i) Teoria da Computação, Análise de Algoritmos e Complexidade da Computação

PPGI001 – Teoria da Computação: Estudo de modelos teóricos da computação, de linguagens formais e de autômatos. Alfabeto, linguagens e operações com linguagens. Gramáticas formais e autômatos. Autômatos finitos e de Pilha. Modelos de computação. Máquinas de Turing. Decidibilidade. Problema da parada.

PPGI026 – Otimização Contínua e Combinatória: Otimização Linear; Otimização Linear Inteira; Heurísticas e meta-heurísticas; Hibridação de meta-heurísticas; Aplicações de meta-heurísticas.

PPGI031 – Teoria dos Grafos: Introdução à teoria dos grafos. Noções básicas: grafos orientados, não-orientados, bipartidos. Percursos em grafos. Casamentos. Subgrafos, hipergrafos, matróides e cliques. Árvores e árvores geradoras. Conectividade. Problemas de caminhos. Estabilidade e número cromático. Grafos planares. Circuitos eulerianos e hamiltonianos. Grafos sem circuitos. Redes. Fluxos em redes.

ii) Metodologia e Técnicas de Computação

PPGI003 – Engenharia de Software: Estudo de modelos teóricos da computação, de linguagens formais e de autômatos. Alfabeto, linguagens e operações com linguagens. Gramáticas formais e autômatos. Autômatos finitos e de Pilha. Modelos de computação. Máquinas de Turing. Decidibilidade. Problema da parada

PPGI007 – Especificação e Verificação Formal de Sistemas: Redes de Petri Lugar/Transição. Modelagem com Redes de Petri. Redes de Petri de Alto Nível. Redes de Petri Coloridas (CP-nets). CP-nets hierárquicas. CP-nets com Tempo. CPN-Tools. Modelagem com CP-nets. Análise comportamental de modelos CP-nets. Aplicação de CP-nets.

PPGI008 – Inteligência Artificial: Histórico. Introdução. Resolução de problemas via Métodos de busca. Representação de Conhecimento e raciocínio preciso e imprecisos/incerto. Aprendizagem de máquina. Aplicações.

PPGI009 – Computação Gráfica: Modelos CSG. Representação por Bordo (halfedge). Representação por Subdivisão Espacial (Octree). Modelos de Iluminação Local (Phong). Métodos de Iluminação Global (Ray Tracing, Radiosidade). Métodos de Textura.

PPGI010 – Processamento de Imagem: Noções sobre a teoria de sinais. Fundamentos de cor. Padrões de cor. Imagem digital. Quantização. Operações com imagens. Dithering, warping de imagens. Aplicações.

PPGI0011 – Aprendizagem de Máquina: Técnicas de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões. Redução de dimensionalidade. Descritores. Classificadores.

PPGI016-07 – Tópicos Especiais em Engenharia de Sistemas Computacionais – Visão Computacional: Filtragem de imagens nos domínios espacial e espectral; calibração de câmera; visão estéreo e reconstrução 3D; reconhecimento de cenas e objetos; detectores e descritores de imagem; registro de imagens; redes neurais convolucionais; agrupamento e segmentação; reconhecimento de ações; linguagem e visão.

PPGI016-10 – Tópicos Especiais em Engenharia de Sistemas Computacionais – Testes de Software: Introdução a Testes de Software. Teste de Unidade. Teste de Integração. Teste de Sistema. Teste de Aceitação. Teste de GUI. Teste de Regressão. Teste Funcional. Cobertura de Testes. Testes de Mutação. Bug Reports. Geração Automática de Testes. Testes Caixa Branca e Caixa Preta. Testes no Android.

PPGI016-12 – Tópicos Especiais em Engenharia de Sistemas Computacionais -Técnicas de otimização bioinspiradas: Princípios de otimização e computação natural. Técnicas evolucionárias (algoritmos genéticos e programação genética). Otimização baseada em enxame de partículas. Otimização baseada em colônia de formigas e em cardume. Princípios de otimização multiobjetivo. Técnicas Multiobjetivo e funções de benchmark. Aplicação das técnicas nas áreas de pesquisa dos alunos.

PPGI017-08 – Tópicos Especiais em Computação Visual e Inteligente: Exploração e Mineração de Dados: Modelos de Preparação de Dados; Gráficos Exploratórios; Redução de Dados; Seleção de Feature; Seleção de Instâncias; Discretização; Modelos de Classificação; Modelos de Regressão; Métodos de Avaliação de Efetividade.

PPGI017-10 – Tópicos Especiais em Computação Visual e Inteligente: Aprendizagem Profunda: Conceitos básicos de aprendizagem supervisionada; Classificador perceptron; Método do Gradiente Estocástico; Perceptron multicamadas e o algoritmo de retro-propagação; Processamento de Imagens por convolução; Redes Neurais Convolucionais; Autoencoders; Redes Neurais Recorrentes.

PPGI029 – Ciência de Dados: Conceitos básicos de Ciência de Dados; Big Data; Noções básicas de estatística e inferência; Algoritmos de Aprendizagem de Máquina: K-NN, K-Means, Naive Bayes, Regressão Logística e Regressão Logística; e visualização dos dados; Recomendação de modelos usando Meta-aprendizado.

PPGI034 – Processamento de Linguagem Natural: 

PPGI035 – Qualidade de Software em Metodologias Ágeis: 

PPGI038 – Sistemas Suportados por Aprendizagem de Máquina:

PPGI040 – Redes Neurais e Aprendizado Profundo: Introdução à Inteligência Artificial. Fundamentos de redes neurais. Perceptron, o problema do XOR e as redes de múltiplas camadas. Algoritmo de retro-propagação. Redes Profundas. Funções de ativação. Aprimorando a capacidade de generalização das redes profundas. Sobre-ajuste e sub-ajuste. Balanço viés-variância. Refinamento de hiperparâmetros. Estratégias de treinamento. Algoritmos de otimização amplamente utilizados em redes neurais profundas. Estratégias de validação cruzada. Tratamento de dados heterogêneos, estruturados ou não estruturados. Redes neurais convolucionais. Típicas topologias de redes neurais convolucionais. Redes neurais recorrentes. Unidade recorrente simples. Unidade recorrente de porta única. Redes LSTM.

PPGI041 – Verificação  e  Validação  de  Sistemas  suportados  por Aprendizagem de Máquina: Visão geral sobre verificação e validação; Introdução a aprendizagem de máquina; análise estatística; Testes de software; Interpretabilidade; Explicabilidade; Efetividade e Eficiência; Procedimentos para realização de experimentos;.

iii) Sistemas de Computação

PPGI027 – Modelagem Computacional de Sistemas Biológicos: Introdução à Engenharia Biomédica; Noções básicas sobre sistemas biológicos; Conceitos fundamentais do sistema cardiovascular humano; Modelagem 0D (Windkessel), 1D, 2D e 3D; Modelagem da câmara ventricular via função Elastância; Sinal de Eletrocardiograma; Algoritmos de detecção de onda-R.

PPGI030 – Projeto e Implementação de Redes de Sensores: Introdução a redes de sensores. Arquitetura de redes e pilha de protocolos. Roteamento e disseminação. Agrupamento de nós. Processamento de consultas. Agregação de dados. Localização, sincronização, controle de potência e economia de energia. Camadas de transporte. QoS. Segurança.Estudos de casos.

PPGI032 – Gamificação na Educação: 

PPGI033 – Projeto de Simulação e Experimentos em Redes de Sensores sem fio:

PPGI037 – Tecnologias Digitais Emergentes:

PPGI036 – Engenharia de Feixes Acústicos:

iv) Outros

PPGI016-11 – Tópicos Especiais Em Engenharia De Sistemas Computacionais: Navegação De Robô: Algoritmos de navegação simplificados; Campos de Potencial; Busca em Grafos; Mapas de Rotas; Decomposição em Células; Mapas de Rotas Probabilísticos; Filtros de Kalman; Métodos Bayesianos.

PPGI017-11 – Tópicos Especiais em Computação Visual e Inteligente: Metodologia Científica aplicada à Computação: A ciência e o método científico. A ciência e a Ciência da Computação. Conceitos e técnicas para preparação de projetos de pesquisa. Conceitos e técnicas para proceder à revisão bibliográfica e a escrita de artigos científicos. Técnicas de análise e apresentação de dados.

PPGI017-06 – Tópicos Especiais em Computação Visual e Inteligente: Bancos de Dados Não-relacionais (NoSQL): Visão Geral sobre Bancos de Dados Não-Relacionais; Histórico e surgimento do Movimento NoSQL; Conceitos Básicos; BASE x ACID; Teorema CAP; Modelos de Bancos Não-Relacionais; Modelo Chave-Valor; Modelo Orientado a Colunas; Modelo Orientado a Grafos; Modelo Orientado a Documentos; Teoria e Prática aplicada ao MongoDB.