Instituto de Ciências Exatas Departamento de Ciência da Computação. Plano de Curso

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1 Plano de Curso 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: ANALISE E PROJETO DE ALGORITMOS I Código: DCC001 Turma: A Período: 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 6 USO DE TICs 1. Fundamentos matemáticos para análise de algoritmos: a. Indução lógica; b. Crescimento de funções; c. Notação assintótica (O,o,Θ,Ω, ω); d. Relações de recorrência; resolução por substituição e por iteração; Análise assintótica de algoritmos: a. Modelos de computação; b. Cotas superiores e inferiores; c. Algoritmos ótimos; Paradigmas de projeto de algoritmos: a. Projeto por indução; b. Divisão-e-conquista; c. Algoritmos gulosos;

2 d. Programação Dinâmica; Algoritmos eficientes: a. Algoritmos para ordenação: bubble-sort, insertion-sort, merge-sort, heap-sort, quicksort; b. Cota inferior para ordenação por comparações; c. Seleção do k-ésimo e da mediana em tempo linear; d. Busca binária; 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; Fundamentos de complexidade computacional: a. Redução entre problemas e transferência de cotas; b. Classe P; c. Algoritmos não-determinísticos; verificação polinomial de solução; d. Classe NP; e. NP-Completude; f. Exemplos: SAT, clique em grafos, problema da mochila, soma de subconjuntos, 3-coloração, caminho e circuito hamiltonianos, caixeiro viajante e outros. 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas expositivas, discussão em sala, exercícios Material Didático Quadro-negro, projetor AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM CRONOGRAMA Data Valor Tipo de Conteúdo Programático 1 28/abr/ Escrita Unidades 1, 2 e /jun/ Escrita Unidades 4 e /jul/ Trabalho Implementação computacional sobre tema escolhido pelo aluno dentre uma lista

3 8.1 Cálculo da Nota Média das três avaliações 8.2 Observações Instituto de Ciências Exatas fornecida pelo professor até 28 de abril. 9 HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Terça-feira, 15h a 16h Sexta-feira, 15 a 16h 10 BIBLIOGRAFIA Bibliografia Básica 1. CORMEN, T. et al. Algoritmos: teoria e prática. Rio de Janeiro: Makron, DASGUPTA, S.; PAPADIMITRIOU, C.; VAZIRANI, U. Algoritmos. São Paulo: McGraw-Hill, AHO, A. V.; HOPCROFT, J. E.; ULLMAN, J. D. The Design and Analysis of Computer Algorithms. Reading: Addison Wesley, Bibliografia Complementar 4. SIPSER, M. Introdução à teoria da computação. São Paulo: Cengage Learning, TERADA, R. Desenvolvimento de algoritmo e estrutura de dados. São Paulo: Makron, ARORA, S.; BARAK, B. Computational complexity: a modern approach. Nova Iorque: Cambridge University Press, CAMPELLO, R.E.; MACULAN, N. Algoritmos e Heurísticas. Niterói: EDUFF, BOAVENTURA NETTO, P.O. Grafos: Teoria, Modelos, Algoritmos. São Paulo: Edgard Blucher, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Juiz de Fora, 02 de março de Prof. Saulo Moraes Villela Chefe do

4 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Plano de Curso Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008 Turma: A Período: Professor: Rafael Alves Bonfim de Queiroz Número de SIAPE: 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: 60 Oferta: ( X ) UFJF ( ) UAB Modalidade: ( X ) presencial ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF ( x ) tutores UFJF ( ) tutores UAB Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( 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. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica 4 UNIDADES DE ENSINO 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 USO DE TICs 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

5 de erros. Instituto de Ciências Exatas 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. 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. 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. 7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto, caso contínuo, caso não-linear 8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações dos métodos numéricos Material Didático Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina). 8 AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM CRONOGRAMA Data Valor Primeira Escrita 09/ Tipo de escrita (sem consulta) Conteúdo Programático Unidades 1, 2, 3 e 4 Segunda Escrita 18/ escrita (sem consulta) Unidades 5 e 6 Terceira Escrita 25/ escrita (sem consulta) Unidades 7 e Cálculo da Nota Média Aritmética das notas das avaliações escritas 8.2 Observações

6 9 HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segundas-feiras de 08:00 às 10:00 horas. 10 BIBLIOGRAFIA Bibliografia Básica RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos. McGraw-Hill, 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, PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional Atlas, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Juiz de Fora, 02 de Março de Prof. Rafael Alves Bonfim de Queiroz

7 Plano de Curso 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: Cálculo Numérico Código: DCC008 Turma: B Período: 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 Prérequisito(s): Cálculo I (Mat113), Computação I (DCC009), Álgebra Linear (Mat112) 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. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. 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 Metodologia de Ensino Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria, implementação e aplicações dos métodos numéricos. Aulas práticas em laboratório.

8 7.2 - Material Didático Slides, Quadro Negro, Softwares, Livros e Apostilas 8 AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA Data Valor Tipo de Conteúdo Programático TVC 1 09/04/ Prova 1. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais TVC 2 21/05/ Prova 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial TVC 3 25/06/ Prova 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado Atividades em Laboratório Ao longo do período 8.1 Cálculo da Nota 8. Integração Numérica 100 Atividade Toda a ementa [(TVC1+Lab1) + (TVC2+Lab2) + (TVC3+Lab3)]/3 8.2 Observações * Programação detalhada será apresentada no site pessoal do professor: 9 HORÁRIOS DE ATENDIMENTO DO PROFESSOR Segunda-feira. 14:00-16:00 10 BIBLIOGRAFIA Bibliografia Básica Ruggiero & Lopes, Cálculo Numérico: Aspectos Teóricos e Computacionais, 2.ed, Makron Books, Campos F. F., Algoritmos Numéricos, segunda edição, LTC, Franco N. B., Cálculo Numérico, Prentice Hall, Atkinson K., Elementary Numerical Analysis, second edition, John Wiley & Sons, Bibliografia Complementar Cunha M. C., Métodos Numéricos, Editora da Unicamp, Segunda Edição, Conte & de Boor, Elementary Numerical Analysis: an Algorithmic Approach, 3Ed, McGraw-Hill, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Juiz de Fora, 02 de Março de 2015 Prof. Bernardo Martins Rocha

9 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Disciplina: Cálculo Numérico Plano de Curso Código: DCC008 Turma: C Período: Professor: Heder Soares Bernardino Helio José Corrêa Barbosa Número de SIAPE: 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: 60 Oferta: ( X ) UFJF Modalidade: ( X ) presencial ( ) UAB ( ) semi-presencial ( ) a distância Uso de Monitores/Tutores: ( x ) monitores UFJF ( x ) tutores UFJF ( ) tutores UAB Uso do Ambiente Moodle: ( x ) não ( ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( ) eventual ( x ) não faz uso Pré-requisito(s): Cálculo II (MAT 156), Algoritmos (DCC 119), LAb. De Prog. (DCC 120) Curso(s): 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. Introdução 2. Noções de Erro 3. Séries de Taylor e Aproximações 4. Zeros Reais de Funções Reais 5. Resolução de Sistemas Lineares 6. Interpolação Polinomial 7. Ajuste de Curva Por Mínimo Quadrado 8. Integração Numérica 4 UNIDADES DE ENSINO 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 USO DE TICs

10 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 6 absoluto e relativo, causas de erros nos computadores, propagação 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. 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. 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. 7- Ajuste de Curva por Mínimos Quadrados: caso discreto, caso contínuo, caso não-linear 8- Integração Numérica: fórmulas de Newton-Cotes: regra do trapézio, regra de Simpson, erros; Quadratura de Gauss PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas presenciais com elucidação dos tópicos abordados e apresentação da teoria e aplicações dos métodos numéricos Material Didático Listas de exercícios para cada um dos tópicos disponibilizadas via internet (site da disciplina). 8 AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA Data Valor Primeira Escrita Segunda Escrita 09/ / Tipo de escrita (sem consulta) escrita (sem consulta) Conteúdo Programático Unidades 1, 2, 3 e 4 Unidades 5 e 6 Terceira Escrita 22/ escrita (sem consulta) Unidades 7 e 8 Segunda Chamada 02/ escrita Todo conteúdo

11 Escrita Instituto de Ciências Exatas (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: BIBLIOGRAFIA Bibliografia Básica RUGGIERO, M.A.G. & LOPES, V.L.da R. Cálculo Numérico, aspectos teóricos e práticos. McGraw-Hill, 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, PETER, A. Stark. Introdução aos Métodos Numéricos. Interciência, SANTOS, Vitoriano Ruas de Barros. Livros Técnicos e Cientifico, CLAUDIO, Dalcidio Moraes & MARINS, Jussara Maria. Cálculo Numérico Computacional Atlas, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Juiz de Fora, 19 de Agosto de Prof. Heder Soares Bernardino Prof. Helio José Corrêa Barbosa

12 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Disciplina: ESTRUTURA DE DADOS II Plano de Curso Código: DCC012 Turma: A Período: Professor: Jairo Francisco de Souza Número de SIAPE: Coordenador da Disciplina: Não atribuído Créditos: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Oferta: ( X ) UFJF Modalidade: ( X ) presencial Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 0 Carga Horária (horas-aula) Total: 60 ( ) UAB Uso de Monitores/Tutores: ( 1 ) monitores UFJF ( 0 ) tutores UFJF Uso do Ambiente Moodle: ( ) não ( ) semi-presencial ( ) a distância ( 0 ) tutores UAB ( X ) parcialmente(apoio) ( ) integralmente Uso de Laboratório de Ensino: ( ) integral ( ) parcial ( X ) eventual ( ) não faz uso Pré-requisito(s): DCC013 Estrutura de Dados e DCC107 Laboratório de Programação II 2 - OBJETIVOS 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) 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 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 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA USO DE TICs

13 vencedores e perdedores. 4. Classificação Externa Instituto de Ciências Exatas Geração de Partições Classificadas. Distribuição e Intercalação de Partições. 5. Arquivos de Acesso Direto Transformação de chave: funções "hash". Colisões e Transbordamento. Arquivos Extensíveis. 6. Arquivos Indexados pela Chave Primária Arquivos Seqüenciais Indexados. Árvores Balanceadas: Árvores B, Árvores B*, Árvores B+. 7. Arquivos Indexados por Múltiplas Chaves Arquivos Multilista. Arquivos Invertidos. Processos de implementação de índices secundários. 8. Processamento de Cadeias de Caracteres Casamento de Cadeias. Casamento Exato. Casamento Aproximado. Compressão: Compressão de Textos em Linguagem Natural, Codificação de Huffman Usando Bytes, Codificação de Lempel-Ziv. Criptografia PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 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 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 Data Valor Tipo de Conteúdo Programático Primeira Escrita 08/04/15 20 escrita (sem consulta) Unidades 1, 2 e 3 Segunda Escrita 25/05/15 20 escrita (sem consulta) Unidades de 4, 5 e 6 Terceira Escrita 24/06/15 20 Trabalho 10/06/15 10 Questionários (Moodle) São sete questionários 30 escrita (sem consulta) Implementação de estruturas de dados Questionários abordando Unidades 7 e 8 Toda a disciplina

14 Segunda Chamada Instituto de Ciências Exatas que podem ser respondidos ao longo da disciplina 8.1 Cálculo da Nota 29/06/15 20 Soma dos valores das avaliações parciais. 8.2 Observações conceitos e análise escrita (sem consulta Unidades 1 a 8 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 Bibliografia Básica TENEMBAUM, Aaron M. Estrutura de Dados Usando C. São Paulo: Makron Books do Brasil, VELOSO, Paulo. Estruturas de Dados. Rio de Janeiro: Ed. Campus, HOROWITZ, Ellis. Fundamentos de Estruturas de Dados. 3 ed. Rio de Janeiro: Ed. Campus, SZWARCFITER, Jaime Luíz. Estruturas de Dados e seus Algoritmos. Rio de Janeiro: Ed. LTC, 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 Prof. Jairo Francisco de Souza

15 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Disciplina: Estrutura de Dados Plano de Curso Código: DCC013 Turmas: A e B Período: Oferta: ( X ) UFJF ( ) 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): 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) Professores: Coordenador: Bernardo Martins Rocha (Turma A) e Itamar Leite de Oliveira (Turma B) Bernardo Martins Rocha Faz uso de: ( 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.

16 4 UNIDADES DE ENSINO 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 USO DE TICs 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 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

17 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas expositivas utilizando-se de datashow e quadro negro. Exercícios resolvidos em sala. Listas de exercícios Material Didático Notas de aulas, slides e listas de exercícios em PDF disponibilizados no site da disciplina. 8 AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM CRONOGRAMA Data Valor Tipo de Conteúdo Programático 1 (A1) 2 (A2) 3 (A3) 16/04/ Prova individual, dissertativa e sem consulta, realizada em sala de aula comum. 21/05/ Prova individual e sem consulta, de implementação e apresentação de ED s, realizada em laboratório de computação. 02/07/ Trabalho em equipe de dois alunos e sem consulta, de implementação e apresentação de alguma ED, realizada em laboratório de computação. Unidades de ensino 1, 2 e 3. Unidades de ensino 4, 5 e 6. Unidades de ensino 7 e 8 2ª Chamada 06/07/ 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.

18 10 BIBLIOGRAFIA Bibliografia Básica PREISS, B. R. Estrutura de Dados e Algoritmos. Campus, Rio de Janeiro, ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com Implementações em Java e C++. Thomson, DROZDEK, A. Estrutura de Dados e Algoritmos em C++. São Paulo: Cengage Learning 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 p Bibliografia Complementar KNUTH, D. E. The art of computer programming v. 1 - Fundamental Algorithms. Addison-Wesley, SZWARCFITER, J. L. Estrutura de Dados e Seus Algoritmos. Segunda Edição. LTC, 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: Juiz de Fora, 02 de março de Professor Prof. Itamar Leite de Oliveira Prof. Bernardo Martins Rocha Saulo Moraes Villela Chefe do DCC

19 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Plano de Curso Disciplina: Inteligência Artificial Código: DCC014 Turma: A Período: Oferta: (X) UFJF ( ) UAB Carga Horária (horas-aula) Semanal Teórica: 4 Carga Horária (horas-aula) Semanal Prática: 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 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 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 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 6 USO DE TICs Projeções e quadro negro

20 2. Métodos não informados de busca 2.1. Método irrevogável 2.2. Backtracking 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 Algoritmo de Unificação Refutação Projeções e quadro negro Projeções e quadro negro Projeções e quadro negro Projeções e quadro negro 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas expositivas com utilização de quadro negro e resolução de exercícios em sala de aula Material Didático Material disponível em PDF, entre outros links úteis. 8 AVALIAÇÕES DE APRENDIZAGEM Data Valor Tipo de Escrita 1 29/04/ Prova individual, dissertativa e sem consulta Conteúdo Programático Unidades de ensino 1, 2 e 3.

21 Escrita 2 24/06/ Prova individual, dissertativa e sem consulta Unidades de ensino 4 e 5. Trabalho Prático 29/06/ Em grupos de 2 ou 3 alunos Unidades de ensino 2 e 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 Bibliografia Básica NILSSON, Nils. Principles of Artificial Intelligence. TIOGA CO., RICH, Elaine e KNIGHT, Kevin. Inteligência Artificial. Makron Books, PEARL, Judea. HEURISTICS. Addison-Wesley PUB. CO., Bibliografia Complementar RUSSEL, S., NORVIG. P. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Campus, BITTENCOURT, Guilherme. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3. ed. Florianópolis: UFSC, LUGER, G. F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos. Rio Grande do Sul: Bookman, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Site da disciplina: Juiz de Fora, 02 de março de Prof. Saulo Moraes Villela

22 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Plano de Curso Disciplina: Orientação a Objetos Código: DCC025 Turma: A Período: 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: ( ) não ( 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 USO DE TICs PCs PCs

23 3) Pacotes, Visibilidade e Encapsulamento 4) Abstração, Classificação, Generalização e Especialização 5) Associação e Agregação 6) Coleções 7) Herança (dinâmica, compartilhada, múltipla) 7) Delegação 8) Polimorfismo (paramétrico, sobrecarga, coersão, subtipo) 9) Classes e Métodos Genéricos 10) Acoplamento (Estático e Dinâmico) e Coesão 11) Classes Abstratas 12) Interfaces 14) Exceções. 15) Avaliações e Trabalhos PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs PCs 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 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 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 Data Valor Prática de Programação Prática de Programação Projeto de Sistema Tipo de 17/04/ Individual 12/06/ Individual 15/06/ 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

24 Prática de Programação 26/06/ Individual 8.1 Cálculo da Nota e critério de aprovação 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. Somatório das Práticas de Programação e do Projeto de Sistema = Observações 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 Bibliografia Básica BARNES, D.; J. KOLLING, M. Programação Orientada a Objetos com Java - uma introdução prática usando o BlueJ, 4ª Edição, Bibliografia Complementar SINTES, Anthony. Aprenda Programação Orientada a Objetos. Makron Books, MEYER, Bertrand. Object-Oriented Software Construction. Prentice Hall, 2nd Edition, TAYLOR, D. A. Object-Oriented Technology, Addison-Wesley Publishing Company, HORSTMANN, C. S.; CORNELL, G. Core Java 2, Volume I, Makron Books, DEITEL, H. M.; DEITEL, P. J. Java, Como Programar, Pearson, 6ªEdição, ECKEL, B. Thinking in Java, Prenticel Hall, 2ª Edição, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Necessário instalação da ferramenta de programação BLUEJ nos laboratórios de ensino Juiz de Fora, 19 de Fevereiro de Prof. Edmar Welington Oliveira

25 Plano de Curso 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: Fluxo em Redes Código: DCC033 Turma: A Período: 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): 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 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA 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. 12 horas/aula 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; 16 horas/aula 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 20 horas/aula Máquinas Paralelas Uniformes. Exercícios Unidade IV Uso de solvers para o problema de fluxo Solver do MS-Excel; Uso do GLPK; 12 horas/aula Uso do Cplex; Trabalho prático. 6 USO DE TICs Data-show e quadronegro Data-show e quadronegro Data-show e quadronegro Data-show e quadronegro 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino

26 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 Material Didático Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula. 8 AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA Data Valor Tipo de 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 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, BOAVENTURA NETTO, P. O. Grafos: Teoria, Modelos e Algoritmos. Editora Edgard Blucher Ltda, Bibliografia Complementar AHUJA, RAVINDRA K., MAGNANTI, THOMAS L., ORLIN, JAMES B. Network Flows: theory, algorithms and applications. Prentice Hall, T.H. CORMEN, C.E. LEISERSON, R.L. RIVEST, and C. STEIN. Introduction to Algorithms, 2nd. edition, MIT Press, (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 Prof. Stênio Sã.

27 Plano de Curso 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: REDES DE COMPUTADORES Código: DCC042 Turma: Período: 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 Prérequisito(s): Dependente do curso/currículo ativo. 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 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA Introdução 6 horas-aula 6 USO DE TICs Aplicações Camada de Transporte Camada de Rede Camada de Enlace Redes sem Fio Segurança em Redes 6 horas-aula 10 horas-aula 10 horas-aula 10 horas-aula 10 horas-aula 8 horas-aula 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas teóricas expositivas com uso de quadro e retroprojetor e computador Material Didático

28 Notas de Aula, Lista de Exercícios, Bibliografia Básica 8 AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA Data Valor Tipo de Conteúdo Programático TVC 22/04/ Prova Introdução, Aplicações, Camada de Transporte TVC 18/06/ Prova Camada de Redes e Camada de Enlace Tp 01/07/ Reavaliação 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 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, TANENBAUM, A. S. Redes de computadores. Campus Elsevier, Bibliografia Complementar STALLINGS, W. Stallings, Criptografia e Segurança de Redes, 4ª edição COMER, D. Interligação em redes com TCP/IP. Campus, 5ª edição, NAKAMURA E.T. e GEUS, P.L. Segurança de Redes em Ambientes Cooperativos, 1ª. Edição DERFLER, F.J. Guia de conectividade. Rio de Janeiro: Campus, DERFLER, F.J. Guia para interligação de redes locais. Rio de Janeiro: Campus, SOARES, L. F. G.; LEMOS, G.; COLCHER, S. Redes de computadores: das LANs, MANs e WANs às redes ATM. Campus, INFORMAÇÕES ADICIONAIS Juiz de Fora, 01 de fevereiro de Prof. Alex Borges Vieira Professor da Disciplina DCC042 do

29 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Instituto de Ciências Exatas Disciplina: Teoria da Computação Plano de Curso Código: DCC055 Turma: A Período: 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 ( ) à distância Uso do Moodle: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente Uso laboratório: ( X ) não ( ) parcialmente ( ) integralmente Prérequisito(s): DCC063 Curso(s): Bacharelado em Ciência da Computação (obrigatória) Professor: Ciro de Barros Barbosa Faz uso de: ( ) monitores UFJF ( ) tutores UFJF ( ) tutores UAB 2 OBJETIVOS Proporcionar uma ferramenta para tratamento formal dos principais conceitos da computação. 3 EMENTA 1. -Linguagens e Máquinas de Turing 2. -A hierarquia de Chomsky 3. -Decidabilidade e computabilidade 4. -Computação com máquinas de Turing 5. -Equivalência de programas 4 UNIDADES DE ENSINO 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA 6 USO DE TICs 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 Projeções e quadro negro. Projeções e quadro negro.

30 limitados. A hierarquia de Chomsky. Instituto de Ciências Exatas 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 Projeções e quadro negro. Projeções e quadro negro. Projeções e quadro negro. 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS Metodologia de Ensino Aulas expositivas presenciais Material Didático Slides projetados para aulas expositivas. Notas de aulas e referências de material auxiliar na página web do professor. 8 AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM CRONOGRAMA Data Valor Tipo de Conteúdo Programático Prática 1 (A1) prática 2 (A2) prática 3 (A3) Individual dissertativa Individual, dissertativa Individual, dissertativa. Unidades de ensino 1, 2 e 3 Unidades de ensino 4 e 5 Unidades de ensino 6 e 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 ( ), 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

31 Bibliografia Básica ZOHAR, M. Mathematical theory of computation. McGraw-Hill, HENNIE, F. Introductions to computability. Addison Wesley, HOPCROFT, J. E. e ULLMAN, J. E. Introduction to automata theory, languages and computation. Addison- Wesley, Bibliografia Complementar DINÉSIO, T.A.; MENEZES, P. B. Teoria da Computação. Sagra Luzzatto, SUDKAMP, T. A. Languages and machines: an introduction to the theory of computer science. Addison-Wesley, 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 Ciro de Barros Barbosa Prof. da Disciplina Saulo Moraes Villela Chefe do DCC

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35 Plano de Curso 1 INFORMAÇÕES BÁSICAS Disciplina: Teoria dos Grafos Código: DCC059 Turma: A Período: 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): 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 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 5 CARGA HORÁRIA PREVISTA Unidade I Histórico e motivação; Definições e conceitos básicos; Representação; Inter-relacionamento entre vértices e arcos; Cadeias e 8 horas/aula caminhos; Exercícios. Unidade II Conexidade e conectividade; Distância e noções correlatas; 12 horas/aula Estabilidade e número cromático; Planaridade; Grafos sem circuitos; Implementação. Unidade III Árvores e arborescências; Contagem e supressão; Árvore Geradora e AGM; (implementação); 20 horas/aula Particionamento de árvores. Aplicações em Árvores; Unidade IV Problemas de Fluxo Algoritmo de busca geral; Busca em profundidade; 20 horas/aula Busca em largura; Busca lexicográfica; Busca irrestrita; Implementação; 6 USO DE TICs Data-show e quadronegro Data-show e quadronegro Data-show e quadronegro Data-show e quadronegro 7 PROCEDIMENTOS DIDÁTICOS 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 Material Didático Todo o material da disciplina consiste das referências apresentadas neste documento, além de notas de aula. 8 AVALIAÇÃO DE APRENDIZAGEM - CRONOGRAMA