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Unidade Universitária: FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA Curso: Ciência da Computação Disciplina: PROJETO DE LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO Código da Disciplina: ENEX01047 Etapa: 07 Carga horária: 34 Teóricas, 34 Práticas, 0 EaD Semestre Letivo: 1ºSEM/2015 Ementa: Fases dos processos de compilação e interpretação. Análise léxica. Análise Sintática. Análise Semântica. Máquinas virtuais. Geração de código intermediário. Noções de otimização de código intermediário. Alocação de registradores. Geração de código. Implementação de um compilador completo para uma linguagem. Conteúdo Programático: 1. Fundamentos do processo de compilação 1.1. Noções elementares de linguagens formais 1.2. Compilação x interpretação 1.3. Módulos e interfaces de um compilador 1.4. Ferramentas de geração automática de analisadores 2. Análise léxica 2.1. Tokens léxicos 2.2. Expressões regulares 2.3. Autômatos finitos 2.4. Geradores de analisadores léxicos 3. Análise sintática 3.1. Gramáticas livres de contexto 3.2. Análise preditiva 3.3. Análises LL e LR 3.4. Geradores de analisadores sintáticos 4. Sintaxe abstrata 4.1. Ações semânticas 4.2. Árvores de sintaxe abstrata (AST) 4.3. Percursos em AST e o padrão Visitor 5. Análise semântica 5.1. Tabelas de símbolos 5.2. Verificação de tipos 6. Registros de Ativação 6.1. Organização de programas em tempo de execução 6.2. Stack frames 7. Geração de código intermediário 7.1. Máquinas virtuais 7.2. Árvores de representação intermediárias 7.3. Geração de árvores de representação intermediárias 7.4. Árvores canônicas

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Unidade Universitária:FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICACurso:Ciência da ComputaçãoDisciplina:PROJETO DE LINGUAGENS DE PROGRAMAÇÃO

Código da Disciplina:ENEX01047

Etapa:07

Carga horária:34 Teóricas, 34 Práticas, 0 EaD

Semestre Letivo:1ºSEM/2015

Ementa:Fases dos processos de compilação e interpretação. Análise léxica. Análise Sintática. AnáliseSemântica. Máquinas virtuais. Geração de código intermediário. Noções de otimização de códigointermediário. Alocação de registradores. Geração de código. Implementação de um compiladorcompleto para uma linguagem.Conteúdo Programático:1. Fundamentos do processo de compilação 1.1. Noções elementares de linguagens formais 1.2. Compilação x interpretação 1.3. Módulos e interfaces de um compilador 1.4. Ferramentas de geração automática de analisadores2. Análise léxica 2.1. Tokens léxicos 2.2. Expressões regulares 2.3. Autômatos finitos 2.4. Geradores de analisadores léxicos3. Análise sintática 3.1. Gramáticas livres de contexto 3.2. Análise preditiva 3.3. Análises LL e LR 3.4. Geradores de analisadores sintáticos4. Sintaxe abstrata 4.1. Ações semânticas 4.2. Árvores de sintaxe abstrata (AST) 4.3. Percursos em AST e o padrão Visitor5. Análise semântica 5.1. Tabelas de símbolos 5.2. Verificação de tipos6. Registros de Ativação 6.1. Organização de programas em tempo de execução 6.2. Stack frames7. Geração de código intermediário 7.1. Máquinas virtuais 7.2. Árvores de representação intermediárias 7.3. Geração de árvores de representação intermediárias 7.4. Árvores canônicas

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8. Geração de código Assembly 8.1. Seleção de instruções 8.2. Análise de sobrevivência 8.3. Alocação de registradores 8.4. Padrões de geração de códigoMetodologia:­ Aulas expositivas ­ Lista de exercícios individuais e em grupos ­ Utilização do ambiente MackenzievirtualBibliografia Básica:­ CAMPBELL, B., IYER, S., DELIBAS, B.A. Introduction to Compiler Construction in a Java World.New York: Chapman and Hall/CRC, 2012.­ GRUNE, D., van REEUWIJJK, K., BAL, H.E., JACOBS, C.J.H., LANGENDOEN. ModernCompiler Design. New York: Springer, 2012.­ REIS, A.J. Compiler Construction Using Java, JavaCC and YaCC. New York: Wiley­IEEE, 2011.Bibliografia Complementar:­ AHO, A.V., LAM, M.S., SETHI, R., ULLMAN, J.D. Compilers: Principles, Techniques and Tools.2.ed. New York: Addison­Wesley, 2006.­ APPEL, A.W. Modern Compiler Implementation in Java.2.ed. Boston: Cambridge University Press,2002.­ COOPER, K., TORCZON, L. Engineering a Compiler.2.ed. New York: Morgan Kaufmann, 2011.­ MAK, R. Writing Compilers and Interpreters: An Engineering Approach. New York: Wiley, 2009.­ WILHELM, R. Compiler Design: Virtual Machines. New York: Springer, 2011.

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Unidade Universitária:FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICACurso:Ciência da ComputaçãoDisciplina:TEORIA DA COMPUTAÇÃO

Código da Disciplina:TEOCOMPUT

Etapa:07

Carga horária:0 Teóricas, 0 Práticas, 0 EaD

Semestre Letivo:1ºSEM/2015

Ementa:Máquinas de Turing. Computabilidade. Decidibilidade. Redutibilidade. Complexidade de Tempo.Complexidade de Espaço. Intratabilidade. Algoritmos aproximativos. Algoritmos probabilísticos.Sistemas de provas interativas. Circuitos paralelos. Computação Quântica. Computação Molecular.Conteúdo Programático:1. Professor, tem de usar o formato indicado no exemploMetodologia:­ Aulas expositivas. ­ Trabalhos individuais ou em grupo. ­ Uso de linguagens e ambientes desimulação de Computações e Máquinas. ­ Utilização do ambiente Mackenzie Virtual. ­ Provasescritas sobre conteúdo da disciplinaBibliografia Básica:­ MARUOKA, A. Concise Guide to Computation Theory. New York: Springer, 2011.­ SIPSER, M. Introduction to the Theory Computation. 3.ed. New York: Cengage Learning, 2012.­ TOURLAKIS, G. Theory of Computation. New York: Wiley, 2012.Bibliografia Complementar:­ ARORA, S., BARAK, B. Computational Complexity: A Modern Approach, 2009.­ FERNANDEZ, M. Models of Computation: An Introduction to Computability Theory. New York:Spring, 2009.­ HOMER, S., SELMAN, A.L. Computability and Complexity Theory. 2.ed. New York: Springer,2011.­ HOPCROFT, J. E., MOTWANI, R., ULLMAN, J. D. Introduction to automata theory, languages,and computation. 2nd ed. Reading : Addison­Wesley, 2000.­ NETO, J. J., MIDENA, M.V., VEGA, I.S. Linguagens Formais: Teoria, Modelagem eImplementação. São Paulo: Bookman, 2009.

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UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computação e Informática

7A ETAPA

Unidade Universitária: FCI - FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA

Curso: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Núcleo Temático: TECNOLOGIA

Disciplina: COMPUTAÇÃO GRÁFICA Código da Disciplina: ENEX00900

Carga horária: 68 h/a

( 34 ) Teóricas ( 34 ) Práticas

Etapa: 7ª

Ementa:

Áreas de processamento gráfico. Hardware gráfico. Bibliotecas e frameworks gráficos. Modelagem geométrica. Transformações geométricas. Visualização. Fundamentos de teoria da cor. Modelos de iluminação. Texturas. Técnicas de renderização. Fundamentos de animação.

Bibliografia Básica: AZEVEDO, E.; CONCI, A. Computação gráfica: teoria e prática . Rio de Janeiro: Elsevier, Campus, 2003. HUGHES, J. F., VAN DAM, A., MORGAN, M., SKLAR, D.F., FOLEY, J.D.,FEINER, S.K., AKELEY, K. Computer graphics: principles and practice. 3a ed. Boston: Addison-Wesley, 2013. WATT, A.H. 3D computer graphics. 3rd ed. Harlow: Pearson/Addison Wesley, 2000.

Bibliografia Complementar: ANGEL, Edward. Interactive computer graphics: a top-down approach with OpenGL. 6th ed. Reading: Addison-Wesley, 2012. CONCI, A., AZEVEDO, E., LETA, F.R.. Computação Gráfica – Geração de Imagens. Editora Elsevier, 2008. HILL, F. S. Computer graphics: using OpenGL. 2nd ed. Upper Saddler River: Prentice Hall PTR, 2001. WATT, A. H., WATT, M. Advanced animation and rendering techniques: theory and practice. Reading : Addison- Wesley, 2005. PHARR, Matt; HUMPHREYS, G. Physically based rendering: from theory to implementation. Amsterdam: Elsevier, 2004.

Coordenador do Curso: Nome: Ana Cristina dos Santos Assinatura:

Diretor da Unidade: Nome: Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho Assinatura

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UNIVERSIDADE PRESBITERIANA MACKENZIE Faculdade de Computação e Informática

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A ETAPA

Unidade Universitária: FCI - FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICA

Curso: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO Núcleo Temático: MATEMÁTICA

Disciplina: ANÁLISE NUMÉRICA Código da Disciplina:

Carga horária: 68 h/a

( 34 ) Teóricas ( 34 ) Práticas

Etapa: 7ª

Ementa:

Fundamentos de métodos numéricos. Métodos para sistemas de equações lineares e não-lineares. Métodos para obtenção de raízes. Métodos para interpolação e aproximação de funções. Métodos para integração. Métodos para diferenciação. Métodos para equações diferenciais. Implementação dos métodos.

Bibliografia Básica: BURDEN, R. L.; FAIRES, J. D. Análise numérica. São Paulo: Cengage Learning, 2011. FLANNERY, B.P. Métodos Numéricos Aplicados. New York: Artmed, 2011. PRESS, W. H., TEUKOLSKY, S. A., VETTERLING, W. T., FLANNERY, B. P. Numerical Recipes: The Art of Scientific Computing. 3rd. ed. Cambridge: Cambridge University Press, 2007.

Bibliografia Complementar: BOYCE, W. E. Equações Diferenciais Elementares e Problemas de Valores de Contorno. 9.ed. Rio de Janeiro: LTC, 2010. GOLDBERG, D. What every computer scientist must know about floating-point arithmetic. ACM Computing Surveys, Março, 1991. GOLUB, G. H., VAN LOAN, C. F. Matrix computations. 4rd ed. Baltimore: John Hopkins University Press, 2013. SAUER, T. Numerical Analysis. 2. ed. London: Pearson, 2011. SPERANDIO, D., MENDES, J. T., SILVA, L.H. Monken. Cálculo Numérico: Características Matemáticas e Computacionais. 7. ed. São Paulo: Pearson, 2013.

Coordenador do Curso: Nome: Ana Cristina dos Santos Assinatura:

Diretor da Unidade: Nome: Arnaldo Rabello de Aguiar Vallim Filho Assinatura

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Unidade Universitária:FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICACurso:Ciência da ComputaçãoDisciplina:INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL I

Código da Disciplina:ENEX01292

Etapa:07

Carga horária:68 Teóricas, 0 Práticas, 0 EaD

Semestre Letivo:1ºSEM/2015

Ementa:Introdução à Inteligência Artificial: conceito, breve histórico e principais áreas de aplicação. BuscasHeurísticas. Estudo da representação de conhecimento: regras de produção e lógica. Estudo delógica proposicional e lógica de predicados de 1ª. ordem computacional. Introdução à inferência emlógica de predicados de 1ª ordem, raciocínio incerto. Introdução a sistemas especialistas.Desenvolvimento de sistemas baseados em conhecimento.Conteúdo Programático:1. 1. Fundamentos de Inteligência Artificial 1.1. Conceito de Inteligência Artificial. 1.2. Evolução histórica da Inteligência Artificial. 1.3. Principais paradigmas e subáreas. 1.4. Aplicações da Inteligência Artificial no dia­a­dia das organizações. 1.5. Conceito de Agentes Inteligentes e Sistemas Multi­agentes.2. Resolução de Problemas como Busca em Espaços de Estados 2.1. Busca não informada. 2.2. Busca e exploração com informação: busca heurística; algoritmo A*. 2.3. Busca baseada em estratégias de adversários: minimax.3. Conhecimento e Raciocínio. 3.1. Necessidade da representação de conhecimento. 3.2. Técnicas de representação de conhecimento. 3.3. Raciocínio baseado em regras de produção. 3.4. Raciocínio incerto. Raciocínio Bayesiano. 3.5. Sistemas Especialistas: conceito; aplicações; aquisição de conhecimento do especialista earquitetura. Shells para desenvolvimento de Sistemas Especialistas. 3.6. Raciocínio baseado em lógica de predicados de primeira ordem. Resolução. Prolog.Metodologia:­ Aulas expositivas introduzindo os conceitos, associadas a mecanismos de aprendizagem ativa emque os alunos aprofundam o entendimento dos conceitos. ­ Utilização de material audiovisualilustrando aplicações concretas da Inteligência Artificial. ­ Atividades em classe, individuais ou empequenos grupos. ­ Trabalhos em grupo focando em aplicações da Inteligência Artificial em uso nasorganizações. ­ Desenvolvimento, individualmente ou em grupos pequenos de alunos, de atividadesem sala de aula. ­ Desenvolvimento, em grupos pequenos de alunos, de exercícios computacionais. ­Utilização de um ambiente de programação Prolog. ­ Utilização de um shell para construção desistemas especialistas. ­ Utilização do ambiente Mackenzie Virtual.Bibliografia Básica:­ HEIN, J. L. Discrete Structures, Logic and Computability. Burlington: Jones & Bartlett, 2009.

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­ REZENDE, S. O. (org.) Sistemas Inteligentes: fundamentos e aplicações. São Paulo: Manole,2003.­ RUSSEL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3 ed. Upper Saddle River:Pearson, 2010.Bibliografia Complementar:­ BITTENCOURT, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e teorias. 3 ed. Florianópolis: Editora daUFSC, 2006.­ GENESERETH, M. R.; NILSSON, N. J. Logical Foundations of Artificial Intelligence. Burlington:Morgan Kaufman, 1987.­ LUGER, G. Inteligência Artificial: Estruturas e Estratégias para a Solução de ProblemasComplexos. 4 ed. Porto Alegre: Bookman, 2004.­ MILINGTON, I.; FUNGE, J. Artificial Intelligence for Games. 2ª ed. Burlington: Morgan Kaufmann,2009.­ NILSSON, N. J. Artificial Intelligence: A New Synthesis. San Francisco: Morgan KaufmannPublishers, 1998.

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Unidade Universitária:FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICACurso:Ciência da ComputaçãoSistemas de InformaçãoDisciplina:SISTEMAS DISTRIBUIDOS

Código da Disciplina:ENEC00170

Etapa:07

Carga horária:34 Teóricas, 34 Práticas, 0 EaD

Semestre Letivo:1ºSEM/2015

Ementa:Fundamentos de Sistemas Distribuídos: Modelos, tecnologias, comunicação, serviços distribuídos;Algoritmos e programação distribuídos; Redes peer­to­peer e redes de sobreposição; Middlewarepara arquiteturas orientadas a serviços e serviços web; Computação em Nuvem. Computaçãoubíqua.Conteúdo Programático:1. Fundamentos de Sistemas Distribuídos 1.1. Arquitetura de computadores para SD 1.2. Fundamentos de Sistemas Operacionais para SD 1.3. Fundamentos de Redes para SD 1.4. Arquiteturas de sistemas distribuídos 1.5. Middleware e Arquiteturas orientadas a serviço (SOA)2. Invocação Remota de Métodos e Serviços 2.1. Modelo cliente­servidor 2.2. Invocação remota de procedimentos (RPC) 2.3. Invocação remota de métodos (RMI) 2.4. Serviços Web3. Algoritmos e programação distribuídos 3.1. Problema de exclusão mútua 3.2. Sincronização em Sistemas Distribuídos 3.3. Deadlocks 3.4. Algoritmos distribuídos 3.5. Computação Distribuída4. Modelos e Aplicações de Sistemas Distribuídos 4.1. Sistemas peer­to­peer e redes de sobreposição 4.2. Computação em Nuvem 4.3. Computação Móvel 4.4. Computação UbíquaMetodologia:Aulas expositivas e aulas práticas; Listas de exercícios; Projetos de programação em laboratório;Utilização do ambiente Mackenzie Virtual .Bibliografia Básica:­ COULOURIS, G. DOLLIMORE, J. KINDBERG, T. Distributed systems: concepts and design. 5.ed.Harlow: Addison­Wesley, 2011.­ HWANG, K.; FOX, G. C.; DONGARRA, J.J. Distributed and Cloud Computing: from Parallel

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Processing to the Internet of Things. Morgan Kaufman, 2012.­ TANENBAUM, A.S., STEEN, M.V. Distributed systems: principles and paradigms. Upper­SaddleRiver : Prentice­Hall, 2002.Bibliografia Complementar:­ BIRMAN, K. Reliable Distributed Systems: technologies, web services and applications. Springer,2010.­ EMMERICH, W. Engineering distributed objects. 3rd reprinting Chichester: John Wiley, 2005.­ JIA, W., ZHOU, W. Distributed Network Systems: from concepts to implementations. Springer,2004.­ KSHEMKALLYANI, A., SINGHAL, M. Distributed Computing: principles, algorithms, and systems.Cambridge University Press, 2008.­ VÖLTER, M.; KIRCHER, M.; ZDUN, U. Remoting patterns foundations of enterprise, internet andrealtime distributed object middleware. Chichester: John Wiley, 2005.

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Unidade Universitária:FACULDADE DE COMPUTAÇÃO E INFORMÁTICACurso:Ciência da ComputaçãoDisciplina:INTRODUÇÃO À ECONOMIA

Código da Disciplina:ENEX00687

Etapa:07

Carga horária:0 Teóricas, 0 Práticas, 34 EaD

Semestre Letivo:1ºSEM/2015

Ementa:O conceito de economia: macroeconomia e microeconomia. Conceitos principais de macroeconomia.Conceitos principais de microeconomia. A economia moderna em um ambiente de globalização.Visão geral da economia brasileira e tendências: aspectos geopolíticos e dificuldades estruturais daseconomias emergentes. A nova economia digital.Conteúdo Programático:1. O conceito de economia 1.1. Macroeconomia 1.2. Microeconomia2. Conceitos principais de macroeconomia3. Conceitos principais de microeconomia4. A economia moderna em um ambiente de globalização5. Visão geral da economia brasileira 5.1. Tendências 5.2. Aspectos geopolíticos 5.3. Dificuldades estruturais das economias emergentes6. A nova economia digital.Metodologia:• Aulas expositivas e com trabalhos utilizando material fornecido pelo professor • Textos extraídos depublicações especializadas sobre os assuntos estudados • Utilização do ambiente Mackenzie Virtualpara distribuição de material • Observações adicionais: ­ A frequência às aulas e a atenção duranteas mesmas são extremamente importantes. Conforme regras da Universidade, a presença serádada apenas aos alunos que assistirem a todo módulo de aula, que corresponde ao conjunto deaulas em sequencia, ministrado pelo mesmo professor em uma mesma turma. ­ A entrada em salacom atraso ou saída antecipada configura falta ­ Todas as atividades são individuais, exceto quandoexpressamente determinado pelo professor ­ Plágio ou “cola” redundam em nota zero na atividadeem execução e encaminhamento do caso para procedimentos disciplinares • O estudo da bibliografiae do material indicados são fundamentais para o sucesso do processo de aprendizagem.Bibliografia Básica:­ MANKIW, N. G.; HASTINGS, A. V. (Trad.). Introdução à economia. São Paulo: Cengage Learning,2010.­ SILVA, C. R. L.; LUIZ, S. Economia e mercados: introdução à economia. 19ª. Ed. São Paulo: Atlas,2010.­ TROSTER, R. I.; MOCHÓN, F. Introdução à Economia. São Paulo: Pearson, 2006.Bibliografia Complementar:­ ARAÚJO, C. R. V. História do pensamento econômico: uma abordagem introdutória. São Paulo:

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Atlas, 2006.­ FRIEDMAN, M. Price Theory. New Brunswick: AldineTransaction, 2008.­ MANKIW,N.G. Introdução à Economia: princípios de micro e macroeconomia. 2ª Ed., 15ª. TiragemRio de Janeiro: Elsevier, 2006­ PASSOS, C. R. M.; NOGAMI, O. Princípios de Economia. 5ª Ed. Ver. São Paulo: PioneiraThomson Leraning, 2005.­ PINHO, D. B.; VASCONCELLOS, M. A. S. (Org.). Manual de introdução à economia. São Paulo:Saraiva, 2009.