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.

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.

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: 

T

P

EXT

ICC033

Tópicos Especiais em Programação IV

4.4.0.0

60

Departamento ou Coordenação ofertante: Coordenação do Curso de Ciência da Computação

EMENTA

Tópicos emergentes na área de programação de computadores, a critério do docente.

OBJETIVOS

GERAL:

Compreender os tópicos emergentes em programação e suas implicações éticas, sociais e ambientais. Aplicar técnicas e ferramentas avançadas para solucionar problemas contemporâneos de programação. Analisar as tendências atuais da área de programação, ambientes e processos de desenvolvimento, controle de versões e depuração. Avaliar questões éticas, sociais e ambientais relacionadas ao desenvolvimento e uso de novas tecnologias de programação.

ESPECÍFICOS:

Explorar ferramentas e bibliotecas recentes que facilitam o desenvolvimento de software moderno.

Desenvolver projetos práticos que utilizem técnicas de programação emergentes.

Integrar boas práticas de programação com considerações éticas, sociais e ambientais em projetos de software.

Debater implicações éticas relacionadas à automação, inteligência artificial e privacidade no contexto da programação.

Comparar diferentes abordagens e tecnologias emergentes em termos de critérios tais como eficiência, segurança e sustentabilidade.

Propor soluções inovadoras que utilizem novas tecnologias de programação para resolver problemas reais. Refletir sobre o impacto social e ambiental de soluções tecnológicas criadas a partir dos tópicos discutidos em aula.

REFERÊNCIAS

BÁSICAS: 

MENEZES, Nilo Ney Coutinho. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação para Iniciantes, 4 ed. Editora Novatec, 2024. ISBN 978-8575228869.

MATTHES, Eric. Curso Intensivo de Python: uma Introdução Prática e Baseada em Projetos à Programação, 3 ed. Novatec Editora, 2023. ISBN 978-8575228432.

DEITEL, Harvey M. e DEITEL, Paul J. Java: Como Programar, 10 ed. Editora Pearson, 2016. ISBN 978-8543004792.

COMPLEMENTARES:

SILVA, Gabriel P.; BIANCHINI, Calebe P.; COSTA, Evaldo B. Programação Paralela e Distribuída: com MPI, OpenMP e OpenACC para computação de alto desempenho. Casa do Código, 2022. ISBN 978 8555193033.

FORD, Neal; RICHARDS, Mark; SADALAGE, Pramod; DEHGHANI, Zhamak. Arquitetura de software: as partes difíceis: análises modernas de trade-off para arquiteturas distribuídas. Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819846.

NEWMAN, Sam. Criando Microsserviços: Projetando Sistemas com Componentes Menores e Mais Especializados, 2 ed. Novatec Editora, 2020. ISBN 978-6586057041.

NEWMAN, Sam. Migrando Sistemas Monolíticos Para Microsserviços: Padrões Evolutivos Para Transformar seu Sistema Monolítico. Novatec Editora, 2022. ISBN

FOKKINK, Wan. Distributed Algorithms: An Intuitive Approach, 2 ed. MIT Press, 2018. ISBN 978 0262037662.

PINHEIRO, Francisco A. C. Elementos de programação em C. Porto Alegre: Bookman, 2012. ISBN 978-8540702028.

T

P

EXT

ICC034

Tópicos Especiais em Programação V

4.4.0.0

60

Departamento ou Coordenação ofertante: Coordenação do Curso de Ciência da Computação

EMENTA

Tópicos emergentes na área de programação de computadores, a critério do docente.

OBJETIVOS

GERAL:

Compreender os tópicos emergentes em programação e suas implicações éticas, sociais e ambientais. Aplicar técnicas e ferramentas avançadas para solucionar problemas contemporâneos de programação. Analisar as tendências atuais da área de programação, ambientes e processos de desenvolvimento, controle de versões e depuração. Avaliar questões éticas, sociais e ambientais relacionadas ao desenvolvimento e uso de novas tecnologias de programação.

ESPECÍFICOS:

Explorar ferramentas e bibliotecas recentes que facilitam o desenvolvimento de software moderno.

Desenvolver projetos práticos que utilizem técnicas de programação emergentes.

Integrar boas práticas de programação com considerações éticas, sociais e ambientais em projetos de software.

Debater implicações éticas relacionadas à automação, inteligência artificial e privacidade no contexto da programação.

Comparar diferentes abordagens e tecnologias emergentes em termos de critérios tais como eficiência, segurança e sustentabilidade. Propor soluções inovadoras que utilizem novas tecnologias de programação para resolver problemas reais.

Refletir sobre o impacto social e ambiental de soluções tecnológicas criadas a partir dos tópicos discutidos em aula.

REFERÊNCIAS

BÁSICAS: 

MENEZES, Nilo Ney Coutinho. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação para Iniciantes, 4 ed. Editora Novatec, 2024. ISBN 978-8575228869.

MATTHES, Eric. Curso Intensivo de Python: uma Introdução Prática e Baseada em Projetos à Programação, 3 ed. Novatec Editora, 2023. ISBN 978-8575228432.

DEITEL, Harvey M. e DEITEL, Paul J. Java: Como Programar, 10 ed. Editora Pearson, 2016. ISBN 978-8543004792.

COMPLEMENTARES:

SILVA, Gabriel P.; BIANCHINI, Calebe P.; COSTA, Evaldo B. Programação Paralela e Distribuída: com MPI, OpenMP e OpenACC para computação de alto desempenho. Casa do Código, 2022. ISBN 978 8555193033.

FORD, Neal; RICHARDS, Mark; SADALAGE, Pramod; DEHGHANI, Zhamak. Arquitetura de software: as partes difíceis: análises modernas de trade-off para arquiteturas distribuídas. Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819846.

NEWMAN, Sam. Criando Microsserviços: Projetando Sistemas com Componentes Menores e Mais Especializados, 2 ed. Novatec Editora, 2020. ISBN 978-6586057041.

NEWMAN, Sam. Migrando Sistemas Monolíticos Para Microsserviços: Padrões Evolutivos Para Transformar seu Sistema Monolítico. Novatec Editora, 2022. ISBN

FOKKINK, Wan. Distributed Algorithms: An Intuitive Approach, 2 ed. MIT Press, 2018. ISBN 978 0262037662.

PINHEIRO, Francisco A. C. Elementos de programação em C. Porto Alegre: Bookman, 2012. ISBN 978-8540702028.

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EXT

ICC035

Tópicos Especiais em Programação VI

4.4.0.0

60

Departamento ou Coordenação ofertante: Coordenação do Curso de Ciência da Computação

EMENTA

Tópicos emergentes na área de programação de computadores, a critério do docente.

OBJETIVOS

GERAL:

Compreender os tópicos emergentes em programação e suas implicações éticas, sociais e ambientais. Aplicar técnicas e ferramentas avançadas para solucionar problemas contemporâneos de programação. Analisar as tendências atuais da área de programação, ambientes e processos de desenvolvimento, controle de versões e depuração. Avaliar questões éticas, sociais e ambientais relacionadas ao desenvolvimento e uso de novas tecnologias de programação.

ESPECÍFICOS:

Explorar ferramentas e bibliotecas recentes que facilitam o desenvolvimento de software moderno.

Desenvolver projetos práticos que utilizem técnicas de programação emergentes.

Integrar boas práticas de programação com considerações éticas, sociais e ambientais em projetos de software.

Debater implicações éticas relacionadas à automação, inteligência artificial e privacidade no contexto da programação.

Comparar diferentes abordagens e tecnologias emergentes em termos de critérios tais como eficiência, segurança e sustentabilidade.

Propor soluções inovadoras que utilizem novas tecnologias de programação para resolver problemas reais.

Refletir sobre o impacto social e ambiental de soluções tecnológicas criadas a partir dos tópicos discutidos em aula.

REFERÊNCIAS

BÁSICAS: 

MENEZES, Nilo Ney Coutinho. Introdução à Programação com Python: Algoritmos e Lógica de Programação para Iniciantes, 4 ed. Editora Novatec, 2024. ISBN 978-8575228869.

MATTHES, Eric. Curso Intensivo de Python: uma Introdução Prática e Baseada em Projetos à Programação, 3 ed. Novatec Editora, 2023. ISBN 978-8575228432.

DEITEL, Harvey M. e DEITEL, Paul J. Java: Como Programar, 10 ed. Editora Pearson, 2016. ISBN 978-8543004792.

COMPLEMENTARES:

SILVA, Gabriel P.; BIANCHINI, Calebe P.; COSTA, Evaldo B. Programação Paralela e Distribuída: com MPI, OpenMP e OpenACC para computação de alto desempenho. Casa do Código, 2022. ISBN 978 8555193033.

FORD, Neal; RICHARDS, Mark; SADALAGE, Pramod; DEHGHANI, Zhamak. Arquitetura de software: as partes difíceis: análises modernas de trade-off para arquiteturas distribuídas. Alta Books, 2024. ISBN 978-8550819846.

NEWMAN, Sam. Criando Microsserviços: Projetando Sistemas com Componentes Menores e Mais Especializados, 2 ed. Novatec Editora, 2020. ISBN 978-6586057041.

NEWMAN, Sam. Migrando Sistemas Monolíticos Para Microsserviços: Padrões Evolutivos Para Transformar seu Sistema Monolítico. Novatec Editora, 2022. ISBN

FOKKINK, Wan. Distributed Algorithms: An Intuitive Approach, 2 ed. MIT Press, 2018. ISBN 978 0262037662.

PINHEIRO, Francisco A. C. Elementos de programação em C. Porto Alegre: Bookman, 2012. ISBN 978-8540702028.

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P

EXT

ICC130

Experiência Criativa I

4.4.0.0

60

Departamento ou Coordenação ofertante: Coordenação do Curso de Ciência da Computação

EMENTA

Competências transversais: gestão do tempo, aprendendo a aprender, pensamento crítico, pensamento sistêmico, trabalho em equipe, entre outras. Desenvolvimento de projetos: planejamento, cronograma, execução e testes. Apresentação dos resultados de um projeto.

OBJETIVOS

GERAL:

Desenvolver e apresentar projeto de computação, integrando disciplinas e seus conteúdos, bem como desenvolvendo competências transversais.

ESPECÍFICOS: 

Planejar projetos considerando cronogramas, recursos disponíveis e impactos sociais e ambientais.

Discutir soluções de computação que respondam a desafios relacionados à diversidade étnicoracial, direitos da população LGBTQIAPN+, mudanças climáticas e segurança alimentar.

Avaliar projetos com base em critérios técnicos, éticos e sustentáveis.

Trabalhar em equipe para resolver problemas de forma colaborativa e crítica.

Apresentar resultados de projetos, comunicando-os de forma inclusiva e acessível a diferentes públicos.

REFERÊNCIAS

BÁSICAS: 

FEIJÓ, Bruno; CLUA, Esteban; SILVA, Flávio S. Corrêa. Introdução à ciência da computação com jogos. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

KINSLEY, Harrison; MCGUGAN, Will. Introdução ao Desenvolvimento de Jogos em Python com Pygame. São Paulo: Novatec, 2015.

MARCONDES, Guilherme Augusto Barucke. Matemática com Python: Um Guia Prático São Paulo: Novatec, 2015.

COMPLEMENTARES:

FOROUZAN, Behrouz; MOSHARRAF, Firouz. Fundamentos da Ciência da Computação, tradução da 2ª edição internacional. Editora Cengage Learning, 2012. ● BROOKSHEAR, J. Glenn. Ciência da Computação: Uma Visão Abrangente, 11ª Edição. Editora: Bookman, 2013. ISBN: 9788582600306.

Dale, N. B.; Lewis, J. Ciência da computação. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

PERKOVIC, Ljubomir. Introdução à Computação Usando Python - um Foco no Desenvolvimento de Aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2016.

JAVED, Adeel. Criando Projetos com Arduino Para a Internet das Coisas: Experimentos com Aplicações do Mundo Real. São Paulo: Novatec, 2017

MONK, Simon. Programação com Arduino: Começando com Sketches, 2ed. Porto Alegre: Bookman, 2017.

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EXT

ICC131

Experiência Criativa II

4.4.0.0

60

Departamento ou Coordenação ofertante: Coordenação do Curso de Ciência da Computação

EMENTA

Competências transversais: gestão do tempo, aprendendo a aprender, pensamento crítico, pensamento sistêmico, trabalho em equipe, entre outras. Desenvolvimento de projetos: planejamento, cronograma, execução e testes. Apresentação dos resultados de um projeto.

OBJETIVOS

GERAL:

Desenvolver e apresentar projeto de computação, integrando disciplinas e seus conteúdos, bem como desenvolvendo competências transversais.

ESPECÍFICOS:

Planejar projetos computacionais intermediários, organizando cronogramas e recursos.

Desenvolver protótipos simples utilizando ferramentas básicas de computação.

Testar e validar projetos, identificando melhorias a partir de feedbacks.

Aplicar conceitos iniciais de diversidade, inclusão e sustentabilidade no desenvolvimento de projetos.

Apresentar os resultados de projetos de forma clara, utilizando recursos visuais e comunicação eficaz.

REFERÊNCIAS

BÁSICAS: 

FEIJÓ, Bruno; CLUA, Esteban; SILVA, Flávio S. Corrêa. Introdução à ciência da computação com jogos. Rio de Janeiro: Elsevier, 2009.

KINSLEY, Harrison; MCGUGAN, Will. Introdução ao Desenvolvimento de Jogos em Python com Pygame. São Paulo: Novatec, 2015.

MARCONDES, Guilherme Augusto Barucke. Matemática com Python: Um Guia Prático São Paulo: Novatec, 2015.

COMPLEMENTARES:

FOROUZAN, Behrouz; MOSHARRAF, Firouz. Fundamentos da Ciência da Computação, tradução da 2ª edição internacional. Editora Cengage Learning, 2012. ● BROOKSHEAR, J. Glenn. Ciência da Computação: Uma Visão Abrangente, 11ª Edição. Editora: Bookman, 2013. ISBN: 9788582600306.

Dale, N. B.; Lewis, J. Ciência da computação. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

PERKOVIC, Ljubomir. Introdução à Computação Usando Python - um Foco no Desenvolvimento de Aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2016.

JAVED, Adeel. Criando Projetos com Arduino Para a Internet das Coisas: Experimentos com Aplicações do Mundo Real. São Paulo: Novatec, 2017.

MONK, Simon. Programação com Arduino: Começando com Sketches, 2ed. Porto Alegre: Bookman, 2017.

MONK, Simon. Programação com Arduino II: Passos Avançados com Sketches. Porto Alegre: Bookman, 2014.

MONK, Simon. 30 Projetos com Arduino. Porto Alegre: Bookman, 2014.

KLEIN, Philip N. Coding the Matrix: Linear Algebra Through Applications to Computer Science. Newtonian Press, 2013.

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EXT

ICC111

Seminários em Computação

2.2.0.0

60

Departamento ou Coordenação ofertante: Coordenação do Curso de Ciência da Computação

EMENTA

Apresentação do curso de Ciência da Computação: Áreas de formação e de atuação. Desenvolvimento histórico da ciência da computação e suas consequências tecnológicas, sociais e econômicas. Descobertas e invenções que representaram saltos tecnológicos. Currículo e estruturas obrigatórias e opcionais do Curso de Bacharelado em Ciência da Computação. Os temas serão desenvolvidos em seminários e/ou palestras.

OBJETIVOS

GERAL:

Ambientar o estudante com o curso de Bacharelado em Ciências da Computação. Proporcionar uma visão global dos conteúdos do currículo e suas relações com sua futura profissão e com o desenvolvimento histórico da Ciência da Computação.

ESPECÍFICOS: Falta

Conhecer as áreas de formação e atuação profissional em Ciência da Computação, identificando oportunidades no mercado de trabalho e na pesquisa científica, além de compreender o desenvolvimento histórico da área. Nesse contexto, o estudante será incentivado a explorar a estrutura curricular do curso, compreendendo as disciplinas obrigatórias e opcionais e suas inter-relações, promovendo uma formação ampla e integrada.

Refletir sobre o papel ético e sustentável do cientista da computação na sociedade, reconhecendo suas contribuições para o desenvolvimento tecnológico e social. Por meio da participação em seminários e palestras, o estudante será estimulado a participar ativamente do ambiente acadêmico e relacionar os conteúdos do curso às demandas do mercado e aos desafios globais, ampliando sua visão sobre o impacto da formação em Ciência da Computação.

REFERÊNCIAS

BÁSICAS: 

FOROUZAN, Behrouz; MOSHARRAF, Firouz. Fundamentos da Ciência da Computação, tradução da 2ª edição internacional. Editora Cengage Learning, 2012. ISBN 9788522110537.

BROOKSHEAR, J. Glenn. Ciência da Computação: Uma Visão Abrangente, 11ª Edição. Editora: Bookman, 2013. ISBN: 9788582600306.

Dale, N. B.; Lewis, J. Ciência da computação. Rio de Janeiro: LTC Ed., 2011. ISBN: 9788521617419.

COMPLEMENTARES:

CHAUÍ, Marilena de Souza. Convite à filosofia, 14ª ed. São Paulo, SP: Ática, 2010. ISBN 9788508134694.

FEDELI, Ricardo Daniel; POLLONI, Enrico Giulio Franco; PERES; Fernando Eduardo. Introdução à Ciência da Computação, 2ª edição. Editora Cengage Learning, 2010. ARAUJO, Antonio Marcos de Lima. Fundamentos da Computação para Ciência e Tecnologia - Do computável ao computador, das estratégias aos algoritmos. 1ª ed. Editora Ciência Moderna, 2014. ISBN: 9788539904068.

Yoshihide Igarashi, Tom Altman, Mariko Funada, Barbara Kamiyama. Computing: A Historical and Technical Perspective. Chapman and Hall/CRC, 2014. ISBN 978-1-48-222741-3.

WALKER, Henry M. The Tao of Computing, 2nd Edition. Chapman and Hall/CRC, 2013. ISBN 978 1-43-989251-0.

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P

EXT

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.

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P

EXT

​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.

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EXT

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

T

P

EXT

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.

Desenvolver protótipos de ferramentas que integrem técnicas de IA, raciocínio automático e otimização em processos de teste e verificação de software.

Explorar aplicações de técnicas de verificação e síntese automática em sistemas críticos, com foco em segurança e confiabilidade.

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

T

P

EXT

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.

T

P

EXT

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.

T

P

EXT

ICC428

Tópicos Especiais em Engenharia de Software IV

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

T

P

EXT

ICC429

Tópicos Avançados em Engenharia de Software IV

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.

T

P

EXT

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, tais como viés algorítmico, propriedade intelectual, proteção de dados, privacidade, segurança, divisão digital de gênero, bem como riscos de viés étnico-racial.

Integrar ferramentas e frameworks avançados no desenvolvimento de aplicações de IA em projetos interdisciplinares.

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

T

P

EXT

ICC273

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

T

P

EXT

ICC270

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, tais como viés algorítmico, propriedade intelectual, proteção de dados, privacidade, segurança, divisão digital de gênero, bem como riscos de viés étnico-racial.

Integrar ferramentas e frameworks avançados no desenvolvimento de aplicações de IA em projetos interdisciplinares.

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

T

P

EXT

ICC271

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.

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