Orientação a Objetos e UML

Transcrição

1 Orientação a Objetos e UML Aula #3.1. EBS 211 POO e UML Prof. Luiz Fernando S. Coletta luizfsc@tupa.unesp.br Campus de Tupã

2 Orientação a Objetos e UML A crise do software (1970) 2

3 Orientação a Objetos e UML A crise do software (1970) Ao contrário de Softwares, pontes são sempre construídas no prazo e custos esperados e nunca caem, Alfred Spector (1986). 3

4 Orientação a Objetos e UML A crise do software (1970) Ao contrário de Softwares, pontes são sempre construídas no prazo e custos esperados e nunca caem, Alfred Spector (1986). Falha de Software no Ariane 5 (1996). 4

5 Orientação a Objetos e UML CHAOS Report - Standish Group 5

6 Orientação a Objetos e UML 6

7 Orientação a Objetos e UML 7

8 Orientação a Objetos e UML Necessidade de planejamento! 8

9 Orientação a Objetos e UML Necessidade de planejamento! Surgimento da Engenharia de Software PRESSMAN, R. S. Engenharia de Software. São Paulo: Person/Makron Books,

10 Orientação a Objetos e UML Necessidade de planejamento! Surgimento da Engenharia de Software Tratamento sistemático e controlado da produção de Softwares PRESSMAN, R. S. Engenharia de Software. São Paulo: Person/Makron Books,

11 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; 11

12 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; Robustez: funciona corretamente em situações não típicas; 12

13 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; Robustez: funciona corretamente em situações não típicas; Extensibilidade: fácil adaptação, inclusão/alteração de requisitos; 13

14 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; Robustez: funciona corretamente em situações não típicas; Extensibilidade: fácil adaptação, inclusão/alteração de requisitos; Compatibilidade: fácil interação/combinação com outros softwares; 14

15 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; Robustez: funciona corretamente em situações não típicas; Extensibilidade: fácil adaptação, inclusão/alteração de requisitos; Compatibilidade: fácil interação/combinação com outros softwares; Eficiência: bom uso de recursos (e.g., memória, processador); 15

16 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; Robustez: funciona corretamente em situações não típicas; Extensibilidade: fácil adaptação, inclusão/alteração de requisitos; Compatibilidade: fácil interação/combinação com outros softwares; Eficiência: bom uso de recursos (e.g., memória, processador); Integridade: segurança dos dados e componentes; 16

17 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o usuário (Software como um produto) Correção: em concordância com a especificação de requisitos; Robustez: funciona corretamente em situações não típicas; Extensibilidade: fácil adaptação, inclusão/alteração de requisitos; Compatibilidade: fácil interação/combinação com outros softwares; Eficiência: bom uso de recursos (e.g., memória, processador); Integridade: segurança dos dados e componentes; Facilidade de uso: fácil aprendizagem e utilização; 17

18 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o programador (estrutura do Software) Modularidade: software constituído por várias partes (subprogramas) que organizadamente se interconectam para atingir os seus requisitos; 18

19 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o programador (estrutura do Software) Modularidade: software constituído por várias partes (subprogramas) que organizadamente se interconectam para atingir os seus requisitos; Legibilidade: fácil leitura e entendimento do código; 19

20 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o programador (estrutura do Software) Modularidade: software constituído por várias partes (subprogramas) que organizadamente se interconectam para atingir os seus requisitos; Legibilidade: fácil leitura e entendimento do código; Manutenibilidade: fácil correção, alteração e inclusão de requisitos; 20

21 Orientação a Objetos e UML Qualidade de Software Para o programador (estrutura do Software) Modularidade: software constituído por várias partes (subprogramas) que organizadamente se interconectam para atingir os seus requisitos; Legibilidade: fácil leitura e entendimento do código; Manutenibilidade: fácil correção, alteração e inclusão de requisitos; O paradigma de Programação Orientada a Objetos (POO) facilita atingir estas características...aguarde cenas dos próximos capítulos! 21

22 Exercício 3 Leitura, entendimento e resumo do Capítulo 1 do Pressman, R. S. Engenharia de Software. Entregar até o dia 22/8, às 23:59hr, via (luizfsc@tupa.unesp.br). Título da mensagem Exercício 3 POO-UML. 22

23 Motivações e avanços

24 Motivações e avanços Speech To Text Economia de tempo para transcrições Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais, monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação para deficientes auditivos. 24

25 Motivações e avanços Speech To Text Economia de tempo para transcrições Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais, monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação para deficientes auditivos. Business Intelligence Predições para a tomada de decisões "Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?"; "Quantos clientes estão propensos a desistirem de nosso serviço" (Churn Prediction). 25

26 Motivações e avanços Speech To Text Economia de tempo para transcrições Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais, monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação para deficientes auditivos. Business Intelligence Predições para a tomada de decisões "Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?"; "Quantos clientes estão propensos a desistirem de nosso serviço" (Churn Prediction). Mineração de textos Análise da espacialização de notícias agrícolas (EMBRAPA). 26

27 Motivações e avanços Análise de Sentimentos Identificar: Opiniões; Emoções; Atitudes. 27

28 Motivações Internet das Coisas e Wearables Óculos, relógios inteligentes Dispositivos para meio de pagamento (substituição de moedas e células, bitcoin) 28

29 Motivações Internet das Coisas e Wearables Óculos, relógios inteligentes Dispositivos para meio de pagamento (substituição de moedas e células, bitcoin) Veículos Autônomos CaRINA (Carro Robótico Inteligente para Navegação Autônoma) Laboratório de Robótica Móvel (ICMC/USP - São Carlos) 29

30 Motivações e avanços Redes Neurais Artificiais para identificação de vias Mendes, C. C. T., Frémont, V., & Wolf, D. F. (2016, May). Exploiting Fully Convolutional Networks for Fast Road Detection. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 30

31 Motivações e avanços Redes Neurais Artificiais para identificação de vias Detecção de comportamento em vídeos Anormalidades, monitoramento de segurança, para idosos, pacientes, etc. Mendes, C. C. T., Frémont, V., & Wolf, D. F. (2016, May). Exploiting Fully Convolutional Networks for Fast Road Detection. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). Mahadevan, V., Li, W., Bhalodia, V., & Vasconcelos, N. (2010, June). Anomaly detection in crowded scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on (pp ). IEEE. 31

32 Motivações e avanços Robótica e Inteligência Artificial 32

33 Motivações e avanços Robótica e Inteligência Artificial Trator Autônomo

34 Motivações e avanços Inteligência Artificial Agricultura de Precisão Sistema de irrigação inteligente 34

35 Motivações e avanços Inteligência Artificial Agricultura de Precisão Sistema de irrigação inteligente Inteligência embarcada, automação e rede de sensores Mapeamento de solos e variáveis meteorológicas 35

36 Motivações e avanços Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones Sistema de Informação Georreferenciada (SIG) Monitoramento de desmatamentos, cobertura vegetal, pastagens (EMBRAPA) Amazônia Legal Brasileira (EMBRAPA/INPE) Detecção de doenças, pragas, falhas de plantio, gramíneas. 36

37 Motivações e avanços Classificação de pragas/doenças Deep Learning Alta capacidade de identificar padrões em vídeos e imagens Souza, J. R., Mendes, C. C., Guizilini, V., Vivaldini, K. C., Colturato, A., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2015, May). Automatic detection of Ceratocystis wilt in Eucalyptus crops from aerial images. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp ). IEEE.

38 Motivações e avanços Detecção de doenças em folhas: Descritores de Imagens Taxa de acerto acima de 98% Classificador (K-NN)

39 Motivações e avanços Bioinformática Tecnologias para análises e avanços no sequenciamento de DNA Prospecção de genes que afetam características de interesse nos indivíduos; Melhoramento do desempenho produtivo e reprodutivo dos animais. 39

40 Motivações e avanços Bioinformática Tecnologias para análises e avanços no sequenciamento de DNA Prospecção de genes que afetam características de interesse nos indivíduos; Melhoramento do desempenho produtivo e reprodutivo dos animais. Mudanças Climáticas Análise de tendências (Data Streams) Sistemas computacionais para projeções futuras (INPE). Avaliação da economia agropecuária em regiões específicas Integração de sistemas de produção, políticas públicas e cenários de mitigação de gases do efeito estufa (EMBRAPA). 40

41 Exercício 4 Desenvolver um programa em C que atendam os requisitos do cliente: Requisitos Funcionais 1) O sistema deve permitir abrir uma venda inserindo um número de venda e o nome do cliente. 2) O sistema deve permitir o cadastro de todos os produtos comprados pelo cliente. 3) Para cada produto comprado, o sistema deve armazenar a sua descrição, quantidade e preço. 4) Como saída, o sistema deve fornecer uma descrição com o nome do cliente, o número da venda e o seu valor total. 41

42 Exercício 4 Mockup (esboço) do programa solicitado ************************* *** ABERTURA DE VENDA *** ************************* Digite o número da venda: 123 Digite o nome do cliente: Rubens Digite a descrição do produto 1: Café Digite a quantidade desse item: 3 Digite o preço desse item: 8.55 Deseja incluir outro produto? (1:sim; 2:não): 2 ******************************************************** -> O valor total da venda 123 para Rubens é de R$: ******************************************************** 42

43 Próxima aula: Dia 29/8 Sala 1 Prof. Luiz Fernando S. Coletta luizfsc@tupa.unesp.br Campus de Tupã