A disciplina tem como objetivos apresentar os fundamentos para realização de pesquisa e desenvolvimento com som e música em sistemas de informação e enfocar metodologias e técnicas empregadas em áreas de aplicação específicas. São abordados conceitos estruturantes para representação e manipulação da informação sonora e musical em ambientes computacionais, bem como métodos e modelos frequentemente usados. Áreas abordáveis incluem processamento digital de áudio, análise e recuperação de informação musical, audição, psicoacústica e análise de cena auditiva, áudio espacial e realidade virtual sonora, síntese sonora e musical, música digital e musicologia computacional, sonificação de dados,
bioacústica, entre outras. O propósito é propiciar ao aluno de pós-graduação que vai lidar com informação sonora um estudo de tópicos relevantes para sua pesquisa e para desenvolvimentos tecnológicos com som e música, e a oportunidade de aprofundar conhecimentos adquiridos em disciplinas anteriores.
- Docente: Regis Rossi Alves Faria
Discutir definições teóricas relacionadas à Ciberdemocracia e suas variações: democracia, governo e governaça digital. Compreender as principais teorias sociais, políticas e tecnológicas que dão base às pesquisas e prática em Ciberdemocracia. Compreender a participação de sistemas de informação nas dimensões da gestão pública, gestão organizacional, participação e ativismo social. Compreender como o arcabouço teórico da área de Sistemas de Informação contribui para a pesquisa e desenvolvimento neste contexto. Exercitar a proposição e crítica de soluções e seus impactos em contextos específicos.
- Docente: Renata Mendes de Araujo
O objetivo geral dessa disciplina é apresentar ao aluno os principais métodos utilizados para análises de dados, compreensão de fenômenos e tomada de decisão em problemas de reconhecimento de padrões. Mais
especificamente, serão introduzidos fundamentos e algoritmos para modelagem e classificação de dados, seleção e extração de características, juntamente com os métodos apropriados para avaliação de desempenho dos modelos obtidos. As similaridades e diferenças entre os métodos apresentados e suas principais vantagens e desvantagens serão também abordadas e discutidas ao longo do curso.
- Docente: Ariane Machado Lima
O curso tem por objetivos: (1) apresentar os conceitos, técnicas e métodos fundamentais para o projeto, desenvolvimento e avaliação das Interfaces Humano-Computador (IHCs) de sistemas interativos; (2) Apoiar o projeto e implementação de IHCs; e (3) destacar aspectos relacionados à acessibilidade de sistemas computacionais.
- Docente: Marcelo Morandini
Fornecer uma visão geral sobre os fundamentos epistemológicos e metodológicos da pesquisa na área de Sistemas de Informação, contemplando aspectos teóricos e práticos; discutir conceitos sobre ciência, conhecimento científico e pesquisa científica e sua relação com a produção tecnológica; estabelecer diretrizes para realização da pesquisa científica em Sistemas de Informação; discutir abordagens, paradigmas e métodos de pesquisa em Sistemas de Informação, contemplando tanto aspectos tecnológicos e computacionais quanto humanos e organizacionais.
- Docente: Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques
- Docente: Káthia Maria Honorio
Este curso tem como objetivo estudar a área de Grafos de Conhecimento, conceitos associados como Ontologias, Web Semântica e Representação de Conhecimento, além da sua fundamentação teórica e suas aplicações.
- Docente: José de Jesus Pérez Alcazár
Esta disciplina tem o objetivo de fornecer aos alunos uma visão geral das principais estratégias, técnicas, critérios e ferramentas de apoio ao teste de software, além do contato com os principais tópicos de pesquisa da área. Os alunos terão a oportunidade de explorar os principais conceitos e tópicos de pesquisa na área, bem como utilizar e desenvolver ferramentas para apoiar atividades específicas de teste de software.
- Docente: Marcos Lordello Chaim
Familiarizar os estudantes com as várias estruturas de dados, técnicas de programação e a análise da complexidade assintótica de algoritmos buscando habilitá-los a contar com esses recursos no desenvolvimento das atividades de ciência de computação.
- Docente: Karina Valdivia Delgado
Apresentar o aluno ao que atualmente se aceita como melhores práticas na condução de experimentos em Aprendizado de Máquina Supervisionado, indo desde avaliação de modelos e projeto de experimentos até a descrição e comparação dos resultados.
- Docente: Norton Trevisan Roman