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Computação UFPel
A área de Computação da Universidade Federal de Pelotas congrega docentes e pesquisadores ligados à área de Computação na universidade. Composta primariamente por docentes lotados no Centro de Desenvolvimento Tecnológico, é responsável pelos cursos de Ciência da Computação, Engenharia de Computação e Mestrado em Ciência da Computação.
por Gerson Cavalheiro, 5 dias atrás

O Coordenador do Programa de Pós-Graduação em Computação faz saber que o Edital 139/2017 sobre o Processo Seletivo PPGC 2018/1 para ingresso Mestrado e Doutorado deste Programa (confira site de inscrição) passa a contemplar as seguintes alterações:

(1) Alterações no número de vagas ofertadas pelos professores Bruno Zatt, Marcelo Porto e Simone da Costa Cavalheiro, como segue.

Orientador

Vagas Mestrado

Vagas Doutorado

Bruno Zatt

2

2

Marcelo Porto

2

2

Simone da Costa Cavalheiro

2

0

Passando o total de vagas oferecidas pelo Programa a ser de 36 vagas para ingresso no Mestrado e 22 vagas para ingresso no Doutorado.

(2) O item c, do parágrafo 8 do Artigo I – DA INSCRIÇÃO, passa a ter a seguinte redação:

c. Caso o candidato tenha artigos publicados de sua autoria ou coautoria, ele poderá indicar até três artigos publicados para serem avaliados, conjuntamente com comprovantes que permitam a verificação da efetivação da publicação ou do aceite para publicação;

Desta forma, enfatiza-se o caráter não eliminatório deste item documental.

Os demais artigos do referido edital não sofreram alterações.

por Gerson Cavalheiro, 34 dias atrás

Encontra-se aberto o período de inscrições no Processo Seletivo do PPGC para aluno regular em 2018/1, aos cursos de Mestrado e Doutorado. O prazo termina em 20 de dezembro de 2017. Ao total serão ofertadas 35 vagas para ingresso no Mestrado e 20 vagas para ingresso no Doutorado. Para se inscrever, o candidato deve informar, em ordem de preferência, os orientadores com os quais deseja realizar sua formação. Orienta-se os candidatos a buscarem informações sobre a área de trabalho dos docentes do programa no site do PPGC. Os candidatos ao doutorado deverão também realizar uma etapa presencial com a defesa de um projeto e de seu memorial para uma banca.

O cronograma do edital é o seguinte:

  • 20 de novembro a 20 de dezembro de 2017: Inscrições.
  • 22 de dezembro de 2017: Divulgação das inscrições homologadas.
  • 5 a 9 de fevereiro de 2018: Defesas de memorial e projeto (Doutorado apenas).
  • 20 de fevereiro de 2018: Divulgação dos selecionados.
  • 21 a 28 de fevereiro de 2018: Matrícula dos selecionados.
  • 5 de março de 2018: Segunda chamada

Confira o Edital na integra e o site de seleção para mais informações.

por Gerson Cavalheiro, 81 dias atrás

O Programa de Pós-Graduação em Computação da Universidade Federal de Pelotas obteve conceito 4 na avaliação quadrienal dos programas de pós-graduação conduzida pela CAPES. A avaliação ocorreu sobre uma janela de 2013 a 2016 e avaliou diversos aspectos relativos a qualidade do programa. Com criação em 2010, o PPGC iniciou suas atividades com o curso de Mestrado em Ciência da Computação com conceito 3. Em 2015 obteve autorização para abrir o curso de Doutorado em Ciência da Computação, o primeiro no estado fora da capital. Esta foi a primeira avaliação completa do Programa uma vez que a anterior, então trienal, teve início antes de sua criação. O conceito atribuído reconhece o crescimento e a consolidação do Programa e o incansável esforço do corpo docente, discente e técnico-administrativo.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2017/2)

Smartphones no monitoramento de atividade física conforme a métrica MVPA de Intensidade estabelecida pela OMS
por
Alysson Nogueira Rodrigues

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Paulo Roberto Ferreira Jr. (orientador(a))
Prof. Natan Feter
Profa. Tatiana Aires Tavares

Data: 13 de Dezembro de 2017

Hora: 08:30h

Local: Auditório Acadêmico

Leia na íntegra.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2017/2)

Estudo e Desenvolvimento do Confortímetro Lotus utilizando a Plataforma Arduino
por
Mariana Espíndola Vieira

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Anderson Priebe Ferrugem (orientador(a))
Prof. Antônio César Silveira Baptista da Silva (coorientador(a))
Prof. Adenauer Correa Yamin
Prof. Rafael Iankowski Soares
Prof. Vinicius Valduga de Almeida Camargo

Data: 13 de Dezembro de 2017

Hora: 17:00h

Local: Sala B427 (Lab 4)

Leia na íntegra.

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2017/2)

Geração Automática de Código Multiplataforma para Aplicações Móveis Centradas em Dados na Nuvem: mapeamento do modelo UML para tecnologias web
por
Kellerson Kurtz

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Profa. Lisane Brisolara de Brisolara (orientador(a))
Prof. Adenauer Correa Yamin (coorientador(a))
Prof. Paulo Roberto Ferreira Júnior
Prof. Julio Carlos Balzano de Mattos

Data: 13 de Dezembro de 2017

Hora: 10:00h

Local: Auditório Acadêmico

Leia na íntegra.

por Ricardo Matsumura Araujo, 9 dias atrás

No dia 24 de novembro, a Computação-UFPel firmou acordo com a Intel para que esta possa oferecer seu program Intel Nervana AI Academy a estudantes da Universidade, focando na área de Aprendizado de Máquina e Deep Learning. Com o acordo, a Intel disponibiliza conteúdo didático a ser integrado em disciplinas e acesso a ambiente na nuvem para experimentos e exercícios. A implementação deve ocorrer ao longo de 2018, fortalecendo a área de Inteligência Artificial na Universidade.

por Gerson Cavalheiro, 14 dias atrás

A professora Simone Costa, na semana de 27 de novembro à 1o de dezembro, participa do XX Brazilian Symposium on Formal Methods como Coordenadora do Comitê de Programa, em conjunto com o professor José Luiz Fiadeiro (Royal Holloway University of London).

A professora Simone pertence ao quadro de Docentes Permanentes do do PPGC/UFPel, atuando na Linha de Fundamentos da Computação, tendo como interesses Métodos Formais e Pensamento Computacional.

por Marilton Sanchotene de Aguiar, 38 dias atrás

UNIVERSIDADE FEDERAL DE PELOTAS
CENTRO DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

Apresentações Finais (2017/2)

Aprendizado de Representação Lateral para Redes Neurais Convolucionais
por
Pedro Lemos Ballester

Curso:
Ciência da Computação

Banca:
Prof. Ricardo Matsumura Araujo (orientador)
Prof. Ulisses Brisolara Corrêa (co-orientador)
Prof. Tiago Thompsen Primo
Prof. Paulo Lilles Jorge Drews Junior

Data: 17 de Novembro de 2017

Hora: 09:00h

Local: Sala B218

Leia na íntegra.

por Gerson Cavalheiro, 68 dias atrás

Título: Uma proposta de arquitetura de rede neural convolucional intervalar para o processamento de imagens intervalares

Autor: IVANA PATRICIA IAHNKE STEIM

Orientação:

  • Marilton Sanchotene de Aguiar, Orientador (PPGC-UFPel)

Banca Examinadora:

  • Paulo R. Ferreira Jr. (PPGC-UFPel)
  • Renata Hax Sander Reiser (PPGC-UFPel)
  • Maurício Braga de Paula (Universidade Federal de Pelotas)

Data: 9 de Outubro de 2017

Hora: 15:30

Local: Auditório Acadêmico

Resumo:
O objetivo geral deste trabalho é a proposta de uma extensão intervalar para redes neurais convolucionais e a análise de sua aplicação em imagens digitais intervalares no contexto de reconhecimento de padrões em imagens, visando alta exatidão e confiabilidade nos resultados. Este trabalho contém uma rede neural convolucional intervalar com propósito de controlar e automatizar a análise do erro numérico, onde as camadas que compõem a rede neural por convolução são representadas por operações equivalentes através de intervalos e tem-se por objetivo analisar se houve melhora na precisão e na classificação. Primeiro, as imagens tradicionais são transformadas em imagens intervalares, considerando a vizinhança de 4 e de 8 de seus pixels; após é observado o processamento pela rede dessas imagens quanto à exatidão e controle de erro; o terceiro passo é inserir o conceito de fatiamento da imagem intervalar à procura de uma melhoria na capacidade de classificação da rede, com isso são observados alguns casos e seu efeito na acurácia da rede; por fim, são introduzidas operações de Validação Cruzada e de Image Augmentation para confirmar overfiting e buscar um melhor desempenho da rede, respectivamente. Observou-se que o recurso de fatiamento, admissível às imagens intervalares, mostrou-se como melhor opção para um melhor desempenho de classificação da rede nas configurações atuais desta.

por Computação UFPel, 88 dias atrás

Em função da paralisação de funcionários na UFPel, os alunos especiais selecionados devem realizar a matrícula a partir do dia 15/set,até terça, dia 19/set, no turno da manhã. A aulas iniciam na segunda-feira, dia 18/set, e será cobrada frequência, se for o caso.

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