2024.2 - Estruturas de Dados
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados. Os seguintes tópicos serão abordados: Noções básicas de complexidade. Listas lineares. Árvores: árvores binárias de busca e árvores balanceadas. Filas de prioridades. Hashing. Aplicações em Grafos.
2024.2 Fundamentos de Sistemas de Informação
Sistemas. Empresas. Sistemas de Informação. Tecnologia da Informação. Classificações de Sistemas de Informação. Casos de Sucesso e Fracasso de Sistemas de Informação nas Empre- sas. Ética em Sistemas de Informação.
2024.1 - Aprendizagem Profunda
Permitir ao aluno entender o funcionamento das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda e aprender a identificar situações em que pode aplicar cada uma dessas arquiteturas. Os seguintes tópicos serão abordados: apresentação das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning); redes neurais feedforward; redes neurais convolucionais; máquina restrita de boltzmann; redes recorrentes/ autoencoder; redes generativas adversarias; aprendizado por reforço; e aplicações a problemas de diversas áreas.
2024.1 - Estruturas de Dados
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados. Os seguintes tópicos serão abordados: Noções básicas de complexidade. Listas lineares. Árvores: árvores binárias de busca e árvores balanceadas. Filas de prioridades. Hashing. Aplicações em Grafos.
2023.2 - Estruturas de Dados
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados. Os seguintes tópicos serão abordados: Noções básicas de complexidade. Listas lineares. Árvores: árvores binárias de busca e árvores balanceadas. Filas de prioridades. Hashing. Aplicações em Grafos.
2023.1 - Aprendizagem Profunda
Permitir ao aluno entender o funcionamento das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda e aprender a identificar situações em que pode aplicar cada uma dessas arquiteturas. Os seguintes tópicos serão abordados: apresentação das principais arquiteturas de Aprendizagem Profunda (Deep Learning); redes neurais feedforward; redes neurais convolucionais; máquina restrita de boltzmann; redes recorrentes/ autoencoder; redes generativas adversarias; aprendizado por reforço; e aplicações a problemas de diversas áreas.
2023.1 - Estruturas de Dados 1
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados. Os seguintes tópicos serão abordados: Noções básicas de complexidade. Listas lineares. Árvores: árvores binárias de busca e árvores balanceadas. Filas de prioridades. Hashing. Aplicações em Grafos
2022.2 - Estruturas de Dados 1
Capacitar o aluno a implementar e utilizar estruturas de dados básicas. Os seguintes tópicos serão abordados: revisão de abstração de dados e programação orientada a objetos; pilhas, filas e listas encadeadas; heaps e filas de prioridade; conjuntos; árvores binárias e de grau N; e árvores binárias de busca.
2022.1 - TAA - Aprendizagem Profunda