Os horários para 2023.1 já estão disponíveis em cc.uffs.edu.br/horario. O horário foi decidido e homologado pelo Colegiado do Curso. Se houver qualquer mudança, essa será em relação a alteração de professores, não no horário da disciplina.

##O semestre inicia em 20/03/2023 e términa em 22/07/2023. Todas as aulas de CC são presenciais. O calendário acadêmico completo poderá ser acessado neste link.

Disciplinas Optativas CC

Em 2023.1 haverá a oferta de três disciplinas optativas específicas do curso de CC. Confira abaixo a lista dessas disciplinas, com seus objetivos e descrição.

Computação Distribuída (Obrigatória para alunos do PPC 2010)

Docente: Braulio

Objetivo geral: Projetar e desenvolver sistemas computacionais de natureza distribuída

Relação dos conteúdos a serem abordados: Arquitetura de Sistemas Distribuídos. Paradigmas de Computação Distribuída: Troca de Mensagens, Cliente/Servidor, Comunicação em Grupo, Objetos Distribuídos. Comunicação entre Processos Distribuídos. Suporte de SO para Computação Distribuída. Concorrência e Sincronização em Sistemas Distribuídos. Consistência e Replicação de Dados em Sistemas Distribuídos. Sistemas de Arquivo Distribuídos. Computação em grade (grid computing). Arquiteturas e modelos de programação paralela.

Metodologia: Aulas expositivas-dialogadas seguidas de atividades práticas baseadas em cenários de cada conteúdo.

Conhecimentos prévios necessários: Programação I. Desejável redes de computadores.

GEX638 - Técnicas de Desenvolvimento para Programação Competitiva

Docente: Andrei Braga

Objetivo geral: Estudar as principais técnicas, algoritmos e linguagens para programação competitiva.

Relação dos Conteúdos a serem abordados:

Programação competitiva
Técnicas de programação
- Estruturas de Dados
- Ordenação e Busca
- Algoritmos Recursivos
- Programação dinâmica
Técnicas de Projeto de Algoritmos
Eficiência e complexidade de algoritmos
- Análise de Algoritmos Recursivos
- Otimização de Código

Metodologia: Aulas expositivas-dialogadas, listas de exercícios, aprendizagem baseada em problemas, seminários, rodas de leitura, competições em equipes.

Conhecimentos prévios necessários: Algoritmos e Programação, Estruturas de Dados.

Extração de Assuntos Recorrentes em Coleções de Documentos

Docente: Denio Duarte

Objetivo geral: Entender e aplicar algoritmos básico de aprendizado de máquina. Dominar conceitos de aprendizado não supervisionado aplicados à coleção de documentos

Relação dos conteúdos a serem abordados:

Introdução ao aprendizado de máquina * Aprendizado supervisionado * Aprendizado não supervisionado * Préprocessamento de coleção documentos (processamento de linguagem natural) * Extração de tópicos * Rotulagem de tópicos

Metodologia: Aulas ministradas em inglês. Discussão do conteúdos. Aplicação de técnicas de sala invertida. Projetos práticos com os assuntos abordados. O CCR será ministrado na lingua inglesa.

Conhecimentos prévios necessários: Algoritmos de Programação. Estatística

Redes Ópticas Elásticas

Docente: Claunir Pavam

Objetivo geral: Neste componente curricular estudaremos os desenvolvimentos tecnológicos recentes e tendências de pesquisa na área de redes ópticas elásticas: simulação; caracterização; sobrevivência; roteamento, níveis de modulação e atribuição de espectro (RMLSA); heurísticas aplicadas a problemas de dimensionamento de redes ópticas.

O objetivo geral será compreender e reproduzir experimentos publicados em artigos científicos de forma a permitir uma avaliação crítica da abordagem adotada e dos resultados obtidos nos trabalhos selecionados.

Adicionalmente, objetiva-se que ao final do semestre o estudante tenha condições de identificar e implementar metodologias, algoritmos e heurísticas para o tratamento de problemas recentes na área de redes ópticas elásticas. Produzir artigos científicos e tutoriais.

Conhecimentos prévios necessários: Programação II e Redes de Computadores

Disciplinas do curso de Administração validadas como Optativas em CC

Devido ao número reduzido de CCRs optativas ofertadas neste semestre, o Curso de Computação, excepcionalmente, irá validar como Optativa os CCRs de Empreendedorismo e Gestão da Inovação do curso de ADM.

**Somente será efetivado a matrícula aqueles que já cursaram mais de 50% dos CCRS do curso (informação disponível no histórico escolar do portal do aluno) **

A inscrição deverá ser realizada a partir da inserção do nome e matrícula nas planilhas (disponíveis abaixo) até a data de 30/03/2023. As vagas são limitadas de acordo com a disponibilidade do curso de ADM.

Empreendedorismo e Criação de Negócios

Horário: Segunda à noite

Objetivo geral: Contribuir para o desenvolvimento de características empreendedoras e na formação de competências voltadas à criação, gestão e sobrevivência de novos empreendimentos.

Relação dos conteúdos a serem abordados: Conceito de empreendedorismo e empreendedor. Características empreendedoras. Atividade Empreendedora. Empreendedorismo e educação. Empreendedorismo e criatividade. Vias empreendedoras. Empreendedorismo e empregabilidade. Desenvolvimento de conhecimentos, atitudes e habilidades empreendedoras. Plano de negócios: conceito, composição e elaboração de um plano de negócios.

Conhecimentos prévios necessários: Ter cursado mais de 50% do curso no ato da matrícula. A informação pode ser obtida no histórico, na “Carga Horária Total” realizada.

Inscrição A inscrição deste CCR deverá ser feita neste link

Gestão da Inovação

Horário: Segundas de manhã

Objetivo geral: Apresentar a temática da inovação e a importância de sua gestão como elementos potencializadores de vantagem competitiva, facilitando a compreensão conceitual e prática das relações entre empresas, governos e universidades, na geração ideias voltadas a novos produtos, processos e serviços.

Relação dos conteúdos a serem abordados: Conceito de inovação. Tipos de inovação. Evolução conceitual e teórica da relação entre Ciência, Tecnologia e Inovação. Inovação e competitividade. Competências organizacionais e estratégias de inovação. Inovação e especificidades setoriais. Sistemas de inovação. Interação Universidade/Empresa/Governo. Transferência de Tecnologia. Planejamento e gestão do processo de inovação. Implicações da inovação na estrutura da empresa. Difusão de Inovações. Indicadores de inovação. Políticas públicas para inovação. Acumulação de competências tecnológicas