O estudante do PPGComp deve cursar as disciplinas obrigatórias e completar seus créditos (CR) com disciplinas optativas, preferencialmente de sua linha de pesquisa. São necessários 24 CR no mestrado e 36 CR no doutorado. As disciplinas obrigatórias comuns aos dois cursos são:
Disciplinas obrigatórias
Algoritmos e Estrutura de Dados (3 créditos, 45h, código 23034P) Ementa: Conceitos Básicos: Função dos algoritmos na computação. Recorrências. Tipos abstratos de dados. Métodos de Ordenação. Estruturas de Dados: Elementares (listas, pilhas, filas). Tabelas hash, Árvores binárias, Árvores balanceadas: AVL e vermelho-preto, Heaps. Grafos: Algoritmos elementares. Caminhamentos. Busca de caminhos mais curtos. Estudo da Complexidade Computacional de forma genérica e com aplicações nas estruturas de dados estudadas.
Arquitetura de Computadores (3 créditos, 45h, código 23035P) Ementa: Revisão dos conceitos básicos de arquiteturas de computadores. Arquiteturas para aplicações específicas. Exploração de paralelismo em nível de instruções. Exploração de paralelismo em nível de Threads. Multiprocessadores e multicomputadores. Arquiteturas emergentes.
Elementos de Teoria da Computação e da Automação (4 créditos, 60h, código 23036P) Ementa: Computabilidade clássica: modelos de computação, funções computáveis, máquina de Turing, cálculo-lambda, funções mu-recursivas. Máquinas de estado e linguagens formais: máquinas reconhecedoras e transdutoras; máquinas determinísticas e não-determinísticas; autômatos finitos e de pilha; máquinas de Mealy e de Moore; máquinas de estado da UML. Cálculo de processos: conceitos de concorrência; formalismos para processos concorrentes; diagramas de concorrência da UML. Álgebra de Dióides. Redes de Petri.
Trabalho Individual (3 créditos, 45h, código 23060P)
Ementa: A disciplina de Trabalho Individual (para matrícula a partir do 2º semestre do curso) constitui-se da realização de uma monografia preparatória da dissertação de mestrado. Pode envolver estudos teóricos, revisão bibliográfica, realização de projetos e experimentos, ou uma combinação destas ou outras atividades que apoiem o aluno na preparação do plano de trabalho para sua dissertação.
Para o mestrado ainda são obrigatórias:
Elaboração de Dissertação (0 créditos, código 23057P) Ementa: Elaboração da dissertação de mestrado (para matrícula de alunos a partir do 4º semestre do curso) para a defesa de dissertação.
Projeto de Dissertação (3 créditos, 45h, código 23059P) Ementa: Elaboração da dissertação de mestrado (para matrícula de alunos a partir do 3º semestre do curso) para o exame de qualificação.
Para o doutorado ainda são obrigatórias:
Elaboração de Tese (Engª Comp) (1 créditos, 15h, código 23154P) Ementa: Elaboração da tese de doutorado (para matrícula a partir do 4o. semestre do curso).
Projeto de Tese (Engª Comp) (3 créditos, 45h, código 23153P) Ementa: Projeto da tese de doutorado (para matrícula a partir do 3o. semestre do curso).
Exclusivamente para bolsistas Capes são obrigatórias:
Mestrado
Estágio Docente na Graduação (2 créditos, 30h, código 23058P) Ementa: A disciplina de Atividade Didática constitui-se em um estágio de docência que o aluno realiza sob a orientação de um professor do PPGComp. O estágio, com duração minima de 30 horas-aula e máxima de 60 horas-aula, consiste no desempenho de atividades didáticas junto a uma disciplina de graduação que esteja sob responsabilidade do professor orientador da atividade didática. Atividades típicas são: preparar e ministrar aulas teóricas ou práticas, conduzir de experimentos, demonstrações ou exercícios, etc.
Doutorado
Estágio Docente I (Eng Comp) (2 créditos, 30h, código 23155P) Ementa: Estágio de docência sob a orientação de um professor do programa, com duração mínima de 30 horas-aula. Consiste no desempenho de atividades didáticas junto a uma disciplina de graduação que esteja sob responsabilidade do professor orientador, tais como: preparar e ministrar aulas teóricas ou práticas, conduzir experimentos, demonstrações ou exercícios, entre outras
Estágio Docente II (Eng Comp) (2 créditos, 30h, código 23156P) Ementa: Estágio de docência sob a orientação de um professor do programa, com duração mínima de 30 horas-aula. Consiste no desempenho de atividades didáticas junto a uma disciplina de graduação que esteja sob responsabilidade do professor orientador, tais como: preparar e ministrar aulas teóricas ou práticas, conduzir experimentos, demonstrações ou exercícios, entre outras.
As demais disciplinas, apresentadas a seguir por linha de pesquisa, são optativas para os dois níveis:
Linha de pesquisa: Fundamentos e Aplicações de Inteligência Artificial e Computacional
Agregações em classificadores baseados em regras difusas (3 créditos, 45h, código 23140P) Ementa: Classificação de dados. Sistemas de classificação baseados em regras difusas. Método de raciocínio difuso. Funções de agregação e medidas difusas.
Aprendizado de Máquina Aplicado à Bioinformática (3 créditos, 45h, código 23053P) Ementa: Introdução a probabilidades e modelos probabilísticos. Cadeias de Markov escondidas (HMMs). Alinhamento de pares de seqüências biológicas com HMMs. Aprendizagem de Árvores de Decisão. Aprendizagem Bayesiana. Aprendizagem Não-Supervisionada: algoritmos de agrupamento e aplicação para a análise de expressão gênica. Engenharia reversa de redes biológicas, Redes de relevância, Modelos gráficos Gaussianos e Redes Bayesianas.
Computação Difusa e Intervalar (3 créditos, 45h, código 23048P) Ementa: Conjuntos Fuzzy: definição e conceitos básicos de conjuntos fuzzy; funções de pertinência; operações; princípio da extensão; números fuzzy; relações fuzzy; conetivos básicos da lógica fuzzy; raciocínio aproximado; variáveis lingüísticas; sistemas baseados em regras fuzzy; métodos de inferência fuzzy; métodos de defuzzificação. Matemática Intervalar: definições básicas; operações; propriedades; avaliação de funções. Conjuntos fuzzy intervalares: definição e conceitos básicos de conjuntos fuzzy intervalares; funções de pertinência; operações; princípio da extensão; números fuzzy intervalares.
Data Visualization and Exploratory Data Analysis (3 créditos, 45h, código 23148P) Ementa: Translating information into a highly effective visual context. Image file types and visualization software. The Grammar of Graphs. Tidy data. Visualization types according to the data. Aesthetics elements of graphs. Statistically exploring data sets. Visualizing time series and trends. Visualizing Geospatial data. Transform information in a visualization to tell a story and make a point.
Ferramentas para Sistemas Multiagente (3 créditos, 45h, código 23039P) Ementa: Nesta disciplina, pretende-se analisar as transformações do Direito e do sistema judicial provocadas pela sociedade de informação, destacando os avanços da tecnologia da informação, os problemas relacionados à exposição da privacidade e do excesso de publicidade e seus reflexos nos direitos individuais e coletivos.
Fundamentos em Tecnologias Educacionais (3 créditos, 45h, código 23092P) Ementa: Interfaces em sistemas educativos. Tecnologias Assistivas. Realidade Virtual e Aumentada em Objetos Virtuais. Ambientes Duais em ensino aprendizagem. Jogos educativos.
Inteligência Artificial Distribuída e Sistemas Multiagente (3 créditos, 45h, código 23041P) Ementa: Visão geral da evolução da área: agentes cooperativos vs. agentes autônomos, IA distribuída vs. Sistemas Multiagentes vs. Sociedades de Agentes. Resolução distribuída de problemas. Planejamento distribuído. Tomada de decisão distribuída. Aprendizagem distribuída. Organização de sistemas de IA distribuída e de sistemas multiagentes: coordenação, negociação. Organização de sociedades de agentes: níveis micro e macro-social; papéis, serviços, compromissos; valores, normas, instituições.
Introdução à Recuperação da Informação (3 créditos, 45h, código 23093P) Ementa: Introdução à recuperação de informações; pré-processamento e indexação; stemming; avaliação de desempenho; modelos clássicos de recuperação de informação (booleano, vetorial e probabilístico); expansão de consultas e feedback da relevância; tópicos avançados em recuperação de informações.
Introdução ao Aprendizado de Séries Temporais (3 créditos, 45h, código 23157P) Ementa: Organização de dados em séries temporais. Estratégias para tratamento de dados ausentes. Modelos estatísticos para séries temporais. Modelos de espaço de estado para séries temporais. Modelos de aprendizado de máquina em séries temporais. Redes neurais com estados de eco. Avaliação de modelos. Aplicações.
Introdução ao Aprendizado Profundo (3 créditos, 45h, código 23144P) Ementa: Fundamentos do aprendizado profundo. Estudo e análise do estado-da-arte em aplicações de aprendizado profundo com ênfase em visão computacional.
Introdução e Algoritmos para Biologia Computacional (3 créditos, 45h, código 23052P) Ementa: Introdução à Biologia Molecular Computacional. Bancos de Dados Biológicos. Introdução à Algoritmos para Biologia Computacional. Alinhamento Global e Local de pares de seqüências biológicas. Predição de estrutura de macromoléculas biológicas. Princípios e aplicações de docagem e dinâmica molecular. Problemas Típicos em Biologia.
Introduction to Deep Learning (3 créditos, 45h, código 23152P) Ementa: Fundamentals of deep learning. Study and analysis of the state-of-the-art in deep learning applications with an emphasis on computer vision.
Metodologia da Pesquisa Científica (2 créditos, 30h, código 23158P) Ementa: Introdução à pesquisa científica e ao desenvolvimento tecnológico. Ética na pesquisa científica. Estudo do método de pesquisa científica. Organização de trabalhos científicos. Consulta a literatura, fundamentação teórica e revisão bibliográfica. Elaboração de trabalhos de pesquisa.
Otimização (3 créditos, 45h, código 23055P) Ementa: Otimização combinatória. Otimização multiobjetivo. Algoritmos de busca e otimização. Algoritmos genéticos. Programação genética. Estudos de caso: otimização de estruturas; busca por parâmetros; problemas gerais de roteamento, particionamento e alocação. Abordagens convencionais: Programação linear. Programação inteira.
Princípios e Aplicações de Mineração de Dados (3 créditos, 45h, código 23042P) Ementa: Visão geral do processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD). Data warehouses. Pré-processamento: carga, transformação e limpeza dos dados (ETL). Principais técnicas de mineração de dados preditivas e descritivas: Classificação, Regressão, Regras de Associação e Agrupamento. Utilização da Ferramenta WEKA. Experimentos com bases de dados públicas. Mineração de dados e computação flexível.
Simulação Baseada em Agentes (3 créditos, 45h, código 23049P) Ementa: Simulação. Sistemas Multiagentes. Sistemas Dinâmicos. Simulação Convencial versus Simulação Baseada em Agentes. Análise e utilização de ambientes de simulação baseados em agentes.
Simulação Social: teoria e aplicações (3 créditos, 45h, código 23003P) Ementa: Simulação. Modelos. Simulação Social. Sistemas Dinâmicos. Micro e macro simulação. Ambientes de simulação baseados em agentes. Aplicações utilizando técnicas de autômatos celulares e sistemas multiagentes.
TE EComp: Computação Flexível (3 créditos, 45h, código 23089P) Ementa: Estudo de tópicos de interesse para a pesquisa na linha de Computação Flexível.
Tópicos Avançados em Sistemas Multiagente (3 créditos, 45h, código 23095P) Ementa: Aplicações específicas e/ou avançadas em sistemas multiagentes.
Tópicos de Fusão de Informação em Modelagem Fuzzy (3 créditos, 45h, código 23159P) Ementa: Fusão de Informação. Funções de Agregação e Pré-Agregação: definição e propriedades. Tnormas, T-conormas e Uninormas. Funções e Índices de Overlap e Grouping. Médias. Integrais Fuzzy. Generalizações e extensão intervalar.
Linha de pesquisa: Robótica, Automação Inteligente e Sistemas de Computação Descrição
Aprendizagem por Reforço: Fundamentos, Métodos e Aplicações (3 créditos, 45h, código 23160P) Ementa: Fundamentos teóricos e práticos da aprendizagem por reforço. Modelagem de problemas como processos de decisão de Markov: algoritmos clássicos, métodos de otimização de políticas e algoritmos ator-crítico. Implementação de estratégias de aprendizagem por reforço para desenvolver comportamentos em robôs autônomos.
Arquitetura da Internet (3 créditos, 45h, código 23141P) Ementa: Fundamentos da Internet. Interconexão. Topologia. Roteamento. Segurança da Internet.
Computação Heterogênea (3 créditos, 45h, código 23142P) Ementa: Sistemas emergentes com I.A, realidade virtual e aumentada, robótica e sensores IoT utilizam-se de computação heterogênea, em que o processamento é distribuído entre diversos tipos de unidades funcionais interligadas via um sistema assimétrico (GPU, coprocessadores por aplicação, CPUs, FPGAs). Esta disciplina apresenta uma revisão da área focando em estudos de caso de redes neurais embarcadas em aplicações robóticas e sensores. Descrever os conceitos de computação heterogênea, e os diferentes componentes de arquitetura. Compreender os desafios de programação paralela em sistemas heterogêneos. Avaliar o desempenho (performance-watt e acurácia) de modelos embarcados de aprendizado de máquina.
Controle Não Linear (3 créditos, 45h, código 23098P) Ementa: Introdução. Análise do plano de fase. Análise de estabilidade via Lyapunov. Controle de estrutura variável. Análise no domínio do tempo contínuo. Análise no domínio do tempo discreto. Noções de controle adaptativo. Projeto e síntese de sistemas de controle.
Ferramentas para Síntese Física (3 créditos, 45h, código 23094P) Ementa: Projeto VLSI. Fluxo de síntese lógica e síntese física. Algoritmos e estruturas de dados para o projeto VLSI.
Fundamentos e Tecnologias para Ambientes Mistos (3 créditos, 45h, código 23056P) Ementa: Introdução e motivação. Fundamentos de sistemas em realidade virtual, mista e aumentada. Ambientes virtuais: colaborativos e distribuídos. Tecnologias para rastreamento, imersão e presença. Interfaces para retroalimentação tátil e de força (feedback force). Tecnologias e sistemas para áudio espacial. Mundos duais (telepresença e teleoperação).
Fundamentos e Tecnologias para Percepção (3 créditos, 45h, código 23043P) Ementa: Tipos de Sensores. Representação da Incerteza. Extração de Características. Modelagem, Reconhecimento e Interpretação da Informação. Mapeamento e Localização.
Introdução à Computação de Alto Desempenho (3 créditos, 45h, código 23143P) Ementa: Principais arquiteturas de hardware para processamento de alto desempenho. Aspectos teóricos em paralelismo. Principais ambientes de programação para alto desempenho.
Introdução à Computação Gráfica (3 créditos, 45h, código 23162P) Ementa: Introdução e motivação. Modelagem Geométrica, Transformações Geométricas e Projeções; Visibilidade; Rasterização; Modelos de Iluminação; Mapeamento de Textura; Aplicações e Tópicos Avançados.
Introdução à Robótica Inteligente (3 créditos, 45h, código 23100P) Ementa: Tendências, desafios, abrangência e oportunidades em Robótica Inteligente. Introdução à Robótica Móvel e de Manipuladores e seus problemas científicos. Introdução à Percepção Robótica e a Visão Robótica. Introdução à Arquiteturas Robóticas: Reativa, Deliberativa e Híbrida.
Laboratório de Inovação (3 créditos, 45h, código 23099P) Ementa: Introdução a gestão da inovação. O processo da inovação. Contingências em projetos de inovação. Geração de ideias. Seleção de ideias. Organização para inovação. Tópicos especiais em inovação.
Modelagem e Controle de Robôs (3 créditos, 45h, código 23097P) Ementa: Descrições e transformações espaciais. Movimento de corpos rígidos. Modelagem cinemática. Modelagem dinâmica. Geração de trajetórias. Controle de robôs. Programação de robôs. Comportamento não-holonômico.
Modelos Linguísticos e Multimodais para Robótica Autônoma (3 créditos, 45h, código 23161P) Ementa: Fundamentos teóricos e práticos dos LLMs: tokenização, embeddings, encoding posicional e mecanismos de atenção, com ênfase nas arquiteturas Transformers encoder, encoder-decoder e decoderonly. Treinamento de modelos: aprendizado por reforço com e sem feedback humano; técnicas de finetuning. Engenharia de prompt. Cadeia de pensamento. Vetorização de conteúdo. Modelos multimodais (VLMs) e aplicações voltadas à consciência situacional e ao planejamento de tarefas em robôs autônomos.
Projeto de Sistemas Digitais (3 créditos, 45h, código 23038P) Ementa: Revisão dos conceitos básicos de sistemas digitais. Especificação do sistema. Síntese lógica. Estilos de implementação. Fluxo de projeto. Ferramentas de projeto. Exploração do espaço de projeto. Sistemas reconfiguráveis. Tendências.
Robot Perception (3 créditos, 45h, código 23149P) Ementa: Types of Sensors. Feature Extraction. Modeling, Recognition and Interpretation of Information. Model-based and Learning-based methods. Representation of Uncertainty.
Sistemas Embarcados (3 créditos, 45h, código 23046P) Ementa: Introdução aos sistemas embarcados. Especificação de sistemas complexos. 's de projeto. Arquiteturas de hardware. Software embarcado. Síntese de hardware e software. Ferramentas de projeto. Projeto visando baixo consumo. Tendências.
Sistemas Integrados (3 créditos, 45h, código 23045P) Ementa: Introdução dos sistemas integrados. A tecnologia CMOS. Transistores MOS. Fabricação de sistemas integrados. Circuitos combinacionais. Circuitos sequenciais. Regras de projeto. Modelagem e simulação. Ferramentas de projeto. Teste e projeto visando o teste. Confiabilidade de circuitos CMOS. Tendências.
TE EComp: A Indústria do Petróleo, Gás e Biocombustível e o Ecossistema Costeiro e Oceânico (2 créditos, 30h, código 23131P) Ementa: Petróleo. Exploração do petróleo. Perfuração. Transporte do petróleo. Refino do petróleo. Questão ambiental. Desafios e oportunidades em computação e automação.
TE EComp: Controle Aplicado a Sistemas da Indústria de Petróleo, Gás e Biocombustível (2 créditos, 30h, código 23145P) Ementa: Controle Clássico. Controle Moderno. Controle não-linear.
TE EComp: Tecnologias Digitais para os Ecossistemas Costeiro e Oceânico na Indústria do Petróleo, Gás e Biocombustível (3 créditos, 45h, código 23132P) Ementa: Conceitos e ferramentas da computação. Modelagem e automação aplicados aos ecossistemas costeiros e oceânicos no que tange a assuntos relevantes para a indústria do Petróleo, Gás e Biocombustível.
Tópicos Avançados em Sistemas Digitais e Embarcados (3 créditos, 45h, código 23047P) Ementa: Conceitos avançados de Sistemas Eletrônicos Embarcados. Circuitos Eletrônicos Digitais. Sistemas Digitais. Tendências de desenvolvimento de sistemas digitais e embarcados.
Tópicos em Segurança Computacional (4 créditos, 60h, código 23146P) Ementa: Entender princípios de segurança da informação. Leis, normas e padrões de segurança da informação. Conceitos e tipos de ameaças, riscos e vulnerabilidades dos sistemas de informação. Plano de Contingência. Técnicas e métricas de avaliação de sistemas.