Mestrado em Computação Aplicada - CAMPO GRANDE

Introdução a algoritmos distribuídos e suas propriedades. Medidas de complexidade de algoritmos distribuídos. Modelos de sistemas distribuídos e algoritmos básicos. Algoritmos distribuídos para eleição de líder, sincronização de relógios, difusão confiável, acesso a memória compartilhada distribuída, consenso distribuído, transações distribuídas, replicação e resolução de outros problemas em sistemas distribuídos.

Bibliografia:
H. Attiya e J. Welch. Distributed Computing: Fundamentals, Simulations and Advanced Topics. Wiley-Interscience, 2a. edição, 2004.
M. Ben-Ari. Principles of Concurrent and Distributed Programming. Addison-Wesley, 2a. edição, 2006.
B. Charron-Bost, F. Pedone e A. Schiper. Replication: Theory and Practice. Springer, 2010.
C. Cachin, R. Guerraoui e L. Rodrigues. Introduction to Reliable and Secure Distributed Programming. Springer, 2011.
M. Herlihy e N. Shavit. The Art of Multiprocessor Programming. Morgan Kaufmann, 2008.
N. Lynch. Distributed Algorithms. Morgan Kaufmann, 1996.

Correção e eficiência de algoritmos. Crescimento de funções. Recorrências. Problemas de ordenação e seleção. Projeto avançado de algoritmos e técnicas de análise: divisão e conquista, programação dinâmica, algoritmos gulosos, análise amortizada. Estruturas de dados: heaps, tabelas de dispersão, estruturas para conjuntos disjuntos. Árvores de busca. Algoritmos em grafos: buscas em grafos, caminhos mais curtos, árvore geradora mínima. Noções da teoria de complexidade: classes P, NP, NP-difícil e NP-completo. Tópicos selecionados: operações sobre matrizes, algoritmos com teoria dos números, processamento de cadeias, geometria computacional, algoritmos de aproximação.

Bibliografia:
T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest e C. Stein. Introduction to Algorithms. The MIT Press, 3a. edição, 2009.
U. Manber. Algorithms: A Creative Approach. Addison-Wesley, 1989.
J. Kleinberg e E. Tardos. Algorithm Design. Addison Wesley, 2005.
S. Dasgupta, C. Papadimitriou and U. Vazirani. Algorithms. McGraw Hill, 2008.

Modelos de computação paralela. Desempenho de algoritmos paralelos, noções de complexidade. Técnicas básicas: árvores balanceadas, pointer jumping, divisão e conquista, particionamento, pipelining, quebra de simetria. Algoritmos paralelos para problemas com árvores e listas: list ranking, técnicas de Euler tour, contração de árvores, avaliação de expressões aritméticas, busca, intercalação e ordenação. Algoritmos paralelos numéricos: multiplicação de matrizes, solução de sistemas lineares. Algoritmos paralelos para problemas em grafos: componentes conexos, fecho transitivo e árvore geradora.

Bibliografia:
A. Grama, G. Karypis, V. Kumar e A. Gupta. Introduction to Parallel Computing. Addison Wesley, 2a. edição, 2003.
B. Wilkinson e M. Allen. Parallel Programming - Techniques and Applications Using Networked Workstations and Parallel Computers. Prentice Hall, 2a. edição, 2005.
J. H. Reif. Synthesys of Parallel Algorithms. Morgan Kaufmann, 1993.
J. Jájá. Introduction to Parallel Algorithms. Addison Wesley, 1992.

Correção e eficiência de algoritmos. Crescimento de funções. Recorrências. Problemas de ordenação e seleção. Projeto avançado de algoritmos e técnicas de análise: divisão e conquista, programação dinâmica, algoritmos gulosos, análise amortizada. Estruturas de dados: heaps, tabelas de dispersão, estruturas para conjuntos disjuntos. Árvores de busca. Algoritmos em grafos: buscas em grafos, caminhos mais curtos, árvore geradora mínima. Noções da teoria de complexidade: classes P, NP, NP-difícil e NP-completo. Tópicos selecionados: operações sobre matrizes, algoritmos com teoria dos números, processamento de cadeias, geometria computacional, algoritmos de aproximação.

Bibliografia:
T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest e C. Stein. Introduction to Algorithms. The MIT Press, 3a. edição, 2009.
U. Manber. Algorithms: A Creative Approach. Addison-Wesley, 1989.
J. Kleinberg e E. Tardos. Algorithm Design. Addison Wesley, 2005.
S. Dasgupta, C. Papadimitriou and U. Vazirani. Algorithms. McGraw Hill, 2008.

Modos de aprendizado (dedutivo, indutivo, similaridade, etc). Aprendizado supervisionado: gerativo e discriminativo; paramétrico e não paramétrico; redes neurais; máquinas de vetores de suporte. Aprendizado não supervisionado: técnicas de agrupamento, redução de dimensão, métodos kernel. Teoria de aprendizagem: bias e variância e teoria VC. Aprendizado por reforço e controle adaptativo. Aplicações em robótica, mineração de dados, navegação autônoma, bioinformática, reconhecimento de fala e processamento de dados e texto.

Bibliografia:
C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
R. Duda, P. Hart e D. Stork. Pattern Classification. John Wiley & Sons, 2a. edição, 2001.

Introdução avançada a arquitetura e organização de computadores. Tecnologias e perspectiva histórica. Avaliação de desempenho. Conjunto de instruções. Unidades de aritmética e lógica. Projeto de um processador: datapath e unidade de controle. Pipeline. Paralelismo em nível de instrução, escalonamento dinâmico de instruções, predição de desvios, especulação, despacho múltiplo. Hierarquia da memória: cache e memória virtual. Dispositivos de I/O, barramentos e interfaces. Modelos de arquiteturas paralelas,
arquiteturas multi-core, multiprocessadores, consistência de caches, clusters e redes de interconexão.

Bibliografia:
D. A. Patterson e J. L. Hennessy. Computer Organization and Design: The Hardware/Software Interface. Morgan Kaufmann Publishers, 3a.
edição, 2005.
J. L. Hennessy & D. A. Patterson. Computer Architecture: A Quantitative Approach. Morgan Kaufmann Publishers, 4a. edição, 2007.
M. J. Murdocca e V. P. Heuring. Computer Architecture and Organization: An Integrated Approach. Wiley-Interscience, 2007.

Arquitetura de sistemas de gerenciamento de bancos de dados. Modelos de dados. Linguagens de consulta. Transações, controle de concorrência e recuperação. Processamento de consultas e atualizações. Segurança e autorização. Organização e indexação de arquivos.

Bibliografia:
R. Elmasri e S. B. Navathe. Fundamentals of Database Systems. Addison-Wesley, 6a. edição, 2010.
R. Ramakrishnan. Database Management Systems. McGraw-Hill, 1997.
A. Silberschatz, H. F. Korth e S. Sudarshan. Database System Concepts. McGraw-Hill, 6a. edição, 2010.
H. Garcia-Molina, J. D. Ullman e J. Widom. Database Systems - The Complete Book. Prentice Hall, 2a. edição, 2008.

Arquiteturas de bancos de dados. Distribuição. Banco de dados federado. Banco de dados paralelo. Sistemas de gerenciamento de bancos de dados distribuídos. Processamento e otimização de consultas distribuídas. Transações, controle de concorrência e recuperação. Data Warehouse. Estruturação e recuperação de dados em bancos de dados não convencionais.

Bibliografia:
M. T. Özsu e P. Valduriez. Principles of Distributed Database Systems. Prentice Hall, 3a. edição, 2011.
S. Ceri e G. Pelagatti. Distributed Database Systems: Principles and Systems. McGraw Hill, 1984.
R. Elmasri e S. B. Navathe. Fundamentals of Database Systems. Addison-Wesley, 6a. edição, 2010.
Artigos selecionados em revistas e congressos internacionais da área de bancos de dados.

Conceitos e arquitetura de software; domínio de aplicações; análise, projeto e implementação de software; desenvolvimento web;
desenvolvimento baseado em modelos; desenvolvimento baseado em serviços; modelos de qualidade de software modelos de iteração humano-computador

Bibliografia:
DEITEL, P. J.; DEITEL, H. M. Ajax, Rich Internet Applications e Desenvolvimento Web para Programadores. São Paulo: Pearson Prentice Hall,
2008.
GOMMA H. Designing Software Product Lines with UML – Addison Wesley, 2005
JOSUTTIS, N. M. SOA in Practice: The Art of Distributed System Design. Sebastopol: O’Reilly Media, 2007.
LARMAN, C. Utilizando UML e padrões. 3ª edição, 2007.

Revisão de conceitos gerais e pesquisa de tópicos avançados em Engenharia de Software. Modelos de processo de desenvolvimento de software e métodos ágeis. Técnicas e métodos de planejamento e gerenciamento de projeto de software. Garantia de qualidade de software. Teste e revisão de software. Manutenção de software. Reengenharia e engenharia reversa. Engenharia de Software Baseada em Componentes (ESBC). Engenharia de Software Livre (ESL). Engenharia Web. Gerenciamento de Configuração de Software (GCS) e gerenciamento de versões dos artefatos de software. Modelagem de mapas conceituais.

Bibliografia:
Sommerville, I. Engenharia de Software. Editora McGrawHill, 9ª edição, 2011.
Pressman, R. Engenharia de Software. Editora Addison Wesley, 9ª edição, 2011.
Shore, J. and Warden S. The art of Agile Development, 2008, O´Reilly.
Larman, C. Utilizando UML e Padrões, terceira edição, Bookman, 2007
Booch, G; Rumbaugh, J.; Jacobson, I. UML - Guia do Usuário, segunda edição, Campus, 2005 (*)
Von Mayrhauser, A. Software Engineering - Methods and Management. Academic Press, 1990
Schach, S. R. Engenharia de Software: Os Paradigmas Clássico e Orientado a Objetos, McGrawHill, 2009
Ghezzi, C. et al. Fundamentals of Software Engineering. 2. ed. Upper Saddle River: Prentice-Hall, 2002
Gamma, E.; Helm, R.; Johnson, R.; Vlissides, J. Padrões de Projeto. Porto Alegre: Bookman, 2000.**
Artigos de periódicos de Engenharia de Software
- Portal CAPES: http://www.periodicos.capes.gov.br/portugues/index.jsp
- Portal ACM: http://portal.acm.org/portal.cfm
- Portal IEEE: http://ieeexplore.ieee.org/Xplore/dynhome.jsp

Atividades com o objetivo de preparar o aluno para a docência em nível superior, visando a qualificação do ensino de graduação.

Atividades com o objetivo de preparar o aluno para a docência em nível superior, visando a qualificação do ensino de graduação.

Atividades com o objetivo de preparar o aluno para a docência em nível superior, visando a qualificação do ensino de graduação.

Atividades com o objetivo de preparar o aluno para a docência em nível superior, visando a qualificação do ensino de graduação.

Atividade de pesquisa a ser realizada nas dependências da Embrapa.

Noções de complexidade. Árvores binárias de busca, árvores balanceadas, árvores AVL, árvores rubro-negras, árvores de difusão, árvore digital, árvores de sufixos, árvores auto-ajustáveis, árvores B. Tabelas de dispersão. Listas de prioridade, heaps. Estruturas para conjuntos disjuntos. Processamento de cadeias: busca de padrão e compactação de dados.

Bibliografia:
T. H. Cormen, C. E. Leiserson, R. L. Rivest e C. Stein. Introduction to Algorithms. The MIT Press, 3a. edição, 2009.
J. Kleinberg e E. Tardos. Algorithm Design. Addison Wesley, 2005.
S. S. Skiena. The Algorithm Design Manual. Springer, 2a. edição, 2010.
D. Gusfield. Algorithms on Strings, Trees and Sequences. Cambridge University Press, 1997.

Estudo, sob supervisão do orientador e dos demais professores da área, de tópicos específicos para o desenvolvimento do projeto de pesquisa do aluno.

Estudo, sob supervisão do orientador e dos demais professores da área, de tópicos específicos para o desenvolvimento do projeto de pesquisa do aluno.

Estudo, sob supervisão do orientador e dos demais professores da área, de tópicos específicos para o desenvolvimento do projeto de pesquisa do aluno.

A disciplina de Experimentação Algorítmica consistirá, basicamente, no estudo, modelagem e desenvolvimento de soluções algorítmicas para diversos problemas de otimização, em especial, aos problemas existentes na agricultura e pecuária. Para isso, são revisados os conceitos de estruturas de dados básicas (listas, pilhas, filas, árvores, etc.) e as técnicas usuais de implementação de algoritmos para problema de otimização (Backtracking, Método Guloso, Programação Dinâmica, etc.). Técnicas um pouco mais elaboradas serão vistas quando o problema em questão se tratar de um problema difícil. Nesse contexto, serão abordadas também algumas formas de avaliar o tempo de execução e os resultados dos modelos e soluções algorítmicas propostas para os problemas encontrados. Para um melhor aproveitamento da disciplina, serão previstos trabalhos de implementação e experimentação, além da elaboração de um artigo ou relatório técnico e um seminário ao final do curso. A avaliação de cada acadêmico será feita com base na sua nota nos trabalhos, seminários e nas atividades escritas.

A disciplina de Fundamentos e Aplicações da Tecnologia Adaptativa se divide em três partes: - Parte 1: Trata dos conceitos e fundamentos matemáticos, partindo de um resumo de teoria da computação, passando pelo conceito de formalismos orientados por regras e de dispositivos adaptativos. Trata dos modelos formais relacionados, tais como: autômatos adaptativos (finitos, de pilha, máquinas de Turing), gramáticas adaptativas (lineares, livres de contexto, dependentes de contexto) e outros formalismos (redes de Markov adaptativas, statecharts adaptativos, tabelas de decisão adaptativas, árvores de decisão adaptativas, etc). - Parte 2: Trata das ferramentas e tecnologias. Estuda as propriedades dos formalismos adaptativos e explora, em especial, a ferramenta Adaptools e as seguintes tecnologias: autômatos adaptativos como modelos de computação, problemas que podem ser resolvidos com adaptatividade, aplicações de adaptatividade na implementação de ferramentas para solução de problemas diversos. - Parte 3: Aplicações da adaptatividade em áreas específicas, tais como: tomada de decisão, reconhecimento e classificação de padrões, robótica, engenharia de software, computação paralela, entre outros.

Conceituação e caracterização do gerenciamento de projetos. Importância e benefícios do gerenciamento de projetos. Certificações em gerenciamentos de projetos. O PMI e o PMBOK. Estruturas organizacionais e escritório de projetos. Processos de gerenciamento de projetos. Planejamento, monitoramento e controle de projetos. Processos, Técnicas e Ferramentas. O gerenciamento ágil de projetos.

Bibliografia:
VALLE, André Bittencourt do et al. Fundamentos do gerenciamento de projetos. 2. ed. Rio de Janeiro: FGV, 2010. ISBN: 978-85-225-0798-6
Project Management Institute. Um Guia do Conhecimento Em Gerenciamento de Projetos - Guia Pmbok® - 4ª Ed. 2012. ISBN: 978-85-021-6267-9
PHAM, Andrew e PHAM, Phuong-Van. Scrum em Ação. Editora NOVATEC, 2011. ISBN: 978-85-7522-285-0
Project Management Institute. A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide)—Fifth Edition. 2013. ISBN: 978-19-3558-967-9
XAVIER, Carlos e al. Projetos de Infraestrutura de TIC - Basic Methodware. Brasport. 2013. ISBN: 978-85-7452-523-5

Arquitetura e programação de sistemas de computação embarcados. Dispositivos de entrada e saída em sistemas embarcados. Conversão analógico/digital. Teorema da amostragem. Amplificador operacional e de instrumentação. Filtros ativos. Sensores e transdutores. Fundamentos de metrologia.

História da Inteligência Artificial (IA). Caracterização dos problemas de IA, aplicações (jogos, robótica, processamento de linguagem natural) e interações com outras áreas de pesquisa. Métodos de busca e planejamento para resolução de problemas. Formalismos de representação de conhecimento e inferência. Algoritmos de aprendizado de máquina.

Bibliografia:
S. Russel and P. Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2a. edição, 2002.
C. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning. Springer, 2006.
T. Mitchell. Machine Learning. McGraw-Hill, 1997.

Metodologia de projeto de sistemas digitais. Técnicas de projeto usando dispositivos de lógica programável, linguagens de descrição de hardware e ferramentas de Computer-Aided Design. Projeto e implementação de circuitos baseados em lógica combinacional, sequencial e máquinas de estados. Barramentos. Comunicação serial e paralela. Interfaceamento com dispositivos de memória. Interfaceamento com dispositivos de entrada e saída (áudio, vídeo, rede, teclado). Projeto com processadores embarcados soft-core.

Bibliografia:
P. J. Ashenden, "The Designer's Guide to VHDL", 3a. Edição, Morgan Kaufmann, 2008.
TOCCI, R.; WIDMER, N.; MOSS, G. Sistemas digitais: princípios e aplicações. 10. ed. São Paulo: Prentice-Hall, 2008.
BROWN, S.; VRANESIC, Z. Fundamentals of digital logic with VHDL design. 3. ed. New York: McGraw-Hill, 2009.
HARRIS. D.; HARRIS, S. Digital design and computer architecture. 1. ed. San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, 2007.
ALTERA.; DE2 Users' Guide. Altera Corporation.

Ementa:
1. Introdução.
2. Sistemas lineares invariantes no tempo: domínio do tempo.
3. Representação dos sinais no domínio da freqüência: Transformada de Fourier.
4. Transformada Z.
5. Sistemas lineares invariantes no tempo: domínio da freqüência.
6. Transformada Wavelet.
7. Aplicações.

Bibliografia:
A. V. Oppenheim and R. W. Schafer with John R. Buck, Discrete-Time Signal Processing, Second Edition, Prentice-Hall, 1999
Adicionais:
B. J. Proakis and D. Manolakis, Digital Signal Processing: Principles, Algorithms, and Applications, 4th edition, Prentice-Hall, 2007
C. S. Mallat, A Wavelet Tour of Signal Processing, Academic Press, 1998
D. W. K. Pratt, Digital Image Processing, John Wiley and Sons, 1992
E. http://ocw.mit.edu/courses/electrical-engineering-and-computer-science/6-341-discrete-time-signal-processing-fall-2005/
F. A Really Friendly Guide To Wavelets. http://www.polyvalens.com/blog/?page_id=15

Conceitos básicos. Fundamentos: modelos, algoritmos, impossibilidade. Programação: arquiteturas, técnicas, linguagens e ferramentas.

Bibliografia:
GUERRAOUI, R.; KAPALKA, M.; LYNCH, N. Transactional Memory: The Theory. San Rafael: Morgan & Claypool, 2009. HERLIHY, M.; SHAVIT, N. The Art of Multiprocessor Programming. Burlington: Elsevier, 2008.
TAYLOR, S. Optimizing Applications for Multi-Core Processors, Using the Intel® Integrated Performance Primitives. 2. ed. Santa Clara: Intel Press, 2007.
DOMEIKA, M. Software Development for Embedded Multi-core Systems: A Practical Guide Using Embedded Intel® Architecture. Oxford: Newnes, 2008.
REINDERS, J. Intel Threading Building Blocks: Outfitting C++ for Multi-core Processor Parallelism. O'Reilly Media, 2007.

Introdução a Dispositivos Móveis. Comunicação sem Fio. Plataformas de Software. Ferramentas de Desenvolvimento. Ambiente Integrado de Desenvolvimento para Aplicações Móveis e sem Fio. Componentes Visuais. Estrutura de Sistemas Baseados em Formulários. Layouts e Organização de Formulários Compactos. Usabilidade. Organização Visual. Arquitetura Padrão.

Bibliografia:
CHALMERS, D. Sensing and Systems in Pervasive Computing: Engineering Context Aware Systems. Springer, 2011.
CONWAY, J.; HILLEGASS, A. iOS Programming: The Big Nerd Ranch Guide. 3. ed. Addison-Wesley Professional, 2012.
MEDNIEKS, Z.; DORNIN, L.; MEIKE, G. B.; NAKAMURA, M. Programming Android. 2. ed. O’Reilly Media, 2012.
LEE, W.-M. Introdução ao Desenvolvimento de Aplicativos para o Android. Ciência Moderna, 2011.
LEE, H.; CHUVYROV, E. Beginning Windows Phone App Development. Apress, 2012.

Arquiteturas de computação paralela. Análise de desempenho de programas paralelos. Programação multicore e paradigmas de interação entre processos: memória compartilhada, memória transacional. Ferramentas para programação com variáveis compartilhadas: Pthreads, OpenMP, CUDA e OpenCL. Programação distribuída e paradigmas de interação entre processos: troca de mensagens, RPC. Ferramentas para programação com troca de mensagens: biblioteca MPI. Algoritmos fundamentais: backtracking, branch-and-bound, divisão e conquista, ordenação e busca. Programas paralelos para aplicações: mineração de dados, inteligência artificial, inteligência computacional e computação científica.

Bibliografia:
P. Pacheco. An Introduction to Parallel Programming. Morgan Kaufmann, 2011.
D. B. Kirk e W. W. Hwu. Programming Massively Parallel Processors: A Hands-on Approach. Morgan Kaufmann, 2010.
A. Grama, G. Karypis, V. Kumar e A. Gupta. Introduction to Parallel Computing. Addison Wesley, 2a. edição, 2003.
B. Wilkinson e M. Allen. Parallel Programming - Techniques and Applications Using Networked Workstations and Parallel Computers. Prentice
Hall, 2a. edição, 2005.
W. Gropp, E. Lusk e A. Skjellum. Using MPI: Portable Parallel Programming with the Message-Passing Interface. MIT Press, 2a. edição, 1999.

Introdução a redes de computadores e comunicação de dados. Terminologia, topologias, modelos de referência. Fundamentos de transmissão de dados, codificações analógica e digital. Protocolos e tecnologias de redes locais, metropolitanas, de longa distância e redes sem fio. Interconexão de redes. Arquitetura e protocolos TCP/IP.

Segurança e autenticação. Estudo de casos.

Bibliografia:

D. E. Comer. Computer Networks and Internets. Prentice-Hall, Sa. edição, 2008.

J. F. Kurose e K. W. Ross. Computer Networking: A Top-down Approach. Addison Wesley, 4a. edição, 2007.

L. L. Peterson e B. S. Davie. Computer Networks: A Systems Approach. Morgan Kaufmann, 4a. edição, 2007.

W. Stallings. Data and Computer Communications. Prentice-Hall, 8a. edição, 2006.

W. R. Stevens, B. Fenner e A. M. Rudoff. Unix Network Programming, Volume 1: The Sockets Networking API. Addison-Wesley, 3a. edição, 2003.

Breve história de redes neurais. Cognição e modelos biológico. Processamento simbólico versus não-simbólico. Primeiros modelos de redes neurais (Perceptron Adaline). Redes MLP (Multi Layer Perceptron). Redes RBF (Radial Basis Function). Redes de Hopfield. Máquina Boltzmann. Redes self-organising. Modelo de Kohonen. Redes ART. Sistemas híbridos e perspectivas futuras.

Bibliografia:
S. Haykin. Neural Networks and Learning Machines. Prentice-Hall, 2008.
M. Anthony e P. L. Bartlett. Neural Network Learning: Theoretical Foundations. Cambridge University Press, 2009.
J. A. Anderson. An Introduction to Neural Networks. MIT Press, 1995.

Conceitos e características de Redes sem fio: restrições físicas e tecnológicas; propagação via rádio. Redes WPAN, WLAN, WMAN, WWAN. Redes Adhoc e Infraestruturada; Protocolos de controle de acesso ao meio; Padrões 802.11, 802.11s, 802.15, 802.16. Redes celulares: características e protocolos das gerações 2G, 2,5G, 3G e 4G. Mobilidade: princípios e gerenciamento. Roteamento para um nó móvel. IPv6 x IP móvel. Gerenciamento de mobilidade em redes celulares. Segurança e autenticação em redes sem fio. Redes de Sensores Sem Fio: conceitos e protocolos. Tópicos especiais.

Bibliografia:
RAPPAPORT, Theodore S. Comunicações sem fio: princípios e práticas. 2. ed. São Paulo: Pearson, 2009. KUROSE, James F.; ROSS, Keith W.
Redes de computadores e a internet: uma abordagem top-down. 5. ed. São Paulo: Pearson, Addison-Wesley, 2010. MORAES, A. F. Redes Sem
Fio: Instalação, Configuração e Segurança – Fundamentos. Érica, 2010. RUFINO, N. M.de O. Segurança em Redes Sem Fio. 3.ed. São Paulo:
Novatec, 2011. SCHILLER, J. Mobile Communications. 2 ed. Addison Wesley, 2003. KUMAR, A., MANJUNATH, D., KURI, J. Wireless
Networking. Morgan Kaufmann, 2008. ENGST, A.; FLEISHMAN, G. Kit do Iniciante em Redes Sem Fio. São Paulo: Pearson Education, 2005.
FIORESE, V. Wireless - Introdução às Redes de Telecomunicação Móveis Celulares. Rio de Janeiro: Brasporte, 2005. BROD, C.; KAFFER, J.
Redes sem fio no Mundo em Desenvolvimento. Hacker Friendly, 2008. HU, F.; CAO, X. Wireless Sensor networks: principles and practice. Boca
Raton: CRC Press, 2009. FALUDI, R. Building Wireless Sensor Networks. Sebastopol: O'Reilly, 2010.

Seminários de pesquisa sobre tópicos de Computação e Tecnologia.

Bibliografia:

Não aplicável.

Conceitos de simulação. Noções de processos estocásticos. Geração de variáveis aleatórias. Distribuições de probabilidade. Coleta, geração e análise de dados. Conceitos e classificação de modelos: modelagem discreta e contínua. Metodologia de análise de desempenho. Métricas de desempenho. Modelagem de sistemas para simulação. Estrutura e componentes de simuladores. Ferramentas de simulação. Análise estatística de dados de entrada, validação do simulador e análise estatística dos resultados da simulação.

Bibliografia:
J. Banks, J. S. Carson, B. L. Nelson e D. M. Nicol. Discrete Event System Simulation. Prentice-Hall, 5a. edição, 2009.
A. Law. Simulation Modeling and Analysis. McGraw-Hill Osborne Media, 4a. edição, 2006.
R. Jain. The Art of Computer Systems Performance Analysis: Techniques for Experimental Design, Measurement, Simulation, and Modeling.
John Wiley & Sons, 1991.
S. M. Ross. Simulation. Academic Press, 4a. edição, 2006.
J. A. Sokolowski e C. M. Banks. Principles of Modeling and Simulation: A Multidisciplinary Approach. John Wiley & Sons, 2009.
M. D. Rossetti, Simulation Modeling and Arena. John Wiley & Sons, 2010.

Conceitos básicos. Arquiteturas de sistemas distribuídos. Processos. Comunicação. Nomeação. Sincronização. Sistemas de arquivos distribuídos: consistência e replicação. Migração de processos. Tolerância a falhas. Segurança. Estudo de casos.

Bibliografia:
G. Coulouris, J. Dollimore e T. Kindberg. Distributed Systems: Concepts and Design. Addison-Wesley, 4a. edição, 2005.
R. Guerraoui e L. Rodrigues. Introduction to Reliable Distributed Programming. Springer, 2006.
A. S. Tanenbaum e M. Van Steen. Distributed Systems: Principles and Paradigms. Prentice-Hall, 2a. edição, 2006.
M. Ben-Ari. Principles of Concurrent and Distributed Programming. Addison-Wesley, 2a. edição, 2006.
F. Buschmann, K. Henney e D. C. Schmidt. Pattern-oriented Software Architecture, Volume 4: A Pattern Language for
Distributed Computing. John Wiley & Sons, 2007.

Conceitos básicos. Gerência e escalonamento de processos. Concorrência, sincronização de processos e deadlock. Gerência de memória: alocação dinâmica de memória, paginação, segmentação memória virtual. Sistemas de arquivos. Gerência de E/S. Proteção e segurança. Virtualização. Estudo de casos.

Bibliografia:
A. Silberschatz, P. B. Galvin e G. Gagne. Operating Systems Concepts with Java. John Wiley & Sons, 7a. edição, 2007.
A. S. Tanenbaum. Modern Operating Systems. Prentice-Hall, 3a. edição, 2008.
A. S. Tanenbaum e A. S. Woodhul. Operating Systems Design and Implementation. Prentice-Hall, 3a. edição, 2006.
C. P. Pfleeger e S. L. Pfleeger. Security in Computing. Prentice-Hall, 4a. edição, 2007.
W. Stallings. Operating Systems: Internals and Design Principles. Prentice-Hall, 6a. edição, 2008.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Aplicações Distribuídas.

Princípios de automação de processos agroindustriais: sistemas combinacionais e seqüenciais, controlador programável, programação Ladder. Aplicação dos sistemas controle em plantas agroindustriais: objetivos, instrumentação e malhas de controle. Ferramentas para automação de sistemas agropecuários. Aquisição de dados e interpretação dos resultados. Princípios de Bem-Estar animal.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Engenharia Biomédica.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Engenharia de Software.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Informática Médica.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Projeto de Linguagens.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Robótica.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Sistemas Computacionais Aplicados à Educação.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Sistemas Computacionais Aplicados à Infraestrutura.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Sistemas Computacionais Aplicados aos Serviços Públicos.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Sistemas Embarcados.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Tecnologias Computacionais para Agricultura e Pecuária.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Tecnologias Computacionais para área de Saúde.

Disciplina de conteúdo variável abordando tópicos avançados na área de Tecnologias Computacionais para Cidades Inteligentes.

Os Tópicos Especiais poderão ser ofertados na forma de disciplinas esporádicas, sem alterar a estrutura curricular do curso, ou utilizados para integralizar o currículo do aluno por convalidação de créditos conforme Norma vigente da Pós-Graduação stricto sensu da UFMS.

Os Tópicos Especiais poderão ser ofertados na forma de disciplinas esporádicas, sem alterar a estrutura curricular do curso, ou utilizados para integralizar o currículo do aluno por convalidação de créditos conforme Norma vigente da Pós-Graduação stricto sensu da UFMS.

Os Tópicos Especiais poderão ser ofertados na forma de disciplinas esporádicas, sem alterar a estrutura curricular do curso, ou utilizados para integralizar o currículo do aluno por convalidação de créditos conforme Norma vigente da Pós-Graduação stricto sensu da UFMS.

Os Tópicos Especiais poderão ser ofertados na forma de disciplinas esporádicas, sem alterar a estrutura curricular do curso, ou utilizados para integralizar o currículo do aluno por convalidação de créditos conforme Norma vigente da Pós-Graduação stricto sensu da UFMS.