Horários 2026.2 • Ciência da Computação

Os horários para 2026.2 já estão disponíveis em horarios.uffs.edu.br/visualizar-horarios. O horário foi decidido e homologado pelo Colegiado do Curso.

O semestre inicia em 03/08/2026 e términa em 18/12/2026. Todas as aulas de CC são presenciais. O calendário acadêmico completo pode ser acessado neste link.

Disciplinas Optativas CC

Em 2026.2 haverá a oferta de duas disciplinas optativas específicas do curso de CC. Confira abaixo a lista dessas disciplinas, com seus objetivos e descrição.

GEX635 - TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XIII

Docente: Marco Aurélio Spohn

Ementa: Modelo de comunicação publish/subscribe na Internet das Coisas (Internet-of-Things, IoT)

Requisitos desejáveis: Programação II ou Programação Orientada a Objetos

GEX1095 - TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XLV

Docente: Samuel da Silva Feitosa

Ementa: Testes Automatizados e Verificação de Software

Observação: este componente será ministrado em língua inglesa

Requisitos desejáveis: Estruturas de Dados I

GEX638 - TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XVI

Docente: Andrei de Almeida Sampaio Braga

Ementa: Técnicas avançadas de programação. Programação competitiva. Estruturas de dados avançadas. Algoritmos gulosos. Algoritmos de divisão e conquista. Programação dinâmica. Problemas combinatórios. Análise de algoritmos. Otimização de código.

Requisitos desejáveis: Recomenda-se que o estudante tenha cursado os componentes curriculares Álgebra Linear e Grafos, além de ter uma boa experiência com programação, mediante a assimilação dos conteúdos dos componentes curriculares Estruturas de Dados e Programação I.

GEX1082 - TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XXXII

Docente: Geomar André Schreiner

Ementa: Apresentar aos alunos os diferentes desafios introduzidos pelo Big Dada bem como os diferentes modelos de BDs que surgiram com foco em características como a alta escalabilidade e alta disponibilidade. Além disso, possibilitar que os participantes identifiquem os diferentes trade-offs que cada BD possui e possam selecionar a abordagem correta para cada tipo de problema.

Requisitos desejáveis: Banco de dados II

GEX1089 - TÓPICOS ESPECIAIS EM COMPUTAÇÃO XXXIX

Docente: Guilherme Dal Bianco

Ementa: Introduzir os métodos clássicos de Machine Learning, envolvendo o tratamento de dados estruturados com técnicas modernas para dados tabulares, como TABPFN, a extração de embeddings de grandes modelos de linguagem para análise textual e a avaliação, explicabilidade e interpretação de modelos preditivos.

Objetivos específicos: introduzir os fundamentos da extração de dados, da classificação e da análise de informações por meio de métodos clássicos de Machine Learning, oferecendo uma visão abrangente do ciclo de construção e interpretação de modelos preditivos. O componente abordará técnicas de tratamento e análise de dados estruturados, incluindo métodos modernos para dados tabulares, como o modelo TABPFN, bem como estratégias de pré-processamento, avaliação e validação de modelos. Também serão exploradas abordagens de análise textual, com ênfase na extração de embeddings de grandes modelos de linguagem para a representação semântica de textos e na sua aplicação em tarefas de classificação e interpretação de dados. Ao longo do CCR, serão discutidos conceitos fundamentais de métricas de desempenho, explicabilidade, boas práticas experimentais e interpretação de resultados e exercícios e implementação computacional, de modo a proporcionar uma visão integrada da área de aprendizado de máquina aplicada à extração e análise de dados.

Requisitos desejáveis: Aprovação nos CCRs de Programação I, Programação II (ou equivalentes) e Banco de Dados.

GEX1230 - MODELAGEM E SIMULAÇÃO

Docente: Bráulio Adriano de Mello

Ementa: Conceitos e aplicações de modelagem e simulação. Propriedades, classificação e processo de projeto de modelos de simulação. Simulação discreta e contínua. Escalonamento, probabilidade e variabilidade em modelos. Metodologias, técnicas e ferramentas para modelagem e simulação computacional. Verificação e validação de modelos. Simulação paralela e distribuída. Modelos heterogêneos e de sincronização híbrida. Arquiteturas e formalismos de simulação. Estudos de casos e tendências em simulação computacional.

Requisitos desejáveis: Probabilidade e Estatística