M4062 - ECTS

Proporcionar conhecimentos para a análise e processamento digital de sinais estocásticos, abordando de uma forma global a modelação, a estimação espectral e a filtragem óptima e adaptativa.

M4083 - ECTS

Pretende-se que os estudantes adquiram:
a) conhecimentos sobre a recolha organizada de informação
b) técnicas e modelos estatísticos comummente usados no tratamento de dados do âmbito da Ciência e da Engenharia, e saibam aplicá-los adequadamente em R
c) capacidade para saber escolher e aplicar as técnicas e modelos estatísticos aprendidos a problemas concretos
d) espírito crítico e capacidade de interpretação dos resultados obtidos por aplicação das técnicas e modelos estatísticos aprendidos.

 

M4061 - ECTS Aquisição de uma base sólida de conhecimentos em estatística indutiva e desenvolvimento de capacidades e engenho em técnicas de modelação estatística, fundamentais para a apresentação, tratamento e interpretação de conjuntos de dados

M4057 - ECTS

Nesta unidade curricular pretende-se que os alunos adquiram conhecimentos sobre métodos numéricos para resolução de problemas diferenciais. Devem saber aplicar os métodos, analisar os erros e convergência , discutir estabilidade.   

M4042 - ECTS

Pretende-se contribuir para o conhecimento de alguns dos modelos, técnicas e algoritmos mais utilizados em outras áreas do conhecimento. Cada técnica  deverá ser aplicada à resolução de problemas levantados por outras ciências e à construção de modelos matemáticos para esses problemas.

M4043 - ECTS

Este curso tem como objectivo principal dar uma visão geral das várias metodologias de modelação matemática em Biologia Sistémica (Systems Biology).

A abordagem sistémica para a Biologia é um novo paradigma metodológico que transformou a investigação em Biologia no século 21. A ideia chave é a de que podemos estudar as interacções de todas as componentes de um sistema biológico para revelar as suas propriedades emergentes. Ganhou recentemente um novo impacto, principalmente devido ao notável progresso dos métodos experimentais e computacionais (Bioinformática), cada vez mais engenhosos e poderosos. É apoiada no conhecimento biológico acumulado, cada vez mais detalhado, a criação de novas técnicas experimentais em genómica e proteómica, novas tecnologias para fazer medições exaustivas de sequência de ADN, a expressão e regulação de genes, interacções proteína-proteína, a tradição de modelação matemática de processos biológicos e o crescimento exponencial da Bioinformática (como um pré-requisito para a construção de enormes bases de dados e análise de sistemas em larga escala).

A Biologia tornou-se cada vez mais multidisciplinar com biólogos, cientistas da computação, engenheiros, matemáticos, físicos e médicos, a juntar esforços para desenvolver tecnologias de elevada eficácia e ferramentas computacionais e matemáticas, orientadas pelas necessidades atuais da Biologia e da Medicina.

M4045 - ECTS

O curso visa introduzir de uma forma rigorosa os fundamentos de teoria de otimização (linear e não-linear), cálculo variacional e teoria do controlo. São abordados os conceitos fundamentais das áreas em questão, assim como as ferramentas matemáticas mais relevantes para a sua análise.

 

CC4019 - ECTS

O objectivo da disciplina de Teoria da Informação é expor conceitos fundamentais relacionados com teoria da informação e as suas aplicações em sistemas e redes de comunicações e ciência de computadores.

CC4015 - ECTS

Fornecer ao aluno experiência na utilização, administração e programação de alguns dos sistemas/aplicações mais utilizados em ambiente Windows. O enfoque particular será sobre o ambiente de programação do Visual Basic for Applications.

M4031 - ECTS

Esta UC apresenta os principais conceitos e técnicas de análise e processamento digital de imagem. O objectivo é que no final do curso os alunos sejam capazes de planear e implementar algoritmos para a extracção de informação a partir de imagens.

A orientação da UC privilegia a compreensão dos conceitos e métodos e a sua utilização efectiva na análise de dados simulados e experimentais. Será feita uma utilização intensiva de meios computacionais avançados (Matlab).

M4076 - ECTS

Pretende-se que os alunos apreendam o paradigma da simulação computacional baseado em metodologias de Monte Carlo, nomeadamente MCMC, assim como os princípios da álgebra linear numérica, num contexto de aplicação crítica em áreas interdisciplinares envolvendo as ciências sociais, da vida ou da computação.

CC4024 - ECTS Identificação e aplicação de técnicas de data mining para a extração de conhecimento a partir de diversas fontes de dados (texto, web, etc.).

M4056 - ECTS

O curso visa introduzir de uma forma rigorosa os fundamentos da Matemática Financeira em tempo discreto e contínuo. São abordados os conceitos fundamentais da área em questão, assim como as ferramentas matemáticas mais relevantes para a sua análise.

M4063 - ECTS

Introduzir os conceitos e métodos fundamentais de classificação supervisionada e não supervisionada.

M4064 - ECTS

Disciplina introdutória aos processos estocásticos. Pretende-se apresentar um conjunto de ferramentas para a descrição e análise de processos estocásticos em áreas diversificadas, como processamento de sinal, teoria da informação, ambiente, economia e finanças, biologia e medicina. A orientação da disciplina privilegia a compreensão dos conceitos e métodos e a sua aplicação em áreas interdisciplinares utilizando dados simulados ou reais.

M4081 - ECTS Conhecer exemplos clássicos de códigos corretores de erros clássicos.
Reproduzir os resultados-chave da teoria e as suas demonstrações.
Construir novos códigos a partir de antigos e examinar as suas propriedades básicas.
Aplicar as técnicas, resultados e conceitos básicos da UC a exemplos concretos.

CC4020 - ECTS Reforçar conhecimentos de técnicas de concepção de algoritmos e análise da sua correção e complexidade.
Conhecer e aplicar métodos de resolução exata e aproximada para problemas difíceis.

M5009 - ECTS

M5007 - ECTS O estágio tem como objectivo desenvolver as capacidades dos estudantes para enfrentarem os desafios de um mercado trabalho competitivo e promover o enriquecimento curricular tendo em vista a sua integração profissional junto de um vasto grupo de Empresas/Serviços

M4062 - ECTS

Proporcionar conhecimentos para a análise e processamento digital de sinais estocásticos, abordando de uma forma global a modelação, a estimação espectral e a filtragem óptima e adaptativa.

M4061 - ECTS Aquisição de uma base sólida de conhecimentos em estatística indutiva e desenvolvimento de capacidades e engenho em técnicas de modelação estatística, fundamentais para a apresentação, tratamento e interpretação de conjuntos de dados

M4057 - ECTS

Nesta unidade curricular pretende-se que os alunos adquiram conhecimentos sobre métodos numéricos para resolução de problemas diferenciais. Devem saber aplicar os métodos, analisar os erros e convergência , discutir estabilidade.   

M4043 - ECTS

Este curso tem como objectivo principal dar uma visão geral das várias metodologias de modelação matemática em Biologia Sistémica (Systems Biology).

A abordagem sistémica para a Biologia é um novo paradigma metodológico que transformou a investigação em Biologia no século 21. A ideia chave é a de que podemos estudar as interacções de todas as componentes de um sistema biológico para revelar as suas propriedades emergentes. Ganhou recentemente um novo impacto, principalmente devido ao notável progresso dos métodos experimentais e computacionais (Bioinformática), cada vez mais engenhosos e poderosos. É apoiada no conhecimento biológico acumulado, cada vez mais detalhado, a criação de novas técnicas experimentais em genómica e proteómica, novas tecnologias para fazer medições exaustivas de sequência de ADN, a expressão e regulação de genes, interacções proteína-proteína, a tradição de modelação matemática de processos biológicos e o crescimento exponencial da Bioinformática (como um pré-requisito para a construção de enormes bases de dados e análise de sistemas em larga escala).

A Biologia tornou-se cada vez mais multidisciplinar com biólogos, cientistas da computação, engenheiros, matemáticos, físicos e médicos, a juntar esforços para desenvolver tecnologias de elevada eficácia e ferramentas computacionais e matemáticas, orientadas pelas necessidades atuais da Biologia e da Medicina.

M4082 - ECTS Familiarização com a pesquisa e seleção de bibliografia científica e técnica, e aquisição de competências na análise e discussão da mesma e na comunicação matemática oral e escrita.

CC4019 - ECTS

O objectivo da disciplina de Teoria da Informação é expor conceitos fundamentais relacionados com teoria da informação e as suas aplicações em sistemas e redes de comunicações e ciência de computadores.

M4031 - ECTS

Esta UC apresenta os principais conceitos e técnicas de análise e processamento digital de imagem. O objectivo é que no final do curso os alunos sejam capazes de planear e implementar algoritmos para a extracção de informação a partir de imagens.

A orientação da UC privilegia a compreensão dos conceitos e métodos e a sua utilização efectiva na análise de dados simulados e experimentais. Será feita uma utilização intensiva de meios computacionais avançados (Matlab).

CC4024 - ECTS Identificação e aplicação de técnicas de data mining para a extração de conhecimento a partir de diversas fontes de dados (texto, web, etc.).

M4056 - ECTS

O curso visa introduzir de uma forma rigorosa os fundamentos da Matemática Financeira em tempo discreto e contínuo. São abordados os conceitos fundamentais da área em questão, assim como as ferramentas matemáticas mais relevantes para a sua análise.

M4063 - ECTS

Introduzir os conceitos e métodos fundamentais de classificação supervisionada e não supervisionada.

M4081 - ECTS Conhecer exemplos clássicos de códigos corretores de erros clássicos.
Reproduzir os resultados-chave da teoria e as suas demonstrações.
Construir novos códigos a partir de antigos e examinar as suas propriedades básicas.
Aplicar as técnicas, resultados e conceitos básicos da UC a exemplos concretos.

CC4020 - ECTS Reforçar conhecimentos de técnicas de concepção de algoritmos e análise da sua correção e complexidade.
Conhecer e aplicar métodos de resolução exata e aproximada para problemas difíceis.