Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: ANALISE E PROJETO DE ALGORITMOS I
Código: DCC001
Turma: A
Período: 2015.1
Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC003 – Estrutura de Dados
DCC107 – Laboratório de Programação II
Curso(s): CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Professor: Marcos de Mendonça Passini
Coordenador da Disciplina: ---Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Capacitar à análise de algoritmos segundo a complexidade de tempo e espaço, dentro dos
parâmetros mais comuns. Capacitar ao projeto de algoritmos segundo alguns dos modelos mais
comuns. Dar a conhecer classes gerais de problemas que possam servir de modelo a problemas
reais ou práticos, bem como os algoritmos usados em sua resolução.
3 – EMENTA
Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos; análise assintótica de algoritmos;
paradigmas de projeto de algoritmos; algoritmos eficientes para ordenação, comparação
de sequências, problemas em grafos; fundamentos de complexidade computacional, redução
entre problemas, classes P e NP, problemas NP-completos.
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1. Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos:
6 – USO
DE TICs
-----
a. Indução lógica;
2
-----
b. Crescimento de funções;
1
-----
c. Notação assintótica (O,o,Θ,Ω, ω);
1
-----
d. Relações de recorrência; resolução por substituição e por
iteração;
1
-----
2. Análise assintótica de algoritmos:
-----
a. Modelos de computação;
2
-----
b. Cotas superiores e inferiores;
1
-----
c. Algoritmos ótimos;
1
-----
3. Paradigmas de projeto de algoritmos:
-----
a. Projeto por indução;
2
-----
b. Divisão-e-conquista;
2
-----
c. Algoritmos gulosos;
2
-----
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
d. Programação Dinâmica;
2
4. Algoritmos eficientes:
---------
a. Algoritmos para ordenação: bubble-sort, insertion-sort,
merge-sort, heap-sort, quicksort;
4
-----
b. Cota inferior para ordenação por comparações;
1
-----
c. Seleção do k-ésimo e da mediana em tempo linear;
2
-----
d. Busca binária;
1
-----
4
-----
2
-----
8
-----
4
-----
2
-----
e. Árvore de busca ótima e fatoração ótima para
multiplicação de matrizes;
f. Comparação de sequências: maior subsequência comum,
algoritmo Knuth-Morris-Pratt para busca de substring;
distância de edição;
g. Algoritmos em grafos: busca em largura e profundidade;
caminho mínimo e algoritmos de Dijkstra e Bellman-Ford;
árvore espalhada mínima e algoritmos e Prim e Kruskal;
todos os caminhos mínimos e algoritmo de Floyd-Warshall;
fluxo máximo e algoritmo de Ford-Fulkerson;
h. Algoritmos geométricos: envoltória convexa: algoritmo da
Marcha de Jarvis; ordenação angular e o algoritmo
Graham-Scan;
i. Cota inferior para envoltória convexa por redução;
5. Fundamentos de complexidade computacional:
-----
a. Redução entre problemas e transferência de cotas;
2
-----
b. Classe P;
1
-----
c. Algoritmos não-determinísticos; verificação polinomial de
solução;
2
-----
d. Classe NP;
2
-----
e. NP-Completude;
2
-----
f. Exemplos: SAT, clique em grafos, problema da mochila,
soma de subconjuntos, 3-coloração, caminho e circuito
hamiltonianos, caixeiro viajante e outros.
6
-----
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas, discussão em sala, exercícios.
7.2 - Material Didático
Quadro-negro, projetor.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Conteúdo Programático
100
Tipo de
Avaliação
Escrita
1
28/abr/15
2
30/jun/15
100
Escrita
Unidades 4 e 5
3
07/jul/15
100
Trabalho
Implementação computacional sobre tema
escolhido pelo aluno dentre uma lista
Unidades 1, 2 e 3
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
fornecida pelo professor até 28 de abril.
8.1 – Cálculo da Nota
Média das três avaliações
8.2 – Observações
----9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Terça-feira, 15h a 16h
Sexta-feira, 15 a 16h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
1. CORMEN, T. et al. Algoritmos: teoria e prática. Rio de Janeiro: Makron, 2009.
2. DASGUPTA, S.; PAPADIMITRIOU, C.; VAZIRANI, U. Algoritmos. São Paulo: McGraw-Hill,
2009.
3. AHO, A. V.; HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D. The Design and Analysis of Computer
Algorithms. Reading: Addison Wesley, 1974
10.2 – Bibliografia Complementar
4. SIPSER, M. Introdução à teoria da computação. São Paulo: Cengage Learning, 2007.
5. TERADA, R. Desenvolvimento de algoritmo e estrutura de dados. São Paulo: Makron, 1991.
6. ARORA, S.; BARAK, B. Computational complexity: a modern approach. Nova Iorque:
Cambridge University Press, 2009.
7. CAMPELLO, R.E.; MACULAN, N. Algoritmos e Heurísticas. Niterói: EDUFF, 1994.
8. BOAVENTURA NETTO, P.O. Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. São Paulo: Edgard
Blucher, 2012.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Saulo Moraes Villela
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Cálculo Numérico
Turma: A
Professor: Rafael Alves Bonfim de Queiroz
Código:
DCC008
Período:
2015.1
Número de SIAPE:
1148648
Coordenador da Disciplina: Felipe dos Santos Loureiro
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
(
Modalidade: ( X ) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não
Uso de Laboratório de Ensino: (
) integral
) UAB
) semi-presencial
( x ) tutores UFJF
( ) parcialmente(apoio)
(
) parcial
60
( ) eventual
(
) a distância
( ) tutores UAB
(
) integralmente
( x ) não faz uso
Pré-requisito(s): Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120)
Curso(s):
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO (35A obrigatória)
ENGENHARIA ELÉTRICA (50A, 69C, 70A, obrigatória)
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO (49A, obrigatória)
ENGENHARIA AMBIENTAL E SANITÁRIA (67A, obrigatória)
Física (65E, 81A)
2 – OBJETIVOS
Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de
diversos problemas correlatos à matemática.
3 – EMENTA
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Introdução
Noções de Erro
Séries de Taylor e Aproximações
Zeros Reais de Funções Reais
Resolução de Sistemas Lineares
Interpolação Polinomial
Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado
Integração Numérica
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1. Introdução
2
2. Noções de erro: representação de número, conversão de
números nos sistemas decimais e binários, aritmética inteira e de
ponto flutuante, erros de arredondamento e truncamentos, erro
absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação
6
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
de erros.
3. Polinômio de Taylor e Aproximações
4
4. Zeros Reais de Funções Reais: Introdução. Solução por
Iteração. Critério de Parada. Critério de Convergência. Ordem de
Convergência. Valores Iniciais: Isolamento de raízes. Método de
Falsa Posição. Método do ponto fixo. Método de Newton-Raphson.
Método da Secante. Método da Bisseção.
8
5- Resolução de sistemas Lineares: eliminação de Gauss;
estratégia de pivoteamento; fatorações LU e Cholesky; métodos
iterativos: introdução, teste de parada, critérios de convergência linha e sassenfeld, método iterativo de Gauss Jacobi, método
iterativo de Gauss-Seidel.
12
6- Interpolação Polinomial: introdução, resolução de sistema
linear, forma de Lagrange, diferença dividida e ordinária, forma de
Newton, forma de Newton Gregory, escolha do grau do polinômio
interpolador.
8
7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto,
caso contínuo, caso não-linear
10
8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do
trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss.
10
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações
dos métodos numéricos.
7.2 - Material Didático
Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina).
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Primeira
Avaliação
Escrita
09/04
100
Segunda
Avaliação
Escrita
18/05
Terceira
Avaliação
Escrita
25/06
Tipo de
Avaliação
Avaliação
escrita
Conteúdo Programático
Unidades 1, 2, 3 e 4
(sem consulta)
100
Avaliação
escrita
Unidades 5 e 6
(sem consulta)
100
Avaliação
escrita
(sem consulta)
8.1 – Cálculo da Nota
Média Aritmética das notas das avaliações escritas
8.2 – Observações
Unidades 7 e 8
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segundas-feiras de 08:00 às 10:00 horas.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
·
·
RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos.
McGraw-Hill, 1988.
FRANCO, Neide Bertoldi; Cálculo Numérico,(2006), Editora Pearson
10.2 – Bibliografia Complementar
·
·
·
HUMES, A.F.P. de C. et al. Noções de Cálculo Numérico. McGraw-Hill, 1984.
PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, 1979.
SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, 1982.
·
CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional
Atlas, 1994.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de Março de 2015.
Prof. Rafael Alves Bonfim de Queiroz
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Cálculo Numérico
Código: DCC008
Turma: B
Período: 2015.1
Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: Carga Horária (horas-aula) Total: 4
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré- Cálculo I (Mat113), Computação I (DCC009), Álgebra Linear (Mat112)
requisito(s):
Curso(s):
Professor: Bernardo Martins Rocha
Faz uso de:
( X ) monitores UFJF
( X ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de
diversos problemas correlatos à física, engenharias e matemática.
3 – EMENTA
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Introdução
Noções de Erro
Séries de Taylor e Aproximações
Zeros Reais de Funções Reais
Resolução de Sistemas Lineares
Interpolação Polinomial
Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado
Integração Numérica
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA HORÁRIA PREVISTA
6 – USO DE TICs
1. Introdução
2 horas-aula
Slides/Quadro
2. Noções de Erro
6 horas-aula
Slides/Quadro
3. Séries de Taylor e Aproximações
4 horas-aula
Slides/Quadro
4. Zeros Reais de Funções Reais
10 horas-aula
Slides/Quadro
5. Resolução de Sistemas Lineares
12 horas-aula
Slides/Quadro
6. Interpolação Polinomial
10 horas-aula
Slides/Quadro
7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado
8 horas-aula
Slides/Quadro
8. Integração Numérica
8 horas-aula
Slides/Quadro
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria,
implementação e aplicações dos métodos numéricos.
Aulas práticas em laboratório.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7.2 - Material Didático
Slides, Quadro Negro, Softwares, Livros e Apostilas
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
TVC 1
09/04/15
100
Tipo de
Avaliação
Prova
Conteúdo Programático
1. Introdução
2. Noções de Erro
3. Séries de Taylor e Aproximações
4. Zeros Reais de Funções Reais
TVC 2
21/05/15
100
Prova
5. Resolução de Sistemas Lineares
6. Interpolação Polinomial
TVC 3
25/06/15
100
Prova
7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado
8. Integração Numérica
Atividades
em
Laboratório
Ao longo
do
período
100
Atividade
Toda a ementa
* Programação detalhada será apresentada no site
pessoal do professor:
http://sites.google.com/site/bernardomartinsrocha
8.1 – Cálculo da Nota
[(TVC1+Lab1) + (TVC2+Lab2) + (TVC3+Lab3)]/3
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segunda-feira. 14:00-16:00
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
[1 Ruggiero & Lopes, “Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais”, 2.ed, Makron Books, 1997.
Campos F. F., “Algoritmos Numéricos”, segunda edição, LTC, 2007.
Franco N. B., “Cálculo Numérico”, Prentice Hall, 2006.
Atkinson K., “Elementary Numerical Analysis”, second edition, John Wiley & Sons, 1993.
10.2 – Bibliografia Complementar
Cunha M. C., “Métodos Numéricos”, Editora da Unicamp, Segunda Edição, 2009.
Conte & de Boor, “Elementary Numerical Analysis: an Algorithmic Approach”, 3Ed, McGraw-Hill, 1980.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
___________________________________
Juiz de Fora, 02 de Março de 2015
Prof. Bernardo Martins Rocha
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Turma:
Professor:
Cálculo Numérico
C
Código:
DCC008
Período:
2014.3
Número de SIAPE:
Heder Soares Bernardino
1148648
Helio José Corrêa Barbosa
Coordenador da Disciplina:
Créditos:
Felipe dos Santos Loureiro
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta:
Modalidade:
Uso de Monitores/Tutores:
Uso do Ambiente Moodle:
Uso de Laboratório de
Ensino:
Pré-requisito(s):
Curso(s):
( X ) UFJF
(
) UAB
( X ) presencial
(
( x ) monitores UFJF
( x ) tutores UFJF
( x ) não
(
) integral
) semi-presencial
) parcial
(
) a distância
( ) tutores UAB
( ) parcialmente(apoio)
(
60
(
( ) eventual
) integralmente
( x ) não faz uso
Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120)
ENGENHARIA AMBIENTAL E SANITÁRIA
OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS – MATEMÁTICA
BACHARELADO EM CIÊNCIAS EXATAS
ENGENHARIA MECÂNICA
ENGENHARIA ELÉTRICA - HABILITAÇÃO EM ENERGIA
OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - ENGENHARIA ELÉTRICA - HAB. EM
TELECOMUNICAÇÕES
2 - OBJETIVOS
Propiciar ao aluno o conhecimento de algoritmos e metodologias para a solução numérica de
diversos problemas correlatos à matemática.
3 – EMENTA
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Introdução
Noções de Erro
Séries de Taylor e Aproximações
Zeros Reais de Funções Reais
Resolução de Sistemas Lineares
Interpolação Polinomial
Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado
Integração Numérica
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
1. Introdução
2
2. Noções de erro: representação de número, conversão de
números nos sistemas decimais e binários, aritmética inteira e de
ponto flutuante, erros de arredondamento e truncamentos, erro
absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação
de erros.
3. Polinômio de Taylor e Aproximações
6
4
4. Zeros Reais de Funções Reais: Introdução. Solução por
Iteração. Critério de Parada. Critério de Convergência. Ordem de
Convergência. Valores Iniciais: Isolamento de raízes. Método de
Falsa Posição. Método do ponto fixo. Método de Newton-Raphson.
Método da Secante. Método da Bisseção.
8
5- Resolução de sistemas Lineares: eliminação de Gauss;
estratégia de pivoteamento; fatorações LU e Cholesky; métodos
iterativos: introdução, teste de parada, critérios de convergência linha e sassenfeld, método iterativo de Gauss Jacobi, método
iterativo de Gauss-Seidel.
12
6- Interpolação Polinomial: introdução, resolução de sistema
linear, forma de Lagrange, diferença dividida e ordinária, forma de
Newton, forma de Newton Gregory, escolha do grau do polinômio
interpolador.
8
7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto,
caso contínuo, caso não-linear
10
8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do
trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss.
10
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações
dos métodos numéricos.
7.2 - Material Didático
Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina).
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Primeira
Avaliação
Escrita
09/04
100
Segunda
Avaliação
Escrita
21/05
Terceira
Avaliação
Escrita
22/06
Segunda
Chamada
02/07
Tipo de
Avaliação
Avaliação
escrita
Conteúdo Programático
Unidades 1, 2, 3 e 4
(sem consulta)
100
Avaliação
escrita
Unidades 5 e 6
(sem consulta)
100
Avaliação
escrita
Unidades 7 e 8
(sem consulta)
100
Avaliação
escrita
Todo conteúdo
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Escrita
(sem consulta)
8.1 – Cálculo da Nota
Média Aritmética das Notas das avaliações escritas.
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Quartas-feiras de 16:00 às 18:00.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
•
•
RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos.
McGraw-Hill, 1988.
FRANCO, Neide Bertoldi; Cálculo Numérico,(2006), Editora Pearson
10.2 – Bibliografia Complementar
•
•
•
HUMES, A.F.P. de C. et al. Noções de Cálculo Numérico. McGraw-Hill, 1984.
PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, 1979.
SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, 1982.
•
CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional
Atlas, 1994.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 19 de Agosto de 2014.
Prof. Heder Soares Bernardino
Prof. Helio José Corrêa Barbosa
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: ESTRUTURA DE DADOS II
Turma: A
Professor: Jairo Francisco de Souza
Código:
DCC012
Período:
2015.1
Número de SIAPE:
1714410
Coordenador da Disciplina: Não atribuído
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
(
Modalidade: ( X ) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: ( 1 ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
Uso de Laboratório de Ensino: (
) integral
) UAB
) semi-presencial
( 0 ) tutores UFJF
) parcial
(
) a distância
( 0 ) tutores UAB
( X ) parcialmente(apoio)
(
60
( X ) eventual
(
) integralmente
( ) não faz uso
Pré-requisito(s): DCC013 Estrutura de Dados e DCC107 – Laboratório de Programação II
Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A e 35A, obrigatória),
Engenharia Computacional (65AB, obrigatória)
Sistemas de Informação (76A, obrigatória)
Ciências Exatas (65A, eletiva)
2 - OBJETIVOS
Conhecer problemas básicos de programação da área da computação e sua solução através da
aplicação de estruturas de dados. Aprender a realizar análise crítica sobre as estrutura de dados
para a sua aplicação em problemas futuros.
3 – EMENTA
Introdução, Princípios de Ordenação, Arquivos em série e sequências, Classificação externa,
Arquivos de acesso direto, Arquivos indexados pela chave primária, Arquivos indexados por
múltiplas chaves, Processamento de cadeias de caracteres
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1. Introdução
Conceito de Arquivo. Arquivos Físicos. Meios de armazenamento.
Dispositivos de Entrada e Saída e seu controle. Interface com os
Sistemas Operacionais.
2. Princípios de Ordenação
Importância da ordenação para organização dos dados. Exemplos
de algoritmos básicos de ordenação.
3. Arquivos em Série e Seqüências
Introdução. Atualização do arquivo mestre (balanced line):
inclusão, exclusão, modificação e transações problemáticas.
Intercalação: algoritmo básico, busca direta, árvore binária de
1
6
3
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
vencedores e perdedores.
4. Classificação Externa
2
Geração de Partições Classificadas. Distribuição e Intercalação de
Partições.
5. Arquivos de Acesso Direto
Transformação
de
chave:
funções
"hash".
Transbordamento. Arquivos Extensíveis.
6. Arquivos Indexados pela Chave Primária
Colisões
e
Arquivos Seqüenciais Indexados. Árvores Balanceadas: Árvores B,
Árvores B*, Árvores B+.
7. Arquivos Indexados por Múltiplas Chaves
Arquivos
Multilista.
Arquivos
Invertidos.
implementação de índices secundários.
8. Processamento de Cadeias de Caracteres
Processos
10
18
4
de
Casamento de Cadeias. Casamento Exato. Casamento Aproximado.
Compressão: Compressão de Textos em Linguagem Natural,
Codificação de Huffman Usando Bytes, Codificação de Lempel-Ziv.
Criptografia.
10
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
São realizadas aulas expositivas, onde são apresentados algoritmos aplicados para resolução
dos problemas inseridos em sala de aula. Ao final de cada aula, são realizados exercícios de
implementação dos algoritmos para fixação do conteúdo e prática de programação dos alunos.
7.2 - Material Didático
O material didático consta de notas de aula, apontamentos para sites com explicações
detalhadas de alguns algoritmos e applets com demonstração de algoritmos.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Primeira
Avaliação
Escrita
08/04/15
20
Segunda
Avaliação
Escrita
25/05/15
Terceira
Avaliação
Escrita
24/06/15
Trabalho
10/06/15
10
Questionários
(Moodle)
São sete
questionários
30
Tipo de
Avaliação
Avaliação
escrita
Conteúdo Programático
Unidades 1, 2 e 3
(sem consulta)
20
Avaliação
escrita
Unidades de 4, 5 e 6
(sem consulta)
20
Avaliação
escrita
Unidades 7 e 8
(sem consulta)
Implementação
de estruturas
de dados
Questionários
abordando
Toda a disciplina
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
que podem
ser
respondidos
ao longo da
disciplina
Segunda
Chamada
29/06/15
conceitos e
análise
20
Avaliação
escrita
Unidades 1 a 8
(sem consulta
8.1 – Cálculo da Nota
Soma dos valores das avaliações parciais.
8.2 – Observações
A segunda chamada poderá ser realizada como prova substitutiva para os alunos que
compareceram em todas as provas e entregaram o trabalho. Para estes, a nota desta prova
substituirá a menor nota alcançada.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segunda de 16h as 18h.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
TENEMBAUM, Aaron M. Estrutura de Dados Usando C. São Paulo: Makron Books do Brasil,
1995.
VELOSO, Paulo. Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Ed. Campus, 1991.
HOROWITZ, Ellis. Fundamentos de Estruturas de Dados. 3 ed. Rio de Janeiro: Ed. Campus,
1987.
SZWARCFITER, Jaime Luíz. Estruturas de Dados e seus Algoritmos. Rio de Janeiro: Ed. LTC,
1994.
10.2 – Bibliografia Complementar
DROZDEK, ADAM. Estrutura de Dados e algoritmos em C++. Thomson.
ZIVIANI, NIVIO. Projeto de algoritmos com implementações em C++ e Java. Cengage Learning.
FERRAZ, INHAUMA NEVES. Programação com Arquivos. Manole.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015.
Prof. Jairo Francisco de Souza
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Turmas:
Oferta:
Estrutura de Dados
AeB
( X ) UFJF
(
Código:
DCC013
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade:
( X ) presencial
(
) semi-presencial
(
) à distância
Uso do Moodle:
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
Uso laboratório:
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
Pré-requisito(s):
DCC119- Algoritmos e DCC120-Laboratório de Programação I
Curso(s):
Professores:
Coordenador:
Faz uso de:
Bacharelado em Ciências Exatas (obrigatória – opções Ciência da
Computação, Estatística e Engenharia Computacional), Engenharia
Ambiental e Sanitária (obrigatória), Ciência da Computação (obrigatória –
noturno), Sistemas de Informação (obrigatória – noturno) e Estatística
(obrigatória)
Bernardo Martins Rocha (Turma A) e Itamar Leite de Oliveira (Turma B)
Bernardo Martins Rocha
( X ) monitores UFJF
( X ) tutores UFJF
(
) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
A disciplina Estruturas de Dados tem por objetivo estudar as estruturas de dados básicas e
seus algoritmos, utilizando tipos abstratos de dados, de forma que os alunos se tornem
capazes de desenvolver programas computacionais com maior complexidade e eficiência.
3 – EMENTA
1. Introdução;
2. Tipos Abstratos de Dados;
3. Representação linear de matrizes;
4. Listas Lineares;
5. Pilhas;
6. Filas;
7. Árvores;
8. Fila de prioridades;
9. Grafos.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) Introdução
Introdução ao estudo de complexidade assintótica.
Ordenação (BubbleSort, InsertionSort, SelectionSort
e ShellSort), busca binária, recursividade.
2)Tipos Abstratos de Dados
Domínio de dados. Características de TADs.
Programação com tipos abstratos de dados.
3)Representação linear de matrizes
Cálculo de endereçamento de elementos:
representação linear de matrizes, matrizes
esparsas, matrizes triangulares, matrizes diagonais
e matrizes tridiagonais.
4) Listas Lineares
Definição. Operações mais comuns. Representações
de Listas. Listas contíguas. Listas encadeadas. Listas
duplamente encadeadas. Listas Circulares. Listas
com descritor. Aplicações. Listas ordenadas e busca
binária.
5)Pilhas
Definição. Operações básicas, implementação
6) Filas
Definição. Operações básicas, implementação.
Aplicações de pilhas e filas.
7)Árvores
Definição. Representações Gráficas. Representações
em Árvores. Árvores Binárias. Árvores Gerais como
Árvores Binárias. Caminhamentos em profundidade
e em largura. Árvore Binária de Busca. Aplicações
(exemplo: avaliação de expressões, árvores de
busca).
8)Fila de prioridades
Fundamentos. Heaps: inserção, remoção e seleção
de valores com maior prioridade. Heaps binárias.
Representação vetorial de heaps.
9)Grafos
Definição. Implementação por meio de matrizes de
adjacência, listas de adjacências e matrizes de
incidências. Representação de grafos direcionados e
não-direcionados. Aplicações.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6
8
10
8
2
2
16
4
4
6 – USO DE TICs
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Projeções e quadro negro
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas utilizando-se de datashow e quadro negro. Exercícios resolvidos em sala.
Listas de exercícios.
7.2 - Material Didático
Notas de aulas, slides e listas de exercícios em PDF disponibilizados no site da disciplina.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
Avaliação 1
(A1)
16/04/2015
100
Prova individual,
dissertativa e sem
consulta, realizada em
sala de aula comum.
Unidades de ensino 1, 2 e
3.
Avaliação 2
(A2)
21/05/2015
100
Prova individual e sem
consulta, de
implementação e
apresentação de ED’s,
realizada em laboratório
de computação.
Unidades de ensino 4, 5 e
6.
Avaliação 3
(A3)
02/07/2015
100
Trabalho em equipe de
dois alunos e sem
consulta, de
implementação e
apresentação de alguma
ED, realizada em
laboratório de
computação.
Unidades de ensino 7 e 8
2ª Chamada
06/07/2015
100
Prova individual,
dissertativa e sem
consulta, realizada em
sala de aula comum.
Todas as unidades de
ensino
8.1 – Cálculo da Nota e Critério de Aprovação
Média Final: (A1 + A2+ A3) /3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e
frequência igual ou superior a 75%.
8.2 – Observações
2ª Chamada: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição de uma das avaliações A1, A2 ou A3
para o aluno que não fez algum delas ou que queira substituir aquela com o menor valor.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Turma A: Quinta-feira de 19:00 às 21:00h. Turma B: Terça-feira de 14:00 às 16:00h.
Demais dias da semana podem ser agendados sob demanda.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
•
PREISS, B. R. Estrutura de Dados e Algoritmos. Campus, Rio de Janeiro, 2001.
•
ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com Implementações em Java e C++. Thomson,
2003.
•
DROZDEK, A. Estrutura de Dados e Algoritmos em C++. São Paulo: Cengage
Learning. 2002. 597 p.
•
CELES, W.; CERQUEIRA, R. F. D. G.; RANGEL, J. L. M. Introdução a Estruturas de
Dados: com Técnicas de Programação em C. Rio de Janeiro: Campus/Elsever. 2004.
250 p.
10.2 – Bibliografia Complementar
•
KNUTH, D. E. The art of computer programming v. 1 - Fundamental Algorithms .
Addison-Wesley, 1972.
•
SZWARCFITER, J. L. Estrutura de Dados e Seus Algoritmos. Segunda Edição. LTC, 1994.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Existem dois monitores para tirar dúvidas dos alunos fora do horário de aula. Além deles, há
dois tutores que nos auxiliam na montagem do material didático e na implementação em C++
das estruturas de dados estudadas na disciplina.
Site da disciplina: https://sites.google.com/site/edlab2ufjf/
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
_____________________
Professor
Prof. Itamar Leite de Oliveira
Prof. Bernardo Martins Rocha
________________________________
Saulo Moraes Villela
Chefe do DCC
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Inteligência Artificial
Turma: A
Oferta: (X) UFJF
(
Código:
Período:
DCC014
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: (X) presencial
Uso do Ambiente Moodle: (X) não
4
60
( ) semi-presencial
( ) a distância
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC059 – Teoria dos Grafos
DCC160 – Lógica e Fundamentos da Computação
EST029 – Cálculo de Probabilidades I
Curso(s): Ciência da Computação
Engenharia Computacional (eletiva)
Professor: Saulo Moraes Villela
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Apresentar os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial, necessários ao desenvolvimento
de algoritmos a serem aplicados na solução de problemas na área de ciências da computação,
engenharia e áreas afins. Apresentar metodologias de desenvolvimento de algoritmos de busca
na resolução de problemas, além de técnicas de representação do conhecimento.
3 – EMENTA
1. Conceitos Básicos
2. Métodos não informados de busca
3. Métodos informados de busca
4. Grafos de jogos e hipergrafos
5. Prova de Teoremas
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
6
Projeções e
quadro negro
1. Conceitos Básicos
1.1. Definição, classificação dos problemas e aplicações
1.2. Hipóteses de sistemas inteligentes
1.3. Sistema de símbolos físicos
1.4. Espaço e grafo de estados
1.5. Estratégias de controle e heurísticas
1.6. Base de conhecimento e Sistema de produções
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
2. Métodos não informados de busca
2.1. Método irrevogável
2.2. Backtracking
12
Projeções e
quadro negro
16
Projeções e
quadro negro
12
Projeções e
quadro negro
14
Projeções e
quadro negro
2.3. Busca em largura e busca em profundidade
2.4. Busca ordenada
3. Métodos informados de busca
3.1. Algoritmo de busca pela melhor escolha, Best-First
3.2. Busca Gulosa
3.3. Algoritmo A* e suas variantes
3.4. Propriedades de heurísticas
3.5. Critérios de poda
4. Grafos de jogos e hipergrafos
4.1. Grafos de jogos
4.2. Algoritmo Min-Max
4.3. Algoritmo Alfa-Beta
4.5. Grafo And/Or
4.6. Sistemas Baseados em Regras
4.7. Algoritmo AO*
5. Prova de Teoremas
5.1. Linguagens de Cálculo de Predicados
5.2. Forma Clausal
5.3. Representação do Conhecimento
5.4. Método de Resolução
5.4.1. Algoritmo de Unificação
5.4.2. Refutação
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas com utilização de quadro negro e resolução de exercícios em sala de aula.
7.2 - Material Didático
Material disponível em PDF, entre outros links úteis.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Avaliação
Escrita 1
29/04/2015
100
Prova individual,
dissertativa e sem consulta
Conteúdo
Programático
Unidades de ensino 1,
2 e 3.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Avaliação
Escrita 2
24/06/2015
100
Prova individual,
dissertativa e sem consulta
Unidades de ensino 4 e
5.
Trabalho
Prático
29/06/2015
100
Em grupos de 2 ou 3
alunos
Unidades de ensino 2 e
3.
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Média Final: (A1 + A2+ TP) /3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e
frequência igual ou superior a 75%.
8.2 – Observações
Alunos que perderem alguma das avaliações em situações não previstas pela legislação tem
direito à segunda chamada, no final do período (06/07/2015), cobrindo todo o conteúdo
programático.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segundas e quartas das 15:00 às 16:00.
Demais dias e horários podem ser agendados sob demanda.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
•
NILSSON, Nils. Principles of Artificial Intelligence. TIOGA CO., 1980.
•
RICH, Elaine e KNIGHT, Kevin. Inteligência Artificial. Makron Books, 1994.
•
PEARL, Judea. HEURISTICS. Addison-Wesley PUB. CO., 1984.
10.2 – Bibliografia Complementar
•
RUSSEL, S., NORVIG. P. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Campus, 2004.
•
BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed.
Florianópolis: UFSC, 2006.
•
LUGER, G. F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de
problemas complexos. Rio Grande do Sul: Bookman, 2004.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Site da disciplina: https://sites.google.com/site/saulomv/inteligencia-artificial/
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Saulo Moraes Villela
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Orientação a Objetos
Turma: A
Oferta: ( X ) UFJF
(
Código:
Período:
DCC025
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( X ) presencial
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
0
4
60
( ) semi-presencial
( ) a distância
( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC013 – Estrutura de Dados (Ciência da Computação – 65A e 35A,
Engenharia Computacional – 65AB, Opção 2º Ciclo Ciências Exatas –
Engenharia Computacional - 65AB)
DCC107 – Laboratório de Programação II (Ciência da Computação – 65A e
35A)
Curso(s): Ciência da Computação (35A, obrigatória)
Opção 2º Ciclo Ciências Exatas – Engenharia Computacional (65AB,
obrigatória)
Engenharia Computacional (65B, obrigatória)
Ciência da Computação (65C, obrigatória)
Professor: Edmar Welington Oliveira
Coordenador da Disciplina: Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O curso tem como objetivo possibilitar ao aluno compreender, identificar e aplicar os principais
conceitos relacionados à Orientação a Objetos, além de utilizar alguns elementos da UML como
apoio ao ensino dos conceitos OO e utilizar linguagens de programação para aplicação prática
dos conceitos OO - através de implementações. Espera-se, ao final do curso, que o aluno seja
capaz de aplicar, na prática de programação, conceitos de Orientação a Objetos e identificar
melhorias em códigos já existentes através do uso de tais conceitos.
3 – EMENTA
Conceitos Fundamentais de Orientação a Objetos; Componentes de Classes; Entendimento e
aplicação dos conceitos e componentes de classes em linguagens de programação que apoiem o
paradigma de Orientação a Objetos; Desenvolvimento de sistemas através do uso de
programação orientada a objetos.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) Programação Procedimental e Orientada a Objetos
2) Introdução a Orientação a Objetos (Objetos, Atributos,
Métodos, Classes, Metaclasses, Construtores e Destrutores,
Mensagens)
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
2
6 – USO
DE TICs
PCs
6
PCs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
2
3) Pacotes, Visibilidade e Encapsulamento
2
4) Abstração, Classificação, Generalização e Especialização
4
5) Associação e Agregação
4
6) Coleções
6
7) Herança (dinâmica, compartilhada, múltipla)
2
7) Delegação
8) Polimorfismo (paramétrico, sobrecarga, coersão, subtipo)
6
4
9) Classes e Métodos Genéricos
10) Acoplamento (Estático e Dinâmico) e Coesão
4
4
11) Classes Abstratas
4
12) Interfaces
4
14) Exceções.
6
15) Avaliações e Trabalhos
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas e práticas presenciais, acompanhadas de uso de ferramentas computacionais
relacionadas à prática de programação orientada a objetos. Apresentação de exercícios e
exemplos práticos de programação para discussão e fixação do conteúdo teórico apresentado.
7.2 - Material Didático
Ferramentas computacionais para suporte à programação. Uso de linguagens de programação
com suporte à Orientação a Objetos. Materiais de apoio (exercícios e soluções) no sistema
Moodle.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Prática de
Programação
17/04/2015
30
Individual
Prática de
Programação
12/06/2015
30
Individual
Projeto de
Sistema
15/06/2015
16
Grupo
Conteúdo Programático
Os alunos deverão resolver
exercício(s) de programação usando
a ferramenta de programação BLUEJ
Os alunos deverão resolver
exercício(s) de programação usando
a ferramenta de programação BLUEJ
Os alunos (em grupos de 2 ou 3
alunos) deverão utilizar os conceitos
de OO para desenvolver um
protótipo de sistema computacional
utilizando a ferramenta de
programação BLUEJ. O sistema a ser
desenvolvido será definido pelo
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Prática de
Programação
26/06/2015
24
Individual
professor da disciplina e será igual
para todos os grupos.
Os alunos, individualmente, deverão
realizar uma alteração no protótipo
desenvolvido pelos seus respectivos
grupos. A alteração a ser realizada
será definida pelo professor da
disciplina.
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Somatório das Práticas de Programação e do Projeto de Sistema
30 + 30 + 24 + 16 = 100
8.2 – Observações
Avaliação de segunda chamada será realizada no dia
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segunda-feira, 18hs a 19hs
Sexta-Feira, 18hs a 19hs
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
BARNES, D.; J. KOLLING, M. Programação Orientada a Objetos com Java - uma introdução
prática usando o BlueJ, 4ª Edição, 2010.
10.2 – Bibliografia Complementar
SINTES, Anthony. Aprenda Programação Orientada a Objetos. Makron Books, 2002.
MEYER, Bertrand. Object-Oriented Software Construction. Prentice Hall, 2nd Edition, 2000.
TAYLOR, D. A. Object-Oriented Technology, Addison-Wesley Publishing Company, 1996.
HORSTMANN, C. S.; CORNELL, G. Core Java 2, Volume I, Makron Books, 2001.
DEITEL, H. M.; DEITEL, P. J. Java, Como Programar, Pearson, 6ªEdição, 20058
ECKEL, B. Thinking in Java, Prenticel Hall, 2ª Edição, 2000
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Necessário instalação da ferramenta de programação BLUEJ nos laboratórios de ensino
Juiz de Fora, 19 de Fevereiro de 2014.
Prof. Edmar Welington Oliveira
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Fluxo em Redes
Turma: A
Oferta: ( X ) UFJF
( ) UAB
Créditos: 4
Código:
Período:
DCC033
2015.1
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total:
60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC059 – Teoria dos Grafos
DCC0024 – Programação Linear -> DCC163 – Pesquisa Operacional
Curso(s):
Bacharelado em Ciência da Computação
Engenharia Computacional
Sistemas de Informação
Professor: Stênio Sã
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Capacitar o aluno a analisar problemas reais que podem ser representados através de redes de fluxo,
propor modelos de programação linear e algoritmos para os mesmos, além de interpretar as variações
desses problemas.
3 – EMENTA
Problemas do Caminho Mínimo; Problema de Fluxo Máximo; Problema de fluxo compatível a custo
mínimo; Problemas de Atribuição e Problema de Transporte.
4 – UNIDADES DE ENSINO
Unidade I - Conceitos básicos e revisão de grafos
Grafos direcionados e não direcionados; Grafos ponderados; Grafos
acíclicos; Caminho; Cadeia; Ciclo; Circuito; Conexidade; Corte; Árvore
enraizada.
Conceitos básicos de Programação Linear: Modelo de programação
linear; Variáveis de decisão; Função objetivo; Conjunto de restrições;
Exercícios.
Unidade II - Fluxo máximo
Rede de fluxo: conceitos e aplicações de redes;
Problema de Fluxo Máximo: corte; modelagem do problema;
representação matricial do problema; Caminho de aumento; Teorema do
fluxo máximo e corte mínimo; Algoritmo de Ford & Fulkerson;
Exercícios
Unidade III - Problemas clássicos envolvendo fluxo Problema do
caminho mínimo; problema do fluxo máximo de custo mínimo; Problema
de Transporte; Problema de Atribuição; Problema de Programação de
Máquinas Paralelas Uniformes.
Exercícios
Unidade IV – Uso de solvers para o problema de fluxo
Solver do MS-Excel;
Uso do GLPK;
Uso do Cplex;
Trabalho prático.
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
12 horas/aula
16 horas/aula
6 – USO DE TICs
Data-show e quadronegro
Data-show e quadronegro
20 horas/aula
Data-show e quadronegro
12 horas/aula
Data-show e quadronegro
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
O curso se dará através de aulas expositivas com uso de data show e quadro-negro. Ao longo do curso serão necessárias
implementações de algoritmos para consolidação do aprendizado.
7.2 - Material Didático
Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
P1
08/04/15
20
prova escrita
Unidades I e II
P2
13/05/15
30
prova escrita
Unidades I, II e III
P3
23/06/15
30
prova escrita
Unidades I, II, III e IV
T3
30/06/15
20
Implementação
Unidades I, II, III e IV
8.1 – Cálculo da Nota
A nota do aluno é o somatório das notas das provas P1, P2 e P3 acrescido da nota do trabalho. Listas de exercícios não
valem nota, mas podem ajudar, já que as provas são baseadas nestes exercícios.
8.2 – Observações
É fortemente recomendável a participação proativa do aluno no que tange ao desenvolvimento dos trabalhos práticos de
implementação;
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Terças-feiras das 17:00 às 19:00h;
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
BAZARAA, M.S. e JARVIS, J.J. Linear Programming and Networks Flows, John Wiley & Sons, New York, 1990, 2a
Edition.
TAHA, H. A., Pesquisa Operacional, 8ª edição Pearson Prentice Hall, 2008;
SZWARCFITER, J. Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus, 1983.
BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Teoria, Modelos e Algoritmos. Editora Edgard Blucher Ltda, 1996.
10.2 – Bibliografia Complementar
AHUJA, RAVINDRA K., MAGNANTI, THOMAS L., ORLIN, JAMES B. “Network Flows: theory, algorithms and
applications”. Prentice Hall, 1993.
T.H. CORMEN, C.E. LEISERSON, R.L. RIVEST, and C. STEIN. “Introduction to Algorithms”, 2nd. edition, MIT Press,
2001. (Há uma versão em português, da Editora Campus.)
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
1- Presença obrigatória;
2- não haverá prova substitutiva, apenas 2a. chamada para quem faltou a algum TVC com a devida justificativa da falta;
3- a entrega dos trabalhos deve se dá na data prevista. Porém, no caso de atraso, a multa por dia útil de atraso é de 20%
do valor do trabalho.;
4- a chamada será feita no inicio ou ao final da aula;
5- as aulas iniciam-se às 19:00h das Terças-feiras e às 21:00h das quartas-feiras;
Juiz de Fora, 03 de março de 2015.
Prof. Stênio Sã.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: REDES DE COMPUTADORES
Código: DCC042
Turma:
Período: 2015.1
Oferta: (X ) UFJF
( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 horas-aula
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: Carga Horária (horas-aula) Total: 60 horas-aula
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré- Dependente do curso/currículo ativo.
requisito(s):
Curso(s): Ciência da Computação - obrigatória;
Professor: Alex Borges Vieira
Coordenador da
Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O curso de Redes de Computadores tem como objetivo introduzir os conceitos básicos da área,
dando ao aluno uma visão geral de todas as camadas da pilha TCP/IP. Discutiremos aspectos
relacionados a aplicações em redes, protocolos e tópicos de pesquisa atuais na área.
3 – EMENTA
1.Introdução
2.Serviços de Rede
3.Transmissão de Dados
4.Topologias de Rede
5.Protocolos de acesso ao meio
6.Arquitetura de Protocolos
7.Interconexão de Redes
8.Pilhas de Protocolos
9.Gerenciamento
4 – UNIDADES DE ENSINO
Introdução
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 horas-aula
Aplicações
6 horas-aula
Camada de Transporte
10 horas-aula
Camada de Rede
10 horas-aula
Camada de Enlace
10 horas-aula
Redes sem Fio
10 horas-aula
Segurança em Redes
8 horas-aula
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas teóricas expositivas com uso de quadro e retroprojetor e computador.
7.2 - Material Didático
6 – USO DE
TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Notas de Aula, Lista de Exercícios, Bibliografia Básica
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
TVC
22/04/15
100
Tipo de
Avaliação
Prova
TVC
18/06/15
100
Prova
Tp
01/07/15
100
Reavaliação
Conteúdo Programático
Introdução, Aplicações, Camada de
Transporte
Camada de Redes e Camada de Enlace
Comunicação em redes; camada de
transporte; redes sem fio e segurança
8.1 – Cálculo da Nota
Média Aritmética
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segunda-feira e Quarta-feira – 14:00 as 15:00
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
KUROSE, J.; ROSS, K. , Redes de Computadores e a Internet: uma abordagem top-down, 2010,
5ª edição Pearson.
COMER, D. Redes de computadores e Internet . Bookman, 4ª edição, 2007.
TANENBAUM, A. S. Redes de computadores . Campus Elsevier, 2003.
10.2 – Bibliografia Complementar
STALLINGS, W. Stallings, Criptografia e Segurança de Redes, 4ª edição 2007.
COMER, D. Interligação em redes com TCP/IP . Campus, 5ª edição, 2006.
NAKAMURA E.T. e GEUS, P.L. Segurança de Redes em Ambientes Cooperativos, 1ª. Edição 2007.
DERFLER, F.J. Guia de conectividade . Rio de Janeiro: Campus, 1993.
DERFLER, F.J. Guia para interligação de redes locais . Rio de Janeiro: Campus, 1993.
SOARES, L. F. G.; LEMOS, G.; COLCHER, S. Redes de computadores: das LANs, MANs e WANs às
redes ATM . Campus, 1995.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 01 de fevereiro de 2015.
Prof. Alex Borges Vieira
Professor da Disciplina DCC042 do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Teoria da Computação
Turma:
A
Oferta:
( X ) UFJF
Créditos:
4
(
Código:
DCC055
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade:
60
( X ) presencial
(
) semi-presencial
(
) à distância
Uso do Moodle:
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
Uso laboratório:
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
(
) tutores UAB
Prérequisito(s):
Curso(s):
Professor:
Faz uso de:
DCC063
Bacharelado em Ciência da Computação (obrigatória)
Ciro de Barros Barbosa
(
) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
2 – OBJETIVOS
Proporcionar uma ferramenta para tratamento formal dos principais conceitos da computação.
3 – EMENTA
1.
2.
3.
4.
5.
-Linguagens e Máquinas de Turing
-A hierarquia de Chomsky
-Decidabilidade e computabilidade
-Computação com máquinas de Turing
-Equivalência de programas
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) Linguagens e Máquinas de Turing
Máquina de Turing padrão. Reconhecimento de linguagens com a
máquina de Turing. Variações da máquina de Turing: com
múltiplas trilhas, com duas vias, com múltiplas vias, não
deterministas. Enumeração de linguagens com a máquina de
Turing.
2) A hierarquia de Chomsky
Gramáticas irrestritas e linguagens recursivamente enumeráveis.
Gramáticas sensíveis ao contexto. Autômatos linearmente
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
12
12
6
– USO DE TICs
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
limitados. A hierarquia de Chomsky.
3) Decidabilidade e computabilidade
Problemas de decisão. A tese de Church-Turing. O Problema da
Parada para máquinas de Turing. A máquina de Turing Universal.
Redutibilidade, o teorema de Rice. Problemas insolucionáveis:
sistemas semi-Thue, pós-correspondência. Problemas
indecidíveis em gramáticas livres de contexto.
4) Computação com máquinas de Turing
Cálculo de funções. Computação número-teórica e indexação.
Operação seqüencial de máquinas de Turing: macros.
Composição de funções. Funções não computáveis.
5) Equivalência de programas
Programas e máquinas. Computação e função computada.
Verificação da equivalência forte de programas.
12
12
12
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas presenciais
7.2 - Material Didático
Slides projetados para aulas expositivas. Notas de aulas e referências de material auxiliar na
página web do professor. www.ufjf.br/ciro_barbosa
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Conteúdo Programático
Avaliação
Prática 1 (A1)
02.04.2015
100
Individual
dissertativa.
Unidades de ensino 1, 2 e 3
Avaliação
prática 2 (A2)
14.05.2015
100
Individual,
dissertativa.
Unidades de ensino 4 e 5
Avaliação
prática 3 (A3)
29.06.2015
100
Individual,
dissertativa.
Unidades de ensino 6 e 7
8.1 – Cálculo da Nota
Nota Final = (A1 + A2 + A3)/3
8.2 – Observações
Aprovado o aluno com Nota final
≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito
à segunda chamada, no final do período (02.07.2015), cobrindo todo o conteúdo programático.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Quintas-feiras, de 17:00 às 19:00 horas, ou qualquer outro horário previamente combinado.
10 – BIBLIOGRAFIA
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
10.1 - Bibliografia Básica
•
ZOHAR, M. Mathematical theory of computation. McGraw-Hill, 1974.
•
HENNIE, F. Introductions to computability. Addison Wesley, 1977.
•
HOPCROFT, J. E. e ULLMAN, J. E. Introduction to automata theory, languages and computation. AddisonWesley, 1979.
10.2 – Bibliografia Complementar
•
DINÉSIO, T.A.; MENEZES, P. B. Teoria da Computação. Sagra Luzzatto, 1999.
•
SUDKAMP, T. A. Languages and machines: an introduction to the theory of computer science. Addison-Wesley,
1996.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
A plataforma Moodle é utilizada como apoio para o processo de avaliação. O site do prof.
Disponibiliza notas de aula e códigos fonte para atividades práticas.
Juiz de Fora, 08 de março de 2015.
_____________________
Ciro de Barros Barbosa
Prof. da Disciplina
________________________________
Saulo Moraes Villela
Chefe do DCC
!" # $%#
#
!
"
#
$
%
&
'
#
$
%
&
'
#
(
%
&
&
(
)
*
+
,
"&
$
$
+
! "
%
&
"! "
'
( )
%*
+
# $
! "
!
# $
# $
"
)
"
$
" , -
.
&
!
$' ( ) #
-.
#
/
#
0
3
4
)
"
6
*
.
4
7 *
-2
#
"
.
"
&
1
1
2
.
4
" "
4
5
*
(
8
9
&
+/
;
8
.
<
1
+
8
5
#
=0# "
$8
8
.
<
1
+>"
/
.
2"
+
5
1
"
$:
"
, &
%*
!?&
$:
)/
#
$ A
!8
:
" "
4@
,
" :
& 9, &
+ "
+
1
"
#
.
0
,#
(
%
) #(
B
B
8
.
6
1
8
.
6
1
;$ 8
" "
(
!8
"
$
8
.
6
41
6
41
6
41
"
$8
" "
D8E $
$8
!+ "
!+21
" "
A" *
$
C
4 '(+
8
B
"
%*
8
.
"
$'
'
1
( #
12
.
3
%(
#
4
"
*
#
12& 3
5
'"
.
"
-"
6
"
6
2
*
#
=
"
) 7
"
A
"
!8
9 .
:
)
"
*"
.
)
(
;
4
5
:
# "
F
!
F
(
#
"4
#
$
E
;
"
# "
F
!
F
(
#
"4
#
$
E
4
"
'
2
62
=
!'$
F
'
2
E
5
A
62&
"G
<
H
:
H'
=
#
"
6
! ;F F
>
F
/
$4
%
'
&
=
#
$ $7
?2
3$<
"
-
#
41
2
?
" I
"
>
A
"
(
4
"
"
J
&
4
3
&
J
K&
"
:
4
K&
J
B&
4
1
.
@
$5
#/0/''12 3 45
/6' 02
6
0
##
#
4
# "
"
2
(
*
1
3 3
-
,
"1
7
8 2 9:
/6' 02
/ ;+ 3 /
?2&
$<
4
;+ 2 /
3 35 #/00/''12 3 43
2 <==?3
>
3
. ;+ /
!" #
>
. ;+
@
0/(! (2 3 '3
!
2 <==@
?
2 <==93
3 ?:
;+ 2
#
#
"
# "
*
0
6
"
"
"
4
2# "
.
2 =?
;
BBBBBBBBBBBBBBBBBBBBB
(
4 ,
3
<=A?3
*
0
# "
/ "
6
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Teoria dos Grafos
Código:
Turma:
A
Período:
Oferta: ( X ) UFJF
( ) UAB
Créditos:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC013 – Estrutura de Dados
Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação - Disciplina Obrigatória
Engenharia Computacional
Professor: Stênio Sã
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB
DCC059
2015.1
4
0
60
2 - OBJETIVOS
A disciplina aborda os principais conceitos referentes à estrutura de grafos e tem por objetivo capacitar o aluno para a
análise de problemas que podem ser modelados através destas estruturas e o consequente desenvolvimento de soluções
computacionais de tais problemas.
3 – EMENTA
- Iniciação a Teoria dos Grafos
- Grafos sem circuitos, árvores e arborescências
- Busca em Grafos
4 – UNIDADES DE ENSINO
Unidade I
Histórico e motivação; Definições e conceitos básicos;
Representação; Inter-relacionamento entre vértices e arcos; Cadeias e
caminhos;
Exercícios.
Unidade II
Conexidade e conectividade; Distância e noções correlatas;
Estabilidade e número cromático; Planaridade; Grafos sem circuitos;
Implementação.
Unidade III
Árvores e arborescências; Contagem e supressão;
Árvore Geradora e AGM; (implementação);
Particionamento de árvores.
Aplicações em Árvores;
Unidade IV
Problemas de Fluxo
Algoritmo de busca geral; Busca em profundidade;
Busca em largura; Busca lexicográfica; Busca irrestrita;
Implementação;
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO DE TICs
8 horas/aula
Data-show e quadronegro
12 horas/aula
Data-show e quadronegro
20 horas/aula
Data-show e quadronegro
20 horas/aula
Data-show e quadronegro
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
O curso se dará através de aulas expositivas com uso de data show e quadro-negro. Ao longo do curso serão necessárias
implementações de algoritmos em grafos para consolidação do aprendizado.
7.2 - Material Didático
Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
P1
08/04/15
15
prova escrita
Unidades I e II
T1
08/04/15
5
Implementação
Unidades I e II
P2
18/05/15
25
prova escrita
Unidades III
T2
18/05/15
12
Implementação
Unidades III
P3
22/06/15
25
prova escrita
Unidade IV
T3
29/06/15
18
Implementação
Unidade IV
8.1 – Cálculo da Nota
A nota do aluno é o somatório das notas das provas P1, P2 e P3 acrescido do somatório das notas dos trabalhos T1, T2 e
T3. Listas de exercícios não valem nota, mas podem ajudar, já que as provas são baseadas nestes exercícios.
8.2 – Observações
É fortemente recomendável a participação proativa do aluno no que tange ao desenvolvimento dos trabalhos práticos de
implementação;
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segundas-feiras das 18:00 às 19:00h;
Quartas-feiras das 18:00 às 19:00
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
SZWARCFITER, J. Grafos e Algoritmos Computacionais. Editora Campus, 1983.
BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Teoria, Modelos e Algoritmos. Editora Edgard Blucher Ltda, 1996.
T.H. Cormen, C.E. Leiserson, R.L. Rivest, and C. Stein. “Introduction to Algorithms”, 2nd. edition, MIT Press, 2001. (Há
uma versão em português, da Editora Campus.)
10.2 – Bibliografia Complementar
GOLDBARG, MARCO and GOLDBARG ELIZABETH. “Grafos: conceitos, algoritmos e aplicações”. Editora Campus,
2012. GROSS. L. J, YELLEN, J. “Graph Theory and Its Applications”, 2nd Edition, Chapman & Hall/CRC, 2006.
BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Introdução e Prática. Editora Edgard Blucher Ltda, 2009.
ZIVIANI, Nívio. “Projeto de Algoritmos com implementações em Java e C++.
HU, T. C. Combinatorial Algorithms, Addison-Wesley, 1982.
FRAKES; BAEZA-YATES. Information retrieval data structures and algorithms, Prentice-Hall, 1992.
J. Kleinberg and E. Tardos, “Algorithm Design”, Addison-Wesley, 2005 .
D.E. Knuth, “The Art of Computer Programming: Sorting and Searching”, Addison- Wesley, 1973.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
1- Presença obrigatória;
2- não haverá prova substitutiva, apenas 2a. chamada para quem faltou a algum TVC com a devida justificativa da falta;
3- a entrega dos trabalhos deve se dá na data prevista. Porém, no caso de atraso, a multa por dia útil de atraso é de 20%
do valor do trabalho.;
4- a chamada será feita no inicio ou ao final da aula;
5- as aulas iniciam-se às 19:00h das segundas-feiras e quartas-feiras;
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Stênio Sã.
!" # $%#
#
!
"
# $
# $
%
%
&
&
# $
'
'
%
(
&
*
"&
$
&
(
)
+
,
!"
#
#
$
%
&&
& '
!"
)
#
*
$
#
(
!" %
(
(
%(
+( )
!"
,( )
*
!"
(
/ %(
& '
('
#.
2
*
%
%(
0
%
11 %
3
4"
) -
&'
!
$( ) * #
%
*
1
!
/
+
.+ /
0 0
- .+
'
!
* %
*
2
/
/
*
/
+
$
1
)
3
(
3
.+
3
(
5
1
':!
7 .+ 1
,
-
0 .+ 1
!
1
#
,
3
!
*2
!
4
7!
4
14
.+ 1 !
: ;
0
;
!$
(
'
.6
0
, 0
':! 1 3
.+ /
*
(
1
'85&91 '
.+
1
,
1 (
4
$
-
5
4 ,
>
6
$
1 (
!
4
1
!$
1
.6
!
4
:
%
1
!
.+ 1
&2
%
.
0
3
.+ 1
3
1
':! < =
4 ,
15
! 47!
!
#
2
'
'
$
;
/
/
%
* #)
-
1
-#
)
>
3
? 6
/4
/ >
3
0
1
0
!
6
!$
1
786
4
3
>44
4
1 >
, 0
!
C @/ D @1 >7
0
1
6
E
$
/
.+
.6
6
? 6
(
$
%
1
.+
.2
*
$
.+
9
%
.6
1 5
1 (
E
*
4
(
1 >7
'851 5 *
.+ 1
.+
4
7
4
0
:
2
.+
'85/
.+
4
/
'85
6
triggers 1
-
stored procedures 1
'851
12
4 0 +
$
$
$
F
.
;
4
!
.6
1
+ &
0
/!
"
*2
)
!
<2
9
.+
0
3
.
0
+
1
>
!
1
"
':!
':!
/
4 1
=
%
-
0
!
0
5
! 4 /!
4
0
+ &
.+
#;7'+
/
! 4 !
1
1 !
*2
&
4
/
0
0
;
-
/
Buffer1
1
:
?
.
.2
/
>4
? 6
*
/4
.6
(
(
%
4 0
(
, 0 1 @
- .+
A @/ B @/ 9 @/ @! /
1 >7
'851 >
4 0
4
%
*
4
- .+
:
>7
/4
.6
3
- .+ 1 (
13
.+
1 >7
1
/
+2
,2 7
*
:
4 ,
>
- .+
) #
'
@
6
%)
#
6
.
/
(
(
!"
(
!7
) 9
#.
/8
:
)
!7
*
;+
.2& '
4
)
*
/
<
=
)
-'
(
(
.
-
!7
8
) 9
1
* 7
!A
B /
3
'
/
)
3
*
C
6
:
4
.
-
*
#.
#.
'
-
.(
(
/
&
'
/
!"
%
8
>*
8
)
(
9 !" (
( ?@
%
,
/
!"
6
8
)
#
/
)
$
,
,
!"
/
!"
/
!"
D
#AA
4
A
+
?@
B /
+
#
$
A /
C
) A
8
A
?
E@
?@%
A
!7
&
;
$
F
%( G
9
G
%
!7
% &
(
!
+
+
)D
+
)D
H
I
0A
?@H
;
+
;+ %
/ /
'
)
'
#. I
H
(
8
( /H
( '
J
(
"
(
%
4
,
/ 8
%
$
#
/
D
$
,
G
/
,#
D
!"
$
%
!"
'
G
D
&
A B
9 !"
!"
)
$ /
)
(
%
D $
'
,
/
'
9
/ /
GKG( L G(
8
B
)
!7
12
8
4
/
12&
D
/
3
H
H
!7
M
M
M
/
N
%
:
B
=
$
"
$
8
(
4
,#
G D
)
)
8
( $ /
%( )
"
' 9
, $
8
8
%
' !
<
F
$
0
!
8
%
#
H'
)
(
I
$O
)
6I
##
$
B
H'
I
$O
6I
$
=(
*
%
)
$ /
8
E
$ $7
/
E2
'$D
6
>5( '43/ 4
'
@
/
'*
</
)
$4
- G @ ? #>/ '%
H
!1 Sistemas de Banco de Dados1 IJ > / '+
K
L/ BMAA1 3'!@ NOPPDON9IMPDD
!>3:#5>Q/ 5L 1 Use a Cabeça SQL1 AJ > .+ / 4
NOPPDOIMPBAMA
#> '>4/
3
$
E2&
$D
>/
!
1 Projeto de Banco de Dados1 IJ > 1 '"
50
$
R 3
4:' R S
C1
! H
/ BMMN1 3'!@ NONPDOOPM9PBP
6
@
1 1 Introdução a Sistemas de Bancos de Dados1
.+
T> 0 / BMMC1 PNI 1 3'!@ NOPPD9DBABO9M
4 !/
G
4 @>5/
.+ 1
.+
NOPPDBBAMOPID
'35!>4 #
T>
H / BMMP1 3'!@
PJ > .+
1 Sistemas de Banco de Dados R
PJ > .+ 1 '+
2
5
/ 4
/ 3
/
BMAA1
.+
3'!@
U/ 1G V 4 #/ #1G '
4'# / '1 Sistema de Banco de Dados1 DJ > 1/ 4
0 / BMMI1 PMP 1 3'!@ NOPPD9DBAAMOP
> 4>Q/ 1G 53:# ' @>/ '1G @ > / 1 Projeto e Modelagem de Banco de Dados, BJ > 1/ 4
T> 0 / BMMI1 BNB 1 3'!@ NOPPD9DBBAACD
F
!" #
#
Permite-se o uso de qualquer ferramenta CASE e de qualquer SGBD.
-
/ MB
1
%
1'
.
(
BMAD1
?
;
.+
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: BANCO DE DADOS
Turma: B
Professor: Tarcísio de Souza Lima
Código:
DCC060
Período:
2015.1
Número de SIAPE:
1148648
Coordenador da Disciplina: Não atribuído
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
(
Modalidade: ( X ) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: ( 0 ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: (
Uso de Laboratório de Ensino: (
) não
) integral
) UAB
) semipresencial
( 0 ) tutores UFJF
) parcial
(
) a distância
( 0 ) tutores UAB
( X ) parcialmente(apoio)
(
68
( X ) eventual
(
) integralmente
(
) não faz uso
Pré-requisito(s): DCC117 Modelagem de Sistemas
(para Ciência da Computação e Engenharia Computacional) ou
DCC013 Estrutura de Dados II (para Sistemas de Informação)
Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A, 35A e 65AC, obrigatória),
Engenharia Computacional (65AB, obrigatória)
Sistemas de Informação (76A, obrigatória)
Estatística (65AD e 65D, formação complementar),
Ciências Exatas (65A, eletiva), Disciplina Opcionais (99A)
2 - OBJETIVOS
Fornecer conhecimentos sobre a concepção, desenvolvimento e utilização de Sistemas de Banco
de Dados. Para isso, são trabalhados os conceitos fundamentais de modelagem e projeto de
BDs baseados no modelo relacional, linguagens de consulta, sistemas gerenciadores de banco
de dados, assim como os aspectos de integridade e alguns tópicos emergentes na área.
3 – EMENTA
Introdução e Motivação. Análise de Requisitos e Modelagem Conceitual de Banco de Dados.
Modelagem Lógica de Banco de Dados. Linguagens Relacionais. Detalhamento das Restrições de
Integridade. Principais conceitos BDR x BDOO x BDOR e SQL-3. Sistemas de Gerência de Banco
de Dados (SGBDs). Modelos de Dados Semiestruturados. Arquitetura de Banco de Dados.
Recuperação de Falhas, Armazenamento e Indexação.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Introdução e Motivação
Sistemas de Informação. Dado X Informação. Banco de Dados.
Sistema de Banco de Dados e Sistema de Gerência de Banco de
Dados. Aplicações com Arquivos e suas Desvantagens. Por que
SGBD's? Objetivos de um SGBD. Independência de Dados.
Arquitetura ANSI/SPARC. Modelo de Dados: Conceituação,
Componentes Básicos, Mecanismos de Abstração. Revisão Histórica.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
2
(em 02/MAR)
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
2. Análise de Requisitos e Modelagem Conceitual de Banco
de Dados
Análise de Requisitos. Modelagem Conceitual de Banco de Dados
utilizando Entidades e Relacionamentos. Conceitos Básicos
(Entidades, Relacionamento e Atributos), Restrições de Integridade,
Identificadores, Especialização e Generalização. Modelagem ER de
Visões Individuais com Base nos Requisitos. Integração de Visões e
suas Fases. Agrupamento de Entidades. Exercícios propostos e
resolvidos, com uso de ferramenta de modelagem.
3. Modelagem Lógica de Banco de Dados
Conceitos Básicos (Relações, Domínios e Atributos), Restrições de
Integridade. Transformação entre Modelos: Mapeamento ERRelacional e Construtores SQL. Engenharia Reversa de Modelos
Relacionais. Engenharia Reversa de Arquivos. Normalização de
Arquivos e de Banco de Dados Relacionais: 1FN, 2FN, 3FN, FNBC,
4FN, 5FN. Exemplos de Anomalias. Exercícios propostos e
resolvidos.
Revisão
Primeira Avaliação Escrita
10
(05 a
19/MAR)
16
(23/MAR
a 23/ABR)
2
(27/ABR)
2
(30/ABR)
4. Linguagens Relacionais
Álgebra Relacional: detalhes sobre as operações de junção e
otimização de consultas. Cálculo Relacional. Linguagem SQL,
Visões: Definição e Manipulação de Dados. Modelo Definição e
Manipulação de Dados. Exercícios Resolvidos de Álgebra Relacional,
Cálculo Relacional e SQL. Laboratório de Consultas em SQL (lista
proposta e experimentação).
12
(04 a 21/MAI)
5. Detalhamento das Restrições de Integridade
Gatilhos
(triggers).
Procedimentos
Armazenados
(stored
procedures). Asserções (assertions). Exercícios com o uso do
MySQL.
6
(25/MAI a
01/JUN)
6. Recuperação de Falhas, Armazenamento e Indexação
Recuperação de Falhas em BDs. Técnicas de gerência de Buffer.
Armazenamento em SGBDs convencionais, armazenamento em
SGBDs avançados. Introdução à indexação em BDs, árvores B+,
estruturas de hashing.
4
(08 e 11/JUN)
7. Principais conceitos BDR x BDOO x BDOR e SQL-3
Revisão de conceitos como o acrônimo CRUD, integridade,
segurança e concorrência em BDs, características dos BDRs (Banco
de Dados Relacionais). Aplicações não-convencionais. Comparativo
entre dados convencionais e dados não-convencionais. BDs nãoconvencionais, BDs Orientados a Objetos e BDs Objeto-Relacionais.
Classificação de Stonebreaker e comparativo entre os principais
critérios dos BDRs, BDOOs e BDORs. Exercícios de Modelagem OR e
SQL-3.
8. Modelos de Dados Semiestruturados
Conceitos e principais linguagens para especificação de BDs
semiestruturados. Revisão de XML/DTDs.
Revisão
Segunda Avaliação Escrita
Apresentação do Projeto Final
4
(15 e 18/JUN)
4
(22 e
25/JUN)
2
(29/JUN)
2
(02/JUL)
2
(06/JUL)
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas, em sala de aula, com suporte de apresentações de slides. Exercícios para
casa, com solução e uma lista dos principais erros encontrados nas várias soluções
apresentadas pelos alunos disponibilizadas no Moodle. Uso parcial de laboratório de ensino para
uso de ferramentas CASE e SGBDs.
7.2 - Material Didático
Artigos sobre alguns conteúdos específicos da disciplina, apresentações de slides de cada um
dos tópicos da matéria lecionada, listas de exercícios para cada um dos tópicos e comentários
das aulas disponibilizados via ambiente Moodle.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Valor
Tipo de
Avaliação
Exercícios
para casa
Variadas,
ao longo
do
período
20
Exercícios
diversos,
referentes a
cada tópico
Primeira
Avaliação
Escrita
30 de
abril de
2015
30
Segunda
chamada
da 1ª
avaliação
escrita
04 de
maio de
2015
idem
idem
Segunda
Avaliação
Escrita
02 de
julho de
2015
30
Avaliação
escrita
Segunda
chamada
da 2ª
avaliação
escrita
06 de
julho de
2015
idem
Avaliação
Data
Projeto
Final da
Disciplina
06 de
julho de
2015
Avaliação
escrita
Conteúdo Programático
Uma lista de exercícios para cada tópico
da disciplina (p.ex., modelagem
conceitual, transformação de modelos
conceitual/lógico, normalização, álgebra e
cálculo relacional, SQL etc.)
Unidades 1, 2 e 3
(sem consulta)
idem
Unidades de 4 a 10
(sem consulta)
20
idem
Projeto de
implementação
de um banco
de dados
(em grupo)
idem
Aplicação completa e funcional que lista
dados que um usuário tem em seu HD e,
sobre eles, realiza consultas. Utiliza um
SGBD, linguagem de scripts, formulários
de consulta e formatação de saída, além
de dados semiestruturados.
8.1 – Cálculo da Nota
Soma dos valores das avaliações parciais (20+30+30+20 = 100)
8.2 – Observações
1. As segundas chamadas serão ministradas de acordo com o que rege o Art.35 do novo RAG
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
(Regulamento Acadêmico da Graduação), em vigor a partir de 17 de março de 2014, não
havendo possibilidade das ditas avaliações “substitutivas”.
2. As listas de exercícios são de caráter individual. A constatação de cópias de listas de
exercícios entre alunos, no todo ou em parte, ficam sujeitas à não atribuição de nota (ou
atribuição de nota ZERO) por parte do professor, independente de quem copiou ou deixou
ser copiado.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segundas e quintas-feiras, de 18 às 19 horas. Demais dias e horários sob demanda, agendado
previamente com o professor. Sempre via fórum de dúvidas pelo ambiente Moodle, pelo e-mail
ou ainda via bate-papo do Facebook ou pelo Skype. O professor também faculta o seu número
de celular (32-8853-9741) sempre e quando o aluno efetivamente precisar e já tiver esgotado
outros meios.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
BEIGHLEY, Lynn. Use a Cabeça SQL. 1ª Edição, Rio de Janeiro: Alta Books, 2008.
ISBN: 978-85-7608-210-1
ELMASRI, Ramez; NAVATHE, Shamkant B. Sistemas de Banco de Dados. 6ª Ed, São Paulo:
Pearson Addison Wesley, 2011. ISBN 978-85-7936-085-5 (livro-texto)
HEUSER, Carlos A. Projeto de Banco de Dados. 6ª Ed. Série Livros Didáticos – Instituto de
Informática da UFRGS – número 4. Porto Alegre: Bookman, 2009. ISBN 979-85-7780-382-8
10.2 – Bibliografia Complementar
DATE, C. J. Introdução a Sistemas de Bancos de Dados. Tradução da 8ª Edição Americana,
Rio de Janeiro: Campus/Elsevier, 2004. 896p. ISBN 978-85-3521-273-0
ROB, Peter; CORONEL, Carlos. Sistemas de Banco de Dados – Projeto, Implementação e
Administração.
Tradução
da
8ª
Edição.
São
Paulo:
Cengage
Learning,
2011.
ISBN: 978-85-2210-786-5
SILBERCHATZ, A.; KORTH, H.; SUDARSHA, S. Sistema de Banco de Dados. 5ª Ed., Rio de
Janeiro: Campus/Elsevier, 2006. 808p. ISBN 978-85-3521-107-8
TEOREY,T.; LIGHTSTONE, S.; NADEAU, T. Projeto e Modelagem de Banco de Dados, 2ª
Ed., Rio de Janeiro: Campus/Elsevier, 2006. 292p. ISBN 978-85-3522-114-5
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Permite-se o uso de qualquer ferramenta CASE e de qualquer SGBD.
Esta disciplina contém diversas atividades a serem desenvolvidas, que são de caráter
INDIVIDUAL. Atividades INDIVIDUAIS que forem postadas IGUAIS no ambiente por alunos
diferentes, não importando quem verdadeiramente as produziu ou quem as copiou terão,
INDISTINTAMENTE, a atribuição de nota ZERO.
Atividades INDIVIDUAIS obtidas a partir da Web/Internet devem conter a referência
bibliográfica e, uma vez configurado o plágio, igualmente terão atribuição de nota ZERO.
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Tarcísio de Souza Lima
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: SISTEMAS OPERACIONAIS
Código: DCC062
Turma: A
Período: 2015.1
Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): --Curso(s): 22A - Ciência da Computação
35A - Ciência da Computação
65A - Bacharelado em Ciências Exatas
65B – Engenharia Computacional
65C – Ciência da Computação
76A – Sistemas de Informação
Professor: Marcelo Ferreira Moreno
Coordenador da Disciplina: --Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Apresentar detalhadamente os aspectos arquiteturais de sistemas operacionais, teóricos e
práticos, demonstrando como tarefas corriqueiras na operação e programação de computadores
são tratadas internamente por sistemas operacionais. A linha de raciocínio é guiada pelos
subsistemas de gerenciamento de recursos. O egresso da disciplina estará apto a praticar os
mecanismos estudados em projetos de programação relacionados a sistemas operacionais,
multiprogramação, multiprocessamento e sistemas distribuídos.
3 – EMENTA
Introdução; Processos e Linhas de Execução (Threads); Impasses (Deadlocks); Gerenciamento
de Memória; Entrada/Saída; Sistemas de Arquivos.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Introdução
1.1. Evolução, conceitos básicos e terminologia
1.2. Arquiteturas de Sistemas Operacionais
2. Gerenciamento de Processos
2.1. Processos, threads, trocas de contexto
2.2. Sincronização e Comunicação entre processos
2.2.1. Condições de disputa, Exclusão mútua,
Regiões críticas
2.2.2. Semáforos, mutexes e monitores
2.2.3. Troca de mensagens e barreiras
2.3. Escalonamento de Processos
3. Deadlocks
3.1. Detecção e recuperação de deadlocks
3.2. Evitando deadlocks
3.3. Prevenção de deadlocks
4. Gerenciamento de Memória
4.1. Espaços de endereçamento, alocação de memória
4.2. Memória Virtual
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
4ha
24ha
6ha
10ha
6 – USO DE
TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
4.3. Paginação de memória, algoritmos de substituição
5. Gerenciamento de Memória Secundária
5.1. Escalonamento no acesso a disco
5.2. Sistemas de arquivos
6. Gerenciamento de Entrada e Saída
6.1. Interrupções de hardware, interrupções de
software
6.2. Tipos de dispositivos, drivers de dispositivos
10ha
6ha
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas com utilização de slides e quadro negro. Demonstrações práticas do
comportamento de mecanismos de sistemas operacionais. Resolução de exercícios. Listas de
exercícios. Trabalhos práticos.
7.2 - Material Didático
Slides e listas de exercícios disponibilizados no site da disciplina no formato PDF. Programas de
demonstração e links para leitura suplementar também publicados no site.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Avaliação
29/04/2015
Escrita 1
Segunda
04/05/2015
Chamada 1
Avaliação
01/07/2015
Escrita 2
Segunda
06/07/2015
Chamada 2
Trabalho
22/06/2015
Prático 1
8.1 – Cálculo da Nota
Valor
100
100
100
100
100
Tipo de
Avaliação
Individual,
s/ consulta
Individual,
s/ consulta
Individual,
s/ consulta
Individual,
s/ consulta
Em Grupo
Conteúdo Programático
Unidades de ensino 1, 2 e 3
Unidades de ensino 1, 2 e 3
Unidades de ensino 4, 5 e 6
Unidades de ensino 4, 5 e 6
Todas as unidades de ensino
0.35*AE1+0.35*AE2+0.3*TP1
8.2 – Observações
Provas de Segunda Chamada apenas em caso de ausência justificada à respectiva Avaliação
Escrita
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
2a feira, 20:00-21:00h
4a feira, 18:00-19:00h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
TANENBAUM, Andrew. Sistemas Operacionais Modernos. 3. ed. Prentice Hall do
Brasil, 2010. 712 p.
SILBERSCHATZ, Abraham. GALVIN, Peter B. Operating System Concepts. 8. ed.
Wiley, 2008. 992 p.
10.2 – Bibliografia Complementar
DEITEL, H.M. DEITEL, P. CHOFFNES D. Sistemas Operacionais. 3. ed. Prentice Hall do Brasil,
2005. 784 p.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. XXX
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Turmas:
Oferta:
Linguagens Formais e Autômatos
A
( X ) UFJF
(
Código:
DCC063
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade:
( X ) presencial
(
) semi-presencial
(
) à distância
Uso do Moodle:
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
Uso laboratório:
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
Pré-requisito(s):
DCC013- Estrutura de Dados
Curso(s):
Professores:
Ciência da Computação (obrigatória), Engenharia Computacional
(obrigatória), Sistemas de Informação (obrigatória) e Bacharelado em
Ciências Exatas (eletiva)
Itamar Leite de Oliveira
Coordenador:
Faz uso de:
(
) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
(
) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Capacitar o estudante para a aplicação formal sistematizada de conceitos e resultados relativos
às linguagens, gramáticas, autômatos e reconhecedores, introduzindo modelos matemáticos de
computação. Especificamente, pretende-se que, após cursar esta disciplina, o aluno deva:
- conhecer alfabetos e linguagens e saber representar de forma finita objetos infinitos;
- conhecer gramáticas e linguagens (regulares, livre de contexto e sensível ao contexto);
- ser capaz de entender e construir autômatos de pilha e autômatos finitos.
3 – EMENTA
1) Noções preliminares
Teoria de conjuntos. Produto cartesiano, relações entre conjuntos, funções, relações de
equivalência. Conjuntos enumeráveis e não enumeráveis. Definições recursivas. Indução
matemática e diagonalização. Tipos de formalismos: grafos direcionados e lambda-cálculo.
2) Linguagens regulares
Definição de strings e linguagens. Especificação finita de linguagens. Conjuntos e expressões
regulares.
3) Gramáticas e linguagens livres de contexto
Definições de linguagens livres de contexto. Derivação. Gramáticas regulares. Exemplos de
gramáticas e linguagens: Pascal e expressões aritméticas. Estratégias de derivação:
ambigüidade, derivações mais à esquerda e mais à direita, grafos de gramáticas, derivadores
top-down, derivadores bottom-up.
4) Formas normais
Definição de formas normais e esquemas de restrição em gramáticas. Eliminação de: produções
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
lambda, produções em cadeia, símbolos redundantes, recursão à esquerda. Forma normal de
Chomsky e de Greibach
5) Autômatos e linguagens
Máquinas de estados finitos. Autômato finito determinista e não-determinista. Remoção de nãodeterminismo: fecho lambda. Minimização de autômatos finitos deterministas. Autômatos
finitos e conjuntos regulares. O lema do bombeamento para linguagens regulares.
6) Autômatos com pilha e linguagens livres de contexto
Definições de autômato com pilha. Autômatos com pilha e linguagens livres de contexto. O
lema do bombeamento para linguagens livres de contexto. Autômato com duas pilhas.
7) Hierarquia de Chomsky: classes de linguagens
Propriedades fechadas de linguagens regulares. Propriedades fechadas de linguagens livres de
contexto. Tópicos para a próxima disciplina: Teoria de Linguagens.
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6
– USO DE TICs
1. Noções preliminares
2 ha
Projeções e quadro
2. Linguagens regulares
2 ha
Projeções e quadro
3. Gramáticas e linguagens livres de contexto
16 ha
Projeções e quadro
4. Formas normais
10 ha
Projeções e quadro
5. Autômatos e linguagens
20 ha
Projeções e quadro
6 ha
Projeções e quadro
4 ha
Projeções e quadro
6. Autômatos com pilha e linguagens livres de
contexto
7. Hierarquia de Chomsky: classes de linguagens
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas utilizando-se de datashow e quadro. Exercícios resolvidos em sala.
Listas de exercícios.
7.2 - Material Didático
Notas de aulas, slides e listas de exercícios em PDF serão disponibilizadas no site da disciplina
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
P1
06/04/2015
100
prova
Unidade de ensino 1, 2 e 3
P2
18/05/2015
100
prova
Unidade de ensino 4 e 5
P3
26/06/2015
100
prova
Unidade de ensino 5, 6 e 7
2ª Ch
03/07/2015
100
prova
Todas as unidades de ensino
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
8.1 – Cálculo da Nota e Critério de Aprovação
Média final: (P1 + P2 + P3)/3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e
frequência igual ou superior a 75%.
8.2 – Observações
2ª Ch: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição da P1 ou P2 ou P3 para o aluno que não fez
alguma das 3 provas anteriores ou que queira substituir aquela com o menor valor.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segunda-feira de 15:00 às 16:00h.
Demais dias da semana podem ser agendados sob demanda.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
MENEZES, P. B. Linguagens formais e autômatos. Porto Alegre: Sagra Luzzatto. 2000. 170 p.
(Livros didáticos)
LEWIS, H. R.; PAPADIMITRIOU, C. H. Elementos de teoria da computação. Porto Alegre:
Bookman. 2000. 354 p.
10.2 – Bibliografia Complementar
HOPCROFT, J. E. Introdução a teoria de autômatos, linguagens e computação. Rio de Janeiro:
Elsevier. 560 p.
HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D. Formal languages and their relation to automata. Menlo Park:
Addison-Wesley. 1969. 250 p.
RAMOS, M. V. M.; NETO, J. J.; VEGA, Í. S. Linguagens formais: Teoria, modelagem e
implementação. Porto Alegre: Bookman. 2009. 656 p.
SIPSER, M. Introdução à teoria da computação: Thomson Learning. 2007. 488 p.
AHO, A. V.; LAM, M. S.; SETHI, R. Compiladores: Princípios, técnicas e ferramentas. Rio de
Janeiro: Pearson. 2007. 648 p.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Site da disciplina: https://sites.google.com/a/ice.ufjf.br/lfaufjf
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
________________________________
Professor
Prof. Itamar Leite de Oliveira
________________________________
Saulo Moraes Villela
Chefe do DCC
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: COMPUTAÇÃO GRÁFICA
Código:
DCC065
Turma: A
Período:
2015.1
Oferta: (X) UFJF
( ) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 0
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 4
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): MAT158
Curso(s): 65
Professor: Rodrigo Luis de Souza da Silva
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Os objetivos do curso são os seguintes:
§ Definir objetos gráficos planares e apresentar modelos de geometria
§ Apresentar noções de modelagem geométrica
§ Apresentar formas de visualizar cenas 2D e 3D utilizando câmeras e cenários
virtuais
§ Apresentar técnicas de recorte, rasterização e cálculo de superfícies visíveis
§ Apresentar noções de cores, técnicas de iluminação e mapeamento de textura
§ Introduzir conceitos de animação
Ao final do curso o aluno deve ser capaz de identificar e implementar, a partir de um
problema dado, possíveis soluções gráficas para solucioná-lo usando técnicas de
computação gráfica.
3 – EMENTA
1. Definição de objetos gráficos planares
2. Modelos de Geometria
3. Estudo da Cor
4. Modelagem de objetos e construção de cenas 3D
5. Visualização da cena
6. Cenário Virtual
7. Câmera Virtual
8. Recorte, rasterização, cálculo das superfícies visíveis
9. Iluminação
10. Técnicas de Mapeamento de Texturas
11. Animação
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
6 - USO DE TICs
1) Definição de objetos gráficos planares
4h
Projeções, quadro
2) Modelos de Geometria
6h
Projeções, quadro
3) Modelagem de objetos e construção de cenas 3D
8h
Projeções, quadro
8h
Projeções, quadro
6h
Projeções, quadro
4) Visualização da cena, Cenário Virtual e Câmera
Virtual
5) Recorte, rasterização, cálculo das superfícies visíveis
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
6) Cores, iluminação e mapeamento de textura
7) Animação
Avaliações Escritas
Desenvolvimento de trabalhos práticos
8h
2h
6h
12h
Projeções, quadro
Projeções, quadro
----
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
·
·
·
Aulas expositivas presenciais
Resolução de exercícios
Leitura/Estudo do material
7.2 - Material Didático
Material disponível em PDF separados por tópicos e os livros que constam na bibliografia.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Conteúdo Programático
Trabalho
14/04/2015
10
Grupo
Unidades de ensino 1 e 3
Prova
16/04/2015
25
Individual
Unidades de ensino 1 e 3
Trabalho
21/05/2015
15
Grupo
Unidades de ensino 4 e 5
Trabalho
23/06/2015
25
Grupo
Unidades de ensino 6 a 7
Prova
25/06/2015
25
Individual
Unidades de ensino 4 a 7
Prova
30/06/2015
25
Individual
Unidades de ensino 1 a 7
8.1 – Cálculo da Nota
Soma simples
8.2 – Observações
Aprovado o aluno com Nota final ≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito à
segunda chamada, seja ela via requerimento (a ser analisado) versando sobre o mesmo conteúdo
da avaliação perdida ou no final do período, cobrindo todo o conteúdo programático.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Quartas: 18h as 19h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
·
·
HEARN, D.; BAKER, M. P. Computer Graphics in C. Prentice Hall, 1996.
GONZALEZ, R. G.; WOODS, R. Processamento digital de imagens. Edgard
Blücher, 2000
10.2 – Bibliografia Complementar
·
·
·
·
FOLEY, J. et al. Computer graphics - principles and practice. Addison-Wesley,
1990.
FOLEY, J. et al. Introduction to computer graphics. Addison-Wesley, 1995.
GOMES, J.; VELHO, L. Computação gráfica ¿ volume 1. IMPA/SBM, 1998.
ANGEL, Edward. Interactive computer graphics: a top-down approach with
OpenGL. 2nd. Ed., Reading: Addison-Wesley, 2000.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Necessário um laboratório com sistema operacional Linux e OpenGL instalado.
Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: PROCESSAMENTO DE IMAGENS
Turma: A
Professor: Marcelo Bernardes Vieira
Código:
DCC066
Período:
2015.1
Número de SIAPE:
1514610
Coordenador da Disciplina: Não atribuído
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
(
Modalidade: ( X ) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: ( 0 ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
Uso de Laboratório de Ensino: (
) integral
) UAB
) semi-presencial
( 0 ) tutores UFJF
) parcial
(
(
) a distância
( 0 ) tutores UAB
( ) parcialmente(apoio)
(
60
(
) eventual
) integralmente
( X ) não faz uso
Pré-requisito(s): Não há
Curso(s): Ciência da Computação diurno e noturno (22A e 35A),
Engenharia Computacional (65AB)
Sistemas de Informação (76A)
Ciências Exatas (65A)
2 - OBJETIVOS
O objetivo deste curso é apresentar a teoria, os métodos e as técnicas necessárias para
construir sistemas de processamento digital de sinais em geral. Utiliza-se uma abordagem
específica para alunos de computação em que são apresentadas a teoria de sinais a teoria da
informação. Um exemplo da primeira é a introdução a sinais complexos, transformadas de
Fourier, Cosseno e Wavelets. Um exemplo da segunda é o definição de entropia em computação
e o teorema de Shannon-Whitaker. Através da carga de trabalhos e provas, espera-se que o
aluno seja capaz de compreender, projetar, programar e utilizar os principais métodos de
processamento de sinais para imagens.
3 – EMENTA
-
Introdução
Fundamentos
Filtragem no Domínio Espacial
Filtragem no domínio da frequência
Restauração e reconstrução de imagens
Processamento morfológico de imagens
Segmentação de Imagens
Compressão de Imagens
Avaliação de softwares/bibliotecas comerciais de processamento de imagens
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
Introdução
4h
Fundamentos
6h
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Filtragem no Domínio Espacial
6h
Filtragem no Domínio da Frequência
8h
Restauração e reconstrução de imagens
8h
Processamento morfológico de imagens
8h
Segmentação de Imagens
8h
Compressão de Imagens
6h
Avaliação de softwares/bibliotecas comerciais de processamento de
imagens
6h
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas teóricas expositivas com uso de quadro e retroprojetor e computador.
7.2 - Material Didático
Notas de Aula, Bibliografia Básica
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Conteúdo Programático
1
08/04/15
30
Trabalho 1
Matéria dada
2
25/05/15
30
Trabalho 2
Matéria dada
3
24/06/15
40
Prova final
Matéria dada
8.1 – Cálculo da Nota
Soma dos valores das avaliações parciais.
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Terça e quinta de 14h às 16h.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
AZEVEDO, E., CONCI, A., LETA, F., Computação Gráfica - Volume II, Elsevier, ISBN: 9788535223293, 2008.
GONZALEZ, R. G., WOODS, R., Digital Image Processing, 3rd Edition, Prentice Hall, ISBN: 9780131687288, 2008.
10.2 – Bibliografia Complementar
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 26 de fevereiro de 2015.
Prof. Marcelo Bernardes Vieira
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Redes Neurais Artificiais
Turma: A
Oferta: ( x ) UFJF
(
Código:
Período:
DCC068
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( x ) presencial
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
( ) semi-presencial
( ) parcialmente (apoio)
4
0
4
( ) a distância
( ) integralmente
Pré-requisito(s): Teoria dos Grafos (DCC059)
Curso(s): DISCIPLINAS OPCIONAIS 30
CIÊNCIAS EXATAS 1
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 9
CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 5
ENGENHARIA COMPUTACIONAL 5
OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO 5
OPÇÃO 2º CICLO CIÊNCIAS EXATAS - ENGENHARIA COMPUTACIONAL 5
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO 10
Professor: Raul Fonseca Neto
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O objetivo da disciplina é apresentar a utilização das Redes Neurais Artificiais na solução de
problemas do Mundo Real, introduzir os Fundamentos da Teoria Básica de Redes Neurais
Artificiais, dos Modelos Teóricos de Redes relacionados ao aprendizado supervisionado e não
supervisionado e também dos Processos e Algoritmos que se desenvolvem nas mesmas.
3 – EMENTA
I - Introdução à Computação de Redes Neurais.
II - Fundamentos da Computação de Redes Neurais.
III – Algoritmo LMS e Modelo Perceptron.
IV- Redes MLP e Algoritmo Back-Propagation.
V - Redes Recorrentes.
VI - Redes de Organização Própria.
VII - Máquinas de Vetores Suportes
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
I - Introdução à Computação de Redes Neurais.
5
II - Fundamentos da Computação de Redes Neurais.
III – Algoritmo LMS e Modelo Perceptron.
5
10
IV- Redes MLP e Algoritmo Back-Propagation.
10
V - Redes Recorrentes.
10
VI - Redes de Organização Própria.
10
VII - Máquinas de Vetores Suportes
10
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas Expositivas Teóricas em Quadro negro com Apresentação de Slides. Uso de Softwares de
Simulação e Livro Eletrônico.
7.2 - Material Didático
Bibliografia Básica e Artigos Científicos
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Primeira
24/04/2015
1/3
Prova
Segunda
29/05/2015
1/3
Trabalho
Terceira
03/07/2015
1/3
Seminário
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Média Aritmética
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segunda e Quinta de 15 hrs às 17 hrs
Conteúdo Programático
Unidade I, II, III
Unidade IV
Unidade V, VI, VII
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
HAYKIN, S. Redes Neurais: Princípios e Prática. Bookman, 2001.
PRÍNCIPE, J., EULIANO, N and LEFÈBVRE, W. Neural and Adaptative Systems: Fundamental
Through Simulations. John Wiley & Sons, 2000.
10.2 – Bibliografia Complementar
Artigos Científicos relacionados à Ementa.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 16 de março de 2015.
Prof. Raul Fonseca Neto
!" # $%#
#
!
"
# $
# $
%
%
&
&
#
(
*
"&
(
$
&
)
+
!" #
$
$)
(
) ,) - ./
0123
0123 89
0 ( * 4 ; (
""""
,
$
&
'
'
%
%
+ (
45 6/63)0 6
*
/
&
'
&
) / 7 .0 89
&'
)
/:
/
!
$( ) * #
*
% (
; (
(
;
<
(
*
#
#
(
*
(
+
)
" ;
<
"/
< >
"
! (
" ? *
"
"4
0
"#
"
,
(
3 (
*
*
0
(
*
(
$
=
*
>
&
3 (
.
0
*
/
%
* #)
(
<
(
1
)
"""""
1
(
(
$
@ A&
(
&/
<
/
.
/
>
*
#
<
B
<
(
( <
<
B
(
!( (
%! (
#
;
( *5
*
5
<
)
5
(
#
& ;
(
=
#
1
-
/
*
(
(
<
(
6
)
C
A&
! (
/
F
0 * *(
?
& ? *
/
1
$; (
H &
&
1
$
(
(
1
(
3
$
*= (
E
5 A5
@ A&
"""""
(
D &?
*
"""""
*
$
6 ;
G
@ A&
"""""
12
? *
(
>
%
? *
$
@
*
&
"""""
-#
/
?
(
2
&4
C
*
$
) (
&/
<
2
4= (
1 I
#
*
* /
*
0 * ( (* )J( <
)
$
*
&
6
*
0
*
*
5(
*
$% B
0
=
(M
; (
( (
6
#
1
( (
0
B
&
?
)@65
(
*
J
J (M(
23& '
6*
*
(
=
$ L5
@
*
&
"""""
% (
$ L
A@ &
I
#
*
!
* 5(
)J
5
J (M(
*
(M(
'
*
(
*
9 /
*
;*
?
;*
:
&
*
%)
!8
?
(
)
5
4
? 5
NJ
L@
**&
*
=
%! (
( 5;
5% * (
) #
'
$
"""""
5
"""""
#
)@65
1
K* #
5
* 7
&
E
*
?
*
5
6
$I
$ L5
(
2
23
6 *
*
&
)
E&
/
$ 5
5
E@ 5
E@ &
*
4
?
5( ;
(
F
(
/
)
;
4
5
:
1
?
@
@
1
?
1
?
@
@
1
?
1
? A
A @
@
1
?
A@
@
1
?
.
63
5
A
5
E
3
$
E&
5
0!
1
63&
<
:
"1 ?
"6
"
?
>
6
%
#
5#
0
?
=
?
(
(
I
*
A@
)
5
*
O
?
5
N(
5
@
?
@
@
)
J
P
? $ $7 /
?3 ' $ < 4 @ $5
$ & 1 33).6
5
O -) )66Q5 R 4
)
5
$ & -) )66Q5 R 4O 1 33).6
5
#
S
? 5 T
5)
5
$A& 63 44/ ,65 U
#
K
*5
?3& $ < 4 @
$ & 3 )0K 205
6
)
. ,> 0 !
$%
##
O
E
5
1
3
(
&
E
P
L
I
3 (
>2
)
;
E
ET
51
T
( - **
51
( - **
K
*5
$ &0
3)/. 5 0
/
P
$ & 244).5 O 6/ ,-5 R 1 O ,213 5
( 0
V %
1 ;*
$ & 2445 4 O 4 K2.5 R )
* %
WK *
4
5
*
N
!" #
*
(
1
-
(
(
>
(
#
!
? *
T
** *
5 LLE
@
. /0
4(
1
5 *
0/234
(
5 43 5
B
@6 % B
A
)
5R
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: ASPECTOS AVANÇADOS EM
ENGENHARIA DE SOFTWARE
Turma: A
Professor: Marco Antônio Pereira Araújo
Código:
DCC078
Período:
2015.1
Número de SIAPE:
1148648
Coordenador da Disciplina: Não atribuído
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
(
Modalidade: ( X ) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: ( 0 ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: (
Uso de Laboratório de Ensino: (
) não
) integral
) UAB
) semi-presencial
( 0 ) tutores UFJF
(
) a distância
( 0 ) tutores UAB
( X ) parcialmente(apoio)
( X ) parcial
64
( ) eventual
(
) integralmente
(
) não faz uso
Pré-requisito(s):
Curso(s):
Bacharelado em Sistemas de Informação
2 – OBJETIVOS
Fornecer conhecimento avançado sobre os principais conceitos, metodologias, técnicas e
ferramentas de Engenharia de Software.
3 – EMENTA
Engenharia da Web. Padrões de Desenvolvimento. Qualidade e Segurança de software.
Tecnologias emergentes para o desenvolvimento de software. Tópicos Especiais de Engenharia
de Software.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Engenharia da Web
Sistemas baseados na Web. Modelos de processo para Engenharia
da Web. Gerenciamento e planejamento de aplicações Web.
Modelagem de aplicações Web. Projeto de interação. Projeto da
informação. Projeto funcional. Construção e Desenvolvimento.
2. Padrões de Desenvolvimento
3. Qualidade e Segurança de software
4. Tecnologias emergentes para o desenvolvimento de software
Agentes de software. Desenvolvimento orientado a Aspectos.
Desenvolvimento orientado a serviços. Desenvolvimento baseado
em Modelos.
5. Tópicos Especiais de Engenharia de Software
Serviços Web. Ontologias. Web Semântica.
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
12
16
12
12
12
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas presenciais, com utilização de Datashow e laboratório de informática.
7.2 - Material Didático
Slides e listas de exercícios.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Trabalho
Variadas,
ao longo
do
período
Valor
Tipo de
Avaliação
40
Temas
diversos,
referentes a
tópicos da
disciplina
Avaliação
Conteúdo Programático
Temas variados a serem apresentadas
por diferentes grupos de alunos,
referentes a tópicos da disciplina
60
8.1 – Cálculo da Nota
Soma dos valores das avaliações parciais
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sexta-feira, de 15h às 17h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
PRESSMAN, R. S. Engenharia de software. 6ª Edição. McGraw-Hill, 2006.
SOMMERVILLE, I. Engenharia de Software. 8ª Edição. Pearson Addison-Wesley. 2007.
PFLEEGER, S.L. Engenharia de Software: Teoria Prática. 2ª Edição. Pearson Prentice Hall, 2004
10.2 – Bibliografia Complementar
GUSTALFSON. D. A. Engenharia de software. Coleção Shaum. Bookman. 2003.
PAULA, W. P. F. Engenharia de software: fundamentos, métodos e padrões. LTC, 2001.
PRESSMAN, R. S., LOWE,. D. Web Engineering. McGraw- Hill, 2008.
PRESSMAN, R. S. Software Engineering: A Practittioner´s Approach. 7th. Edition. McGraw- Hill,
2009.
SOFTEX, MPS.BR - Melhoria de Processo do Software Brasileiro-Guia Geral Versão 1.1, 2006.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Marco Antônio Pereira Araújo
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Tópicos em Computação Científica I Modelagem Computacional
Turma: A
Oferta: (X) UFJF
(
Código:
DCC089
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: (X) presencial
Uso do Ambiente Moodle: (X) não
4
0
4
( ) semi-presencial
( ) a distância
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC008 – Cálculo Numérico
Curso(s):
Professor: Carlos Cristiano Hasenclever Borges
Coordenador da Disciplina: Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O objetivo desta disciplina é apresentar conceitos de Computação Científica associados a
modelagem propriamente dita e a resolução numérica através de técnicas de Álgebra
Computacional e Otimização.
3 – EMENTA
- Introdução a Computação Científica
-Tópicos em Álgebra Linear Computacional
-Tópicos em Otimização
-Tópicos em Modelagem Computacional
4 – UNIDADES DE ENSINO
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7.1 - Metodologia de Ensino
O curso será apresentado através de aulas expositivas com exemplos práticos visando a
autonomia do aluno para execução de trabalhos correlacionados. Estudos de casos também
serão realizados.
7.2 - Material Didático
Livros de Análise Numérica e Otimização. Sofwares livres com recurso para esta área - Octave
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Seminário
02/04/2015
30
individual
Trabalho em Álgebra
Computacional
Seminário
14/05/2015
30
individual
Trabalho em Otimização
Seminário
25/06/2015
40
individual
Trabalho em Modelagem
Computacional
Conteúdo Programático
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Soma das avaliações
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Terça de 10 as 12 hrs
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
CUNHA, C., Métodos Numéricos para as Engenharias e Ciências Aplicadas. Editora UNICAMP
MCCORMICK, G. P., Nonlinear Programming: Theory, Algorithms and Applications. John Wiley &
Sons, 1983.
10.2 – Bibliografia Complementar
Golub, G.H,, Loan, C.F.V. Matrix Computation, the John Hopkins University Press, 1996.
Pao, Y.C.. Engineering Analysis, CRC Press, Boca Raton, Florida 33431, 2001
BERTSEKAS, D., Nonlinear Programming. Athena Scientific, 1995
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 20 de janeiro de 2015.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Prof. Carlos Cristiano Hasenclever Borges
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Tópicos em Desenvolvimento
de software I
Turma: A
Oferta: ( X ) UFJF
(
Créditos: 4
Código:
DCC093
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( X ) presencial
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
( ) semi-presencial
( ) parcialmente (apoio)
(
(
4
0
68
) a distância
) integralmente
Pré-requisito(s):
Curso(s): Ciência da Computação diurno (22A, obrigatória), Ciência da Computação
noturno (35A, obrigatória), Ciências Exatas (65A, ??).
Professor: Regina Maria Maciel Braga Villela
Coordenador da Disciplina: Não tem
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Fornecer conhecimentos sobre integração de informação na Web.
3 – EMENTA
Introdução.
Tipos de Integração de Informação.
BD federados.
Mediadores.
Uso de modelos globais e locais.
Ontologias como modelo
integrador e outros modelos.
Aplicações.
Uso de sistemas disponíveis.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
4
2
8
4
4
2
4. Mediadores
4
2
5. Modelos Globais e Locais
2
2
12
4
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Introdução
2. Tipos de Integração de Informação
Relacional, OO, XML, textos, binário
3. BD Federados
6. Ontologias
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7. Aplicações
4
8. Uos de sitemas
8
4
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas, estudo de textos acadêmicos, uso de aplicativos
7.2 - Material Didático
Apresentações,livros, artigos científicos, softwares.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Tarefas
Todos os
dias
100
observação
Conteúdo Programático
8.1 – Cálculo da Nota
Soma dos valores das avaliações das tarefas
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Segundas-feiras, de 10 às 14h
Quartas-feiras, de 10 às 14h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
GARCIA-MOLINA, H.; ULLMAN, J. D.; WIDOM, J. Implementação de sistemas de banco de dados
. Rio de Janeiro: Campus, 2001.
artigos científicos
10.2 – Bibliografia Complementar
Softwares específicos
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 25 de março de 2015.
Prof. Saulo Villela
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Tópicos em Desenvolvimento de
Código: DCC094
Software II
Turma: A
Período: 2015.1
Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): Engenharia de Software
Curso(s): CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Professor: JOSÉ MARIA NAZAR DAVID
Coordenador da Disciplina: ---Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Apresentar e analisar os conceitos relacionados aos Métodos Ágeis no contexto de
desenvolvimento de software e discutir as vantagens e desvantagens em relação às abordagens
tradicionais. Analisar a aderência dos métodos e práticas ágeis em projetos específicos.
3 – EMENTA
O Manifesto Ágil. Princípios do desenvolvimento ágil. Comparações com outros métodos.
Métodos ágeis e o gerenciamento de projetos. O Framework Scrum. Programação Extrema
(XP). Feature-Driven Development (FDD). Test-Driven development. Domain-Driven Design.
Métodos Ágeis e o Desenvolvimento Global de Software.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1- Introdução – O Manifesto Ágil
2- Programação Extrema (XP)
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
4
6 – USO DE
TICs
-----
8
-----
10
-----
4- Feature-Driven development (FDD)
4
-----
5- Lean Software Development
6
-----
6- Kanban
4
-----
7- Test-Driven Development (TDD)
4
-----
8- Domain-Driven Design
4
9- Modelagem Ágil.
6
-----
10- Estimativas – Uma Visão Geral.
6
-----
11- Métodos Ágeis e o Desenvolvimento Global de
Software.
4
-----
3- O framework do SCRUM
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
O curso será desenvolvido com base em aulas expositivas. Além disso, serão trabalhados
exercícios em sala de aula.
7.2 - Material Didático
Projetor
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Conteúdo Programático
20
Tipo de
Avaliação
Prova
1
28/04/15
2
26/05/15
20
Prova
3
30/06/15
20
Prova
4
07 e
8/07/15
40
Seminário
Todo o conteúdo da Avaliação 1 e das
Unidades 4, 5, 6 e 7.
Todo o conteúdo da Avaliação 2 e das
Unidades 8, 9, 10 e 11.
Estudo, avaliação e apresentação de uma
aplicação de Métodos Ágeis no
Desenvolvimento Global de Software.
Unidades 1, 2 e 3.
8.1 – Cálculo da Nota
Soma de todas as avaliações.
8.2 – Observações
----9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
segunda-feira: 14h às 15h
quinta-feira: 14h às 15h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
(1) Prikladnicki, R., Willi, R., Milani, F., 2014, “Métodos Ágeis para o Desenvolvimento de
Software”, Porto Alegre: Bookman.
(2) Pham, A., Pham, Phuong-Van, 2012, “Scrum em Ação: Gerenciamento e
Desenvolvimento Ágil de Projetos de Software”, São Paulo: Novatec Editora.
10.2 – Bibliografia Complementar
(1) Alistair Cockburn, 2006, “Agile Software Development: The Cooperative Game”, 2nd
Edition, Addison-Wesley.
(2) Beck, K., Andres, C., 2004, “Extreme Programming Explained, 2nd Edition, Addison
Wesley.
(3) Craig Larman, 2003, “Agile and Iterative Development: A Manager's Guide”, AddisonWesley.
(4) Poppendieck, M., Poppendieck, T., 2003, “Lean Software Development: An Agile Toolkit”,
Addison-Wesley.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Saulo Moraes Villela
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
!" # $%#
#
($
#
&
)
'
*
&
! " #$%$
"# &
' (
' (
#
/
!"
!" 0
)
1*
2
*
*
' (
"
"
(
*
( 6
7
:
$ 5
"
30 8 9
,
*
"
"
"
30
5
.
30 4
4
)
4
)
4
8+
30
;
/ <
"
#$%$
"
#$%$
"
# &
$, - ' #
6
.
)
30
/
6
)
(
30
/
/
(
-
9
/
=
30
/
0
:
>/
30
#
30
1
3
30
, :
30 > /
(
30 >
30
9
@:
30
(
30
<
30
/
8
%-
/(
<
4
2 6
#
B
A
/
C &:@
30
- #
7
30 >
3A
5
2
%
' #-
?
@
?
(
?
=
:
> /
@
:
30
(
#
/
56
"+
"+
)
/(
"
"
+
)
)
?
4
0#
-
>
<
6
/
E
4
D
30
0
2
5 8
<
< 30
D
56+ 7
&
C
42
9
' :
54
E
!" #
; 2
<
<
'
F
F
=
6
30
6
30
#
8
4
&
,
#
,
?
#
,
?
"
"
30
F
,
(
96
&
>
C
C$"
<
(
1
(
7
6
3A
6 30
C$ GH I
96+
?
<
*
**
@
3
%
#
A
$ $:
2
A6
7$?
8
-
)
;J9K4 K
L
/
# 6
L:& +4
/
S9+Q4
,I,*
O
- :
?*,
/
:+&C
4
6 6
8
B
/
4
30 > /
'K:+ : C+9C4
$?
##
$&
@ % -&9 Q4
K
%
; SS4 S @
B?
A6+
-
/
PP!
M
N
C MJ N
(
??
M
:+&C B *,
* R ,*R
(
@
4
K; C 4 %
30
3A
K
B ,B?
%
:+&C RPB*B *
4
)
9: 9S4 ' RB *
K' #+94 - % @ & KKJ4
/
N
B ,, *,
&
&
4/
' / N
;
N
O4
4
?
R
?
:+&C B *P, P*
:+&C RPB* *?P *
!" #
//
#
5
4/
% 5
4
$
0
4I
;
5
/
/ <
/ 5
?
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Seminário em Computação IV – Sistemas
Hipermídia Distribuídos
Turma:
Oferta: ( x ) UFJF
(
Código:
DCC102
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( x ) presencial
Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não
(
(
2
0
2
) semi-presencial
( ) a distância
) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): Redes de Computadores
Curso(s):
Professor: Romualdo Monteiro de Resende Costa
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
A disciplina tem como objetivo permitir que os alunos desenvolvam os conceitos sobre Sistemas
Multimídia/Hipermídia. Para isso, serão apresentadas opções atuais para a implementação de
aplicações multimídia e hipermídia voltadas a diferentes ambientes, incluindo a Web, sistemas
de TV e computação móvel. Ao final do curso, os alunos estarão aptos a desenvolver aplicações
multimídia/hipermídia distribuídas.
3 – EMENTA
1. Revisão dos principais conceitos de Multimídia e Hipermídia
2. Construção de aplicações: paradigmas de sincronismo, linguagens, modelos interativos,
adaptação, frameworks.
3. Distribuição do conteúdo: paradigmas das aplicações, protocolos, localização e entrega
de aplicações/conteúdo, armazenamento, requisitos de qualidade.
4. Caracterização de ambientes: Web, TV, aplicações responsivas, integração entre
ambientes, múltiplos dispositivos, colaboração.
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1. Apresentação da Disciplina
2 horas
1. Revisão dos principais conceitos de Multimídia e Hipermídia
2 horas
2. Paradigmas de sincronismos
2 horas
2. Linguagens declarativas para especificação de aplicações
6 horas
2. Linguagens procedurais para especificação de aplicações
6 horas
6 – USO
DE TICs
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
e
e
e
e
e
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
3. Redes de distribuição de conteúdo
2 horas
3. Protocolos e sintaxe de transferência
4 horas
3. Armazenamento e pré-busca
4 horas
4. Ambiente TV
2 horas
4. Ambiente Web
2 horas
4. Colaboração e múltiplos dispositivos
4 horas
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas
Estudos individuais e em grupo
7.2 - Material Didático
Quadro e projetor.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
P1
23/06/15
30
Prova
T1
07/04/15
10
Trabalho
Unidades 1 e 2
T2
19/05/15
10
Trabalho
Unidades 1, 2 e 3
T3
20/06/15
50
Trabalho
Unidades 1, 2, 3 e 4
Conteúdo Programático
Unidades 1, 2, 3 e 4
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
P1+T1+T2+T3
8.2 – Observações
-9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sextas: 13h as 14h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
- BUFORD, J. F. K. Multimedia Systems. Addison-Wesley, 1994.
- NIELSEN, J. Multimedia and Hypertext: The Internet and Beyond. Academic Press. 1995.
- HALSALL, F., Multimedia Communications: Applications, Networks, Protocols, and Standards,
Addison-Wesley Publishing, 2000
10.2 – Bibliografia Complementar
- PAULA FILHO, W. P., Multimídia: Conceitos e Aplicações, LTC, 2000.
e
e
e
e
e
e
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
- STEINMETZ, R. and NAHRSTEDT, K., Multimedia Fundamentals, Volume 1: Media Coding and
Content Processing, 2a. Ed., Prentice Hall, 2002
- OLSEN, G. Getting started in Multimedia design. Cincinnati: North Light Books, 1997
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
--
Juiz de Fora, 08 de março de 2015.
Prof. Romualdo Monteiro de Resende Costa
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Turmas:
Oferta:
Laboratório de Programação II
A, B e C
( X ) UFJF
(
Código:
DCC107
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 0
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 2
Carga Horária (horas-aula) Total: 30
Modalidade:
( X ) presencial
(
) semi-presencial
(
) à distância
( X ) não
(
) parcialmente
(
) integralmente
Uso laboratório:
(
(
) parcialmente
( X ) integralmente
Pré-requisito(s):
DCC119- Algoritmos e DCC120-Laboratório de Programação I
Uso do Moodle:
Curso(s):
Professor:
) não
Bacharelado em Ciências Exatas (obrigatória – opções Ciência da
Computação, Estatística e Engenharia Computacional), Engenharia
Ambiental e Sanitária (obrigatória), Ciência da Computação (obrigatória –
noturno), Sistemas de Informação (obrigatória – noturno) e Estatística
(obrigatória)
Heder Soares Bernardino (A e C)
Saulo Moraes Villela (B)
Coordenador:
Faz uso de:
Bernardo Martins Rocha
( X ) monitores UFJF
( X ) tutores UFJF
(
) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
A disciplina Laboratório de Programação II tem por objetivo implementar os algoritmos e as
estruturas de dados básicas – estudadas na disciplina Estrutura de Dados – em linguagem
C/C++.
3 – EMENTA
1. Introdução;
2. Implementação de Listas Lineares;
3. Implementação de Pilhas e Filas;
4. Implementação de Árvores;
5. Implementação de Grafos.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) Introdução
Introdução ao C++. Estruturas de dados
homogêneas, implementação de tipos abstratos de
dados, criação de bibliotecas e manipulação de
ponteiros. Exercícios envolvendo alocação e
liberação dinâmica de memória, organização de
dados na memória, aritmética de ponteiros.
2) Implementação de Listas Lineares
Exercícios envolvendo a implementação operações
de criação, inserção, remoção e busca de elementos
em diferentes tipos de listas: listas encadeadas,
listas duplamente encadeadas, listas circulares,
listas com descritor.
3) Implementação de Pilhas e Filas
Exercícios envolvendo a implementação de
operações básicas em pilhas: inserção e remoção de
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO DE TICs
12
Projeções e quadro no
laboratório.
6
Projeções e quadro no
laboratório.
2
Projeções e quadro no
laboratório.
8
Projeções e quadro no
laboratório
2
Projeções e quadro no
laboratório.
elementos. Exercícios com filas: inserir na fila,
remover na fila, consultar primeiro e último
elementos da fila. Exercícios de aplicação: notação
polonesa.
4) Implementação de Árvores
Exercícios envolvendo implementação de
caminhamentos em Árvores Binárias. Inserção e
remoção em Árvores Binárias de Busca.
Implementação de heap binária. Atualização de
heaps.
5) Implementação de Grafos
Exercícios envolvendo implementação de grafos por
lista de adjacências e matriz de adjacências.
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas no laboratório de programação utilizando-se de datashow e quadro. Exercícios
resolvidos no laboratório usando-se o ambiente de desenvolvimento integrado Code::Blocks.
Listas de exercícios.
7.2 - Material Didático
Notas de aulas, projetos do Code::Blocks, slides e listas de exercícios em PDF disponibilizados
no site da disciplina
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
Avaliação 1
(A1)
100
Prova individual,
dissertativa e sem
consulta, realizada em
sala de aula comum.
Unidade de ensino 1
Avaliação 2
(A2)
100
Prova individual e sem
consulta, de
implementação e
apresentação de ED’s,
realizada em laboratório
de computação.
Unidades de ensino 2 e 3.
Avaliação 3
(A3)
100
Trabalho em equipe de
dois alunos e sem
consulta, de
implementação e
apresentação de alguma
ED, realizada em
laboratório de
computação.
Unidades de ensino 4 e 5
2ª Chamada
100
Prova individual,
dissertativa e sem
consulta, realizada em
sala de aula comum.
Todas as unidades de
ensino
8.1 – Cálculo da Nota
Média Final: (A1 + A2+ A3) / 3. Será aprovado o aluno com Média Final igual ou superior a 60 e
frequência igual ou superior a 75%.
8.2 – Observações
2ª Ch: Segunda chamada ou substitutiva. Reposição do TVC1 ou TVC2 ou TVC3 para o aluno
que não fez algum dos TVCs anteriores ou que queira substituir aquele com a menor nota.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Turma A: quarta-feira de 18:00 às 19:00.
Turma B: quinta-feira de 17:00 às 18:00.
Turma C: quarta-feira de 19:00 às 20:00.
Demais dias da semana podem ser agendados sob demanda.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
•
PREISS, B. R. Estrutura de Dados e Algoritmos. Campus, Rio de Janeiro, 2001.
•
ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com Implementações em Java e C++. Thomson,
2003.
•
DROZDEK, A. Estrutura de Dados e Algoritmos em C++. São Paulo: Cengage
Learning. 2002. 597 p.
•
CELES, W.; CERQUEIRA, R. F. D. G.; RANGEL, J. L. M. Introdução a Estruturas de
Dados: com Técnicas de Programação em C. Rio de Janeiro: Campus/Elsever. 2004.
250 p.
10.2 – Bibliografia Complementar
•
KNUTH, D. E. The art of computer programming v. 1 - Fundamental Algorithms .
Addison-Wesley, 1972.
•
SZWARCFITER, J. L. Estrutura de Dados e Seus Algoritmos. Segunda Edição. LTC, 1994.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Existem dois monitores para tirar dúvidas dos alunos fora do horário de aula. Além deles, há
dois tutores que nos auxiliam na montagem do material didático e na implementação em C++
das estruturas de dados estudadas na disciplina. Todas as aulas são auxiliadas por um dos
monitores.
Site da disciplina: https://sites.google.com/site/edlab2ufjf/
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
___________________________________
Prof. Bernardo Martins Rocha
Prof. Heder Soares Bernardino
Prof. Saulo Moraes Villela
________________________________
Prof. Saulo Moraes Villela
Chefe do DCC
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Modelagem de Sistemas
Turma:
A
Oferta:
( X ) UFJF
Créditos:
4
(
Código:
DCC117
Período:
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
2
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
2
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade:
( X ) presencial
(
Uso do Moodle:
(
) não
Uso laboratório:
(
) não
Prérequisito(s):
Curso(s):
) semi-presencial
60
(
) à distância
( X ) parcialmente
(
) integralmente
( X ) parcialmente
(
) integralmente
DCC025 – Orientação a Objetos
Ciência da Computação – diurno e norturno (obrigatória)
Sistemas de Informação (obrigatória)
Engenharia Computacional (obrigatória)
Ciências Exatas
Professor:
Faz uso de:
Michel Heluey Fortuna
(X) monitores UFJF1
(
) tutores UFJF
(
) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Propiciar aos alunos o conhecimento e a prática das principais técnicas e ferramentas de
modelagem de sistemas de software, e de aspectos metodológicos de utilização dessas técnicas
e ferramentas.
3 – EMENTA
1. Introdução à modelagem de sistemas e à UML. Especificações da UML
2. Modelo com casos de uso e suas variantes
3. Modelo de classes de objetos. Obtenção do diagrama de classes a partir dos casos de uso de
um sistema.
4. Diagrama de atividades
5. Diagrama de seqüência
6. Diagrama de comunicação
7. Diagrama de Estados
8. Outros modelos e diagramas da UML
1
Ainda não disponível.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1) Introdução à modelagem de sistemas e à UML.
Especificações da UML
2) Modelo de casos de uso e suas variantes
3) Modelo de classes de objetos
4
12
6 – USO DE TICs
Moodle
Moodle
4
Moodle
12
Moodle
5) Diagrama de estados
8
Moodle
6) Diagrama de atividade
8
Moodle
7) Diagrama de seqüência
4
Moodle
8) Diagrama de comunicação
4
Moodle
9) Outros modelos (da UML e conceituais)
4
Moodle
4) Mapeamento casos de uso x diagrama de classes
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas teóricas: Problematização, discussão, seguida de exposição de conteúdo.
Aulas práticas: exercícios de fixação e trabalhos práticos, com disponibilização da solução dos
exercícios e trabalhos. Apresentação de trabalhos pelos alunos.
7.2 - Material Didático
Slides de resumo da matéria, livros e apostilas.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
1
Após conteúdo
(17/04/15)
20
avaliação escrita
individual
Modelo de casos de uso
2
Após conteúdo
(22/05/15)
20
avaliação escrita
individual
Modelo de classes
Mapeamento casos de uso
× diagrama de classes
3
Após conteúdo
(26/06/15)
20
avaliação escrita
individual
Restante do conteúdo
4
durante todo o
curso
20
exercícios (laboratórios)
individuais
Todo o conteúdo
5
durante todo o
curso
20
estudo de caso em grupo
Todo o conteúdo
8.1 – Cálculo da Nota
Somatório das notas obtidas nas avaliações.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
8.2 – Observações
A nota do trabalho em grupo poderá receber um ajuste individual, dependendo da nota obtida
em questões correspondentes cobradas nas provas escritas.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
·
Atendimento presencial às 3as feiras, das 20:00 às 21:00;
·
Atendimento presencial durante a aula prática semanal (6as feiras, de 21:00 às 23:00);
·
Atendimento à distância, ao longo da semana, através da plataforma Moodle;
·
Qualquer outro horário previamente combinado (sob demanda).
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
·
Modelagem de Sistemas, Michel H. Fortuna, CAPES/MEC/UFJF, 2012.
·
UML 2 - Uma Abordagem Prática, Gilleanes T. A. Guedes, Ed. Novatec, 2009.
·
Unified Modeling Language User Guide, The, Second Edition, Grady Booch, James Rumbaugh,
Ivar Jacobson, Addison Wesley Professional, 2005 (496 pgs.).
10.2 – Bibliografia Complementar
·
Unified Modeling Language Reference Manual, The, Second Edition, James Rumbaugh, Ivar
Jacobson, Grady Booch, Addison Wesley Professional, 2004 (752 pgs.);
·
Unified Modeling Language: Superstructure, OMG, 2007;
·
Learning UML 2.0, Russell Miles, Kim Hamilton, O’Reilly, 2006 (286 pgs.);
·
The Elements of UML 2.0 Style, Scott W. Ambler, Cambridge University Press, 2005 (200
pgs);
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Necessidade de laboratório com um computador por aluno, para a aula prática semanal (2º
encontro semanal), com o software de edição UML Astah Community, o software de modelagem
IC-Editor, e editores de texto e apresentações instalados nas máquinas.
Juiz de Fora, 05 de março de 2015.
____________________________
Michel H. Fortuna - Prof. da Disciplina
______________________________
Saulo Moraes Villela - Chefe do DCC
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: ALGORITMOS
Oferta:
Créditos:
( X ) UFJF
4
Código: DCC119
Período: 2015.1
(
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
( X ) presencial ( ) semi-presencial
(
( ) não
( X) parcialmente (apoio) (
Modalidade:
Uso do Ambiente Moodle:
Pré-requisito(s): Nenhum
Curso(s): Instituto de Ciências Exatas
Coordenador da Disciplina: Lorenza Leão Oliveira Moreno
Turma / Professor: A. Ever Pereira da Silva
B. Luiz Maurílio Maciel
C. Alexandre Lovisi
D. Luiz Maurílio Maciel
E. Alexandre Lovisi
F. Luciana Brugiolo Gonçalves
G. Maurício Archanjo N Coelho
H. Edson Bruno Novais
I. Wagner Arbex
X. Lorenza Moreno
Faz uso de: ( X ) monitores UFJF
( X ) tutores UFJF
4
0
60
) a distância
) integralmente
( ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Apresentar os conceitos básicos da Ciência da Computação, necessários ao desenvolvimento de
algoritmos. Desenvolver o raciocínio lógico. Introduzir uma linguagem de programação.
3 – EMENTA
1. Introdução;
2. Noções de uma linguagem de programação;
3. Algoritmos básicos;
4. Algoritmos para estruturas de dados homogêneas;
5. Algoritmos para estruturas de dados heterogêneas;
6. Procedimentos e Funções.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1- Introdução (arquitetura básica de computadores; processadores;
periféricos; ambiente de programação; compiladores; conceito de
algoritmos);
2- Noções de uma linguagem de programação (estrutura léxica,
sintática e semântica; construção de expressões aritméticas, lógicas e
relacionais, precedência de operadores; tipos básicos; declaração de
variáveis; inicialização de variáveis; entrada e saída básica; regras
básicas para a construção de algoritmos legíveis: indentação, nomes
de variáveis, etc);
3- Procedimentos e funções (escopo de variáveis, estrutura de
procedimentos e funções, argumentos formais e reais);
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
4
6
8
6 – USO
DE TICs
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
4- Estrutura de Controle Condicional (decisão com expressões lógicas
e alternativas);
8
5- Estruturas de Controle de Repetição (repetições incluindo
acumuladores, contadores, sinalizadores (flags), entrada e saída;
exemplos de algoritmos: média, séries matemáticas, maior e menor
valores, etc);
6- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas unidimensionais:
vetores numéricos;
6
7- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas unidimensionais:
strings;
8
8 - Algoritmos para estruturas de dados homogêneas multidimensionais (declaração e manipulação de matrizes);
6
9- Algoritmos para estrutura de dados heterogêneas (declaração de
registros; manipulação de arranjos de registros);
8
6
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
Projeção
e quadro
negro
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas com utilização de slides e quadro negro e resolução de exercícios em sala de
aula.
7.2 - Material Didático
Material disponível em PDF no site da disciplina, entre outros links úteis.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
1ª Avaliação
Escrita
Avaliação
Escrita
Avaliação
Escrita
Exercícios de
fixação
16/04/15
30
25/05/15
30
22/06/15
30
Avaliação
02/07/15
Escrita de 2ª
Chamada
/Substitutiva
8.1 – Cálculo da Nota
Valor
10
30
Tipo de
Avaliação
Individual sem
consulta
Individual sem
consulta
Individual sem
consulta
Individual com
consulta à
distância
Individual sem
consulta
Conteúdo Programático
Unidades de ensino 1 a 4
Unidades de ensino 5 a 7
Unidades de ensino 8 e 9
Cada unidade de ensino da disciplina
Todo o conteúdo apresentado no curso.
Média aritmética das três avaliações, já considerando as eventuais substituições da nota de
uma avaliação pela nota da 2ª chamada ou da substitutiva: 30+30+30+10=100
8.2 – Observações
- Todas as turmas de Algoritmos fazem prova no mesmo dia.
- Os alunos interessados em fazer a última prova (2ª chamada sem justificativa/substitutiva)
precisarão se inscrever para a mesma na semana anterior à aplicação da prova no site da
disciplina.
- Só poderão fazer a prova substitutiva os alunos que fizerem ao menos 6 das 9 atividades à
distância da disciplina.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DOS PROFESSORES
Turma A (Ever): 2a 10-12h
Turma F (Luciana): 2a e 5a 16-17h
Turma B (Luiz Maurílio): 2a 10-12h
Turma G (Maurício): 2a 16-18h
Turma C (Lovisi): 2a e 5a 10-11h
Turma H (Edson Bruno): 2a e 5a 18-19h
Turma D (Luiz Maurílio): 5a 10-12h
Turma I (Arbex): 5a 21-23h
Turma E (Lovisi): 2a e 5a 16-17h
Turma X (Lorenza): 4a 10-12h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
KERNIGHAN, Brian W., RITCHIE, Dennis M. C: A linguagem de programação padrão. Rio de
Janeiro: Campus, 1989.
GUIMARÃES, A. M. Algoritmos e estruturas de dados. Rio de Janeiro: LTC, 1994.
SZWARCFITER , J. L., MARKENZON, L. Estruturas de dados e seus algoritmos. Editora LCT.
2a. Edição, 1994.
FEOFILOFF, Paulo. Algoritmos em linguagem C. Campus, 2009.
10.2 – Bibliografia Complementar
SILVA, Rodrigo L., OLIVEIRA, Alessandreia M.. Algoritmos em C. Clube de Autores. Juiz de
Fora, 2014. (Edição digital e impressa)
EVARISTO, Jaime. Aprendendo a Programar Programando na Linguagem C. Edição
Digital.
DAMAS, Luís. Linguagem C. Editora LTC. 2007.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Dr. Saulo Moraes Villela
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: LABORATÓRIO DE PROGRAMAÇÃO
Oferta:
Créditos:
( X ) UFJF
2
Código: DCC120
Período: 2015.1
(
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
( X ) presencial ( ) semi-presencial
(
( ) não
( X) parcialmente (apoio) (
2
0
30
) a distância
) integralmente
Modalidade:
Uso do Ambiente Moodle:
Pré-requisito(s): Nenhum
Curso(s): Instituto de Ciências Exatas
Coordenador da Disciplina: Lorenza Leão Oliveira Moreno
Turma / Professor: Turma A - MARCOS KALINOWSKI
Turma AA - EVER PEREIRA DA SILVA
Turma B - MARCOS KALINOWSKI
Turma BB - EVER PEREIRA DA SILVA
Turma C - RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA
Turma CC - MAURICIO ARCHANJO NUNES COELHO
Turma D - MAURICIO ARCHANJO NUNES COELHO
Turma DD - EDSON BRUNO NOVAIS
Turma E - MAURICIO ARCHANJO NUNES COELHO
Turma F - EDSON BRUNO NOVAIS
Turma G - MARCOS KALINOWSKI
Turma GG - IGOR MAGALHÃES RIBEIRO
Turma H - MARCOS KALINOWSKI
Turma HH - IGOR MAGALHÃES RIBEIRO
Turma I - LUCIANA CONCEICAO DIAS CAMPOS
Turma II - RODRIGO LUIS DE SOUZA DA SILVA
Turma J - EDSON BRUNO NOVAIS
Turma X - SAULO MORAES VILLELA
Faz uso de: ( X ) monitores UFJF
( X ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Aplicar os conceitos básicos de algoritmos através da implementação em uma linguagem de
programação e execução de programas em laboratório.
3 – EMENTA
1. Introdução;
2. Noções de uma linguagem de programação;
3. Algoritmos básicos;
4. Algoritmos para estruturas de dados homogêneas;
5. Algoritmos para estruturas de dados heterogêneas;
6. Procedimentos e Funções.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1- Introdução (processo de desenvolvimento de programas;
ambiente de programação);
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
4
6 – USO DE
TICs
Projeção e
computadores
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
2- Introdução à linguagem de programação C (estrutura léxica,
sintática e semântica; construção de expressões aritméticas,
lógicas e relacionais, precedência de operadores; tipos básicos;
declaração de variáveis; inicialização de variáveis; entrada e
saída básica; regras básicas para a construção de algoritmos
legíveis: indentação, nomes de variáveis, etc); Depuração e
testes;
3- Procedimentos e funções (escopo de variáveis, estrutura de
procedimentos e funções, argumentos formais e reais);
4- Estrutura de Controle Condicional (decisão com expressões
lógicas e alternativas);
5- Estruturas de Controle de Repetição (repetições incluindo
acumuladores, contadores, sinalizadores (flags), entrada e
saída; exemplos de algoritmos: média, séries matemáticas,
maior e menor valores, etc);
6- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas
unidimensionais: vetores numéricos;
7- Algoritmos para estruturas de dados homogêneas
unidimensionais: strings;
8 - Algoritmos para estruturas de dados homogêneas
multidimen-sionais (declaração e manipulação de matrizes);
9- Algoritmos para estrutura de dados heterogêneas
(declaração de registros; manipulação de arranjos de
registros);
2
Projeção e
computadores
2
Projeção e
computadores
Projeção e
computadores
Projeção e
computadores
4
2
4
4
4
4
Projeção e
computadores
Projeção e
computadores
Projeção e
computadores
Projeção e
computadores
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas práticas com utilização de slides e implementação de exercícios nos computadores do
laboratório.
7.2 - Material Didático
Material disponível em PDF no site da disciplina, entre outros links úteis.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
1ª Avaliação
Escrita
Avaliação
Escrita
Avaliação
Escrita
Exercícios de
fixação
16/04/15
30
25/05/15
30
22/06/15
30
Avaliação
02/07/15
Escrita de 2ª
Chamada
/Substitutiva
8.1 – Cálculo da Nota
Valor
10
30
Tipo de
Avaliação
Individual sem
consulta
Individual sem
consulta
Individual sem
consulta
Individual com
consulta à
distância
Individual sem
consulta
Conteúdo Programático
Unidades de ensino 1 a 4
Unidades de ensino 5 a 7
Unidades de ensino 8 e 9
Cada unidade de ensino da disciplina
Todo o conteúdo apresentado no curso.
Média aritmética das três avaliações, já considerando as eventuais substituições da nota de
uma avaliação pela nota da 2ª chamada ou da substitutiva: 30+30+30+10=100
8.2 – Observações
- Toda a avaliação de aprendizagem das disciplinas DCC119 e DCC120 é unificada
- As provas são feitas nos horários da disciplina DCC119..
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
- Os alunos interessados em fazer a última prova (2ª chamada sem justificativa/substitutiva)
precisarão se inscrever para a mesma na semana anterior à aplicação da prova no site da
disciplina.
- Só poderão fazer a prova substitutiva os alunos que fizerem ao menos 6 das 9 atividades à
distância da disciplina.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DOS PROFESSORES
Turma A (KALINOWSKI): 3a 13-14h
Turma F (EDSON BRUNO): 5a 17-18h
Turma AA (EVER): 5a 10-11h
Turma G (KALINOWSKI): 3a 15-16h
Turma B (KALINOWSKI): 3a 14-15h
Turma GG (IGOR): 4a 13-14h
Turma BB (EVER): 5a 11-12h
Turma H (KALINOWSKI): 3a 16-17h
Turma C (RODRIGO LUIS): 4a 17-18h
Turma HH (IGOR): 4a 14-15h
Turma CC (MAURICIO): 3a 13-14h
Turma I (LUCIANA CAMPOS): 5a 16-18h
Turma D (MAURICIO): 3a 18-19h
Turma II (RODRIGO LUIS): 4a 16-17h
Turma DD (EDSON BRUNO): 5a 16-17h
Turma J (EDSON BRUNO): 4a 16-17h
Turma E (MAURICIO): 3a 21-22h
Turma X (SAULO): 3a 15-16h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
KERNIGHAN, Brian W., RITCHIE, Dennis M. C: A linguagem de programação padrão. Rio de
Janeiro: Campus, 1989.
GUIMARÃES, A. M. Algoritmos e estruturas de dados. Rio de Janeiro: LTC, 1994.
SZWARCFITER , J. L., MARKENZON, L. Estruturas de dados e seus algoritmos. Editora LCT.
2a. Edição, 1994.
FEOFILOFF, Paulo. Algoritmos em linguagem C. Campus, 2009.
10.2 – Bibliografia Complementar
SILVA, Rodrigo L., OLIVEIRA, Alessandreia M.. Algoritmos em C. Clube de Autores. Juiz de
Fora, 2014. (Edição digital e impressa)
EVARISTO, Jaime. Aprendendo a Programar Programando na Linguagem C. Edição
Digital.
DAMAS, Luís. Linguagem C. Editora LTC. 2007.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Dr. Saulo Moraes Villela
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: CIRCUITOS DIGITAIS
Código: DCC 122
Turma: A
Período: 2015.1
Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): ----Curso(s): ENGENHARIA COMPUTACIONAL, CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO E SISTEMAS DE
INFORMAÇÃO.
Professor: EDUARDO BARRÉRE
Coordenador da Disciplina: ---Faz uso de: ( X ) monitor UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Conhecer os principais conceitos que envolvem a área de circuitos digitais.
Entender o funcionamento de circuitos digitais básicas para um sistema computacional
(memória, contadores, ULA, multiplexadores, entre outros).
3 – EMENTA
- Bases Numéricas.
- Álgebra de Boole.
- Circuitos combinacionais.
- Minimização de funções.
- Circuitos seqüenciais síncronos e assíncronos.
- Flip-flops, registradores, contadores, memória.
- Linguagem de descrição de hardware.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) Sistemas Digitais
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO DE
TICs
2
-----
2) Portas Lógicas
2
-----
Inversores. Porta OR. Porta AND. Porta NAND. Porta NOR. Porta
XOR. Tabela verdade.
3) Sistemas de Numeração e Códigos Digitais
2
-----
4
-----
4
-----
Histórico. Nomenclatura e Aplicações.
Sistema numérico binário, octal, decimal, hexadecimal Conversão
entre os sistemas. BCD. ASCII.
4) Álgebra Booleana
Lógica Combinacional. Simplificação algébrica. Teoremas de
booleanos. Teoremas de DeMorgan. Projetos de circuitos lógicos.
5) Formas Canônicas Mintermos. Maxtermos.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
6) Mapa de Karnaugh
4
-----
Simplificação pelo Mapa de Karnaugh. Síntese e análise de circuitos
combinacionais.
7) Circuitos Combinatórios Especiais
6
-----
6
-----
4
-----
10) Contadores
4
-----
Flip-Flop JK. Contadores Ondulante, Síncrono, Preestabelecíveis e
Crescente-Decrescente.
11) Memórias
4
-----
4
-----
8
-----
Multiplexador. Demultiplexador. Codificador. Decodificador.
8) Flip-Flops e Dispositivos Correlatos
Introdução aos Flip-Flops. Flip-Flop SR implementado com NAND e
NOR. Flip-Flop SR Disparável. Flip-Flop D transparente. Flip-Flop D
disparado por borda.
9) Registradores de Deslocamento
Registradores de deslocamento construídos com Flip-Flop JK. Dados
em paralelo e em série. Em paralelo para dentro
Tipos de Memória, Conexões
12) HDL
Definição, aplicações
13) Provas e Revisões/Gabaritos de prova
14) Projeto: Esboço, Ferramentas, Implementação e Apresentação
10
Software
LogiSim
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
A disciplina será toda ministrada em sala de aula, com o apoio de softwares para o projeto e
testes de circuitos digitais.
Além da apresentação do conteúdo previsto para cada aula, serão realizados exercícios em sala
de aula para a fixação do conhecimento (quadro e software).
7.2 - Material Didático
Serão utilizados:
- slides
- videoaulas
- software
- livro texto
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Prova 1
22/04/15
Prova 2
Moodle
Valor
Conteúdo Programático
35
Tipo de
Avaliação
Prova
22/06/15
35
Prova
Unidades: 8, 9, 10, 12 e 13.
------
10
Exercícios
Exercícios no Moodle ao longo do semestre
Unidades: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, e 11.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Segunda
Chamada
Projeto
29/06/15
35
Prova
10, 15 e
20
Projeto
17/06/15
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Todo o conteúdo e substituindo uma das
notas, conforme RAG
Projeto prático (software) de um tipo de
circuito digital (ULA, Memóri, etc.).
Soma de: Prova 1 + Prova 2 + Moodle + Projeto
O aproveitamento deverá ser igual ou superior a 60 pontos e a frequência igual ou superior a
75%.
8.2 – Observações
Para cada uma das provas (1 e 2), o aluno poderá requerer uma segunda chamada, conforme
RAG. A Prova Substitutiva será em data a ser combinada com os alunos em situação de fazê-la.
No final do semestre letivo, o aluno poderá fazer a segunda chamada da matéria (conforme o
artigo 35 do RAG).
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
segunda-feira:16h às 17h
quarta-feira: 18h às 19h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
- TOCCI, RONALD J., WIDMER, NEAL S., MOSS, GREGORY L. Sistemas Digitais - Principios e
Aplicaçoes. 10a Edição. ISBN: 8576050951. PRENTICE HALL BRASIL, 2007.
- BIGNELL, JAMES W., DONOVAN, ROBERT Eletronica Digital. 1a Edição.ISBN: 8522107459.
CENGAGE, 2009.
10.2 – Bibliografia Complementar
- TAUB, H. Circuitos digitais e microprocessadores. São Paulo: McGraw-Hill, 1984.
- CAPUANO, FRANCISCO GABRIEL, IDOETA, IVAN V. Elementos de Eletrônica Digital. 40a
Edição. ISBN: 8571940193. ERICA, 2007.
- YALAMANCHILI, SUDHAKAR Vhdl - A Starter's Guide. 2a Edição. ISBN: 131457357. PRENTICE
HALL, 2004.
- NAVABI, ZAINALABEDIN Vhdl: Modular Design And Synthesis Of Cores And Systems. 1a
Edição. ISBN: 007147546x. MCGRAW-HILL PROFESSIONAL, 2007.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
<.....>
Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015.
Prof. Eduardo Barrére
Prof. da Disciplina DCC122 – Turma A
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: METODOLOGIA CIENTÍFICA EM COMPUTAÇÃO
Turma: A
Oferta: (X) UFJF
(
Código:
Período:
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: (
Uso do Ambiente Moodle: (
DCC123
2015.1
) presencial
) não
4
0
60
(X) semi-presencial
( ) a distância
(X) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): - ter cursado 1560 h/a em disciplinas obrigatórias (22A, 35A),
- ter cursado 100 h/a em disciplinas obrigatórias (76A),
- ter concluído todas as disciplinas obrigatórias (65AC),
- ter cursado 80% da carga horária do curso (65AB, 65B).
Curso(s): Obrigatória: Ciência da Computação (22A, 35A) , Ciências Exatas (65AB,
65AC), Engenharia Computacional (65B), Sistemas de Informação (76A).
Professor: Luciana Brugiolo Gonçalves
Coordenador da Disciplina: -Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
O objetivo desta disciplina é oferecer aos alunos os fundamentos teóricos e práticos necessários
à estruturação e desenvolvimento de trabalhos científicos, incluindo as normas técnicas
vigentes, de forma a garantir a uniformização e qualidade dos trabalhos acadêmicos
desenvolvidos.
3 – EMENTA
Normas e diretrizes para o desenvolvimento de trabalho científico; Metodologia de
desenvolvimento: teórico, prático, experimentação, pesquisa de campo, exemplos;
Desenvolvimento de um trabalho (projeto da monografia).
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) Normas e diretrizes para o desenvolvimento de trabalho
científico
A organização da vida de estudos na universidade. A
documentação como método de estudo pessoal. Diretrizes para
elaboração de uma monografia científica.
2) Metodologia de desenvolvimento
Etapas da elaboração.
Aspectos técnicos da redação. Formas de trabalhos científicos.
Experimentação. Preparação de original para publicação.
Projeto de pesquisa científica. Problema metodológico da
pesquisa. Comunicação e conhecimento científico.
3) Desenvolvimento de um trabalho (prévia da monografia)
O
projeto de pesquisa. Pesquisa descritiva e experimental. O
problema da pesquisa. O enunciado das hipóteses. Coleta,
análise e interpretação dos dados.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
15
Moodle
20
Moodle
25
Moodle
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Este curso será baseada em conteúdos desenvolvidos pelo professor é na análise de textos
complementares disponibilizados no Moodle.
7.2 - Material Didático
Textos disponibilizados no Moodle.
Resolução UFJF - CCCC 2, de 16 de junho de 2014, Define normas pra o TCC.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Conteúdo Programático
Questões de
discussão
contínuo
15
Individual
Atividades no Moodle
Relatório
contínuo
25
Individual
Acompanhamento do Projeto
Relatório
25/06/2015
40
Individual
Projeto – Texto
Apresentação
De 25/06/15 a
02/07/15
20
Individual
Projeto – Apresentação
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
A nota final será definida pela soma das notas obtidas em cada uma das avaliações.
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Terças-feiras, de 10 às 12 horas.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
- SEVERIANO, A. J. Metodologia do Trabalho Científico. 2a.ed. Cortez Editora,1998.
- RUDIO, F. V. Introdução ao Projeto de Pesquisa Científica. 19a.ed. Editora Vozes, 1995.
- GALLIANO, A. G. O Método Científico - Teórico e Prático. Editora Horbre, 1986.
- WOHLIN, C., RUNESON, P., HÖST, M., et al., Experimentation in Software Engineering An
Introduction. London, UK, Kluwer Academic Publishers, 2000.
10.2 – Bibliografia Complementar
WAZLAWICK, Raul Sidnei. Metodologia da Pesquisa para Ciência da Computação. Editora
Campus. 2009.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Para os cursos de Engenharia Computacional, as disciplinas Trabalho Final de Curso I (MAC021)
e Metodologia Científica em Computação (DCC123) são equivalentes.
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Luciana Brugiolo Gonçalves
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: MINERAÇÃO DE DADOS
Código: DCC127
Turmas: A
Período: 2015.1
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 8
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
( ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( X ) não
( ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Uso laboratório: ( ) não
( X ) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): Estrutura de Dados
Curso(s): Ciência da Computação, Eng. Computacional, Sist. de Informação e Estatística
Professores: Custódio Gouvêa Lopes da Motta
Coordenador da Disciplina: Custódio Gouvêa Lopes da Motta
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
A disciplina tem como objetivo fornecer aos alunos uma visão geral sobre Mineração de Dados.
Inicialmente, serão apresentados os conceitos principais de Descoberta de Conhecimentos em
Bases de Dados (KDD) e de Mineração de Dados (DM), destacando a multidisciplinaridade da
área. Em seguida, serão abordadas todas as etapas do processo de mineração de dados, desde
a preparação dos dados, passando pelas técnicas de mineração mais usuais, complementadas
com exemplos e aplicações práticas e ilustradas com alternativas de formas de saída e
visualização que permitam uma melhor interpretação dos resultados obtidos.
3–
1.
2.
3.
4.
5.
EMENTA
Introdução – Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (KDD).
Preparação dos Dados para Mineração.
Classificação e Predição.
Análise de Agrupamentos.
Regras de Associação.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Introdução:
Apresentar os conceitos principais de Descoberta de
Conhecimentos em Bases de Dados (KDD), de Mineração
de Dados (DM) e de Sistemas Inteligentes, destacando a
multidisciplinaridade da área.
2. Preparação dos Dados para Mineração:
Motivação. Limpeza dos Dados. Integração de Dados.
Transformação
de
Dados.
Redução
de
Dados.
Discretização.
3. Classificação e Predição:
Construção do Classificador. Avaliação dos Métodos de
Classificação. Preparação dos Dados para Classificação.
Classificação por Indução de Árvore de Decisão: Exemplo
Prático Usando o Algoritmo ID3, Evolução dos Algoritmos
de Árvore de Decisão, Critérios de Poda e Extração de
Regras de Decisão. Redes Neurais Artificiais (RNA):
Algoritmo Backpropagation. Classificação Bayesiana.
Classificador Bayesiano Simples. Validação Cruzada.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO DE
TICs
4 horas aula
------------
4 horas aula
------------
34 horas aula
------------
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
4. Análise de Agrupamentos:
Conceitos e Aplicações. Similaridade / Dissimilaridade.
Principais Métodos de Agrupamento. Métodos de Partição.
Métodos Hierárquicos.
5. Regras de Associação:
Mineração de Regras de Associação. Algoritmo Apriori.
Tipos de Regras de Associação. Custos Críticos do Método
Apriori. Melhoria da Eficiência do Apriori. Formas de
Apresentação de Regras de Associação.
10 horas aula
------------
10 horas aula
------------
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas utilizando datashow e quadro negro. Exercícios resolvidos em sala de aula e
no laboratório.
7.2 - Material Didático
Notas de aulas e transparências serão disponibilizados para os alunos.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
TVC 1
17/03/2015
100
TVC 2
08/04/2015
100
TVC 3
27/04/2015
100
2ª Ch
30/04/2015
100
Tipo de
Avaliação
Trabalho
Prático
Trabalho
Prático
Trabalho
Prático
Trabalho
Prático
Conteúdo Programático
Unidades de ensino 1, 2 e 3.
Unidade de ensino 4
Unidade de ensino 5
Todas as unidades de ensino
8.1 – Cálculo da Nota
Média final: (TVC1 + TVC2 + TVC3)/3
8.2 – Observações
Serão apresentados pelo Professor ou por convidados, seminários de aplicações específicas de
Mineração de Dados.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
De segunda a quinta-feira, de 09:00 às 10:00 horas.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
Han, J., Kamber, M. and Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques, 3rd ed. Morgan
Kaufmann, 2012.
10.2 – Bibliografia Complementar
• Hastie, T., Tibshirani, R and Friedman, J. The Elements of Statistical Learning - Data
Mining, Inference and Prediction. Springer, 2008.
• Liu, B. Web Data Mining. Springer, 2008.
• Mitchell, T. M. Machine Learning. McGraw-Hill Companies, Inc., 1997.
• Pyle D. Data Preparation for Data Mining. Morgan Kaufmann, 1999.
• Tan, P. N., Steinbach, M. and Kumar, V. Introdução ao Data Mining – Mineração de Dados.
Ciência Moderna, 2009.
• Rezende, S. O. Sistemas Inteligentes – Fundamentos e Aplicações. Manole, 2003.
• Witten, I. H. e Frank, E. Data Mining – Practical Machine Learning Tools and Techniques.
Morgan Kaufmann, 2005.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Computação Móvel, Ubíqua e Pervasiva
Turma:
Oferta: ( x ) UFJF
(
Código:
Período:
DCC130
2015.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( x ) presencial
Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não
(
(
2
0
2
) semi-presencial
( ) a distância
) parcialmente (apoio) ( ) integralmente
Pré-requisito(s): DCC042 – Redes de Computadores
Curso(s): Sistemas de Informação / Ciência da Computação
Professor: Romualdo Monteiro de Resende Costa
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Esta disciplina tem como objetivo apresentar aos alunos diferentes aspectos da área de Ciência
da Computação necessários a realização da Computação Ubíqua, definida como a área que
integra a computação ao ambiente. A idéia é não ter computadores visíveis, como objetos
distintos, mas embutir a computação no ambiente e nos objetos do dia-a-dia, algo que pode ser
definido como Computação Pervasiva. Nessas áreas, a Computação Móvel entra como requisito
básico para suas execuções.
3 – EMENTA
1. Introdução e caracterização dos ambientes de computação móvel e ubíqua
2. Dispositivos
3. Redes de comunicação sem fios
4. Modelos e software de suporte ao desenvolvimento de sistemas móveis
5. Aspectos específicos
6. Gestão de Dados
7. Segurança
8. Introdução às redes de sensores
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1. Apresentação da disciplina/Introdução
2
2. Ambientes de desenvolvimento para dispositivos móveis
8
3. Características de comunicação e serviços
4
4. Gestão de dados
4
6 – USO
DE TICs
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
Quadro Negro
projetor
e
e
e
e
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
5. Segurança
4
6. Serviços e Desenvolvimento de aplicações
8
7. Novos desafios/aplicações
6
Quadro Negro e
projetor
Quadro Negro e
projetor
Quadro Negro e
projetor
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas
Estudos individuais e em grupo
7.2 - Material Didático
Quadro e projetor.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
P1
25/06/2015
30
Prova
T1
09/04/2015
10
Trabalho
1, 2 e 3
T2
21/05/2015
10
Trabalho
1, 2, 3, 4 e 5
T3
02/07/2015
50
Trabalho
Todo o conteúdo
Conteúdo Programático
Todo o conteúdo
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
P1+T1+T2+T3
8.2 – Observações
-9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sextas: 14h as 15h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
ADELSTEIN, F., et alli, Fundamentals of Mobile and Pervasive Computing, McGraw-Hill,
2005.
10.2 – Bibliografia Complementar
HANSMANN, U. et. al. Pervasive Computing: The Mobile Word. Springer. 2003.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
--
Juiz de Fora, 08 de março de 2015.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Prof. Romualdo Monteiro de Resende Costa
!" # $%#
#
!
"
# $
# $
%
%
&
&
# $
(
$
&
&
*
"&
'
'
%
(
)
+
,
! " # $
" # $
%!
& '
"
)* + , * -.
./ , ' .
&'
!
$( ) * #
*$
,
. .
'/0
/0
- 2+ 0
0
2
3 4
, 5
0
21
"
6
*"
3
21
0
+
.
2+
+
-
+
,
2+
.
. .
3
2+ 3 '
-
2+
#
23
#
3
3
*$
. .
2+ 3
.
0
#
/
%
* #)
4
5
3#
5
'
67
2+
"
<
%
)
'
&3
0
0
.
%
*7 .
0
1
*
,
( !
%
3 9&*
8
3
1
-#
)
8
.
8
.
+
3
3
9:
2
2+ 3
-"
. 3
:
5
,
3 :
0
;
. 3 !
21
(
+3 #
5
=
=
21
+
3
+
5
3
2+ 3
*
,3
7
;
;
5
. .
. 2+
;
+
5
7
-
3 = *
/3
"
(
- 2+ 0
&&&
<
=
>?
<
;
<
@
;
)
) #
'
56
".+
/
!
6
6
$ *
.
'
8*
6
! 8*
6 $6
6
- *
6
;
(
/
>? *
0 '*
*
1
,
.
23 "
4 " .
56
/
6
'
=
*. ! '
/ *
7
.
/
*6
1
1
'*
! 8*
"
8*
*
' 6.
'
!
6 6
6
*-
'
/
,
/
7
6
C
* D
.#*
'
9
:
. '
$6 '
'
!E
6 '- '
!.
F /
;
"
! 8*
.
6
. !
.
'
6
'
# *6
6 6
.*
'
*
7
! $ *
'*
8*
' 6.
! 6
7 6 6
'
*.
6
".+
6
6
!/
/ ./
7
/ .
= '
" .
'
'
"
*
'*
,
/
)
;
G
)
.
'
$6 '
.
/
1
/
'*
/ * .
/ * .!
'
*.
>
6
8*
' 6.
<
.
,
:
"
$6 '
'
*
;*
/
9
:
<
#
7
.
" .
B3& '
#
%)
>?
6
*.
6
'
7
;
B
B3
@A
7
7 6 6
6
'
:
/
$6 '
!
$ *
.
?*.
#*
<
/ .
<
/ .
= '
?*
?*.
/ * .!
'
*.
#*
<
>
/ .
?*.
/ * .!
'
*.
#*
'
#
.
/ .
'* *.
.*
* & '
"
'
9
' 6.
?*
'
6 /
8*
*
6
# *6
/ ./
- *
.
' 6.
'
4
" .
.
' 6.
6
.*
/
+
*
'
*
6
6 6
6 . # *6
B
@
'
6
!. /
8*
*
8*
7 C' / ! 6 ' '
.
/ ! / .
'
!
'
.
!
/
.
6 6
#
.
#
A *6
.*
@
!
C3
:
H
"#$ #
%
/ .
'(&)'(
6
'
D
#* . * *6
9
;
D
D
E
%
8*& '
#* . * *6
F
<
/
6
7
*' +%,- @
/
C3&
;
&%@
/ .
6
*
/ ./
'
6
'H 6*
G ' ! .:
8*& ' !
6 /
' :
6
%!
/
": '
.*
.&%
(.$(*#( % $ &)/ (+ '.%. %&(+( % . % . ' /
. + #+( %.0 1
.23 &(+( % .
1
4 ' / * .&% %. 5
%/6(
%#
. (4 ' & .0 - (/* '&%
1 / + ' % ('%/ & %. *'
7(
1
$ *(
& '- 0
0 % %&'(6 (,&% 8
3
&(+( % .
' 4 '; $(%0 (< %#/
I
0
#*
&
%
#
)
!
(I
J !
6
/
1
& '-
4 ' / $ *(% %. % 9 6:
%&'(6 (,&% 8
3
)
6
2
$ $D
/
23
'$9
6
5
$:
& '
&0 . / %
+( % 4
##
/
$ *
9/
6 .
"
$%'"& '
& * '
/ %.
,
.
&
! @ A 40
0 #/@@/ '0
/'!4 GHIIJIFJJFHJH
B3 '
/
2+ 3
(=#3 CD
2+ 0 EFCE3
@.
&!
@
K
!
40 L
23&
$9
%0 @
40
3'
/
2+ =
# 3 GD 9 2+ 0 EFCC3 /'!4 GHIIJHMFJGENN
6
( : L '0 =
/
2+ 3 '+
GHIIJIMIFOHHG
(30
P!:/940
( = Q&#
5
3
!
0
'/@; 0 4
3
:
CD 9 2+ 0 EFFH3 /'!4 GHIIJNMJFCOOO
3 '+
#
5
#
5
.*
'
5
. 0
J
3:
3 '+
? A@ ?/ L0 :
'3
:
L
#
0 CD 9 2+ 0 EFFO3 /'!4 GHIIJNJECJMOG
!" #
9
#
5
CND 9 2+ 0 EFFH3 /'!4
2+
:9A94 90
3
6 =
# 5 K
!
0 ND 9 2+ 0 EFFJ3 /'!4 IJHOJEECJJ
C
9
5
: 9'0
@ -3
#
CD 9 2+ 0 EFFI3 /'!4 GHIIJFEFMOJFI
B
3 '+
9
3:
<
9
#
*
8* .8*
-
'
0 FH
3@ -(
6* '
2
.!
EFCJ3
' . (
* 6
& '
0
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: ASPECTOS
ORGANIZACIONAIS DE
SISTEMAS DE INFORMAÇÃO
Turma: A
Professor: Marco Antônio Pereira Araújo
Código:
DCC145
Período:
2015.1
Número de SIAPE:
1148648
Coordenador da Disciplina: Não atribuído
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
(
Modalidade: ( X ) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: ( 0 ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: (
Uso de Laboratório de Ensino: (
) não
) integral
) UAB
) semi-presencial
( 0 ) tutores UFJF
(
) a distância
( 0 ) tutores UAB
( X ) parcialmente(apoio)
( X ) parcial
64
( ) eventual
(
) integralmente
(
) não faz uso
Pré-requisito(s):
Curso(s):
Bacharelado em Sistemas de Informação
2 – OBJETIVOS
Fornecer conhecimento sobre os principais conceitos, técnicas e ferramentas envolvendo
aspectos organizacionais de sistemas de informação.
3 – EMENTA
Comportamento organizacional. Aprendizagem organizacional. Modelagem da organização e de
seus processos. Alinhamento de SIs aos objetivos da organização. Gestão da informação e do
conhecimento organizacionais.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Comportamento organizacional
O indivíduo e a organização; a motivação humana no trabalho;
percepção, atitudes e diferenças individuais; comunicação
interpessoal e organizacional; comportamento grupal e intergrupal;
liderança e gerência; aplicações organizacionais - diagnóstico,
gerência participativa, reestruturação do trabalho e inovações no
contexto de trabalho; o papel do consultor.
2. Aprendizagem organizacional
Trabalho dos gestores; aprendizagem de adultos - conceitos,
teorias e processo; aprendizagem pela experiência; aprendizagem
gerencial - conceitos e abordagem da aprendizagem situada;
prática reflexiva; da aprendizagem organizacional ao conhecimento
organizacional.
3. Modelagem da organização e de seus processos
4. Alinhamento de SIs aos objetivos da organização
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
12
12
16
12
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
5. Gestão da informação e do conhecimento organizacionais
Aspectos teóricos e conceituais, com foco nos fatores que
influenciam a criação e a transferência de conhecimento;
conhecimento
individual
x
conhecimento
organizacional;
trabalhadores do conhecimento.
12
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas presenciais, com utilização de Datashow e laboratório de informática.
7.2 - Material Didático
Slides e listas de exercícios.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Trabalho
Variadas,
ao longo
do
período
Valor
Tipo de
Avaliação
40
Temas
diversos,
referentes a
tópicos da
disciplina
Avaliação
Conteúdo Programático
Temas variados a serem apresentadas
por diferentes grupos de alunos,
referentes a tópicos da disciplina
60
8.1 – Cálculo da Nota
Soma dos valores das avaliações parciais
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sexta-feira, de 13h às 15h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
ALBRECHT, K. O poder das mentes em ação: Desenvolvimento e gestão da inteligência
organizacional. Rio de Janeiro, Campus, 2003.
ROBBINS, S. P. Fundamentos do Comportamento Organizacional. 7ª ed. São Paulo: Pearson
Prentice Hall, 2004.
RUAS, R.; ANTONELLO, C. S.; BOFF. L. H. Aprendizagem organizacional e competências. Porto
Alegre, Bookman, 2005.
10.2 – Bibliografia Complementar
NONAKA, I.; TAKEUCHI, H. Criação de conhecimento na empresa. Como as empresas japonesas
geram a dinâmica da inovação. Rio de Janeiro, Campus, 1997.
PROBST, G.; RAUB, S.; ROMHARDT, K. Gestão do Conhecimento. Os elementos constitutivos do
sucesso. Porto Alegre, Bookman, 2002.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Marco Antônio Pereira Araújo
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina:
Lab. Programação IV
Turma:
A
Oferta:
( X ) UFJF
Créditos:
4
(
Código:
DCC156
Período:
2014.1
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
0
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade:
( X ) presencial
(
Uso do Moodle:
(
) não
Uso laboratório:
(
) não
Prérequisito(s):
Curso(s):
Professor:
Faz uso de:
) semi-presencial
60
(
) à distância
( X ) parcialmente
(
) integralmente
(
( X ) integralmente
) parcialmente
DCC117, DCC108, DCC152
Bacharelado em Sistemas de Informação (obrigatória)
Ciro de Barros Barbosa
(
) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
(
) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
Permitir ao aluno construir aplicações distribuídas usando o Modelo Cliente/Servidor e
Arquitetura em Camadas com Frameworks de persistência.
3 – EMENTA
1. Noções preliminares
2.
3.
4.
5.
6.
Servidor Web (Container)
Linguagens de Desenvolvimento (Servlet, JSP, JavaBeans)
Manutenção de Sessões
Acesso a banco de dados
Persistência de Dados
4 – UNIDADES DE ENSINO
1) O Web Server. Processamento Server-Side. O Servidor
Apache Tomcat. Instalação e Configuração do Tomcat.
Hospedando aplicações no Tomcat
Padrão MVC (Model-View-Controller). Fundamentos da
arquitetura do padrão MVC. Aplicação. Servlet ou JSP? Request e
dispatchers. Implementação MVC para melhoramento do
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
4
6
– USO DE TICs
Projeções e quadro negro.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
processo de desenvolvimento.
2) Java Servlets. O que é um Servlet. Criação e hospedagem de
Servlets. Estrutura interna de um Servlet. Formulários HTML.
Métodos POST e GET. O pacote javax.servlet.http
Páginas JSP. O que é uma página JSP. Criação e hospedagem
uma página JSP. Ciclo de vida de uma página JSP. Sintaxe
Básica do JSP. Templates (diretiva include). Outras diretivas.
Ações JSP. Objetos Implícitos. Configuração de páginas de erro.
3 Manutenção de sessões. Manutenção do estado. Entendimento
do mecanismo de sessões no Tomcat. Identificadores de sessão.
Configuração do timeout. O objeto implícito session. A classe
javax.servlet.http.HttpSession. O objeto implícito application. A
classe javax.servlet.ServletContext .
4) Java Beans. Vantagens da componentização. Escrita e
configuração de beans. A especificação Java Beans. Prefixos get
e set. Tags de ação JavaBeans. Passagem de parâmetros Beans.
Escopo de um Bean.
5) Acesso a bancos de dados. Tipos de drivers. Configuração de
uma ponte ODBC .
6) A API JDBC (pacote java.sql). Carregamento do driver.
Abertura da conexão. Operações básicas com o banco
(Statement). Transações (métodos commit e rollBack). Operações
de consulta com o banco (ResultSet). Operações parametrizadas
(PreparedStatement). Operações com StoredProcedures
(CallableStatement). Gerenciamento de conexões (Pool de
conexões).
7) Introdução à persistência de dados. Estabelecimento e
implementação dos principais padrões de projeto para
persistência de objetos em banco de dados relacionais, utilizando
DAO e outros mais básicos.
8
12
8
12
8
12
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
Projeções e quadro negro.
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas presenciais
7.2 - Material Didático
Slides projetados para aulas expositivas. Notas de aulas e referências de material auxiliar na
página web do professor. www.ufjf.br/ciro_barbosa
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM – CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Conteúdo Programático
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Avaliação
Prática 1 (A1)
03.04.2015
100
Individual
dissertativa.
Unidades de ensino 1, 2 e 3
Avaliação
prática 2 (A2)
05.05.2015
100
Individual,
dissertativa.
Unidades de ensino 4 e 5
Avaliação
prática 3 (A3)
01.07.2015
100
Individual,
dissertativa.
Unidades de ensino 6 e 7
8.1 – Cálculo da Nota
Nota Final = (A1 + A2 + A3)/3
8.2 – Observações
Aprovado o aluno com Nota final
≥ 60. Alunos que perderem alguma das avaliações tem direito
à segunda chamada, no final do período (03.07.2015), cobrindo todo o conteúdo programático.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sextas-feiras, de 19:00 às 21:00 horas, ou qualquer outro horário previamente combinado.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
•
BASHAN, B; SIERRA, K; BATES, B. Use a Cabeça! JSP & Servlets. 1ª ed. São Paulo: Alta Books, 2005.
10.2 – Bibliografia Complementar
•
Budi Kurniawan. Java para a Web com Servlets, JSP e EJB. Ciência Moderna.
•
Internet & World Wide Web Como Programar. Terceira Edição. Deitel. Bookman.
•
Java como programar. 6a edição. Deitel. Prentice Hall.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
A plataforma Moodle é utilizada como apoio para o processo de avaliação. O site do prof.
Disponibiliza notas de aula e códigos fonte para atividades práticas. Ferramentas necessárias
(Tomcat, Ant, Java, MySQL e Workbench).
Juiz de Fora, 08 de março de 2015.
_____________________
Ciro de Barros Barbosa
Prof. da Disciplina
________________________________
Saulo Moraes Villela
Chefe do DCC
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: LÓGICA E FUNDAMENTOS PARA
Código:
A COMPUTAÇÃO
Turma: A
Período:
Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial
(
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
( X ) parcialmente (apoio) (
Pré-requisito(s):
Curso(s): Sistemas de Informação, Ciência da Computação
Professor: Luciana Conceição Dias Campos
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( ) tutores UAB
DCC160
2015.1
4
0
60
) a distância
) integralmente
2 – OBJETIVOS
Apresentar os conceitos fundamentais da Lógica Proposicional, apresentando a linguagem e a
semântica do cálculo proposicional. Apresentar os sistemas dedutivos . Apresentar o cálculo de
predicados e introduzir a linguagem de programação em lógica PROLOG.
3 – EMENTA
1. Lógica Proposicional;
2. Linguagem e Semântica;
3. Sistemas Dedutivos;
4. Aspectos Computacionais;
5. O Princípio da Resolução;
6. Lógica de Predicados.
7. Substituição e Resolução
8. Introdução ao PROLOG
9. Aplicações em Computação: Introdução à Especificação e Verificação de Programas.
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
1. Introdução à Lógica
2
2. Cálculo Proposicional - Operações Lógicas sobre
proposições
3. Tabelas Verdades de proposições compostas
2
4. Tautologias Contradições e Contingências
2
5. Implicação e Equivalências Lógica
4
6. Álgebra das proposições
2
1 TVC
2
7. Método Dedutivo
2
8. Forma Normal
2
9. Argumentos
2
2
6 – USO DE
TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
10. Regras de Inferência
2
11. Aplicação de Regras de Inferência
2
12. Verificação da Validade
2
13. Inconsistências
2
14. Demonstração Condicional
2
2 TVC
2
15. Sentenças Abertas
2
16. Lógica de Predicados (Lógica de Primeira Ordem)
4
17. Notação Clausal
4
18. Quantificadores
2
19. Aplicações da Lógica de Primeira Ordem
2
3TVC
2
20. Introdução ao Prolog
2
21. Sintaxe e Semânticas
2
22. Listas
4
23. Predicados nativos
2
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas com utilização de data show e quadro negro. Resolução de exercícios em sala
de aula.
7.2 - Material Didático
Material disponível em PDF no moodle, entre outros links úteis.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
TVC 1
30/03/15
25
TVC 2
06/05/15
25
TVC 3
01/06/15
25
Trabalho
06/07/15
25
Tipo de
Avaliação
Individual e
sem consulta
Individual e
sem consulta
Individual e
sem consulta
Trabalhos
com consulta
individual ou
em dupla.
Conteúdo Programático
Tópicos do 1 até o 6 do plano de ensino
Tópicos do 7 até o 14 do plano de ensino.
Tópicos do 15 ao 19 do plano de ensino
Tópicos do 20 ao 23 do plano de ensino.
8.1 – Cálculo da Nota
Soma das avaliações
8.2 – Observações
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Quinta-feira: 14h às 16h
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
ALENCAR FILHO, Edgard de, Iniciação à Lógica Matemática. 16ª ed. São Paulo: Ed.
Nobel, 1990.
SILVA, Flávio Soares Correa da; FINGER, Marcelo; MELO, Ana Cristina Vieira de. Lógica
para Computação. 1ª Ed. Rio de Janeiro: Thomson Pioneira Editora, 2006.
ABE, Jair Minoro, SCALZITTI, Alexandre, FILHO, João Inácio da S. Introdução à Lógica
para a Ciência da Computação. 3ª Ed. São Paulo: Arte & Ciência, 2008.
SOUZA, João Nunes de. Lógica para ciência da computação: uma introdução concisa. 2ª
Ed. (revista e atualizada). Rio de Janeiro: Campus-Elsevier, 2008.
SMULLYAN, Raymond M. Lógica de Primeira Ordem. 1ª Ed. Editora Unesp, 2009.
CLOCKSIN, W. F., MELLISH, C. S. Programming in Prolog. 5ª Ed. Springer-Verlag, 2003.
10.2 – Bibliografia Complementar
HUTH, Michael R. A. ; RYAN, Mark D. Lógica em Ciência da Computação: modelagem e
argumentação sobre sistemas. 2ª Ed. Rio de Janeiro: LTC, 2008.
NOLT, John; ROHATYN, Dennis. Lógica. Schaum McGraw-Hill. São Paulo: Makron Books
do Brasil, 1991.
CAPUANO & Idoeta. Exercícios de eletrônica digital. São Paulo: Ed. Érica, 1991.
CASANOVA, M. A., GIORNO, F.A.C., FURTADO, A.L. Programação em Lógica e a
Linguagem Prolog. E. Blucher, 1 ª ed., 1987. (esgotado comerciamente mas possível de se
obter digitalmente a partir do sítio Web do primeiro autor).
GERSTING, Judith L. Fundamentos matemáticos para a ciência da computação: um
tratamento moderno de matemática discreta. 5. ed. Rio de Janeiro: LTC - Livros Técnicos e
Científicos, 2004.
NEWTON-SMITH, W.H. Lógica: um curso introdutório. Gradiva, 1998.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 09 de março de 2015.
Prof. Dr. Saulo Moraes Villela
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Fundamentos de Redes de Computadores
Turma:
Oferta: (
) UFJF
Código:
Período:
DCCEAD009
2015.1
( x ) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: (
Uso do Ambiente Moodle: (
) presencial
) não
4
0
4
( ) semi-presencial
( x ) a distância
( ) parcialmente (apoio) ( x ) integralmente
Pré-requisito(s): Redes de Computadores
Curso(s):
Professor: Romualdo Monteiro de Resende Costa
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( x ) tutores UAB
2 – OBJETIVOS
A disciplina tem por objetivo apresentar os principais conceitos da área de redes de
computadores. Ao final do disciplina, os alunos estarão aptos a reconhecer diversas tecnologias
utilizadas na comunicação de dados, a configurar serviços, identificar e corrigir falhas e a
planejar redes de computadores locais.
3 – EMENTA
1. Introdução: Uma viagem pelo mundo das redes, A Internet. Modelo e referência OSI (Open
System Interconnection).
2. A Camada de Aplicação: HTTP, FTP, SMTP, DNS, Aplicativos com TCP. Camada de
Transportes: Serviços da camada de transporte, Multiplexação e Demultiplexação de Aplicações,
Transporte Não Orientado a Conexão (UDP), Transporte Orientado a Conexão(TCP)
3. Controle de Congestionamento. Camada de Rede e Roteamento: Princípios de Roteamento,
Protocolo da Internet, Roteamento na Internet, IPv6.
4. Camada de Enlace e Redes Locais: Serviços Fornecidos, detecção e correção de erros,
Protocolos de Acesso Múltiplo e LANs, Redes Ethernet, Redes Locais Sem Fio, Redes de Longa
Distância (Frame Relay, ATM).
5. Rede Multimídia: Aplicações Multimídia, Protocolos Multimídia (RTSP, RTP, H.323), Qualidade
de Serviço em redes multimídia (Intserv, Diffserv, RSVP).
6. Segurança em Redes de Computadores: O que é Segurança, Autenticação e Criptografia,
Integridade, Comércio pela Internet, Ipsec
7. Gerenciamento de Redes: O que é gerenciamento de redes, Arquitetura de Gerenciamento,
Protocolos de gerenciamento.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
Introdução
4 horas
Moodle
Modelo OSI
6 horas
Moodle
Equipamentos e Tecnologias
4 horas
Moodle
4 – UNIDADES DE ENSINO
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Pilha TCP/IP
6 horas
Moodle
Camadas Física e de Enlace
4 horas
Moodle
Camada de Rede
6 horas
Moodle
Endereçamento IP
6 horas
Moodle
Comandos Básicos
4 horas
Moodle
Encaminhamento de Pacotes
6 horas
Moodle
Camada de Transporte
6 horas
Moodle
Camada de Aplicação
4 horas
Moodle
Segurança em Redes
6 horas
Moodle
Redes sem Fio
4 horas
Moodle
Aplicações
6 horas
Moodle
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Uso do Moodle
Fóruns
7.2 - Material Didático
Apresentações, vídeos e textos sobre o conteúdo
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
A1
10/03
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A2
17/03
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A3
24/03
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A4
31/03
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A5
07/04
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A6
14/04
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A7
21/04
02
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
P1
25/04
20
Prova
A8
28/04
05
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A9
05/05
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A10
12/05
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A11
19/05
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
Conteúdo Programático
Unidades até a Semana de Trabalho
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
A12
26/05
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
T1
30/05
10
Trabalho
Unidades até a Semana de Trabalho
A13
02/06
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A14
09/06
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
A15
16/09
03
Atividade
Unidades da Semana de Trabalho
P2
20/06
30
Prova
Unidades até a Semana de Trabalho
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Soma de Todas as Atividades/Provas/Trabalhos com pontuações individuais
8.2 – Observações
-9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sextas: 15h as 17h
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
- KUROSE, J. F. & Ross, K. W. Redes de Computadores e a Internet: Uma Abordagem Top Down.
3ª. Edição. São Paulo: Pearson/Addison Wesley, 2005.
- TANENBAUM, A. Redes de Computadores. 4ª. Edição. São Paulo: Campus, 2003.
- Barrere, Fundamentos de Redes de Computadores. 1ª. Edição. Juiz de Fora: UFJF, 2014.
10.2 – Bibliografia Complementar
- OPPENHEIMER, P. Projeto de redes TOP-DOWN. São Paulo: Campus, 1999.
- SOARES, - Luiz F. G., Lemos, Guido & Colcher, Sérgio. Redes de Computadores: das LANs,
MANs e WANs às Redes ATM. São Paulo: Campus, 1995.
- STALLINGS, W. Redes e Sistemas de Comunicação de Dados. São Paulo: Elsevier Editora LTDA,
2005.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
--
Juiz de Fora, 08 de março de 2015.
Prof. Romualdo Monteiro de Resende Costa
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Seminário Integrador I
Código: EADDCC013
Turma:
Período: 2015.1
Oferta:
( ) UFJF
( x ) UAB
Créditos:
2
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
2h
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
30h
Modalidade:
( ) presencial ( ) semi-presencial
( x ) a distância
Uso do Ambiente Moodle:
( ) não
( ) parcialmente (apoio) ( x ) integralmente
Pré-requisito(s):
Curso(s): Licenciatura da Computação
Professor: Liamara Scortegagna
Coordenador da disciplina: Fernanda Claudia Alves Campos
Faz uso de:
( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( x ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
A disciplina de Seminário Integrador I te como objetiva desenvolver pesquisas bibliográficas e de campo que
promovam a articulação de conteúdos educativos e instrutivos, com enfoque em conhecimentos relacionados
ao desenvolvimento tecnológico e educacional e assuntos atuais que contextualizam o ensino da informática
e a prática docente integrando diversas áreas de conhecimentos.
3 – EMENTA
Seminário: organização, desenvolvimento e apresentação. Pesquisas bibliográficas e de campo sobre temas
relacionados ao desenvolvimento tecnológico e educacional.
4 – UNIDADES DE ENSINO
Tecnologia e Educação
5 – CARGA
HORÁRIA PREVISTA
8h
6 – USO DE TICs
Moodle
Utilização inovadora das Tecnologias na Educação
10h
Moodle
Seminário
8h
Moodle
Relatório
4h
Moodle
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas teóricas expositivas – conteúdo no Moodle com apresentação de exemplos e atividades práticas de
pesquisa de campo e bibliográficas, bem como, a apresentação de um Seminário.
7.2 - Material Didático
Conteúdo disponibilizado no Moodle e impresso.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
Atividade 1
09/03
05
Atividades à distância - Moodle
Aula 1
Atividade 2
16/03
05
Atividades à distância - Moodle
Aula 2
AP1
25/04
15
Atividades presencial
Aula 1, 2 e 3
Atividade 3
30/03
05
Atividades à distância - Moodle
Aula 5
Atividade 4
06/04
05
Atividades à distância - Moodle
Aula 6
Atividade 5
13/04
05
Atividades à distância - Moodle
Aula 7
Seminário
AP2
Atividade 6
25/05
40
Todo conteúdo
08/05
20
Apresentação de seminário nos polos
de apoio presenciais
Entrega do Relatório e Slides do
Seminário
Todo conteúdo
8.1 – Cálculo da Nota
Soma
8.2 – Observações
Para ser aprovado na disciplina o aluno deverá ter o mínimo 50% de participação nas atividades à distância
no Moodle e, ainda, obter média mínima 60 (sessenta) como valoração final de desempenho.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Terça-feira 08h às 12h.
10 – BIBLIOGRAFIA
MORAN. José Manuel. Ensino e aprendizagem inovadores com tecnologias. In Informática na
Educação: Teoria & Prática. Porto Alegre, vol. 3, n.1. UFRGS. P. 137-144. 2000.
CASTRO, Cláudio de Moura. Educação na era da informação: O que funciona e o que não funciona. Rio de
Janeiro: Banco Interamericano de Desenvolvimento: UniverCidade, 2001.
SCORTEGAGNA. Liamara. Tecnologia e Educação. Seminário Integrador I. Licenciatura da Computação.
UFJF. Juiz de Fora, 2011.
10.2 – Bibliografia Complementar
BELLONI, Maria Luiza. Educação a Distância. São Paulo, Ed. Autores Associados, 1999.
GRINSPUN, Mirian P.S.Z. (org). Educação e Tecnologia, Desafios e Perspectivas. São Paulo, Ed. Cortez,
1999.
MASETTO, Marcos T., MORAN, José M., BEHRENS, Marilda A.. Novas tecnologias e mediação
pedagógica. Campinas,SP. Ed. Papirus, 2001.
MELLO, Leonel I., AMAD, Luiz C. História antiga e medieval: da comunidade primitiva ao estado moderno.
3 ed.. São Paulo, Ed. Scipione, 1995.
MORAN, José Manuel. A educação que desejamos. São Paulo: Papirus, 2007.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
11– INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 24 de fevereiro de 2015.
Profa. Liamara Scortegagna
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Sistemas Multimídias
Código: EADDCC029
Turma: A
Período: 2015.1
Oferta: ( X ) UFJF ( X ) UAB
Créditos: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0
Carga Horária (horas-aula) Total: 60
Modalidade: ( ) presencial ( ) semi-presencial
( X ) a distância
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
( ) parcialmente (apoio) ( X ) integralmente
Pré-requisito(s): Curso(s): 22A - Ciência da Computação
65A – Bacharelado em Ciências Exatas
65B – Engenharia Computacional
65C – Ciência da Computação
75A – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Araxá
75B – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Barroso
75C – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Bicas
75D – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Cataguases
75E – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Ilicínea
75F – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Juiz de Fora
75G – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Salinas
75H – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Santa Rita de Caldas
75I – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Sete Lagoas
75J – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Timóteo
75K – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Boa Esperança
75L – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Ipatinga
75M – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Lafaiete
75N – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Tiradentes
75O – Licenciatura em Computação - UAB - Pólo de Ubá
Professor: Marcelo Ferreira Moreno
Coordenador da Disciplina: --Faz uso de: ( ) monitores UFJF
( ) tutores UFJF
( X ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O objetivo da disciplina é expor ao aluno os fundamentos de sistemas multimídia, iniciando
pelos conceitos básicos e tipos mais comuns de mídias. Em seguida, serão introduzidos os
conceitos relacionados a hipermídia. Serão então discutidas as bases para o entendimento de
como a dados multimídia são representados e quais são seus principais métodos de
compressão, evidenciando as tecnologias que tornaram possível a popularização do uso
de multimídia. Finalmente, serão apresentados aspectos, ferramentas e linguagens para o
projeto e autoria do conteúdo multimídia.
3 – EMENTA
Conceitos básicos relacionados à multimídia. Principais ferramentas de desenvolvimento para
multimídia: aplicativos fechados, ferramentas de autoria e linguagens de programação. Projetos
de Sistemas Multimídia. Elementos multimídia: texto, imagem, áudio, animação e vídeo.
4 – UNIDADES DE ENSINO
1. Introdução a Multimídia
1.1. A Palavra é "Mídia"
1.2. Conceitos Básicos
1.3. Representando a Ideia
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
8ha
6 – USO DE
TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
1.4. Histórico de Sistemas Multimídia
1.5. O Ensino de Sistemas Multimídia
1.6. Sistemas Multimídia no Ensino
2. Mídias de Representação
2.1. Codificação de Mídias
2.1.1. Compactação
2.1.2. Compressão
2.2. Representação da Cor
2.3. A Mídia Texto
2.4. A Mídia Imagem
2.5. A Mídia Áudio
2.6. A Mídia Vídeo
3. Projeto de Conteúdo Multimídia
3.1. Princípios de Aprendizado Multimídia
3.2. Roteirização
3.3. Projeto Estrutural
3.4. Projeto de Layout
3.5. Projeto Temporal
3.6. Projeto de Interface com Usuário
4. Autoria de Conteúdo Multimídia
4.1. Autoria de Imagem
4.2. Autoria de Áudio
4.3. Autoria de Vídeo
4.4. Autoria de Aplicações Multimídia
4.5. Autoria para World Wide Web
4.6 Autoria para TV Digital
4.7 Autoria de E-books
24ha
12ha
16ha
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Estudo dirigido, vídeo-aulas expositivas com utilização de slides e outros recursos multimídia,
exploração de conteúdos de terceiros. Demonstrações práticas do processamento de dados e de
aplicações multimídia. Resolução de exercícios. Listas de exercícios. Trabalhos práticos.
7.2 - Material Didático
Fascículo de Educação a Distância. Texto de referência. Slides e listas de exercícios
disponibilizados no espaço Moodle da disciplina no formato PDF. Programas de demonstração e
links para assimilação suplementar também publicados no Moodle.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Avaliação
09/05/2015
Presencial 1 (AP1)
Avaliação
27/06/2015
Presencial 2 (AP2)
Trabalho Prático
03/07/2015
(TP)
Atividades a
Diversas
Distância (AD)
8.1 – Cálculo da Nota
Valor
Tipo de Avaliação
Conteúdo Programático
30
Individual, s/ consulta
Unidades de ensino 1 e 2
30
Individual, s/ consulta
Unidades de ensino 3 e 4
25
Trabalho Prático, em
grupo
Questionários Moodle,
com consulta
Todas unidades de ensino
15
Todas unidades de ensino
AP1+AP2+TP+AD
8.2 – Observações
Provas de Segunda Chamada apenas em caso de ausência à respectiva Avaliação Presencial
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Presencial:
5a feira, 16:30-17:30h
6a feira, 16:30-17:30h
A distância:
Sob demanda do Fórum de Discussão da Disciplina no Moodle
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
MORENO, M. F. Sistemas Multimídia. Fascículo de Educação a Distância. 2. ed. Curso de
Licenciatura em Computação. Universidade Federal de Juiz de Fora, 2015.
10.2 – Bibliografia Complementar
LI, Ze-Nian; DREW, Mark S. Fundamentals of Multimedia. 1 ed. Prentice Hall, 2003. 576 p.
VAUGHAN, T. Multimedia: making It Work. 8.Ed. McGraw Hill, 2011. 465 p.
PAULA FILHO, W. Multimídia: conceitos e aplicações. LTC, 2000.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, XX de XXXXX de 2015.
Prof. XXXXX
Chefe do Departamento de Ciência da Computação
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Linguagem de Programação II
Turma: A
Oferta: ( X ) UFJF
(
Código:
Período:
) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: (
Uso do Ambiente Moodle: (
EADDCC031
2015.1
) presencial
) não
0
4
60
( ) semi-presencial
( X ) a distância
( ) parcialmente (apoio) ( X ) integralmente
Pré-requisito(s): EADDCC014 – Linguagem de Programação I
Curso(s): Licenciatura em Computação (75A, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75B, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75C, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75D, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75E, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75F, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75G, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75H, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75I, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75J, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75K, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75L, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75M, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75N, Obrigatória)
Licenciatura em Computação (75O, Obrigatória)
Professor: Edmar Welington Oliveira
Coordenador da Disciplina: Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( X ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O curso tem como objetivo possibilitar ao aluno compreender, identificar e aplicar os principais
conceitos relacionados à Orientação a Objetos, além de utilizar alguns elementos da UML como
apoio ao ensino dos conceitos OO e utilizar linguagens de programação para aplicação prática
dos conceitos OO - através de implementações. Espera-se, ao final do curso, que o aluno seja
capaz de aplicar, na prática de programação, conceitos de Orientação a Objetos e identificar
melhorias em códigos já existentes através do uso de tais conceitos.
3 – EMENTA
Conceitos Fundamentais de Orientação a Objetos; Componentes de Classes; Entendimento e
aplicação dos conceitos e componentes de classes em linguagens de programação que apoiem o
paradigma de Orientação a Objetos; Desenvolvimento de sistemas através do uso de
programação orientada a objetos.
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
6 – USO
DE TICs
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
HORÁRIA
PREVISTA
2
1) Programação Procedimental e Orientada a Objetos
2) Introdução a Orientação a Objetos (Objetos, Atributos,
Métodos, Classes, Metaclasses, Construtores e Destrutores,
Mensagens)
6
PCs
2
3) Pacotes, Visibilidade e Encapsulamento
2
4) Abstração, Classificação, Generalização e Especialização
4
5) Associação e Agregação
4
6) Coleções
6
7) Herança (dinâmica, compartilhada, múltipla)
2
7) Delegação
8) Polimorfismo (paramétrico, sobrecarga, coersão, subtipo)
6
4
9) Classes e Métodos Genéricos
10) Acoplamento (Estático e Dinâmico) e Coesão
4
4
11) Classes Abstratas
4
12) Interfaces
4
14) Exceções.
6
15) Avaliações e Trabalhos
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
PCs
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas (EAD) e práticas (EAD), acompanhadas de uso de ferramentas
computacionais relacionadas à prática de programação orientada a objetos. Apresentação de
exercícios e exemplos práticos de programação para discussão e fixação do conteúdo teórico
apresentado.
7.2 - Material Didático
Ferramentas computacionais para suporte à programação. Uso de linguagens de programação
com suporte à Orientação a Objetos. Materiais de apoio (exercícios e soluções) no sistema
Moodle.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Avaliação
Data
Prática de
Programação
25/04/2015
ou
09/05/2015
Valor
30
Tipo de
Avaliação
Conteúdo Programático
Individual
Os alunos deverão resolver
exercício(s) de programação usando
a ferramenta de programação BLUEJ.
A data da prática será confirmada
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
pela coordenação de curso
Prática de
Programação
20/06/2015
ou
27/06/2015
30
Individual
Atividade
Presencial
30/05/2015
10
Grupo
Exercícios de
Programação
-
30
Individual
Os alunos deverão resolver
exercício(s) de programação usando
a ferramenta de programação BLUEJ.
A data da prática será confirmada
pela coordenação de curso
Os alunos deverão resolver
exercício(s) de programação usando
a ferramenta de programação BLUEJ
Exercícios de programação liberados
pelo professor no decorrer da
disciplina. Serão aplicados 3
exercícios, cada um com valor 10.
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Somatório das Práticas de Programação, Atividade Presencial e Exercícios de Programação
30 + 30 + 10 + 30 = 100
8.2 – Observações
Avaliação de segunda chamada será realizada no dia 04/07/2015
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Não se Aplica
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
CADENHEAD Rogers. Aprenda em 21 dias Java 2. 4ª Edição. São Paulo: Campus, 2005.
DEITEL, Java Como Programar. 6ª Edição. São Paulo: Pearson / Prentice Hall, 2005.
FURGERI Sérgio, Java 2, São Paulo: Érica, 2002.
10.2 – Bibliografia Complementar
BARNES, D.; J. KOLLING, M. Programação Orientada a Objetos com Java - uma introdução
prática usando o BlueJ, 4ª Edição, 2010.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Necessária instalação da ferramenta de programação BLUEJ nos laboratórios de ensino dos
Pólos
Juiz de Fora, 18 de Fevereiro de 2014.
Prof. Edmar Welington Oliveira
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Fundamentos da Inteligência Artificial
Turma: A
Oferta: ( ) UFJF
Código:
Período:
EADDCC045
2015.1
(X) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: ( ) presencial
Uso do Ambiente Moodle: ( ) não
4
60
( ) semi-presencial
(X) a distância
( ) parcialmente (apoio) (X) integralmente
Pré-requisito(s):
Curso(s): Licenciatura em Computação
Professor: Saulo Moraes Villela
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
(X) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
Apresentar os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial, necessários ao desenvolvimento
de algoritmos a serem aplicados na solução de problemas na área de ciências da computaçãoe
áreas afins. Apresentar metodologias de desenvolvimento de algoritmos de busca na resolução
de problemas, além de técnicas de representação do conhecimento.
3 – EMENTA
Inteligência Artificial, Representação do Conhecimento, Tópicos de I.A. tais como
Processamento da Linguagem Natural, Sistemas Especialistas, Redes Neurais Artificiais,
Algoritmos Genéticos e Tutores Inteligentes.
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
1. Conceitos, Histórico e Aplicações da Inteligência Artificial
4
Moodle
2. Agentes Inteligentes
4
Moodle
3. Resolução de Problemas com um Agente
24
Moodle
4. Busca Competitiva
12
Moodle
5. Raciocínio com Lógica
8
Moodle
6. Sistemas Baseados em Conhecimento
8
Moodle
4 – UNIDADES DE ENSINO
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas expositivas e resolução de exercícios disponibilizados no Moodle.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
7.2 - Material Didático
Material disponível em PDF, entre outros links úteis.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Conteúdo
Programático
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Tarefa 1
12/04/2015
10
Atividade à distância
Unidade de ensino 3.
Tarefa 2
03/05/2015
10
Atividade à distância
Unidade de ensino 3.
Avaliação
Presencial 1
09/05/2015
25
Prova individual,
dissertativa e sem consulta
Unidade de ensino 3.
Atividade
Presencial
30/05/2015
15
Apresentação de trabalho
presencial
Temas de
Inteligência Artificial.
Tarefa 3
21/06/2015
10
Atividade à distância
Unidade de ensino 4.
Avaliação
Presencial 2
27/06/2015
30
Prova individual,
dissertativa e sem consulta
Unidade de ensino 4.
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Soma das avaliações. Para ser aprovado na disciplina o aluno deverá ter o mínimo 50% de
participação nas atividades à distância no Moodle e, ainda, obter média mínima 60 (sessenta)
como valoração final de desempenho.
8.2 – Observações
Alunos que perderem alguma das avaliações em situações não previstas pela legislação tem
direito à segunda chamada, no final do período (04/07/2015), cobrindo todo o conteúdo
programático.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sextas-feiras das 14:00 às 16:00.
Demais dias e horários sob demanda nos fóruns da disciplina no Moodle.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
•
NILSSON, N. Principles of artificial intelligence. Springer-Verlang Berlin, 1980. 476p.
•
RICH, Elaine. Inteligência artificial. São Paulo: Makron Books, 1994. 722p.
•
RUSSELL, S.; NORVIG p. Artificial intelligence a modern approach. Prentice Hall New
Jersey, 1995. 932p.
10.2 – Bibliografia Complementar
•
BANERJI, Renan B. Formal techiques in artificial intelligence: a sourcebook. Amsterdam:
Elsevier Science, 1990. 437p.
•
BARR, A.; FREIGENBAUM, E The handbook of artificial intelligence. v.1 e v.2. Willian
Kaufmann Inc., Los Altos, California, 1981
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
•
BOBROW, Daniel G. Artificial intelligence in perspecttive. Cambridge: MIT, 1984. 462p.
•
WINSTON, Patrick H. Artificial intelligence. Addison-Wesley, 1992. 737p.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Prof. Saulo Moraes Villela
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: Objetos de Aprendizagem
Turma: A
Oferta: (
) UFJF
Código:
Período:
EADDCC048
2015.1
( X ) UAB
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
Carga Horária (horas-aula) Total:
Modalidade: (
Uso do Ambiente Moodle: (
) presencial
) não
2
2
60
( ) semi-presencial
( x ) a distância
( ) parcialmente (apoio) ( x ) integralmente
Pré-requisito(s):
Curso(s): Licenciatura em Computação
Professor: Liamara Scortegagna
Coordenador da Disciplina:
Faz uso de: ( ) monitores UFJF
(
) tutores UFJF
( x ) tutores UAB
2 - OBJETIVOS
O objetivo da disciplina é apresentar, discutir e refletir sobre a conceituação, características e
padrões de Objetos de Aprendizagem, bem como, apresentar ferramentas, formas de
desenvolvimento e avaliação destes recursos educacionais.
3 – EMENTA
Conceituação, característica e padrões de objetos de aprendizagem. Produção. Repositórios
para armazenamento e busca. Seleção, avaliação e uso de objetos de aprendizagem no
processo de ensino e aprendizagem.
4 – UNIDADES DE ENSINO
Unidade 1: Objetos de Aprendizagem
1.1 Conceituação
1.2 Diferenças entre AO e REA
1.3 Histórico e Exemplos
1.4 Padrões: O que padrão, Importância de padronização,
Padrão SCORM e Diferenças entre padrões.
Unidade 2: Produção de objetos de aprendizagem
2.1 A produção de um OA – necessidades
2.2 Etapas de produção
2.3 Modelos de produção
2.4 Softwares
2.5 Planejamento de um OA
2.6 Desenvolvimento de um OA
Unidade 3: Repositórios para armazenamento e busca
3.1 O que é um ROA (necessidade/importância)
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
6 – USO
DE TICs
12
Moodle
26
Moodle
10
Moodle
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
3.2 Características de um ROA
3.3 Exemplos de ROA
Unidade 4: Processo de ensino e aprendizagem com AO
4.1 Seleção de AO (onde e como buscar?)
4.2 Avaliação (uso de métodos)
4.3 Estratégias/metodologia/formas de uso dos OA
12
Moodle
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Aulas teóricas expositivas com conteúdo e debates no Ambiente Virtual Moodle.
7.2 - Material Didático
Conteúdo disponibilizado no Moodle.
8 – AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM
Conteúdo
Programático
Avaliação
Data
Valor
Tipo de Avaliação
Atividade 1
12/03/2015
2
Atividade Moodle
Unidade 1
Atividade 2
19/03/2015
2
Atividade Moodle
Unidade 1
Atividade 3
26/03/2015
3
Atividade Moodle
Unidade 1
Atividade 4
02/04/2015
2
Atividade Moodle
Unidade 2
Atividade 5
09/04/2015
3
Atividade Moodle
Unidade 2
Atividade 6
16/04/2015
5
Atividade Moodle
Unidade 2
Atividade 7
23/04/2015
3
Atividade Moodle
Unidade 2
Atividade 8
30/04/2015
5
Atividade Moodle
Unidade 2
Atividade 9
07/05/2015
2
Atividade Moodle
Unidade 2
AP1
09/05/2015
20
Prova/Atividade
Presencial
Atividade 10
14/05/2015
2
Atividade Moodle
Unidade 3
Atividade 11
21/05/2015
3
Atividade Moodle
Unidade 3
Atividade 12
28/05/2015
2
Atividade Moodle
Unidade 4
Atividade 13
03/06/2015
3
Atividade Moodle
Unidade 4
Atividade 14
11/06/2015
3
Atividade Moodle
Unidade 4
AP2
20/06/2015
40
Prova Presencial
Unidade 1, 2, 3 e 4
Unidade 1 e 2
8.1 – Cálculo da Nota e critério de aprovação
Soma dos valores das atividades à distância/presencial e Prova Presencial (40+60= 100)
8.2 – Observações
Para ser aprovado na disciplina o aluno deverá ter o mínimo 50% de participação nas atividades
à distância no Moodle e, ainda, obter média mínima 60 (sessenta) como valoração final de
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
desempenho.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Quintas-feiras, de 14 às 16 horas pelo ambiente Moodle.
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
SCORTEGAGNA, Liamara. Objetos de Aprendizagem. Material Didático. Juiz de Fora. CEAD/UFJF.
2014.
10.2 – Bibliografia Complementar
LITTO, F. M. Recursos educacionais abertos.In: LITTO, F. M.; FORMIGA, M. M. M. (orgs.).
Educação a distância: o estado da arte. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2009, cap. 42,
p. 304-309.
PETERS, Otto. A educação a distância em transição. Tradução Leila F. de Souza Mendes.
UNISINOS. Porto Alegre, 2003.
SANTOS, Andreia Inamorato dos. Recursos Educacionais Abertos no Brasil: [livro eletrônico]: o
estado da arte, desafios e perspectivas para o desenvolvimento e inovação / Andreia Inamorato
dos Santos; [tradução DB Comunicação]. – São Paulo: Comitê Gestor da Internet no Brasil,
2013.
Artigos relacionados com tema e disponíveis nas bases de dados.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Profa. Liamara Scortegagna
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Plano de Curso
1 – INFORMAÇÕES BÁSICAS
Disciplina: ASPECTOS LEGAIS DA INFORMÁTICA
Código:
Turma: A
Período:
Professor: Tarcísio de Souza Lima
Número de SIAPE:
EADDCC049
2015.1
1148648
Coordenador da Disciplina: Não atribuído
Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica:
0
Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática:
4
Carga Horária (horas-aula) Total:
Oferta: ( X ) UFJF
Modalidade: (
(
) presencial
(
Uso de Monitores/Tutores: (0 ) monitores UFJF
Uso do Ambiente Moodle: (
Uso de Laboratório de Ensino: (
) não
) integral
(
(
) UAB
) semi-presencial
( 0 ) tutores UFJF
(
( X ) a distância
( 2 ) tutores UAB
) parcialmente(apoio)
) parcial
60
) eventual
( X ) integralmente
( X ) não faz uso
Pré-requisito(s): Não há
Curso(s): Ciência da Computação noturno (35A, eletiva), Bacharelado em Ciências
Exatas (65A, eletiva). Licenciatura em Computação (75A, obrigatória),
Sistemas de Informação (76A, obrigatória), Opcional (99A).
2 - OBJETIVOS
Estimular os alunos a terem uma visão pragmática dos direitos e dos deveres dos cidadãos
brasileiros quanto ao uso dos recursos que envolvem a Internet e a Web e toda a área da
tecnologia da informação e a perceberem o uso indevido das ferramentas de trabalho
tecnológicas e a responsabilidade na guarda de dados empresariais sigilosos. Orientar os alunos
no estabelecimento de contratos.
3 – EMENTA
Proporciona uma visão global dos princípios básicos do Direito aplicáveis à Informática, analisa
a ética aplicada aos produtos e serviços na Informática, direitos autorais e de propriedade,
registros, marcas e patentes, pirataria digital, O crime de invasão de sistemas e sites, o
Direito e o comércio eletrônico, patrimônio digital da organização (software, dados,
informação e conhecimento), orientações legais para contratos de venda ou locação de
software e para prestação de serviços na área de desenvolvimento e manutenção de software.
4 – UNIDADES DE ENSINO
5 – CARGA
HORÁRIA
PREVISTA
Marco Civil da Internet no Brasil (Lei Nº 12.965 de 23 de
abril de 2014). Estudo dos princípios, garantias, direitos e
deveres para o uso da Internet no Brasil.
12
Novas ferramentas de trabalho tecnológicas. Uso indevido do
e-mail corporativo. Legalidade do monitoramento de e-mail
corporativo.
8
Ofensas por meio eletrônico. Delitos contra a honra na internet.
Direito à privacidade x Dever de informação. Responsabilidade
das lan houses pelo cadastro de seus usuários. Responsabilidade
dos sites de busca.
8
6 – USO
DE TICs
Uso
integral do
AVA
Moodle.
Fóruns de
discussão,
resenhas.
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
Vazamento de informações. A informação e o conhecimento
como parte do patrimônio intangível de uma empresa. Proteção
constitucional ao sigilo das comunicações de dados.
8
Direitos autorais e de imagem na Internet. Violação de direitos
autorais.
Uso
de
imagem
sem
a
devida
autorização.
Responsabilidade dos provedores de acesso.
6
A Marca na Internet. Registro de domínios na Internet. Site de
busca – adesão patrocinada com nome do concorrente. Uso
indevido de marca.
6
Orientações legais para contratos. Venda ou locação de
software. Prestação de serviços e manutenção de software e
hardware.
8
Avaliações Escritas
4
7 – PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS
7.1 - Metodologia de Ensino
Os tópicos são motivados pelo professor conteudista. Os alunos são incentivados a pesquisarem
os assuntos na Internet/Web e socializarem com os demais colegas as suas descobertas através
de fóruns gerais para este propósito. Questões mais específicas são detalhadas e discutidas via
fóruns especiais de discussão sobre os tópicos propostos. Em geral os tópicos são encerrados
pelos alunos com a elaboração de uma resenha acadêmica. Todas as atividades, com exceção
das avaliações presenciais, são realizadas no AVA Moodle. Intervenções oportunas são feitas, se
houver disponibilidade, pelos tutores da disciplina ou pelo professor da disciplina.
7.2 - Material Didático
Artigos sobre alguns conteúdos específicos da disciplina. Conta-se fortemente com o suporte
dos conteúdos disponibilizados na Internet/Web e com a construção colaborativa dos alunos.
8 – AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA
Avaliação
Data
Valor
Tipo de
Avaliação
Fóruns de
discussão
ou outra
atividade a
distância
A cada
tópico
Variado
(totalizando
20 pontos)
Participação
Resenhas
A cada
tópico
Variado
(totalizando
20 pontos)
Análise da
resenha
Primeira
Avaliação
Escrita
Segunda
Avaliação
Escrita
Segunda
Chamada
das
avaliações
25 de
abril de
2015
27 de
junho de
2015
04 de
julho de
2015
30
30
Ver obs.
Avaliação
escrita,
objetiva ou
não
(sem
consulta)
Conteúdo Programático
Para cada um dos tópicos cobertos pelas
unidades de ensino da disciplina.
Para cada um dos tópicos cobertos na
disciplina.
Relativa às três primeiras unidades de
ensino, de caráter presencial
Relativa às demais unidades de ensino
não cobertas na primeira avaliação
Ver item 8.2
8.1 – Cálculo do Aproveitamento
Somatório de fóruns ou outras atividades (20 pontos), resenhas (20 pontos), primeira avaliação
(30 pontos) e segunda avaliação (30 pontos) ≤ 100 pontos. Para ser aprovado pelo critério
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
APROVEITAMENTO, a nota final deve ser igual ou superior a 60.
8.2 – Cálculo da Frequência (para disciplinas semipresenciais ou a distância)
Cada tópico da disciplina concorre para a frequência numa regra de três simples entre a sua
carga horária prevista e a carga horária total da disciplina. A frequência será apurada a cada
tópico pelo percentual de atividades do tópico que forem entregues para a correção, salvo as
observações 5 e 6 contidas no item 8.2. A participação nas avaliações escritas também
concorrem para a frequência.
Para ser aprovado pelo critério FREQUÊNCIA, o somatório percentual deve ser igual ou superior
a 75%.
Exemplificando:
A disciplina tem carga horária total de 60 horas e o tópico 1 tem carga horária prevista de 12
horas. Assim, este tópico corresponde a 20% da carga horária da disciplina. Se o aluno tiver
entregue todas as atividades do tópico, INDEPENDENTE DA NOTA OBTIDA, terá 20% da
frequência da disciplina computada; se tiver entregue somente metade das atividades previstas
no tópico, não importando a sua nota, terá 10% da frequência da disciplina computada.
8.2 – Observações
1. Os fóruns de discussão, as resenhas ou demais atividades serão sempre postados em local
próprio no AVA da disciplina no ambiente Moodle. Todos eles são de caráter INDIVIDUAL.
2. As avaliações escritas da disciplina, também de caráter INDIVIDUAL, serão realizadas
sempre SEM CONSULTA a qualquer material.
3. A segunda chamada tanto pode ser da primeira avaliação, quanto da segunda avaliação,
para os alunos que tiverem apresentado atestado médico ou será sobre o conteúdo
acumulado da disciplina, para os demais alunos que tiverem faltado a uma ou a ambas
avaliações.
4. Não confundir as NOTAS obtidas com as atividades desenvolvidas ao longo dos tópicos com
a FREQUÊNCIA computada para as mesmas. Tratam-se de cômputos diferentes.
5. Atividades INDIVIDUAIS que forem postadas IGUAIS no ambiente por alunos diferentes,
não importando quem verdadeiramente as produziu ou quem as copiou terão,
INDISTINTAMENTE, a atribuição de nota e de frequência ZERO.
6. Atividades INDIVIDUAIS obtidas a partir da Web/Internet devem conter a referência
bibliográfica e, uma vez configurado o plágio, igualmente terão atribuição de nota e de
frequência ZERO.
9 – HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR
Sempre via fórum de dúvidas pelo ambiente Moodle, pelo e-mail ou ainda via bate-papo do
Facebook ou pelo Skype. O professor também faculta o seu número de celular (32-8853-9741)
sempre e quando o aluno quiser com ele falar, DESDE QUE ANTES TENHA ESGOTADO AS
POSSIBILIDADES COM OS COLEGAS E COM OS TUTORES DA DISCIPLINA (se forem
disponibilizados).
10 – BIBLIOGRAFIA
10.1 - Bibliografia Básica
BARBAGALO, Erica Brandini. Contratos Eletrônicos: contratos formados por meio de redes de
computadores: peculiaridades jurídicas da formação do vínculo. São Paulo: Saraiva, 2001.
ISBN: 8502033158
PAESANI, Liliana Minardi. Direito de Informática: comercialização e desenvolvimento
internacional do software. 8ª Edição. São Paulo: Atlas, 2012. ISBN:
Instituto de Ciências Exatas
Departamento de Ciência da Computação
PAESANI, Liliana Minardi. Direito e Internet. 2ª Edição. São Paulo: Atlas, 2003.
10.2 – Bibliografia Complementar
PIETRO, Maria Sylvia Zanella Di. Direito Administrativo. 10ª Edição. São Paulo: Saraiva.
1999.
SOUZA, Montauri Ciocchetti de. Interesses Difusos em Espécie. São Paulo: Saraiva, 2000.
11 – INFORMAÇÕES ADICIONAIS
Esta disciplina contém diversas atividades a serem desenvolvidas, que são de caráter
INDIVIDUAL. Atividades INDIVIDUAIS que forem postadas IGUAIS no ambiente por alunos
diferentes, não importando quem verdadeiramente as produziu ou quem as copiou terão,
INDISTINTAMENTE, a atribuição de nota ZERO.
Atividades INDIVIDUAIS obtidas a partir da Web/Internet devem conter a referência
bibliográfica e, uma vez configurado o plágio, igualmente terão atribuição de nota ZERO.
Juiz de Fora, 02 de março de 2015.
Tarcísio de Souza Lima
Professor da disciplina