberry Pi, 2a. Novatec, 2021. ISBN 978-65-86057-35-5 COMPLEMENTARES: BUYYA, Rajkumar; DASTJERDI, Amir Vahid. Internet of Things: Principles and Paradigms. Elsevier, 2016. ISBN 978-0128053959. CIRANI, Simone; FERRARI, Gianluigi; PICONE, Marco; VELTRI, Luca. Internet of things: architectures, protocols and standards. John Wiley & Sons, 2018. ISBN 978-1119359678. GÉRON, Aurélien. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow, 2a. Alta Books, 2021. ISBN 978-8550815480. LEA, Perry. IoT and Edge Computing for Architects: Implementing edge and IoT systems from sensors to clouds with communication systems, analytics, and security. Packt Publishing, 2020. ISBN 978-1839214806. RAO, Gunneswara. Design of Internet of Things. CRC Press, 2022. ISBN 978-1032300504.

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC317	Programação para Internet das Coisas		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Ambiente de desenvolvimento. Sensores e protocolos. Programando SBC. Conexão com o mundo físico. Rede com MQTT. Conexão com a nuvem.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender os princípios fundamentais, técnicas e ferramentas necessárias para o desenvolvimento de sistemas orientados para a Internet das Coisas. Conhecer as plataformas de hardware e software utilizadas no desenvolvimento de aplicações para IoT. Conhecer os protocolos de comunicação comuns em projetos práticos de IoT. Saber integrar dispositivos IoT com serviços em nuvem. Saber projetar e implementar sistemas completos de IoT. ESPECÍFICOS: Identificar os principais componentes de um ambiente de desenvolvimento para IoT. Configurar e programar SBCs (Single Board Computers) como Raspberry Pi ou Arduino, interagindo com sensores e atuadores. Implementar conexões entre o mundo físico e dispositivos IoT, utilizando sensores e atuadores para capturar dados e realizar ações. Descrever os principais protocolos de comunicação IoT, como MQTT, explicando sua importância na conectividade entre dispositivos e sistemas. Estabelecer redes de comunicação para IoT, utilizando o protocolo MQTT para a troca de mensagens entre dispositivos em rede. Conectar dispositivos IoT com plataformas de nuvem para armazenar e processar dados, garantindo uma integração eficiente e segura.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: DONAT, Wolfram. Programação do Raspberry Pi com Python. Novatec, 2018. DOW, Colin. Internet of Things Programming Projects, 2nd. Birmingham: Packt Publishing, 2024. HILLAR, Gastón C. Internet of Things with Python. Birmingham: Packt Publishing, 2016. COMPLEMENTARES: BELL, Charles. Beginning IoT Projects. Apress, 2021. BERTOLETI, Pedro. Projetos Com Esp32 e LoRa. Editora Clube de Autores, 2019. HILLAR, Gastón C. Hands-On MQTT Programming with Python: Work with the lightweight IoT protocol in Python. Packt Publishing, 2018. KING, Andy. Programming the Internet of Things. O'Reilly, 2021. ZANETTI, Humberto Augusto Piovesana; OLIVEIRA, Cláudio Luís Vieira. Projetos com Python e Arduino: Como Desenvolver Projetos Práticos de Eletrônica, Automação e IoT. Editora Érica, 2020.

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC503	Verificação Formal de Software e Sistemas		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Conceitos básicos em complexidade computacional de problemas e algoritmos. Computabilidade e complexidade: Problema da Parada: tese de Church-Turing. Máquina de Turing e problemas Indecidíveis x Intratáveis. Problemas NPxP, NP-completos x NP-difíceis. Problema da Satisfatibilidade. Lógica Formal e Autômatos. Lógica Temporal; Algoritmos de enumeração explícita e implícita. Algoritmos aproximativos, heurísticas. Algoritmos de verificação de modelo. Algoritmos de verificação simbólica. Teorias do módulo da satisfatibilidade. Teoria de automata temporizado. Especificação com lógica temporal. Propriedades de Alcançabilidade. Segurança, vivacidade, bloqueio fatal, fairness, justiça. Métodos de abstração de modelos. Síntese indutiva guiada por contra-exemplo. Ferramentas de verificação: SMV, SPIN, DESIGN/CPN, UPPAAL, KRONOS, HYTECH, ESBMC, CBMC, CPAChecker. Noções de aritmética intervalar. Noções de programação por restrições CSP/CP. Algoritmos contratores de domínio de variáveis. Ferramenta IBEX
OBJETIVOS
GERAL: Especificar, verificar e sintetizar sistemas de hardware e software. Identificar noções de linguagens formais e autômatos, complexidade e estratégias algorítmicas de verificação e síntese. Descrever processos de síntese, verificação, validação e teste de software, com ênfase em estratégias, técnicas, critérios e ferramentas que podem ser aplicados na construção de software. ESPECÍFICOS: Modelar problemas e classificar problemas de acordo com sua complexidade, diferenciando entre NPxP, NP-completos e NP-difíceis. Analisar o problema da Satisfatibilidade (SAT) e suas implicações na verificação formal de sistemas. Aplicar lógica formal e autômatos para especificar propriedades e comportamentos de sistemas. Explorar estratégias algorítmicas tanto de enumeração explícita quanto implícita, via programação matemática ou algoritmos combinatórios, para modelar e verificar propriedades de sistemas. Utilizar métodos de abstração de modelos e síntese indutiva guiada por contra-exemplo para melhorar a eficiência da verificação. Desenvolver soluções usando ferramentas de verificação como ESBMC, SMV, SPIN, CBMC, e outras, para realizar a verificação formal de software e sistemas. Avaliar a confialidade, integridade, segurança e outras propriedades críticas, como fairness e justiça, aplicando algoritmos de verificação de modelo. Implementar teorias do módulo da satisfatibilidade e algoritmos de verificação simbólica para tratar de problemas de sistemas complexos. Explorar algoritmos aproximativos e heurísticas para resolver problemas onde a verificação exata não é viável. Aplicar noções de aritmética intervalar e programação por restrições (CSP/CP) para verificação de sistemas com variáveis contínuas. Utilizar ferramentas como IBEX e algoritmos contratores para verificar sistemas com restrições complexas de domínio de variáveis.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: GAREY, Michael R.; JOHNSON, David S. Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-completeness. Mathematical Sciences Series. W. H. Freeman, 1979. ISBN 978-0716710455. SIPSER, Michael. Introdução à Teoria da Computação. Thomson Learning, 2007. ISBN 978-8522104994. CLARKE, Edmund M.; GRUMBERG, Orna; PELED, Doron A; VEITH, Helmut. Model Checking, 2nd. Cambridge: MIT Press, 2018. ISBN 978-0262038836 COMPLEMENTARES: BAIER, Christel; KATOEN, Joost-Pieter. Principles of Model Checking. The MIT Press, 2008. ISBN 978-0262026499 BERARD, B.; BIDOIT, M.; FINKEL, A; LAROUSSINIE, F. Systems and Software Verification: Model-Checking Techniques and Tools. Springer, 2001. ISBN 978-3540415237 BIERE, A. Bounded model checking. In Handbook of Satisfiability, 2nd. IOS Press, 2021. ISBN 978-1643681603 ROSSI, Francesca; VAN BEEK, PETER; WALSH, Toby. Handbook of Constraint Programming (Foundations of Artificial Intelligence). Elsevier Science, 2006. ISBN 978-0444527264 SIPSER, Michael. Introdução à Teoria da Computação. Thomson Learning, 2007. ISBN 978-8522104994

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC504	Técnicas para Verificação, Síntese e Teste de Software		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Visão geral sobre raciocínio automático na verificação formal, síntese e teste de software. Revisão de técnicas de otimização envolvendo algoritmos bioinspirados e metaheurísticas em geral, como Algoritmos Genéticos e variações, Busca Tabu, Simulated Annealing, GRASP e outros. Revisão de técnicas de inteligência artificial moderna como aprendizagem de máquina (não)supervisionada, por reforço, redes neurais e aprendizagem profunda. Aplicações na especificação, verificação, síntese e teste de software.
OBJETIVOS
GERAL: Aplicar técnicas computacionais de otimização e inteligência artificial em processos de verificação, síntese e teste de software. Aplicar modelos e técnicas de aprendizagem de máquina, redes neurais, aprendizagem profunda para refinar e otimizar a especificação, verificação, síntese ou teste de software. ESPECÍFICOS: Explicar o conceito de raciocínio automático e sua relevância no contexto da verificação formal de software. Explorar algoritmos bioinspirados, como Algoritmos Genéticos, Simulated Annealing, GRASP, e Busca Tabu, e sua aplicabilidade em problemas de otimização no teste e verificação de software. Demonstrar a utilização de técnicas de aprendizagem de máquina (supervisionada, não supervisionada, por reforço, por (auto)atenção, IA generativa, etc) na síntese, verificação, teste, correção e transofrmação de software. Identificar as diferenças entre verificação formal, teste de software e síntese automática, bem como suas inter-relações. Utilizar técnicas de otimização combinatória para melhorar a eficiência e a precisão na verificação e teste de software. Implementar estratégias envolvendo métodos híbridos bioinspirados, de programação matemática e de aprendizagem de máquina para solucionar problemas reais na verificação e síntese de software
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022. ISBN 978-8595158870. TALBI, El-Ghazali. Metaheuristics: From Design to Implementation. Hoboken: John Wiley & Sons, 2009. ISBN 978-0470278581. GOLDBARG, Elizabeth Ferreira; GOLDBARG, Marco Cesar; LUNA, Henrique Pacca Loureiro. Otimização Combinatória e Meta-Heurísticas: Algoritmos e Aplicações. 1. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2015. ISBN 978-8535278125 COMPLEMENTARES: PAPADIMITRIOU, Christos H.; STEIGLITZ, Kenneth. Combinatorial Optimization: Algorithms and Complexity. Dover Publications, 1998. ISBN 978-0486402581. CLARKE, Edmund M.; GRUMBERG, Orna; PELED, Doron A; VEITH, Helmut. Model Checking, 2nd. Cambridge: MIT Press, 2018. ISBN 978-0262038836. BAIER, Christel; KATOEN, Joost-Pieter. Principles of Model Checking. The MIT Press, 2008. ISBN 978-0262026499. BERARD, B.; BIDOIT, M.; FINKEL, A; LAROUSSINIE, F. Systems and Software Verification: Model-Checking Techniques and Tools. Springer, 2001. ISBN 978-3540415237. BIERE, A. Bounded model checking. In Handbook of Satisfiability, 2nd. IOS Press, 2021. ISBN 978-1643681603. ROSSI, Francesca; VAN BEEK, PETER; WALSH, Toby. Handbook of Constraint Programming (Foundations of Artificial Intelligence). Elsevier Science, 2006. ISBN 978-0444527264. SIPSER, Michael. Introdução à Teoria da Computação. Thomson Learning, 2007. ISBN 978-8522104994. GAREY, Michael R.; JOHNSON, David S. Computers and Intractability: A Guide to the Theory of NP-completeness. Mathematical Sciences Series. W. H. Freeman, 1979. ISBN 978-0716710455

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC272	Tópicos Especiais em Inteligência Artificial II		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Estudo de temas emergentes em Inteligência Artificial, a critério do(a) docente.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender os conceitos avançados e emergentes no campo da Inteligência Artificial (IA). Aplicar técnicas de IA para resolver problemas complexos em diversas áreas de atuação. Analisar as implicações éticas, sociais e econômicas do uso de IA em diferentes contextos. Desenvolver soluções inovadoras utilizando metodologias de IA avançadas. ESPECÍFICOS: Descrever algoritmos e modelos de IA mais recentes. Explicar os princípios de técnicas de IA. Implementar soluções baseadas em IA utilizando ferramentas e bibliotecas modernas. Avaliar a eficácia de modelos de IA em termos de desempenho, acurácia e eficiência computacional. Analisar o impacto do uso de IA em áreas como segurança da informação, saúde, transporte e entretenimento. Propor soluções para problemas éticos relacionados à IA, como viés algorítmico, privacidade e responsabilidade. Integrar IA com outras tecnologias emergentes.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022. ISBN 978-8595158870. FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, Tiago Agostinho de; CARVALHO, André C. P. L. F de. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. ISBN 9788521637349. KNEUSEL, Ronald T. Como a Inteligência Artificial Funciona: Da Magia à Ciência. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN 978-8575228845. COMPLEMENTARES: HUTH, Michael; RYAN, Mark. Lógica em Ciência da Computação, 2ª edição. Editora LTC, 2008. ISBN 978-8521616108. TAULLI, Tom. Programação Utilizando IA: Otimizando as etapas de planejamento, programação, testes e implantação Programação Utilizando IA. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN: 978-85-7522-925-5. COECKELBERGH, Mark. Ética na Inteligência Artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2024. ISBN 978-8571261242. BLACKMAN, Reid. Máquinas éticas: seu Guia Conciso Para uma IA Totalmente Imparcial, Transparente e Respeitosa. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550822402. HUYEN, Chip. Projetando Sistemas de Machine Learning: Processo Interativo Para Aplicações Prontas Para Produção. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819679. CAELEN, Olivier; BLETE, Marie-Alice. Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT: Crie chatbots inteligentes, geradores de conteúdo e muito mais. São Paulo: Novatec, 2023. ISBN 978-8575228746. GÉRON, Aurélien. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, Ferramentas e Técnicas Para a Construção de Sistemas Inteligentes. Rio de Janeiro: Alta Books, 2021. ISBN 978-8550815480. BODEN, Margaret A. Inteligência Artificial: Uma Brevíssima Introdução. São Paulo: Editora Unesp, 2020. ISBN 978-6557110096. SANTAELLA, Lucia. A Inteligência Artificial é Inteligente? São Paulo: Edições 70, 2023. ISBN 978-6554270533

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC273	Tópicos Avançados em Inteligência Artificial II		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Estudo de temas emergentes em Inteligência Artificial, a critério do(a) docente.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender os conceitos avançados e emergentes no campo da Inteligência Artificial (IA). Aplicar técnicas de IA para resolver problemas complexos em diversas áreas de atuação. Analisar as implicações éticas, sociais e econômicas do uso de IA em diferentes contextos. Desenvolver soluções inovadoras utilizando metodologias de IA avançadas. ESPECÍFICOS: Descrever algoritmos e modelos de IA mais recentes. Explicar os princípios de técnicas de IA. Implementar soluções baseadas em IA utilizando ferramentas e bibliotecas modernas. Avaliar a eficácia de modelos de IA em termos de desempenho, acurácia e eficiência computacional. Analisar o impacto do uso de IA em áreas como segurança da informação, saúde, transporte e entretenimento. Propor soluções para problemas éticos relacionados à IA, como viés algorítmico, privacidade e responsabilidade. Integrar IA com outras tecnologias emergentes.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022. ISBN 978-8595158870. FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, Tiago Agostinho de; CARVALHO, André C. P. L. F de. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. ISBN 9788521637349. KNEUSEL, Ronald T. Como a Inteligência Artificial Funciona: Da Magia à Ciência. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN 978-8575228845. COMPLEMENTARES: HUTH, Michael; RYAN, Mark. Lógica em Ciência da Computação, 2ª edição. Editora LTC, 2008. ISBN 978-8521616108. TAULLI, Tom. Programação Utilizando IA: Otimizando as etapas de planejamento, programação, testes e implantação Programação Utilizando IA. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN: 978-85-7522-925-5. COECKELBERGH, Mark. Ética na Inteligência Artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2024. ISBN 978-8571261242. BLACKMAN, Reid. Máquinas éticas: seu Guia Conciso Para uma IA Totalmente Imparcial, Transparente e Respeitosa. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550822402. HUYEN, Chip. Projetando Sistemas de Machine Learning: Processo Interativo Para Aplicações Prontas Para Produção. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819679. CAELEN, Olivier; BLETE, Marie-Alice. Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT: Crie chatbots inteligentes, geradores de conteúdo e muito mais. São Paulo: Novatec, 2023. ISBN 978-8575228746. GÉRON, Aurélien. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, Ferramentas e Técnicas Para a Construção de Sistemas Inteligentes. Rio de Janeiro: Alta Books, 2021. ISBN 978-8550815480. BODEN, Margaret A. Inteligência Artificial: Uma Brevíssima Introdução. São Paulo: Editora Unesp, 2020. ISBN 978-6557110096. SANTAELLA, Lucia. A Inteligência Artificial é Inteligente? São Paulo: Edições 70, 2023. ISBN 978-6554270533

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC270	Tópicos Especiais em Inteligência Artificial		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Estudo de temas emergentes em Inteligência Artificial, a critério do(a) docente.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender os conceitos avançados e emergentes no campo da Inteligência Artificial (IA). Aplicar técnicas de IA para resolver problemas complexos em diversas áreas de atuação. Analisar as implicações éticas, sociais e econômicas do uso de IA em diferentes contextos. Desenvolver soluções inovadoras utilizando metodologias de IA avançadas. ESPECÍFICOS: Descrever algoritmos e modelos de IA mais recentes. Explicar os princípios de técnicas de IA. Implementar soluções baseadas em IA utilizando ferramentas e bibliotecas modernas. Avaliar a eficácia de modelos de IA em termos de desempenho, acurácia e eficiência computacional. Analisar o impacto do uso de IA em áreas como segurança da informação, saúde, transporte e entretenimento. Propor soluções para problemas éticos relacionados à IA, como viés algorítmico, privacidade e responsabilidade. Integrar IA com outras tecnologias emergentes.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022. ISBN 978-8595158870. FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, Tiago Agostinho de; CARVALHO, André C. P. L. F de. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. ISBN 9788521637349. KNEUSEL, Ronald T. Como a Inteligência Artificial Funciona: Da Magia à Ciência. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN 978-8575228845. COMPLEMENTARES: HUTH, Michael; RYAN, Mark. Lógica em Ciência da Computação, 2ª edição. Editora LTC, 2008. ISBN 978-8521616108. TAULLI, Tom. Programação Utilizando IA: Otimizando as etapas de planejamento, programação, testes e implantação Programação Utilizando IA. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN: 978-85-7522-925-5. COECKELBERGH, Mark. Ética na Inteligência Artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2024. ISBN 978-8571261242. BLACKMAN, Reid. Máquinas éticas: seu Guia Conciso Para uma IA Totalmente Imparcial, Transparente e Respeitosa. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550822402. HUYEN, Chip. Projetando Sistemas de Machine Learning: Processo Interativo Para Aplicações Prontas Para Produção. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819679. CAELEN, Olivier; BLETE, Marie-Alice. Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT: Crie chatbots inteligentes, geradores de conteúdo e muito mais. São Paulo: Novatec, 2023. ISBN 978-8575228746. GÉRON, Aurélien. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, Ferramentas e Técnicas Para a Construção de Sistemas Inteligentes. Rio de Janeiro: Alta Books, 2021. ISBN 978-8550815480. BODEN, Margaret A. Inteligência Artificial: Uma Brevíssima Introdução. São Paulo: Editora Unesp, 2020. ISBN 978-6557110096. SANTAELLA, Lucia. A Inteligência Artificial é Inteligente? São Paulo: Edições 70, 2023. ISBN 978-6554270533

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC271	Tópicos Avançados em Inteligência Artificial		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Estudo de temas emergentes em Inteligência Artificial, a critério do(a) docente.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender os conceitos avançados e emergentes no campo da Inteligência Artificial (IA). Aplicar técnicas de IA para resolver problemas complexos em diversas áreas de atuação. Analisar as implicações éticas, sociais e econômicas do uso de IA em diferentes contextos. Desenvolver soluções inovadoras utilizando metodologias de IA avançadas. ESPECÍFICOS: Descrever algoritmos e modelos de IA mais recentes. Explicar os princípios de técnicas de IA. Implementar soluções baseadas em IA utilizando ferramentas e bibliotecas modernas. Avaliar a eficácia de modelos de IA em termos de desempenho, acurácia e eficiência computacional. Analisar o impacto do uso de IA em áreas como segurança da informação, saúde, transporte e entretenimento. Propor soluções para problemas éticos relacionados à IA, como viés algorítmico, privacidade e responsabilidade. Integrar IA com outras tecnologias emergentes.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: (3 REGISTROS) RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. 4. ed. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022. ISBN 978-8595158870. FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, Tiago Agostinho de; CARVALHO, André C. P. L. F de. Inteligência Artificial: Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. ISBN 9788521637349. KNEUSEL, Ronald T. Como a Inteligência Artificial Funciona: Da Magia à Ciência. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN 978-8575228845. COMPLEMENTARES: (5 REGISTROS) HUTH, Michael; RYAN, Mark. Lógica em Ciência da Computação, 2ª edição. Editora LTC, 2008. ISBN 978-8521616108. TAULLI, Tom. Programação Utilizando IA: Otimizando as etapas de planejamento, programação, testes e implantação Programação Utilizando IA. São Paulo: Novatec, 2024. ISBN: 978-85-7522-925-5. COECKELBERGH, Mark. Ética na Inteligência Artificial. São Paulo: Ubu Editora, 2024. ISBN 978-8571261242. BLACKMAN, Reid. Máquinas éticas: seu Guia Conciso Para uma IA Totalmente Imparcial, Transparente e Respeitosa. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550822402. HUYEN, Chip. Projetando Sistemas de Machine Learning: Processo Interativo Para Aplicações Prontas Para Produção. Rio de Janeiro: Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819679. CAELEN, Olivier; BLETE, Marie-Alice. Desenvolvendo aplicativos com GPT-4 e ChatGPT: Crie chatbots inteligentes, geradores de conteúdo e muito mais. São Paulo: Novatec, 2023. ISBN 978-8575228746. GÉRON, Aurélien. Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Conceitos, Ferramentas e Técnicas Para a Construção de Sistemas Inteligentes. Rio de Janeiro: Alta Books, 2021. ISBN 978-8550815480. BODEN, Margaret A. Inteligência Artificial: Uma Brevíssima Introdução. São Paulo: Editora Unesp, 2020. ISBN 978-6557110096. SANTAELLA, Lucia. A Inteligência Artificial é Inteligente? São Paulo: Edições 70, 2023. ISBN 978-6554270533

Avenida General Rodrigo Octávio, 6200 - Bairro Coroado I Campus Universitário Senador Arthur Virgílio Filho, Prédio Administrativo da Reitoria (Térreo), Setor Norte - Telefone: (92) 3305-1181 / Ramal 1482
CEP 69080-900, Manaus/AM, cegconsepe@ufam.edu.br

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC426	Tópicos Especiais em Engenharia de Software III		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Estudo de temas emergentes em Engenharia de Software, a critério do(a) docente.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender as tendências emergentes e os desafios contemporâneos da Engenharia de Software. ESPECÍFICOS: Analisar metodologias avançadas e ferramentas utilizadas no desenvolvimento de software. Avaliar a aplicabilidade de práticas modernas em contextos específicos da Engenharia de Software. Desenvolver soluções inovadoras para problemas atuais da indústria de software. Criticar abordagens tradicionais e inovadoras para o gerenciamento de projetos de software. Investigar questões éticas e de segurança envolvidas na engenharia de software moderna.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: PFLEEGER, Shari Lawrence. Engenharia de Software: Teoria e Prática, 2ª edição. Prentice Hall, 2004. ISBN 9788587918314. PRESSMAN, Roger S. Engenharia de Software, 7ª edição. São Paulo: McGraw-Hill, 2011. ISBN 9788563308337. SOMMERVILLE, Ian. Engenharia de Software, 9ª edição. Editora Pearson do Brasil, 2011. ISBN 9788579361081. COMPLEMENTARES: DELAMARO. M.E.; MALDONADO, J. C.; JINO, M. Introdução ao Teste de Software; Rio de Janeiro: Campus, 2007. ISBN 978-85-352-2634-8. KOSCIANSKI, André; SOARES, Michel dos Santos. Qualidade de Software. Novatec, 2006. ISBN: 85-7522-085-3. PAULA FILHO, Wilson de Padua. Engenharia de Software: Fundamentos, Métodos e Padrões, 3ª edição. Editora LTC, 2009, ISBN: 9788521616504. ENGHOLM JUNIOR, Hélio. Engenharia de Software na Prática. Editora Novatec, 2010, ISBN: 8575222171. PFEIFFER, P. Gerenciamento de Projetos de Desenvolvimento: conceitos, instrumentos e aplicações. Rio de Janeiro: Brasport, 2005, ISBN: 8574522104.

Sigla	Disciplina		CR	CH			PR
Sigla	Disciplina		CR	T	P	EXT	PR
ICC427	Tópicos Avançados em Engenharia de Software III		4.4.0.0	60
Departamento ou Coordenação ofertante:		Coordenação do Curso de Ciência da Computação
EMENTA
Estudo de temas emergentes em Engenharia de Software, a critério do(a) docente.
OBJETIVOS
GERAL: Compreender as tendências emergentes e os desafios contemporâneos da Engenharia de Software. ESPECÍFICOS: Analisar metodologias avançadas e ferramentas utilizadas no desenvolvimento de software. Avaliar a aplicabilidade de práticas modernas em contextos específicos da Engenharia de Software. Desenvolver soluções inovadoras para problemas atuais da indústria de software. Criticar abordagens tradicionais e inovadoras para o gerenciamento de projetos de software. Investigar questões éticas e de segurança envolvidas na engenharia de software moderna.
REFERÊNCIAS
BÁSICAS: PFLEEGER, Shari Lawrence. Engenharia de Software: Teoria e Prática, 2ª edição. Prentice Hall, 2004. ISBN 9788587918314. PRESSMAN, Roger S. Engenharia de Software, 7ª edição. São Paulo: McGraw-Hill, 2011. ISBN 9788563308337. SOMMERVILLE, Ian. Engenharia de Software, 9ª edição. Editora Pearson do Brasil, 2011. ISBN 9788579361081. COMPLEMENTARES: DELAMARO. M.E.; MALDONADO, J. C.; JINO, M. Introdução ao Teste de Software; Rio de Janeiro: Campus, 2007. ISBN 978-85-352-2634-8. KOSCIANSKI, André; SOARES, Michel dos Santos. Qualidade de Software. Novatec, 2006. ISBN: 85-7522-085-3. PAULA FILHO, Wilson de Padua. Engenharia de Software: Fundamentos, Métodos e Padrões, 3ª edição. Editora LTC, 2009, ISBN: 9788521616504. ENGHOLM JUNIOR, Hélio. Engenharia de Software na Prática. Editora Novatec, 2010, ISBN: 8575222171. PFEIFFER, P. Gerenciamento de Projetos de Desenvolvimento: conceitos, instrumentos e aplicações. Rio de Janeiro: Brasport, 2005, ISBN: 8574522104.