PLANO DE ENSINO de Ensino - 3a_ Serie de Ciencia da... · plano de ensino 1. identificaÇÃo ano letivo: 2018 campus: apucarana curso: ciÊncia da computaÇÃo grau: bacharelado nome

PLANO DE ENSINO

1. IDENTIFICAÇÃO

ANO LETIVO: 2018 CAMPUS: APUCARANA

CURSO: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO GRAU: Bacharelado

NOME DA DISCIPLINA: COMPILADORES SÉRIE/PERÍODO: 3°

TURMA: TURNO: INTEGRAL CARGA HOR. TOTAL: 60 TEÓRICA: 30 PRÁTICA: 30

CARGA HOR. SEMANAL: 4

DOCENTE DÉVERSON ROGÉRIO RANDO TITULAÇÃO/ÁREA: MESTRE

TEMPO DE TRABALHO NA IES: 2

2. EMENTA

Compiladores e Interpretadores. Análise Léxica e Sintática. Tabelas de Símbolos. Esquemas de

Tradução. Ambientes de Tempo de Execução. Representação Intermediária. Análise Semântica.

Geração de Código. Otimização de Código. Bibliotecas e Compilação em Separado.

3. OBJETIVOS

Capacitar o aluno a compreender, planejar e implementar um compilador de uso geral.

4. CONTEÚDO PROGRAMÁTICO

UNIDADE 1:

1.1. Introdução à compilação

1.2. Análise Léxica

1.3. Análise Sintática

1.4. Análise Semântica

UNIDADE 2

2.1. Expressões Binárias

2.2. Expressões Gerais

UNIDADE 3

UNIVERSIDADE ESTADUAL DO PARANÁ Credenciada pelo Decreto Estadual nº 9.538, de 05/12/2013

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prograd.unespar.edu.br

Aprovado em Colegiado no dia 19/12/2017 – Originais com Assinaturas em poder da Instituição

3.1 Verificação de Tipos

3.2 Geração de Código Intermediário

3.3 Geração de Código

UNIDADE 4

4.1 Estruturas de Controle

4.2 Expressões Booleanas

5. METODOLOGIA DE ENSINO

Aulas expositivas.

Uso de ferramentas tecnológicas auxiliares e trabalhos em grupo

6. RECURSOS DIDÁTICOS

LABORATÓRIO DE INFORMÁTICA

DATA SHOW

QUADRO

7. CRITÉRIOS DE AVALIAÇÃO

- Duas avaliações formativas valendo 10,0 (dez) pontos cada uma.

- Uma avaliação bimestral valendo 10,0 (dez) pontos.

- A média do bimestre será obtida da seguinte forma: ((Média das Avaliações Formativas)*0,3) +

(Avaliação Bimestral)*0.7.

8. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

AHO, Alfred V.; LAM, Monica S.; SETHI, Ravi; ULLMAN; Jeffrey D. Compiladores: princípios,

técnicas e ferramentas. São Paulo: Pearson, s.d.

LOUDEN, K. C. Compiladores: Princípios e Práticas. São Paulo:Thomsom Pioneira, s.d.

PRICE, A.M.A. e TOSCANI, S.S. Implementação de Linguagens de Programação: Compiladores.

São Paulo: Sagra Luzzato. 2001. (Série Livros Didáticos n°9).

COMPLEMENTAR


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APPEL, Andrew W.; PALSBERG, Jens. Modern compiler implementation in JAVA. 2. ed. s.l.:

Cambridge, s.d.

HOPCROFT, J.E., ULLMAN, J.D. Introduction to Automata Theory, Languages and computation.

2 ed. s.l.:Addison-Wesley, s.d.

SCOTT, Michael L. Programming language pragmatics. 2 ed. s.l.: Morgan Kaufmann, s.d.

SETZER, W. e MELLO, I. A construção de um compilador. São Paulo: Campus, 1988.

9. APROVAÇÃO DO COLEGIADO

Aprovado em reunião do Colegiado de Curso em:

Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente

Coordenação do curso


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PLANO DE ENSINO

1. IDENTIFICAÇÃO

ANO LETIVO: 2018 CAMPUS: Apucarana

CURSO: Ciência da Computação GRAU: Bacharelado

NOME DA DISCIPLINA: Computação Gráfica SÉRIE/PERÍODO: 3º

TURMA: 1 TURNO: Diurno CARGA HOR. TOTAL: 60 TEÓRICA: 30 PRÁTICA:


DOCENTE José Luis Seixas Junior TITULAÇÃO/ÁREA: Mestrado em Ciência da Computação

TEMPO DE TRABALHO NA IES: 3 anos

2. EMENTA

Tranformações Geométricas em Duas e Três Dimensões: Coordenadas Homogêneas e Matrizes

de Transformação. Transformação entre Sistemas de Coordenadas 2D e Recorte.

Transformações de Projeção Paralela e Perspectiva. Câmera Virtual. Trasnformação entre

Sistemas de Coordenadas 3D. Definição de Objetos e Cenas Tridimensionais: Modelos Poliedrais

e Malhas de Polígonos. O Processo de “Rendering”: Fontes de Luz, Remoção de Linhas e

Superfícies Ocultas, Modelo de Tonalização (“Shading”). Aplicação de Texturas. O problema do

Serrilhado (“Aliasing”) e Técnicas de Anti-Serrilhado (“Antialiasing”). Visualização.

3. OBJETIVOS


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Geral:

Prover ao aluno conhecimentos sobre Computação Gráfica: Origem. Definições. Representação

de objetos. Visualização bi-dimensional. Periféricos. Visualização 3D. Introdução ao realismo 3D.

Conceitos básicos de realidade virtual.

Específicos:

Introduzir conceitos relacionados ao desenvolvimento de funções gráficas de síntese de imagens,

assim como sua aplicação em diferentes ambientes.

Introduzir conceitos de transformações matriciais como ferramenta gráfica.

Demonstrar o uso de conceitos básicos de realidade virtual e modelagem 3D por síntese de

imagem.


1º Bimestre

Síntese de imagens 2D;

Transformações geométricas 2D;

Matrizes de transformações;

Viewport;

Malhas poligonais;

Gerações gráficas por modelos matemáticos;

2º Bimestre

Criação de objetos 3D;

Armazenamento de objetos 3D;

Transformações matriciais 3D;

Visualização e modelo de camera em cena;

Objetos e cenas;

Cenário 3D e profundidade;


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Perspectiva e iluminação;


Aulas expositivas teóricas;

• Explanação de como funciona as ténicas, bases de onde surgiram;

• Formação matemática e física ótica;

Aulas práticas de aplicação dos conteúdos;

• Todo conteúdo tem tempo reservado em laboratório para implementações e dúvidas que

possam ser levadas ao professor;

• Utilização da linguagem C++ com OpenGL;

Outros;


Quadro Negro, ou branco / Giz, ou canetão / Apagador;

Computador com projetor;

LinaguegmOpenGL;


Trabalhos individuais corrigidos em sala com o acompanhamento do aluno;

• Os trabalhos são recolhidos para a conferência de se não são copiados da internet ou

mesmo entre os próprios alunos;

• Os prazos para a entrega dos trabalhos varia de acordo com sua complexidade;

Cada bimestre terá um trabalho que deve ser feito em sala de aula, sem ajuda do professor ou

outros discentes, pedido com a junção de difrentes técnicas vistas durante este bimestre;


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• Ao aluno é permitido que use implementações passadas, contanto que próprias;

8. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

AZEVEDO, E., CONCI, A., LETA, F. R.; Computação Gráfica: Geração de Imagens, Volume 1.

São Paulo, Campus, 2004.

COHEN, M., MANSSOUR, C. M.; OpenGL: Uma abordagem prática e Objetiva. s. l. Novatec,

2005.

WRIGHT Jr., R. S., SELLERS, G., HAEMEL, N.; OpenGL SuperBible. 7º ed, Addison Wesley,

2015.

COMPLEMENTAR

ANGEL, E.; Interactive Computer Graphics: a top-down approach with OpenGL. 2º ed. Reading:

Addison-Wesley, 2000.

HEARN, D., BAKER, M. P.; Computer Graphics. 3º ed. São Paulo, Prentice Hall, 2003.

VELHO, L., GOMES, J.; Fundamentos da Computação Gráfica, S.I.: IMPA, 2003.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente



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PLANO DE ENSINO

10. IDENTIFICAÇÃO



NOME DA DISCIPLINA: Inteligência Artificial SÉRIE/PERÍODO: 3º

TURMA: 1 TURNO: Diurno CARGA HOR. TOTAL: 120 TEÓRICA: 60 PRÁTICA:




11. OBJETIVOS

Geral:

Prover conhecimentos sobre conceitos básicos e fundamentais da IA, estudar e compreender

seus métodos, técnicas e aplicações. Capacitar para a realização de futuros estudos em maior

profundidade em áreas específicas da IA e sistemas especialistas.Específicos:

Específicos:

Desenvolver nos discentes habilidades para análise e interpretação de problemas da Inteligência

Artificial;

Oportunizar ao aluno os conhecimentos teóricos e práticos da Inteligência Artificial levando à

utilização de problemas de cotidiano;

Mostrar a importância da disciplina para a evolução do aluno em sua atuação profissional;


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1º Bimestre:

Introdução à Inteligência Artificial;

Definição de Inteligência e Conhecimento;

Paradigmas de Inteligêcia Artificial;

Agentes inteligentes;

Algoritmos de Busca Cega;

Algoritmos de Busca Heuríticas;

2º Bimestre:

Sistemas Especialistas;

PROLOG;

Base e Universo de Herbrand;

Consequência Lógica;

Cálculo de Predicados;

Cálculo Proposicional;

Árvores Semânticas;

3º Bimestre:

Introdução ao Paradigma Conexionista;

Redes Neurais Artificiais;

Rede Perceptron;

RedeAdaline;

Muti-Layer Perceptron;

Backpropagation;

Cross-Validation;

Rede de Base Radial;

4º Bimestre:

Mapas Auto-Organizáveis;


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Paradigma Evolucionista;

Algoritmos Genéticos;

Técnicas de Parâmetros para Algoritmos Genéticos;



• Com exercícios fixação feitos pelos discentes;

• Resolução de exercícíos no quadro pelos próprios discentes, focando os alunos que

possuem dúvidas;


• Aulas práticas de implementação de uma ou mais técnicas previstas para o bimestre, de

acordo com a dificuldade ou tempo exigido para cada uma;

• A linguagem varia de acordo com o conteúdo abordado;

• Os trabalhos tem valores e prazos diferentes de acordo com o conteúdo abordado;

Outros;

• Trabalhos podem ser de implementações ou trabalhos escritos/apresentados focando as

técnicas abordadas em sala;





Avaliações individuais bimestrais;

• Questões objetivas com pelo menos uma questão subjetiva por bimestre;

Trabalhos individuais;




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16. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

RUSSEL, S., NORVIG, P; Inteligência Artificial. 3º ed. São Paulo: Campus, 2010.

FERNANDES, A. M. da R.; Inteligência Artificial: noções gerais. São Paulo, Visual Books, 2005.

LUGER, G, F.; Inteligência Artificial – Estruturas e estratégias para solução de problemas

complexos. 4º ed. São Paulo, Bookman, 2004.

RICH, E., KNIGHT, K.; Inteligência Artificial. 2º ed. São Paulo, Makron Books, 1994.

COMPLEMENTAR

ARARIBÓIA, G.; Inteligência Artificial: Um curso prático. São Paulo, Livros Técnicos e Científicos,

1989.

BITTENCOURT, G.; Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias. 3º ed. Florianópolis, UFSC,

2001.

DEAN, T., ALLEN, J., ALOIMONOS, Y.; Artificial Intelligence: Theory and Practice, Addison

Wesley Publishing Company, 1995.

REZENDE, S. O.; Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. São Paulo, Manole, 2003.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente



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11. OBJETIVOS

Geral:

Prover conhecimentos sobre conceitos básicos e fundamentais da IA, estudar e compreender

seus métodos, técnicas e aplicações. Capacitar para a realização de futuros estudos em maior

profundidade em áreas específicas da IA e sistemas especialistas.Específicos:

Específicos:

Desenvolver nos discentes habilidades para análise e interpretação de problemas da Inteligência

Artificial;

Oportunizar ao aluno os conhecimentos teóricos e práticos da Inteligência Artificial levando à

utilização de problemas de cotidiano;

Mostrar a importância da disciplina para a evolução do aluno em sua atuação profissional;


1º Bimestre:

Introdução à Inteligência Artificial;

Definição de Inteligência e Conhecimento;

Paradigmas de Inteligêcia Artificial;

Agentes inteligentes;

Algoritmos de Busca Cega;

Algoritmos de Busca Heuríticas;

2º Bimestre:

Sistemas Especialistas;

PROLOG;

Base e Universo de Herbrand;

Consequência Lógica;

Cálculo de Predicados;

Cálculo Proposicional;

Árvores Semânticas;

3º Bimestre:

Introdução ao Paradigma Conexionista;

Redes Neurais Artificiais;

Rede Perceptron;

RedeAdaline;


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Muti-Layer Perceptron;

Backpropagation;

Cross-Validation;

Rede de Base Radial;

4º Bimestre:

Mapas Auto-Organizáveis;

Paradigma Evolucionista;

Algoritmos Genéticos;

Técnicas de Parâmetros para Algoritmos Genéticos;



• Com exercícios fixação feitos pelos discentes;

• Resolução de exercícíos no quadro pelos próprios discentes, focando os alunos que

possuem dúvidas;


• Aulas práticas de implementação de uma ou mais técnicas previstas para o bimestre, de

acordo com a dificuldade ou tempo exigido para cada uma;

• A linguagem varia de acordo com o conteúdo abordado;

• Os trabalhos tem valores e prazos diferentes de acordo com o conteúdo abordado;

Outros;

• Trabalhos podem ser de implementações ou trabalhos escritos/apresentados focando as

técnicas abordadas em sala;





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Avaliações individuais bimestrais;

• Questões objetivas com pelo menos uma questão subjetiva por bimestre;





16. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

RUSSEL, S., NORVIG, P; Inteligência Artificial. 3º ed. São Paulo: Campus, 2010.

FERNANDES, A. M. da R.; Inteligência Artificial: noções gerais. São Paulo, Visual Books, 2005.

LUGER, G, F.; Inteligência Artificial – Estruturas e estratégias para solução de problemas

complexos. 4º ed. São Paulo, Bookman, 2004.

RICH, E., KNIGHT, K.; Inteligência Artificial. 2º ed. São Paulo, Makron Books, 1994.

COMPLEMENTAR

ARARIBÓIA, G.; Inteligência Artificial: Um curso prático. São Paulo, Livros Técnicos e Científicos,

1989.

BITTENCOURT, G.; Inteligência Artificial: Ferramentas e Teorias. 3º ed. Florianópolis, UFSC,

2001.

DEAN, T., ALLEN, J., ALOIMONOS, Y.; Artificial Intelligence: Theory and Practice, Addison

Wesley Publishing Company, 1995.

REZENDE, S. O.; Sistemas Inteligentes: Fundamentos e Aplicações. São Paulo, Manole, 2003.



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Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente



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PLANO DE ENSINO

18. IDENTIFICAÇÃO



NOME DA DISCIPLINA: Metodologia de Pesquisa Científica para Computação

SÉRIE/PERÍODO: 3º TURMA: 1 TURNO: Diurno

CARGA HOR. TOTAL: 60 TEÓRICA: 30 PRÁTICA: CARGA HOR. SEMANAL: 4



19. EMENTA

Ciência. Método científico. Ciência pura e aplicada. Tipos de explicação científica. Bases do

raciocínio científico, teoria, hipótese, indução, análíse e síntese. Pesquisa científica. Tipos de

pesquisa. O processo de pesquisa e seu significado. Problemas de pesquisa e sua formulação;

fases de pesquisa. Normas e redação de textos científicos.

20. OBJETIVOS

Geral:

Instruir o acadêmico sobre a complexidade do desenvolvimento de um trabalho de pesquisa

ciêntifica e como desenvolver o trabalho de maneira clara e satisfatória.


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Específicos:

Oportunizar ao aluno os conhecimentos teóricos e práticos na construção de uma trabalho de

monografia voltado à Ciência da Computação;Desenvolver no discente habilidade para a

pesquisa científica, escrita e apresentação do trabalho, além de incentivá-lo a valorizar o trabalho

de pesquisa, desenvolvimento e extensão;

Desenvolver no discente habilidade para a pesquisa científica, escrita e apresentação do

trabalho, além de incentivá-lo a valorizar o trabalho de pesquisa, desenvolvimento e extensão;

Proporcionar uma estrutura de cooperação, aprendizado e interação entre os alunos, auxiliando

na capacidade de trabalhar em grupos, visto a requisição desta característica em grande

trabalhos de pesquisa;

Auxiliar a construção da pesquisa científica referente ao Trabalho de Conclusão de Curso,

disciplina obrigatória para obtenção do diploma;


1º Bimestre:

Temas e o estado da arte;

O método científico;

Composição do trabalho;

Hipótese, objetivo e revisão bibliográfica;

Organização do trabalho e metodologia;

Especificidades dos trabalhos voltados para Ciência da Computação;

2º Bimestre:

Métodos de avaliação de resultados;

Resultados e conclusões;

Desenvolvimento do trabalho;

Apresentação de Trabalhos Ciêntíficos;

Limitações e trabalhos futuros;

Escrita voltada para Artigo;

20





• Explanação sobre o que deve ser feito em cada passo do processo científico;

• Dicas sobre formação textual mais usadas em periódicos e monografias;


• Construção de conteúdo em sala;

• Conversas entre os próprios discentes sobre o que pode ser melhorado nas ideias sendo

contruídas;

Outros;






Texto escrito nos moldes de TCC no primeiro bimestre;

Apresentação no formato de banca no segundo bimestre;

Texto escrito no formato de pré-projeto;

25. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

WAZLAWICK, R. S.; Metodologia de Pesquisa para a Ciência da Computação. 2º ed. Rio de

Janeiro: Campus, 2014.

KOCHE, J. C.; Fundamentos de metodologia científica: teoriada ciência e prática da pesquisa.

Rio de Janeiro: Vozes, 2000.

LAKATOS, E. M, MARCONI, M. A.; Fundamentos de metologia científica. São Paulo: Atlas, 2001.

SEVERINO, A, J.; Metodologia do trabalho científico. São Paulo: Cortez, 2002.

21



COMPLEMENTAR

BASTOS, C. L., KELLER, V.; Aprendendo a aprender: Introdução à metodologia científica.

Petrópolis: Vozes, 2004.

FACHIM, O.; Fundamentos de metodologia. São Paulo: Saraiva, 2001.

MAGALHÃES, L. E. R.; Metodologia do trabalho científico: elaboração de trabalhos científicos.

Curitiba: FESP, 2002.

MINAYO, M. C.; O desafio do conhecimento. São Paulo: HUCITEC, 2003.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente



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19. EMENTA

Ciência. Método científico. Ciência pura e aplicada. Tipos de explicação científica. Bases do

raciocínio científico, teoria, hipótese, indução, análíse e síntese. Pesquisa científica. Tipos de

pesquisa. O processo de pesquisa e seu significado. Problemas de pesquisa e sua formulação;

fases de pesquisa. Normas e redação de textos científicos.

20. OBJETIVOS

Geral:

Instruir o acadêmico sobre a complexidade do desenvolvimento de um trabalho de pesquisa

ciêntifica e como desenvolver o trabalho de maneira clara e satisfatória.

Específicos:

Oportunizar ao aluno os conhecimentos teóricos e práticos na construção de uma trabalho de

monografia voltado à Ciência da Computação;Desenvolver no discente habilidade para a

pesquisa científica, escrita e apresentação do trabalho, além de incentivá-lo a valorizar o trabalho

de pesquisa, desenvolvimento e extensão;

Desenvolver no discente habilidade para a pesquisa científica, escrita e apresentação do

trabalho, além de incentivá-lo a valorizar o trabalho de pesquisa, desenvolvimento e extensão;

Proporcionar uma estrutura de cooperação, aprendizado e interação entre os alunos, auxiliando

na capacidade de trabalhar em grupos, visto a requisição desta característica em grande

trabalhos de pesquisa;

Auxiliar a construção da pesquisa científica referente ao Trabalho de Conclusão de Curso,

disciplina obrigatória para obtenção do diploma;


1º Bimestre:

Temas e o estado da arte;

O método científico;

Composição do trabalho;

Hipótese, objetivo e revisão bibliográfica;

23



Organização do trabalho e metodologia;

Especificidades dos trabalhos voltados para Ciência da Computação;

2º Bimestre:

Métodos de avaliação de resultados;

Resultados e conclusões;

Desenvolvimento do trabalho;

Apresentação de Trabalhos Ciêntíficos;

Limitações e trabalhos futuros;

Escrita voltada para Artigo;



• Explanação sobre o que deve ser feito em cada passo do processo científico;

• Dicas sobre formação textual mais usadas em periódicos e monografias;


• Construção de conteúdo em sala;

• Conversas entre os próprios discentes sobre o que pode ser melhorado nas ideias sendo

contruídas;

Outros;






Texto escrito nos moldes de TCC no primeiro bimestre;

Apresentação no formato de banca no segundo bimestre;

Texto escrito no formato de pré-projeto;

24



25. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

WAZLAWICK, R. S.; Metodologia de Pesquisa para a Ciência da Computação. 2º ed. Rio de

Janeiro: Campus, 2014.

KOCHE, J. C.; Fundamentos de metodologia científica: teoriada ciência e prática da pesquisa.

Rio de Janeiro: Vozes, 2000.

LAKATOS, E. M, MARCONI, M. A.; Fundamentos de metologia científica. São Paulo: Atlas, 2001.

SEVERINO, A, J.; Metodologia do trabalho científico. São Paulo: Cortez, 2002.

COMPLEMENTAR

BASTOS, C. L., KELLER, V.; Aprendendo a aprender: Introdução à metodologia científica.

Petrópolis: Vozes, 2004.

FACHIM, O.; Fundamentos de metodologia. São Paulo: Saraiva, 2001.

MAGALHÃES, L. E. R.; Metodologia do trabalho científico: elaboração de trabalhos científicos.

Curitiba: FESP, 2002.

MINAYO, M. C.; O desafio do conhecimento. São Paulo: HUCITEC, 2003.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente


25



PLANO DE ENSINO

10. IDENTIFICAÇÃO



NOME DA DISCIPLINA: ORGANIZAÇÃO DE ARQUIVOS E DADOS SÉRIE/PERÍODO: Integral

TURMA: 3 TURNO: CARGA HOR. TOTAL: 60 TEÓRICA: 30 PRÁTICA: 30

CARGA HOR. SEMANAL:

DOCENTE Vinicius Campos TITULAÇÃO/ÁREA: Especialista

TEMPO DE TRABALHO NA IES:

11. EMENTA

Organização, Estrutura e Operação de Arquivos. Diretórios: Conteúdo e Estrutura. Arquivos do

Sistema e Sistema de Arquivos Virtuais. Técnicas de Pesquisa. Dados e Metadados.

Representação Digital e Analógica. Algoritmos de Codificação e Decodificação. Compressão de

Dados, Áudio, Imagem e Vídeo

12. OBJETIVOS

Analisar e selecionar estruturas de dados, suas representações na memória secundária e

implementar algoritmos de manipulação.


UNIDADE 1: Organização, Estrutura e Operação de Arquivos.

1.1 Armazenamento em disco

1.2. Estruturas básicas de arquivos de hashing

1.3 Estruturas de Indexação

1.4 Operações de Arquivos.

UNIDADE 2 – MÉTODOS DE PESQUISA

2.1 Pesquisa sequencial

2.2 Pesquisa binária

26



2.3 Funções hash

UNIDADE 3 – MÉTODOS DE CLASSIFICAÇÃO DE DADOS

3.1 Introdução à classificação de dados

3.2 Famílias de métodos de classificação de dados (bolha/seleção, inserção, quick, heap, merge)

UNIDADE 4 – COMPRESSÃO DE ARQUIVOS

4.1 Introdução a compressão de arquivos

4.2 Supressão de caracteres repetidos

4.3 Codificação de itens

4.4 Compressão de sequência

4.5 Código de Huffman


Aulas expositivas.

Uso de ferramentas tecnológicas auxiliares e trabalhos em grupo.


Data show

Quadro






17. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

CORMEN, T.; LEISERSON, C.; RIVEST, R.; STEIN, C..Algoritmos: teoria e prática. Campus,

2002.

ELMASRI, Ramez. Sistemas de banco de dados. São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2005.

ZIVIANI, Nivio. Projeto de Algoritmos: com implementações em Java e C++. Thomson Pioneira,

2006.

COMPLEMENTAR

FEOFILOFF, P. Algoritmos em Linguagem C. Campus, 2008.

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GOODRICH, M. T.; TAMASSIA, R.. Estruturas de Dados e Algoritmos em Java. 4a ed., Porto

Alegre, Bookman, 2007.

Nakamura, Emilio Tissato; Caim, Fábio; Geus, Paulo Lício de. Segurança de Redes em

Ambientes Cooperativos. Novatec. 2007

SALOMON, David; MOTTA, G.; BRYANT, D.. Data Compression: the complete reference. 4a ed.,

Springer, 2007.

SANTOS, Clésio S.; AZEREDO, Paulo A.. Tabelas: organização e pesquisa. Bookman, 2008.

STALLINGS, William. Criptografia e Segurança de Redes. 4 ed. Prentice Hall. 2008.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente


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PLANO DE ENSINO

19. IDENTIFICAÇÃO



NOME DA DISCIPLINA: Engenharia de Software SÉRIE/PERÍODO: 3º Ano

TURMA: Única TURNO: Integral CARGA HOR. TOTAL: 120 h TEÓRICA: 60 h PRÁTICA: 60 h

CARGA HOR. SEMANAL: 4 h

DOCENTE Dr. Lisandro Rogério Modesto TITULAÇÃO/ÁREA: Doutorado / Ciência da Informação


20. EMENTA

Processo de Desenvolvimento de Software. Ciclo de Vida de Desenvolvimento de Software.

Qualidade de Software. Técnicas de Planejamento e Gerenciamento de Software.

Gerenciamento de Configuração de Software. Engenharia de Requisitos. Métodos de Análise e

de Projeto de Software. Garantia de Qualidade de Software. Verificação, Validação e Teste.

Manutenção. Documentação. Padrões de Desenvolvimento. Reuso. Engenharia Reversa.

Reengenharia. Ambientes de Desenvolvimento de Software.

21. OBJETIVOS

• Geral:

Desenvolver, por meio do estudo da Engenharia de Software, as habilidades necessárias para o

entendimento dos conceitos da especificação, desenvolvimento e manutenção de sistemas de

software aplicando tecnologias e práticas de gerência de projetos e outras disciplinas, focando

organização, produtividade e qualidade.

• Específicos:

- Estudar as etapas no desenvolvimento de sistemas;

- Estudar técnicas para levantamento de dados;

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- Estudar técnicas para implementação, implantação, avaliação e gerenciamento de sistemas

computadorizados;

- Estudar a viabilidade das metodologias de desenvolvimento de sistemas computacionais;

- Abordar técnicas de teste de software desde sua concepção até sua execução.


1. Metodologia de Desenvolvimento de Sistemas:

1.1. Premissas de desenvolvimento de sistemas;

1.2. Fases da metodologia de desenvolvimento de sistemas de informação;

1.3. Requisitos funcionais e não funcionais dos sistemas;

1.4. Definição das subfases do desenvolvimento de sistemas;

1.5. Avaliação, manutenção e documentação de sistemas de informação.

2. Engenharia de Software:

2.1. Conceitos genéricos;

2.2. Conceitos específicos;

2.3. Metodologias de desenvolvimento.

3. Ciclos de Vida:

3.1. Plano genérico para construção de SI;

3.2. O ciclo de vida do projeto;

3.3. Modelos de ciclo de vida.

4. Especificação de Processo:

4.1. Definição;

4.2. Modelos.

5. Engenharia de Requisitos:

5.1. Principais Atividades;

5.2. Conceitos e Esquema Básico de um domínio;

5.3. Definição e Especificação de Requisitos;

5.4. Requisitos Funcionais e Não-Funcionais;

5.5. Documento Preliminar de Requisitos.

6. Métricas e Estimativas de Software:

6.1. Gerência de Projetos;

6.2. Medidas, Métricas e indicadores;

30



6.3. Classificação das métricas;

6.4. Contagem por linhas de código (LOC);

6.5. Contagem por pontos de função (PF).

7. Qualidade de Software:

7.1. Aspectos Relacionados à Qualidade;

7.2. Garantia da Qualidade de Software;

7.3. Fatores de Qualidade;

7.4. Critérios para Avaliação da Usabilidade;

7.5. Técnicas para Avaliação da Interface.

8. Ergonomia de Software:

8.1. Critérios Ergonômicos;

8.2. Design & Ergonomia de Software;

8.3. Técnicas de Interface Gráfica;

8.4. Desenvolvimento de Help On-line.

9. Teste de Software:

9.1. Técnicas de Teste de Software;

9.2. Critérios de Teste de Software;

9.3. Tipos de Teste de Software:

9.1.1. Teste Estrutural;

9.1.1. Teste Funcional;

9.1.1. Inspeção e Revisão de Software;

9.1.1. Teste Orientado a Objetos;

9.1.1. Teste Baseado em Modelos;

9.1.1. Ferramentas de Teste de Software.


Desenvolvimento de atividades por meio de Problematização, as aulas serão na sua maioria

teóricas levando o acadêmico a associar o conteúdo teórico com a prática do seu dia-a-dia e

também visitas à biblioteca para um complemento das atividades realizadas em sala de aula

proporcionando debates e troca de informações. Uma parte das aulas será expositiva, utilizando

quadro e projetor, para a apresentação do conteúdo da disciplina. Outra parte será prática, com

diversos exercícios que serão realizados em sala de aula e no laboratório para consolidar o

aprendizado.

31




Os recursos didáticos utilizados nesta disciplina são:

- Projetor multimídia;

- Textos;

- Livros;

- Periódicos;

- Notas de Aula;

- Laboratório de informática;

- Objetos de Aprendizagem;

- Softwares específicos.






26. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

PRESSMAN, Roger S. Engenharia de software. 6.ed. São Paulo: McGraw Hill, 2006.

REZENDE, Denis A. Engenharia de Software e Sistemas de Informações. Rio de Janeiro:

Brasport, 2005.

SOMMERVILLE, Ian. Engenharia de Software. 9. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2011.

COMPLEMENTAR

INTHURN, Cândida. Qualidade & teste de software. SÃO PAULO: Visual books, 2001.

LARMAN, Craig. Utilizando UML e padrões: uma introdução à análise e ao projeto orientados a

objetos. Porto Alegre: Bookman, 2004.

MEDEIROS, Ernani. Desenvolvendo software com UML 2.0: definitivo. São Paulo: Makron Books,

2006.

PFLEEGER, Shari Lawrence. Engenharia de Software: teoria e prática. 2. ed. Prentice-Hall, 2004.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

32



Docente


33



PLANO DE ENSINO

28. IDENTIFICAÇÃO


CURSO: Ciência da Computação GRAU: Graduação

NOME DA DISCIPLINA: Matemática Computacional SÉRIE/PERÍODO: 2ª série / integral

TURMA: única TURNO: integral CARGA HOR. TOTAL: 60 TEÓRICA: 60 PRÁTICA:


DOCENTE Maurício Barbosa da Silva TITULAÇÃO/ÁREA: Mestrado / Matemática


29. EMENTA

Computação Simbólica. Matemática Intervalar. Cálculo Numérico. Sistemas de Equações

Lineares. Equações Polinomiais e Transcendentes. Métodos de Interpolação Numérica.

Diferenciação e Integração Numérica. Programação Matemática: Programação Linear,

Formulação, Solução Gráfica e o Método Simplex. O Dual do Problema de Programação Linear.

Teoremas de Dualidade. Programação Dinâmica. Programação Inteira. Programação não Linear:

Métodos de Otimização sem Restrição. Minimização com Restrições Lineares. Função

Penalidade. Otimização. Fluxo em Redes.

30. OBJETIVOS

Geral:

- Levar ao acadêmico o conhecimento da Matemática Computacional, teórico e prático

Específicos:

- Desenvolver nos discentes habilidades para análise e interpretação de problemas

relacionados à

Matemática Computacional;

- Oportunizar ao aluno os conhecimentos teóricos e práticos da Matemática Computacional,

levando ao seu cotidiano;

- Mostrar a importância da disciplina para o sucesso em sua atuação profissional;

34



- Avaliar o desempenho dos discentes na disciplina em questão.


1° Bimestre

1.01 Computação Simbólica;

1.02 Matemática Intervalar;

1.03 Cálculo Numérico;

1.04 Sistemas de Equações Lineares;

1.05 Equações Polinomiais e Transcendentes;

1.06 Métodos de Interpolação Numérica;

1.07 Diferenciação e Integração Numérica.

2° Bimestre

2.01 Programação Matemática: Programação Linear, Formulação, Solução Gráfica e o Método

Simplex;

2.02 O Dual do Problema de Programação Linear;

2.03 Teoremas de Dualidade;

2.04 Programação Dinâmica;

2.05 Programação Inteira;

2.06 Programação não Linear: Métodos de Otimização sem Restrição;

2.07 Minimização com Restrições Lineares;

2.08 Função Penalidade;

2.09 Otimização;

2.10 Fluxo em Redes.



Exemplificação da aplicação dos conteúdos;

Aulas práticas na execução e resolução de exercícios;

Trabalhos de aplicação dos conteúdos;

E outros.


Lousa, datashow, softwares próprios para o manuseio e discussão dos elementos que compõem

a Matemática Computacional

35




A avaliação será realizada por meio de provas e trabalhos individuais ou em grupo.

35. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

GERSTING, J. Fundamentos Matemáticos para a Ciência da Computação. 5ª ed.Rio de Janeiro:

Livros Técnicos Científicos Editora, 2004.

GOLDBARG, M.C.; LUNA, H.P.L. Otimização Combinatória e Programação Linear – Modelos e

Algoritmos. Editora CAMPUS, 2005.

MENEZES, P. F. B. Matemática Discreta para Computação e Informática. 2ª ed. Porto Alegre:

Bookman, 2008.

OLIVEIRA, P.W.; DIVERIO, T.A.; CLAUDIO, D.M. Fundamentos de Matemática Intervalar. Porto

Alegre: Sagra-Luzzatto, 1999.

COMPLEMENTAR

ROSEN, K. Matemática Discreta e suas Aplicações. 6ª ed. São Paulo: McGraw-Hill, 2009. GUIDORIZZI, H. L. Um Curso de Calculo. 5ª ed. Rio de Janeiro: Livros Técnicos Científicos Editora, 2007. v. 1. THOMAS, G. B. Cálculo. 11ª ed. São Paulo: Pearson Addison Wesley, 2008. v. 1. MANZANO, Jose Augusto N. G.; OLIVEIRA, Jayr Figueiredo de. Algoritmos: lógica para desenvolvimento de programação de computadores. 18.ed. SÃO PAULO: Erica, 2006. SOUZA, J.N. Lógica para a Ciência da Computação. Campus, 2002..



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Maurício Barbosa da Silva

Docente

Leonardo Fávero Coordenação do curso

36



PLANO DE ENSINO

37. IDENTIFICAÇÃO



NOME DA DISCIPLINA: PROJETO E ANÁLISE DE ALGORITMOS SÉRIE/PERÍODO: 3°





38. EMENTA

Medidas de Complexidade, Análise Assintótica de Limites de Complexidade, Técnicas de Prova

de Cotas Inferiores. Notação “Big O”, “Little o”, “Omega” e “Theta”. Medidas Empíricas de

Performance. O Uso de Relações de Recorrência para Análise de Algoritmos Recursivos. Análise

de Algoritmos Iterativos e Recursivos.

39. OBJETIVOS

Apresentar ao aluno as técnicas diversas de projeto e análise de algoritmos, com ênfase em

estruturas de dados e algoritmos. Dados dois ou mais algoritmos para uma mesma estrutura de

dados, o aluno deverá ser capaz de compará-los quanto à complexidade de tempo e de espaço,

utilizando para isso técnicas de análise de algoritmos. Ao final da disciplina o aluno deverá ser

capaz de projetar e analisar algoritmos para lidar com problemas variados tais como pesquisa,

ordenação e indexação, bem como decidir quais problemas admitem soluções computacionais

práticas


1. Projeto e análise de algoritmos

Conceito de modelo computacional.

Medidas de Tempo e Espaço de um algoritmo.

Notações O, Ω, θ, o e ω.

37



2. Técnicas de análise de algoritmos:

somatórios,

recorrências,

árvores de decisão,

teorema Mestre.

3. Paradigmas de projeto de algoritmos

Indução.

Recursividade.

Tentativa e erro.

Divisão e conquista.

Balanceamento.

Programação dinâmica.

Algoritmos gulosos.

Algoritmos aproximados (heurísticas).

Algoritmos paralelos.

4. Problemas NP-Completos

Classificação de problemas computacionais.

As classes P, N P-difícil, N P e NP-completo.

Exemplos de problemas dessas classes.

Transformação polinomial


Aulas expositivas.



LABORATÓRIO DE SOFTWARE

DATA SHOW

QUADRO






38



44. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

FORBELLONE, A. L. V.; EBERSPACHER, H. F. Lógica de Programação: a construção de

Algoritmos e estrutura de dados. São Paulo: Makron Books, 2006.

MANZANO, J. A. N. G.; OLIVEIRA, J. F. Algoritmos: Lógica para desenvolvimento de

programação de computadores. São Paulo: Érica, 2006.

MANZANO, J. A. N. G.; OLIVEIRA, J. F. Estudo dirigido de algoritmos. 7. ed. São Paulo: Érica,

2006.

COMPLEMENTAR

BAASE S. e VAN GELDER A. Computer Algorithms: Introduction to Design and Analysis. 3 ed. s.

l. Addison-Wesley, 2000.

CORMEN, T., LEISERSON, C., RIVEST, R.L., STEIN, C. Introduction to Algorithms., 2. ed. New

York: MIT Press, 2001.

DE SOUZA, M.A.F., GOMES, M.M., SOARES, M.V., CONCILIO, R. Algoritmos e Lógica de

Programação. S.l. Thomson Learning, 2004.

ZIVIANI, N. Projeto de Algoritmos com implementações em Pascal e C. São Paulo: Pioneira,

2004



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente


39



PLANO DE ENSINO

46. IDENTIFICAÇÃO

ANO LETIVO: 2018 CAMPUS: UNESPAR - Apucarana


NOME DA DISCIPLINA: Redes de Computadores e Sistemas Distribuidos SÉRIE/PERÍODO: 3CC - Integral

TURMA: 3CC TURNO: Integral CARGA HOR. TOTAL: 144h.a TEÓRICA: PRÁTICA:

CARGA HOR. SEMANAL: 120h.a

DOCENTE Anderson Batista dos Santos TITULAÇÃO/ÁREA: Especialista

TEMPO DE TRABALHO NA IES: 3Anos

47. EMENTA

Tipos de Enlace, Códigos, Modos e Meios de Transmissão. Protocolos e Serviços de

Comunicação. Terminologia, Topologias, Modelos de Arquitetura e Aplicações. Especificação de

Protocolos. Internet e Intranets. Interconexão de Redes. Redes de Banda Larga. Segurança e

Autenticação. Avaliação de Desempenho. Problemas Básicos em Computação Distribuída:

Coordenação e Sincronização de Processos, Exclusão Mútua, Difusão de Mensagens.

Compartilhamento de Informação: Controle de Concorrência, Transações Distribuídas.

Comunicação entre Processos. Tolerância a Falhas. Sistemas Operacionais Distribuídos:

Sistemas de Arquivos, Servidores de Nomes, Memória Compartilhada, Segurança.

48. OBJETIVOS

Apresentar uma visão abstrata da comunicação de dados enfocando conteúdo e forma de

representação de informações por sistemas computacionais e de telefonia.


01 - Noções Básicas de rede Elétrica.02 - Largura de Banda, Sinais e Tipo de Sinais.03 - Tipos

de Cabo Metálico, Perdas de Sinais, Fibra e Normas.04 - Conhecimentos Gerais, Cabeamento

Estruturado, tipos de cabos, crimpando um cabo RJ 45 e Formativa.05 - Redes de computadores,

Tipos de Redes, Padronizações e Introdução ao modelo OSI.06 - Topologia de Rede, Padrões,

40



Componentes, Sinalizações e Tecnologias.07 - POE, Soluções em Fibra, Sistemas operacionais

de redes, Redes ponto a Ponto e Formativa.08 - Sistemas operacionais de redes e Redes ponto

a Ponto, Componentes de uma rede, Equipamentos de interconexão, Gateway e Proxy.10 - Rede

de Computadores e a Internet, Protocolos de rede.11 - Internet, por dentro de um ISP.12 - Meios

de Comunicação.13 - Sistema Numérico e Introdução a conversão de Binários, Hexadecimal,

Decimal e Octal.14 - Softwares de Rede e Conhecimentos Gerais.15 - Redes wireless, Redes ad

hoc.16 - Configuração de canais, Conflitos entre canais e Softwares de firewall.18 - Conceito de

domínio. Redes cliente servidor, componentes.20 - Sistema Operacional de rede, Tipos de

domínios.21 - Instalação do 2003 Server componentes do 2003, Instalação dos Componentes

DHCP, DNS.22 - Laboratório de Redes.23 - Instalação Active Diretory, Criação de usuários.25 -

Perfil e tipos de usuários e conhecimentos gerais.28 - Conceito de gerencia de rede, Tipos de

perfil, local, dinâmico e persistente.30 - Conhecimentos gerais e GPO e Componentes

configuráveis de GPO.31 - Criação de um GPO e Configuração de permissões para a aplicação

do perfil e da GPO. 33 - Configuração de permissões para a aplicação do perfil e da GPO.34 -

Demonstração de GPO utilizando VMware. Instalação e compartilhamento de periféricos no

servidor, Rede wireless, Compartilhamento de internet. 37 - Impactos ambientais relacionados à

implantação de soluções computacionais.38 - Inovações tecnológicas sustentáveis.39 - TI Verde.


Aulas práticas e teóricas no laboratório de redes.


Data Show, Patch Panel, Ferramentas, Swittchs ativos e passivos de rede e etc.


Listas de exercícios e atividades em grupo: peso 3,0

Avaliação individual bimestral: peso 7,0

Média Bimestral = 1+2

53. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

COMER, Douglas. Interligação em rede com TCP/IP: princípios, protocolos e arquitetura. Rio de

Janeiro: Campus; Elsevier, 2006 (Volume 1).

41



STALLINGS, W. Redes e Sistemas de Comunicação de Dados, 5. ed. s.l.: s.n. 2005.

Tanenbaum, A.S., Steen, M. 2. ed. Sistemas Distribuídos: princípios e operações. São Paulo:

Pearson, 2008.

COMPLEMENTAR

DANTAS, M. Tecnologias de Redes de Comunicação e Computadores. S. l. Axcel Books, 2010.

DANTAS, Mario. Computação distribuída de alto desempenho: redes, clusters e grids

computacionais. Rio de Janeiro: Axcel Books do Brasil, 2005.

GHOSH, S. Distributed Systems: An Algorithmic Approach. s.n.: CRC Press, 2006.

NOGUEIRA, Tiago José Pereira. Invasão de redes: ataques e defesas. Rio de Janeiro: Ciência

Moderna, 2005.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente


42



PLANO DE ENSINO

55. IDENTIFICAÇÃO

ANO LETIVO: 2018 CAMPUS: UNESPAR - Apucarana


NOME DA DISCIPLINA: Segurança e Auditoria de Sistemas SÉRIE/PERÍODO: 3CC - Integral

TURMA: 3CC TURNO: Integral CARGA HOR. TOTAL: 72h.a TEÓRICA: PRÁTICA:

CARGA HOR. SEMANAL: 60h.a

DOCENTE Anderson Batista dos Santos TITULAÇÃO/ÁREA: Especialista

TEMPO DE TRABALHO NA IES: 3Anos

56. EMENTA

Auditoria de Sistemas. Segurança de Sistemas. Metodologias de Auditoria. Análise de Riscos.

Plano de Contingência. Técnicas de Avaliação. Aspectos Especiais: Vírus, Fraudes, Criptografia,

Acesso não Autorizado.

57. OBJETIVOS

Fornecer os conhecimentos necessários para dotar os sistemas de informação de mecanismos

de auditoria e segurança, que permitam garantir a integridade, recuperação e validação de

informações armazenadas em meio eletrônico.

- Conceituar e aplicar as técnicas e metodologias de auditoria de sistemas,

- Especificar o papel do auditor, o sigilo e a ética profissional do auditor no sistema de

informação,

- Planejar a gestão de auditoria e a reestruturação da empresa, bem como o papel do auditor de

sistemas,

- Avaliar softwares de segurança da Internet e Intranet,

- Aplicar estudos de casos de segurança e auditoria de sistemas de informação,

- Identificar tendências do mercado de informática na área de segurança e auditoria de sistemas.

43




01 - Apresentação da disciplina, ementa, programação. Introdução a Auditoria, Fundamentos de

Auditoria, objetivos.02 - Pontos de controle, avaliação e eleição.03 - Planejamento de Auditoria,

Levantamento do sistema a ser auditado e Conhecimentos gerais.04 - Técnicas de Auditoria.05 -

Ao redor do computador, Através do computador, Com o computador. Controle Interno, Controle

externo.07 - Ciclo de vida da Auditoria.08 - Ética para Auditoria.11 - Introdução a segurança de

sistemas Informação.12 - Meios de configuração.13 - Hackers, Riscos e ataques.15 -

Conhecimentos gerais, Ataques, Defesa. 16 - Sistemas Operacionais e Formativa e Tipos de

redes.17 - Vulnerabilidade, Segurança em sistemas. 18 - Segurança em sistemas, Criptografia e

chave publica.


.Aulas expositivas.



Data Show Livros e Materiais da Àrea.


Listas de exercícios e atividades em grupo: peso 3,0

Avaliação individual bimestral: peso 7,0

Média Bimestral = 1+2

62. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

IMONIANA, Joshua Onome. Auditoria de Sistemas de Informação. 2 ed. Atlas, 2008.

LYRA, Maurício Rocha. Segurança e Auditoria em Sistema de Informação. Ciência Moderna,

2008.

NOGUEIRA, T. J. P. Invasão de Redes: Ataques e Defesas. Ciência Moderna. 2005.

STALLINGS, William. Criptografia e Segurança de Redes. 4 ed. Prentice Hall. 2008.

COMPLEMENTAR

44



BERNSTEIN, Terry. Segurança na internet. RIO DE JANEIRO: Campus, 1997.

BOGHI, C., SHITSUKA, R. Sistemas de informação – um enfoque dinâmico. São Paulo, Ed.

Erica, 2002.

GIL, A. Auditoria de Computadores. 2.ed. São Paulo: Atlas, 1993.

MEDEIROS, E. M. S.; Sauvé, J. P. Avaliação de impacto de tecnologias da informação

emergentes nas empresas. Qualitymark, 2003.

Nakamura, Emilio Tissato; Caim, Fábio; Geus, Paulo Lício de. Segurança de Redes em

Ambientes Cooperativos. Novatec. 2007



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente


45



PLANO DE ENSINO

64. IDENTIFICAÇÃO



NOME DA DISCIPLINA: SISTEMAS MICROCONTROLADOS SÉRIE/PERÍODO: 3°





65. EMENTA

Arquitetura: Tipos de arquiteturas. Registradores. Projeto do subsistema de memória. Modos de

endereçamento. Conjunto de Instruções. Linguagem assembler. Compiladores e ferramentas de

desenvolvimento. Sistema de interrupções e exceções. Temporizadores. Comunicação serial.

Barramentos e interfaces integradas, periféricos e interfaces integradas. Sensores digitais.

Desenvolvimento de projetos utilizando microcontroladores.

66. OBJETIVOS

Possibilitar ao aluno analisar, sintetizar e desenvolver sistemas microcontrolados. Desenvolver e

implementar soluções para problemas de controle e automação utilizando microcontroladores.


UNIDADE 1

1.1. Introdução e histórico

1.2. Arquiteturas computacionais

1.3. Arquitetura básica de microcontroladores

UNIDADE 2

2.1 Registradores de funções especiais

2.2 Instruções de programação

46



2.3 Interfaceamento e periféricos

UNIDADE 3

3.1 Conversores Analógico/Digital (A/D)– Digital/Analógico (D/A)

Sinais elétricos de interface, Conversão AD e DA.

3.2 Temporizadores e contadores

3.3 Interrupções Interrupções de software e hardware.

UNIDADE 4

4.1 Dispositivos de Memórias

4.2 Programação de memórias digitais

4.3 Ambiente de programação

4.4 Programação do microcontrolador em

aplicações práticas.


Teoria (Conceitos e Exemplos)

Revisão (simplificada) da aula anterior no início de cada aula

Sugestão para estudo: Resumo da Aula (Individual)


LABORATÓRIO DE CIRCUITOS DIGITAIS

DATA SHOW

LABORATÓRIO DE SOFTWARE

SIMULADORES

MICROCONTROLADORES






71. BIBLIOGRAFIA

BÁSICA

MARTINS, N. A.. Sistemas Microcontrolados. 1a ed., Novatec, 2005.

ORDONEZ, E. D. M.; PENTEADO, C. G.; SILVA, A. C. R.. Microcontroladores e FPGAs:

aplicações em automação. 1a ed., Novatec, 2005.

47



SILVA, Renato A. Programando Microcontroladores PIC: Programação em Linguagem C. Ensino

Profissional. 2007.

ZANCO, Wagner da Silva. Microcontroladores Pic: Técnicas de Software e Hardware Para

Projetos de Circuitos Eletrônicos. 2 ed. Érica: 2008.

COMPLEMENTAR

COSTA, Cesar da. Projetando Controladores Digitais com FPGA. Novatec. 2006.

CRISP, J.. Introduction to Microprocessors and Microcontrollers. 2a ed., Newnes, 2004.

NICOLOSI, Denys Emílio Campion. Microcontrolador 8051 com Linguagem C: prático e didático:

família AT89S8252 Atmel. Érica: São Paulo. 2008.

SICA, Carlos. Sistemas Automáticos com Microcontroladores 8031/8051. Novatec. 2006.

SILVA JÚNIOR, Vidal Pereira da. Aplicações Práticas do Microcontrolador 8051. Érica: São

Paulo, 1999.



Dia: Mês: Ano:

Ata Nº:

Docente


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