Código Oficial: | 6026 |
Sigla: | M:CC |
Descrição: | O Mestrado em Ciência de Computadores visa a formação avançada e de qualidade de profissionais e investigadores em diferentes especialidades da área científica de Ciência de Computadores. |
Pretende-se, nesta disciplina, que os alunos:
Esta UC é dedicada ao desenho de algoritmos para problemas computacionais, e como raciocinar de forma clara sobre a sua correção e tempo de execução. O principal objectivo é dotar os alunos das ferramentas intelectuais necessárias para que sejam capazes de desenhar a analisar os seus próprios algoritmos para problemas que precisem de resolver no futuro.
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.
Dotar os estudantes do conhecimento teórico e prático dos modelos de computação orientados para arquiteturas paralelas e distribuídas. Será dada ênfase ao desenvolvimento de competências de programação para memória distribuída com o MPI, e de programação em memória partilhada com processos, threads e OpenMP.
A criptografia evoluiu nas últimas décadas, de um mais ou menos obscuro ramo do conhecimento usado essencialmente por militares e espiões, para uma componente essencial das comunicações e escrita de software. Com a virtualização de um grande conjunto de actividades, foi necessário usar a criptografia para assegurar todo um conjunto de propriedades e garantias que as correspondentes transacções presenciais podiam assegurar de outra forma. Hoje, a criptografia desempenha por isso um papel essencial tanto nos protocolos da Internet como nos restantes sistemas de comunicações digitais.
Pretende-se assim:
1. Introduzir a problemática da segurança das redes e sistemas informáticos assim como o problema da segurança em geral.
2. Apresentar um conjunto suficientemente expressivo de protocolos criptográficos que permitam geralmente transcrever as actividades sociais do mundo físico para o suporte digital.
3. Estudo de alguns algoritmos criptográficos, suas aplicações e possíveis ataques.
Esta disciplina tem como objetivos principais fazer uma introdução às principais metodologias de data mining, e também fornecer conhecimentos sobre programação e sistemas utilizados para a análise de dados tais como a linguagem R e o pacote WEKA.
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/SPSS
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.
Estudo de modelos formais sintácticos e semânticos de linguagens de programação, de forma a compreender os mecanismos envolvidos na definição, desenho e implementação de linguagens de programação.
Introduzir os conceitos e métodos fundamentais de classificação supervisionada e não supervisionada.
Esta unidade curricular tem por objetivo geral introduzir os alunos aos documentos estruturados baseados no formalismo XML (eXtended Markup Language) e ao seu processamento.
Os objetivos específicos incluem o conhecimento dos conceitos e normas básicas deste formalismo, bem como as linguagens linguagens associadas às várias facetas do processamento de documentos, como: tipificação, formatação gráfica, transformação e semântica. Será também abordada a manipulação de dados em formato XML a partir de programas e a sua utilização na implementação de serviços Web destinados à comunicação entre sistemas informáticos heterogéneos.
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.
Compreenção dos princípios fundamentais do funcionamento das redes de comunicações móveis, focando: os aspectos tecnológicos mais relevantes; as redes de comunicações móveis de 2ª, 3ª e 4ª geração; e os principais serviços em redes de comunicações móveis.
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.
Nesta unidade curricular pretende-se expôr aos alunos técnicas que provem ou sugiram que não existem métodos eficientes para resolver alguns problemas importantes em Ciência de Computadores com impacto na vida real (nomeadamente a factorização). Neste sentido é feito um estudo teórico de várias classes de complexidade, das relações entre elas, tais como: P, NP, co-NP, PSPACE, NL, PH, RP, BPP, e IP.
O estudante deverá ser capaz de:
- reconhecer diferentes problemas resolúveis através da utilização das técnicas de data mining abordadas e especificadas nos conteúdos.
- identificar e especificar tarefas de data mining idênticas às abordadas
- obter e pré-processar dados para os algoritmos e as tarefas abordados
- compreender e utilizar algoritmos de data mining
- obter, interpretar, avaliar e utilizar modelos de data mining.
- implementar alguns dos algoritmos e propor alterações para os melhorar
Fornecer aos alunos fundamentos teóricos e técnicas práticas de implementação de linguagens de programação declarativas.
Introduzir os conceitos fundamentais sobre sistemas embebidos e fornecer aos alunos as competências necessárias ao desenvolvimento de aplicações para estas plataformas.
Apresentar aos alunos as capacidades e limitações destes sistemas e a razão da sua disseminação e utilização em variados ambientes.
Introduzir os alunos ao desenvolvimento nestas plataformas, potenciando o trabalho de equipa e a organização da mesma.
Esta UC é dedicada ao desenho de algoritmos para problemas computacionais, e como raciocinar de forma clara sobre a sua correção e tempo de execução. O principal objectivo é dotar os alunos das ferramentas intelectuais necessárias para que sejam capazes de desenhar a analisar os seus próprios algoritmos para problemas que precisem de resolver no futuro.
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.
Dotar os estudantes do conhecimento teórico e prático dos modelos de computação orientados para arquiteturas paralelas e distribuídas. Será dada ênfase ao desenvolvimento de competências de programação para memória distribuída com o MPI, e de programação em memória partilhada com processos, threads e OpenMP.
A criptografia evoluiu nas últimas décadas, de um mais ou menos obscuro ramo do conhecimento usado essencialmente por militares e espiões, para uma componente essencial das comunicações e escrita de software. Com a virtualização de um grande conjunto de actividades, foi necessário usar a criptografia para assegurar todo um conjunto de propriedades e garantias que as correspondentes transacções presenciais podiam assegurar de outra forma. Hoje, a criptografia desempenha por isso um papel essencial tanto nos protocolos da Internet como nos restantes sistemas de comunicações digitais.
Pretende-se assim:
1. Introduzir a problemática da segurança das redes e sistemas informáticos assim como o problema da segurança em geral.
2. Apresentar um conjunto suficientemente expressivo de protocolos criptográficos que permitam geralmente transcrever as actividades sociais do mundo físico para o suporte digital.
3. Estudo de alguns algoritmos criptográficos, suas aplicações e possíveis ataques.
Esta disciplina tem como objetivos principais fazer uma introdução às principais metodologias de data mining, e também fornecer conhecimentos sobre programação e sistemas utilizados para a análise de dados tais como a linguagem R e o pacote WEKA.
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/SPSS
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.
Estudo de modelos formais sintácticos e semânticos de linguagens de programação, de forma a compreender os mecanismos envolvidos na definição, desenho e implementação de linguagens de programação.
Introduzir os conceitos e métodos fundamentais de classificação supervisionada e não supervisionada.
Esta unidade curricular tem por objetivo geral introduzir os alunos aos documentos estruturados baseados no formalismo XML (eXtended Markup Language) e ao seu processamento.
Os objetivos específicos incluem o conhecimento dos conceitos e normas básicas deste formalismo, bem como as linguagens linguagens associadas às várias facetas do processamento de documentos, como: tipificação, formatação gráfica, transformação e semântica. Será também abordada a manipulação de dados em formato XML a partir de programas e a sua utilização na implementação de serviços Web destinados à comunicação entre sistemas informáticos heterogéneos.
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.
Compreenção dos princípios fundamentais do funcionamento das redes de comunicações móveis, focando: os aspectos tecnológicos mais relevantes; as redes de comunicações móveis de 2ª, 3ª e 4ª geração; e os principais serviços em redes de comunicações móveis.
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.
Nesta unidade curricular pretende-se expôr aos alunos técnicas que provem ou sugiram que não existem métodos eficientes para resolver alguns problemas importantes em Ciência de Computadores com impacto na vida real (nomeadamente a factorização). Neste sentido é feito um estudo teórico de várias classes de complexidade, das relações entre elas, tais como: P, NP, co-NP, PSPACE, NL, PH, RP, BPP, e IP.
O estudante deverá ser capaz de:
- reconhecer diferentes problemas resolúveis através da utilização das técnicas de data mining abordadas e especificadas nos conteúdos.
- identificar e especificar tarefas de data mining idênticas às abordadas
- obter e pré-processar dados para os algoritmos e as tarefas abordados
- compreender e utilizar algoritmos de data mining
- obter, interpretar, avaliar e utilizar modelos de data mining.
- implementar alguns dos algoritmos e propor alterações para os melhorar
Fornecer aos alunos fundamentos teóricos e técnicas práticas de implementação de linguagens de programação declarativas.
Introduzir os conceitos fundamentais sobre sistemas embebidos e fornecer aos alunos as competências necessárias ao desenvolvimento de aplicações para estas plataformas.
Apresentar aos alunos as capacidades e limitações destes sistemas e a razão da sua disseminação e utilização em variados ambientes.
Introduzir os alunos ao desenvolvimento nestas plataformas, potenciando o trabalho de equipa e a organização da mesma.
Esta UC é dedicada ao desenho de algoritmos para problemas computacionais, e como raciocinar de forma clara sobre a sua correção e tempo de execução. O principal objectivo é dotar os alunos das ferramentas intelectuais necessárias para que sejam capazes de desenhar a analisar os seus próprios algoritmos para problemas que precisem de resolver no futuro.
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.
Dotar os estudantes do conhecimento teórico e prático dos modelos de computação orientados para arquiteturas paralelas e distribuídas. Será dada ênfase ao desenvolvimento de competências de programação para memória distribuída com o MPI, e de programação em memória partilhada com processos, threads e OpenMP.
A criptografia evoluiu nas últimas décadas, de um mais ou menos obscuro ramo do conhecimento usado essencialmente por militares e espiões, para uma componente essencial das comunicações e escrita de software. Com a virtualização de um grande conjunto de actividades, foi necessário usar a criptografia para assegurar todo um conjunto de propriedades e garantias que as correspondentes transacções presenciais podiam assegurar de outra forma. Hoje, a criptografia desempenha por isso um papel essencial tanto nos protocolos da Internet como nos restantes sistemas de comunicações digitais.
Pretende-se assim:
1. Introduzir a problemática da segurança das redes e sistemas informáticos assim como o problema da segurança em geral.
2. Apresentar um conjunto suficientemente expressivo de protocolos criptográficos que permitam geralmente transcrever as actividades sociais do mundo físico para o suporte digital.
3. Estudo de alguns algoritmos criptográficos, suas aplicações e possíveis ataques.
Esta disciplina tem como objetivos principais fazer uma introdução às principais metodologias de data mining, e também fornecer conhecimentos sobre programação e sistemas utilizados para a análise de dados tais como a linguagem R e o pacote WEKA.
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/SPSS
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.
Estudo de modelos formais sintácticos e semânticos de linguagens de programação, de forma a compreender os mecanismos envolvidos na definição, desenho e implementação de linguagens de programação.
Introduzir os conceitos e métodos fundamentais de classificação supervisionada e não supervisionada.
Esta unidade curricular tem por objetivo geral introduzir os alunos aos documentos estruturados baseados no formalismo XML (eXtended Markup Language) e ao seu processamento.
Os objetivos específicos incluem o conhecimento dos conceitos e normas básicas deste formalismo, bem como as linguagens linguagens associadas às várias facetas do processamento de documentos, como: tipificação, formatação gráfica, transformação e semântica. Será também abordada a manipulação de dados em formato XML a partir de programas e a sua utilização na implementação de serviços Web destinados à comunicação entre sistemas informáticos heterogéneos.
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.
Compreenção dos princípios fundamentais do funcionamento das redes de comunicações móveis, focando: os aspectos tecnológicos mais relevantes; as redes de comunicações móveis de 2ª, 3ª e 4ª geração; e os principais serviços em redes de comunicações móveis.
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.
Nesta unidade curricular pretende-se expôr aos alunos técnicas que provem ou sugiram que não existem métodos eficientes para resolver alguns problemas importantes em Ciência de Computadores com impacto na vida real (nomeadamente a factorização). Neste sentido é feito um estudo teórico de várias classes de complexidade, das relações entre elas, tais como: P, NP, co-NP, PSPACE, NL, PH, RP, BPP, e IP.
O estudante deverá ser capaz de:
- reconhecer diferentes problemas resolúveis através da utilização das técnicas de data mining abordadas e especificadas nos conteúdos.
- identificar e especificar tarefas de data mining idênticas às abordadas
- obter e pré-processar dados para os algoritmos e as tarefas abordados
- compreender e utilizar algoritmos de data mining
- obter, interpretar, avaliar e utilizar modelos de data mining.
- implementar alguns dos algoritmos e propor alterações para os melhorar
Fornecer aos alunos fundamentos teóricos e técnicas práticas de implementação de linguagens de programação declarativas.
Introduzir os conceitos fundamentais sobre sistemas embebidos e fornecer aos alunos as competências necessárias ao desenvolvimento de aplicações para estas plataformas.
Apresentar aos alunos as capacidades e limitações destes sistemas e a razão da sua disseminação e utilização em variados ambientes.
Introduzir os alunos ao desenvolvimento nestas plataformas, potenciando o trabalho de equipa e a organização da mesma.
Esta UC é dedicada ao desenho de algoritmos para problemas computacionais, e como raciocinar de forma clara sobre a sua correção e tempo de execução. O principal objectivo é dotar os alunos das ferramentas intelectuais necessárias para que sejam capazes de desenhar a analisar os seus próprios algoritmos para problemas que precisem de resolver no futuro.
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.
Dotar os estudantes do conhecimento teórico e prático dos modelos de computação orientados para arquiteturas paralelas e distribuídas. Será dada ênfase ao desenvolvimento de competências de programação para memória distribuída com o MPI, e de programação em memória partilhada com processos, threads e OpenMP.
A criptografia evoluiu nas últimas décadas, de um mais ou menos obscuro ramo do conhecimento usado essencialmente por militares e espiões, para uma componente essencial das comunicações e escrita de software. Com a virtualização de um grande conjunto de actividades, foi necessário usar a criptografia para assegurar todo um conjunto de propriedades e garantias que as correspondentes transacções presenciais podiam assegurar de outra forma. Hoje, a criptografia desempenha por isso um papel essencial tanto nos protocolos da Internet como nos restantes sistemas de comunicações digitais.
Pretende-se assim:
1. Introduzir a problemática da segurança das redes e sistemas informáticos assim como o problema da segurança em geral.
2. Apresentar um conjunto suficientemente expressivo de protocolos criptográficos que permitam geralmente transcrever as actividades sociais do mundo físico para o suporte digital.
3. Estudo de alguns algoritmos criptográficos, suas aplicações e possíveis ataques.
Esta disciplina tem como objetivos principais fazer uma introdução às principais metodologias de data mining, e também fornecer conhecimentos sobre programação e sistemas utilizados para a análise de dados tais como a linguagem R e o pacote WEKA.
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/SPSS
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.
Estudo de modelos formais sintácticos e semânticos de linguagens de programação, de forma a compreender os mecanismos envolvidos na definição, desenho e implementação de linguagens de programação.
Introduzir os conceitos e métodos fundamentais de classificação supervisionada e não supervisionada.
Esta unidade curricular tem por objetivo geral introduzir os alunos aos documentos estruturados baseados no formalismo XML (eXtended Markup Language) e ao seu processamento.
Os objetivos específicos incluem o conhecimento dos conceitos e normas básicas deste formalismo, bem como as linguagens linguagens associadas às várias facetas do processamento de documentos, como: tipificação, formatação gráfica, transformação e semântica. Será também abordada a manipulação de dados em formato XML a partir de programas e a sua utilização na implementação de serviços Web destinados à comunicação entre sistemas informáticos heterogéneos.
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.
Compreenção dos princípios fundamentais do funcionamento das redes de comunicações móveis, focando: os aspectos tecnológicos mais relevantes; as redes de comunicações móveis de 2ª, 3ª e 4ª geração; e os principais serviços em redes de comunicações móveis.
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.
Nesta unidade curricular pretende-se expôr aos alunos técnicas que provem ou sugiram que não existem métodos eficientes para resolver alguns problemas importantes em Ciência de Computadores com impacto na vida real (nomeadamente a factorização). Neste sentido é feito um estudo teórico de várias classes de complexidade, das relações entre elas, tais como: P, NP, co-NP, PSPACE, NL, PH, RP, BPP, e IP.
O estudante deverá ser capaz de:
- reconhecer diferentes problemas resolúveis através da utilização das técnicas de data mining abordadas e especificadas nos conteúdos.
- identificar e especificar tarefas de data mining idênticas às abordadas
- obter e pré-processar dados para os algoritmos e as tarefas abordados
- compreender e utilizar algoritmos de data mining
- obter, interpretar, avaliar e utilizar modelos de data mining.
- implementar alguns dos algoritmos e propor alterações para os melhorar
Fornecer aos alunos fundamentos teóricos e técnicas práticas de implementação de linguagens de programação declarativas.
Introduzir os conceitos fundamentais sobre sistemas embebidos e fornecer aos alunos as competências necessárias ao desenvolvimento de aplicações para estas plataformas.
Apresentar aos alunos as capacidades e limitações destes sistemas e a razão da sua disseminação e utilização em variados ambientes.
Introduzir os alunos ao desenvolvimento nestas plataformas, potenciando o trabalho de equipa e a organização da mesma.