Unidade Universitária: FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: Ciência da Computação Disciplina: PROJETO DE LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO Etapa: 07 34 Teóricas, 34 Práticas, 0 EaD ENEX01047 Semestre Letivo: 1ºSEM/2015 Fases dos processos de compilação e interpretação. Análise léxica. Análise Sintática. Análise Semântica. Máquinas virtuais. Geração de código intermediário. Noções de otimização de código intermediário. Alocação de registradores. Geração de código. Implementação de um compilador completo para uma linguagem. Conteúdo Programático: 1. Fundamentos do processo de compilação 1.1. Noções elementares de linguagens formais 1.2. Compilação x interpretação 1.3. Módulos e interfaces de um compilador 1.4. Ferramentas de geração automática de analisadores 2. Análise léxica 2.1. Tokens léxicos 2.2. Expressões regulares 2.3. Autômatos finitos 2.4. Geradores de analisadores léxicos 3. Análise sintática 3.1. Gramáticas livres de contexto 3.2. Análise preditiva 3.3. Análises LL e LR 3.4. Geradores de analisadores sintáticos 4. Sintaxe abstrata 4.1. Ações semânticas 4.2. Árvores de sintaxe abstrata (AST) 4.3. Percursos em AST e o padrão Visitor 5. Análise semântica 5.1. Tabelas de símbolos 5.2. Verificação de tipos 6. Registros de Ativação 6.1. Organização de programas em tempo de execução 6.2. Stack frames 7. Geração de código intermediário 7.1. Máquinas virtuais 7.2. Árvores de representação intermediárias 7.3. Geração de árvores de representação intermediárias 7.4. Árvores canônicas http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 1/2
8. Geração de código Assembly 8.1. Seleção de instruções 8.2. Análise de sobrevivência 8.3. Alocação de registradores 8.4. Padrões de geração de código Metodologia: Aulas expositivas Lista de exercícios individuais e em grupos Utilização do ambiente Mackenzie virtual CAMPBELL, B., IYER, S., DELIBAS, B.A. Introduction to Compiler Construction in a Java World. New York: Chapman and Hall/CRC, 2012. GRUNE, D., van REEUWIJJK, K., BAL, H.E., JACOBS, C.J.H., LANGENDOEN. Modern Compiler Design. New York: Springer, 2012. REIS, A.J. Compiler Construction Using Java, JavaCC and YaCC. New York: Wiley IEEE, 2011. AHO, A.V., LAM, M.S., SETHI, R., ULLMAN, J.D. Compilers: Principles, Techniques and Tools. 2.ed. New York: Addison Wesley, 2006. APPEL, A.W. Modern Compiler Implementation in Java.2.ed. Boston: Cambridge University Press, 2002. COOPER, K., TORCZON, L. Engineering a Compiler.2.ed. New York: Morgan Kaufmann, 2011. MAK, R. Writing Compilers and Interpreters: An Engineering Approach. New York: Wiley, 2009. WILHELM, R. Compiler Design: Virtual Machines. New York: Springer, 2011. http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 2/2
Unidade Universitária: FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: Ciência da Computação Disciplina: TEORIA DA COMPUTAÇÃO Etapa: 07 0 Teóricas, 0 Práticas, 0 EaD TEOCOMPUT Semestre Letivo: 1ºSEM/2015 Máquinas de Turing. Computabilidade. Decidibilidade. Redutibilidade. Complexidade de Tempo. Complexidade de Espaço. Intratabilidade. Algoritmos aproximativos. Algoritmos probabilísticos. Sistemas de provas interativas. Circuitos paralelos. Computação Quântica. Computação Molecular. Conteúdo Programático: 1. Professor, tem de usar o formato indicado no exemplo Metodologia: Aulas expositivas. Trabalhos individuais ou em grupo. Uso de linguagens e ambientes de simulação de Computações e Máquinas. Utilização do ambiente Mackenzie Virtual. Provas escritas sobre conteúdo da disciplina MARUOKA, A. Concise Guide to Computation Theory. New York: Springer, 2011. SIPSER, M. Introduction to the Theory Computation. 3.ed. New York: Cengage Learning, 2012. TOURLAKIS, G. Theory of Computation. New York: Wiley, 2012. ARORA, S., BARAK, B. Computational Complexity: A Modern Approach, 2009. FERNANDEZ, M. Models of Computation: An Introduction to Computability Theory. New York: Spring, 2009. HOMER, S., SELMAN, A.L. Computability and Complexity Theory. 2.ed. New York: Springer, 2011. HOPCROFT, J. E., MOTWANI, R., ULLMAN, J. D. Introduction to automata theory, languages, and computation. 2nd ed. Reading : Addison Wesley, 2000. NETO, J. J., MIDENA, M.V., VEGA, I.S. Linguagens Formais: Teoria, Modelagem e Implementação. São Paulo: Bookman, 2009. http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 1/1
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computação e Informática 7 A ETAPA Unidade Universitária: FCI - FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Núcleo Temático: TECNOLOGIA Disciplina: COMPUTAÇÃO GRÁFICA 68 h/a ( 34 ) Teóricas ( 34 ) Práticas Etapa: 7ª ENEX00900 Áreas de processamento gráfico. Hardware gráfico. Bibliotecas e frameworks gráficos. Modelagem geométrica. Transformações geométricas. Visualização. Fundamentos de teoria da cor. Modelos de iluminação. Texturas. Técnicas de renderização. Fundamentos de animação. AZEVEDO, E.; CONCI, A. Computação gráfica: teoria e prática. Rio de Janeiro: Elsevier, Campus, 2003. HUGHES, J. F., VAN DAM, A., MORGAN, M., SKLAR, D.F., FOLEY, J.D.,FEINER, S.K., AKELEY, K. Computer graphics: principles and practice. 3a ed. Boston: Addison-Wesley, 2013. WATT, A.H. 3D computer graphics. 3rd ed. Harlow: Pearson/Addison Wesley, 2000. ANGEL, Edward. Interactive computer graphics: a top-down approach with OpenGL. 6th ed. Reading: Addison-Wesley, 2012. CONCI, A., AZEVEDO, E., LETA, F.R.. Computação Gráfica Geração de Imagens. Editora Elsevier, 2008. HILL, F. S. Computer graphics: using OpenGL. 2nd ed. Upper Saddler River: Prentice Hall PTR, 2001. WATT, A. H., WATT, M. Advanced animation and rendering techniques: theory and practice. Reading : Addison- Wesley, 2005. PHARR, Matt; HUMPHREYS, G. Physically based rendering: from theory to implementation. Amsterdam: Elsevier, 2004. Coordenador do Curso: Diretor da Unidade: Nome: Ana Cristina dos Santos Assinatura: Nome: Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho Assinatura
UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computação e Informática 7 A ETAPA Unidade Universitária: FCI - FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Núcleo Temático: MATEMÁTICA Disciplina: ANÁLISE NUMÉRICA 68 h/a ( 34 ) Teóricas ( 34 ) Práticas Etapa: 7ª Fundamentos de métodos numéricos. Métodos para sistemas de equações lineares e nãolineares. Métodos para obtenção de raízes. Métodos para interpolação e aproximação de funções. Métodos para integração. Métodos para diferenciação. Métodos para equações diferenciais. Implementação dos métodos. BURDEN, R. L.; FAIRES, J. D. Análise numérica. São Paulo: Cengage Learning, 2011. FLANNERY, B.P. Métodos Numéricos Aplicados. New York: Artmed, 2011. PRESS, W. H., TEUKOLSKY, S. A., VETTERLING, W. T., FLANNERY, B. P. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. 3rd. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2007. BOYCE, W. E. Equações Diferenciais Elementares e Problemas de Valores de Contorno. 9.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010. GOLDBERG, D. What every computer scientist must know about floating-point arithmetic. ACM Computing Surveys, Março, 1991. GOLUB, G. H., VAN LOAN, C. F. Matrix computations. 4rd ed. Baltimore: John Hopkins University Press, 2013. SAUER, T. Numerical Analysis. 2. ed. London: Pearson, 2011. SPERANDIO, D., MENDES, J. T., SILVA, L.H. Monken. Cálculo Numérico: Características Matemáticas e Computacionais. 7. ed. São Paulo: Pearson, 2013. Coordenador do Curso: Diretor da Unidade: Nome: Ana Cristina dos Santos Assinatura: Nome: Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho Assinatura
Unidade Universitária: FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: Ciência da Computação Disciplina: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL I Etapa: 07 68 Teóricas, 0 Práticas, 0 EaD ENEX01292 Semestre Letivo: 1ºSEM/2015 Introdução à Inteligência Artificial: conceito, breve histórico e principais áreas de aplicação. Buscas Heurísticas. Estudo da representação de conhecimento: regras de produção e lógica. Estudo de lógica proposicional e lógica de predicados de 1ª. ordem computacional. Introdução à inferência em lógica de predicados de 1ª ordem, raciocínio incerto. Introdução a sistemas especialistas. Desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento. Conteúdo Programático: 1. 1. Fundamentos de Inteligência Artificial 1.1. Conceito de Inteligência Artificial. 1.2. Evolução histórica da Inteligência Artificial. 1.3. Principais paradigmas e subáreas. 1.4. Aplicações da Inteligência Artificial no dia a dia das organizações. 1.5. Conceito de Agentes Inteligentes e Sistemas Multi agentes. 2. Resolução de Problemas como Busca em Espaços de Estados 2.1. Busca não informada. 2.2. Busca e exploração com informação: busca heurística; algoritmo A*. 2.3. Busca baseada em estratégias de adversários: minimax. 3. Conhecimento e Raciocínio. 3.1. Necessidade da representação de conhecimento. 3.2. Técnicas de representação de conhecimento. 3.3. Raciocínio baseado em regras de produção. 3.4. Raciocínio incerto. Raciocínio Bayesiano. 3.5. Sistemas Especialistas: conceito; aplicações; aquisição de conhecimento do especialista e arquitetura. Shells para desenvolvimento de Sistemas Especialistas. 3.6. Raciocínio baseado em lógica de predicados de primeira ordem. Resolução. Prolog. Metodologia: Aulas expositivas introduzindo os conceitos, associadas a mecanismos de aprendizagem ativa em que os alunos aprofundam o entendimento dos conceitos. Utilização de material audiovisual ilustrando aplicações concretas da Inteligência Artificial. Atividades em classe, individuais ou em pequenos grupos. Trabalhos em grupo focando em aplicações da Inteligência Artificial em uso nas organizações. Desenvolvimento, individualmente ou em grupos pequenos de alunos, de atividades em sala de aula. Desenvolvimento, em grupos pequenos de alunos, de exercícios computacionais. Utilização de um ambiente de programação Prolog. Utilização de um shell para construção de sistemas especialistas. Utilização do ambiente Mackenzie Virtual. HEIN, J. L. Discrete Structures, Logic and Computability. Burlington: Jones & Bartlett, 2009. http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 1/2
REZENDE, S. O. (org.) Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. São Paulo: Manole, 2003. RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3 ed. Upper Saddle River: Pearson, 2010. BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e teorias. 3 ed. Florianópolis: Editora da UFSC, 2006. GENESERETH, M. R.; NILSSON, N. J. Logical Foundations of Artificial Intelligence. Burlington: Morgan Kaufman, 1987. LUGER, G. Inteligência Artificial: Estruturas e Estratégias para a Solução de Problemas Complexos. 4 ed. Porto Alegre: Bookman, 2004. MILINGTON, I.; FUNGE, J. Artificial Intelligence for Games. 2ª ed. Burlington: Morgan Kaufmann, 2009. NILSSON, N. J. Artificial Intelligence: A New Synthesis. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 1998. http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 2/2
Unidade Universitária: FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: Ciência da Computação Sistemas de Informação Disciplina: SISTEMAS DISTRIBUIDOS Etapa: 07 34 Teóricas, 34 Práticas, 0 EaD ENEC00170 Semestre Letivo: 1ºSEM/2015 Fundamentos de Sistemas Distribuídos: Modelos, tecnologias, comunicação, serviços distribuídos; Algoritmos e programação distribuídos; Redes peer to peer e redes de sobreposição; Middleware para arquiteturas orientadas a serviços e serviços web; Computação em Nuvem. Computação ubíqua. Conteúdo Programático: 1. Fundamentos de Sistemas Distribuídos 1.1. Arquitetura de computadores para SD 1.2. Fundamentos de Sistemas Operacionais para SD 1.3. Fundamentos de Redes para SD 1.4. Arquiteturas de sistemas distribuídos 1.5. Middleware e Arquiteturas orientadas a serviço (SOA) 2. Invocação Remota de Métodos e Serviços 2.1. Modelo cliente servidor 2.2. Invocação remota de procedimentos (RPC) 2.3. Invocação remota de métodos (RMI) 2.4. Serviços Web 3. Algoritmos e programação distribuídos 3.1. Problema de exclusão mútua 3.2. Sincronização em Sistemas Distribuídos 3.3. Deadlocks 3.4. Algoritmos distribuídos 3.5. Computação Distribuída 4. Modelos e Aplicações de Sistemas Distribuídos 4.1. Sistemas peer to peer e redes de sobreposição 4.2. Computação em Nuvem 4.3. Computação Móvel 4.4. Computação Ubíqua Metodologia: Aulas expositivas e aulas práticas; Listas de exercícios; Projetos de programação em laboratório; Utilização do ambiente Mackenzie Virtual. COULOURIS, G. DOLLIMORE, J. KINDBERG, T. Distributed systems: concepts and design. 5.ed. Harlow: Addison Wesley, 2011. HWANG, K.; FOX, G. C.; DONGARRA, J.J. Distributed and Cloud Computing: from Parallel http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 1/2
Processing to the Internet of Things. Morgan Kaufman, 2012. TANENBAUM, A.S., STEEN, M.V. Distributed systems: principles and paradigms. Upper Saddle River : Prentice Hall, 2002. BIRMAN, K. Reliable Distributed Systems: technologies, web services and applications. Springer, 2010. EMMERICH, W. Engineering distributed objects. 3rd reprinting Chichester: John Wiley, 2005. JIA, W., ZHOU, W. Distributed Network Systems: from concepts to implementations. Springer, 2004. KSHEMKALLYANI, A., SINGHAL, M. Distributed Computing: principles, algorithms, and systems. Cambridge University Press, 2008. VÖLTER, M.; KIRCHER, M.; ZDUN, U. Remoting patterns foundations of enterprise, internet and realtime distributed object middleware. Chichester: John Wiley, 2005. http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 2/2
Unidade Universitária: FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: Ciência da Computação Disciplina: INTRODUÇÃO À ECONOMIA Etapa: 07 0 Teóricas, 0 Práticas, 34 EaD ENEX00687 Semestre Letivo: 1ºSEM/2015 O conceito de economia: macroeconomia e microeconomia. Conceitos principais de macroeconomia. Conceitos principais de microeconomia. A economia moderna em um ambiente de globalização. Visão geral da economia brasileira e tendências: aspectos geopolíticos e dificuldades estruturais das economias emergentes. A nova economia digital. Conteúdo Programático: 1. O conceito de economia 1.1. Macroeconomia 1.2. Microeconomia 2. Conceitos principais de macroeconomia 3. Conceitos principais de microeconomia 4. A economia moderna em um ambiente de globalização 5. Visão geral da economia brasileira 5.1. Tendências 5.2. Aspectos geopolíticos 5.3. Dificuldades estruturais das economias emergentes 6. A nova economia digital. Metodologia: Aulas expositivas e com trabalhos utilizando material fornecido pelo professor Textos extraídos de publicações especializadas sobre os assuntos estudados Utilização do ambiente Mackenzie Virtual para distribuição de material Observações adicionais: A frequência às aulas e a atenção durante as mesmas são extremamente importantes. Conforme regras da Universidade, a presença será dada apenas aos alunos que assistirem a todo módulo de aula, que corresponde ao conjunto de aulas em sequencia, ministrado pelo mesmo professor em uma mesma turma. A entrada em sala com atraso ou saída antecipada configura falta Todas as atividades são individuais, exceto quando expressamente determinado pelo professor Plágio ou cola redundam em nota zero na atividade em execução e encaminhamento do caso para procedimentos disciplinares O estudo da bibliografia e do material indicados são fundamentais para o sucesso do processo de aprendizagem. MANKIW, N. G.; HASTINGS, A. V. (Trad.). Introdução à economia. São Paulo: Cengage Learning, 2010. SILVA, C. R. L.; LUIZ, S. Economia e mercados: introdução à economia. 19ª. Ed. São Paulo: Atlas, 2010. TROSTER, R. I.; MOCHÓN, F. Introdução à Economia. São Paulo: Pearson, 2006. ARAÚJO, C. R. V. História do pensamento econômico: uma abordagem introdutória. São Paulo: http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 1/2
Atlas, 2006. FRIEDMAN, M. Price Theory. New Brunswick: AldineTransaction, 2008. MANKIW,N.G. Introdução à Economia: princípios de micro e macroeconomia. 2ª Ed., 15ª. Tiragem Rio de Janeiro: Elsevier, 2006 PASSOS, C. R. M.; NOGAMI, O. Princípios de Economia. 5ª Ed. Ver. São Paulo: Pioneira Thomson Leraning, 2005. PINHO, D. B.; VASCONCELLOS, M. A. S. (Org.). Manual de introdução à economia. São Paulo: Saraiva, 2009. http://ccfacsoft.ddns.net:8080/pea/mostrarplanoensino3.jsp 2/2