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Pós-Graduação em Computação
O PPGC-UFPel atualmente oferece cursos de Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação. O Programa conta com 24 pesquisadores doutores, atuando em quatro linhas de pesquisa: Fundamentos de Computação, Processamento Paralelo e Distribuído, Sistemas Digitais e Embarcados e Sistemas Inteligentes.
por Computação UFPel, 9 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.

por Gerson Cavalheiro, 10 dias atrás

Neste mês de semtembro, o Doutor em Ciência da Computação pela UFRGS Tiago Thompsen Primo iniciou seu pós-doutoramento (PNPD) no PPGC. Tiago tem em seu currículo experiências na Samsung Research Institute Brasil e Instituto Communitas para o Desenvolvimento Humano e Tecnológico, trabalhando com tecnologias semânticas para uma plataforma de comunidades de prática.  Seus interesses de pesquisa incluem Educação Apoiada por Tecnologias, Sistemas de Recomendação, Representação de Conhecimento e Aprendizagem ao Longo da Vida. Dado à pluralidade de aplicação de seu conhecimento, sua atuação será transversal as diferentes Linhas do Programa.

por Gerson Cavalheiro, 10 dias atrás

O final do Processo Seletivo ao Edital 077/2017 resultou na seguinte seleção dos candidatos que entregaram documentação completa conforme solicitado. A lista é apresentada em ordem alfabética, nas disciplinas para as quais os alunos foram selecionados. Confira os horários das disciplinas.

 

  • Sistemas Evolutivos
    • Andrea Veronica Gonzalez
    • Elias Meyer Alves
    • Daniel Pereira Ferreira
    • Italo Dombrowski Machado
    • Luciano Edson Mertins
  • Sistemas Sensíveis ao Contexto, Adaptativos e Ubíquos
    • Alessander Osorio
    • Gustavo de Castro Feijó
    • Joyce Giambastiani Koperek
    • Léo dos Santos Ribeiro
    • Thiago Davison Gonçalves Gonçalves
  • Tópicos Especiais em Computação : Computação em Nuvem
    • Alessander Osorio
    • Andrea Veronica Gonzalez
    • Fernando Angelin
    • Italo Dombrowski Machado
    • Vilnei Marins de Freitas das Neves
  • Projeto Avançado de Sistemas Digitais
    • Anderson Ferreira Rodrigues
    • Dreifus Medeiros Costa
    • Léo dos Santos Ribeiro
    • Willian Peres Chaves
  • Processamento de Alto Desempenho
    • Anderson Ferreira Rodrigues
    • Daniel Pereira Ferreira
    • Fernando Angelin
    • Victor Avila Ratuchenei
    • Willian Peres Chaves

As matrículas deverão ser realizadas presencialmente na secretaria do programa, sala 421 do Campus Porto da UFPel (Rua Gomes Carneiro, 1, Pelotas, RS) de 13 à 18 de setembro de 2017, pela manhã. os candidatos selecionados deverão apresentar, no ato da matrícula, os documentos originais listados no Item 5 do Edital para conferência.

por Gerson Cavalheiro, 11 dias atrás

A Pró-Reitoria de Assuntos Estudantis, através do Núcleo de Serviço Social da Coordenação de Integração Estudantil, torna público que está recebendo até às 14 h do dia 27 de Setembro de 2017, inscrições para solicitação dos Programas de Assistência Estudantil aos(às) estudantes de graduação e pós-graduação da UFPel. Confira Edital 11/2017 PROCESSO DE INSCRIÇÃO PARA OS PROGRAMAS DE ASSISTÊNCIA ESTUDANTIL 2017/2 e Anexos.

por Gerson Cavalheiro, 19 dias atrás

Em função do Ponto Facultativo do dia 8/set (sexta) e do corte programado do fornecimento de Energia Elétrica para o dia 11/set (segunda), a secretaria do PPGC estará fechada nestes dias.

por Gerson Cavalheiro, 19 dias atrás

As matrículas 2017/2 estão abertas de hoje (4/set) a 12/set (próxima terça). Os alunos dos cursos de Mestrado e Doutorado em Computação devem acessar o site de matrículas e proceder o pedido de matrícula conforme informado.

Importante: Alunos em créditos a realizar também devem proceder a matrícula, matriculando-se nas disciplinas de Orientação em Dissertação ou em Tese, conforme o caso.

Importante 2: Alunos que realizaram TI I ou TI II em 2017/1 deverão entregar as versões finais de seus textos até o dia 13/set, sendo a efetivação da matrícula condicionada ao cumprimento deste requisito.

por Gerson Cavalheiro, 24 dias atrás

Título: Otimização dos Padrões de Acesso a Memória em Simulação de Computação Quântica

Autor: MATEUS MOREIRA SILVEIRA DO NASCIMENTO

Orientação:

  • Renata Hax Sander Reiser, Orientadora (PPGC-UFPel)

Banca Examinadora:

  • Adenauer Corrêa Yamin (PPGC-UFPel)
  • André Du Bois (PPGC-UFPel)

Data: 30 de Agosto de 2017

Hora: 16:30

Local: LUPS

Resumo:
Nos dias de hoje, uma das maiores dificuldades na simulação de algoritmos quânticos é o crescimento exponencial das computações, provocando um incremento expressivo nas complexidades espacial e temporal. Isto ocorre pois as simulações frequentemente utilizam produtos tensoriais caracterizando o paralelismo quântico, mas que demandam considerável espaço de leitura e escrita, uma vez que os operadores são modelados por estruturas matriciais. A simulação quântica é um importante passo para o desenvolvimento da CQ e de soluções alternativas para problemas como o aumento exponencial do espaço de estados e processos. Entretanto, explorar o potencial computacional oferecido por arquiteturas modernas como clusters e GPU é frequentemente insuficiente para solucionar tais problemas, embora alguns simuladores já ofereçam abstrações para utilização destes recursos. Mesmo assim é possível observar que conforme um sistema quântico demanda mais passos de computação, a simulação adquire um custo exponencial, o qual os simuladores não conseguem gerenciar. Por fim, otimizações nos simuladores podem enriquecê-los no sentido de simular circuitos maiores. O ambiente D-GM apresenta-se como um simulador cujos principais componentes são o ambiente de desenvolvimento VPE-qGM e o de execução VirD-GM das aplicações quânticas. O D-GM conta com interface gráfica e diversas otimizações que buscam melhorar o seu desempenho, considerando a execução de duas classes de transformadas quânticas especiais: as transformações unitárias, e as controladas, as quais estão caracterizadas por operadores matriciais densos e espaços respectivamente. Por último, o D-GM possui a capacidade de utilizar tanto a GPU para realização de cálculos, quanto a CPU para computação distribuída, estando em consolidação de uma arquitetura híbrida para desenvolvimento de aplicações quânticas. Como principal meta deste trabalho, busca-se compreender as estruturas de dados mais frequentemente utilizadas por simuladores quânticos e, a partir desta compreensão se estrutura a proposta de um modelo de memória com suporte a novas estratégias de gerenciamento e incremento no desempenho do D-GM, com resultados significativos no desenvolvimento de aplicações e pesquisa teórica.

por Computação UFPel, 30 dias atrás

No segundo semestre de 2017 será oferecida, pela primeira vez na UFPel, a disciplina Introdução à Ciência de Dados. Esta disciplina tem como objetivo introduzir os principais conceitos, técnicas e ferramentas da Ciência de Dados, focando em aplicações, desafios e soluções da indústria. Interessados em cursar devem observar os pré-requisitos abaixo. Por ser a primeira edição da disciplina, alterações pontuais durante sua execução são esperadas.


Introdução à Ciência de Dados

Objetivos: introduzir os principais conceitos, técnicas e ferramentas da Ciência de Dados, focando em aplicações, desafios e soluções da indústria.

Ementa: conceitos principais; obtenção e preparação de dados; principais ferramentas; exploração de dados; visualização de dados; modelagem de dados; análise de redes; big data.

Pré-requisitos: Python será a linguagem de preferência e utilizada em exemplos e aplicações durante as aulas e conhecimentos de programação são importantes para o bom acompanhamento da disciplina. Conhecimentos básicos de estatística são necessários (distribuição normal, médias, medidas de variância). O material de apoio é exclusivamente em inglês.

Desenvolvimento: exposição teórica do conteúdo seguido de aplicações práticas em laboratório. Leituras, exercícios e trabalhos extra-classe a cada semana. Avaliação através de projetos desenvolvidos durante a disciplina.

Bibliografia: a disciplina não possui livro texto. Conteúdos da web serão disponibilizados no ambiente virtual de aprendizagem. Os seguintes livros são utilizados como apoio:

  • GRUS, Joel. Data Science from Scratch: First Principles with Python. O’Reilly Media, 2015.
  • RASCHKA, Sebastian. Python Machine Learning. Packt Publishing, 2015.
  • RUSSELL, Matthew. Mining the Social Web. O’Reilly Media, 2013.
  • YAU, Nathan. Visualize This: The FlowingData Guide to Design, Visualization, and Statistics. Wiley, 2011.
  • NEWMAN, Mark. Networks: an Introduction. Oxford Press, 2010.

Carga-horária: 4 créditos (68 horas), dois encontros semanais.

Regente: Prof. Ricardo Matsumura Araújo

Programa

  1. Conceitos fundamentais
    1. Dado, Informação, Conhecimento
    2. O que é a Ciência de Dados?
    3. Exemplos de aplicações
  2. Ferramentas
    1. Python / Jupyter
    2. R
    3. Orange
    4. Tableau
  3. Obtenção e preparação de dados
    1. Crawlers, Scrapers, Spiders 
    2. Open Data
    3. Python Pandas
  4. Exploração de dados
    1. Estatística básica
    2. Exploração de uma e duas variáveis
    3. Teste de hipóteses
  5. Visualização de dados
    1. Técnicas básicas
    2. Dados multidimensionais e redução dimensional
  6. Modelagem de dados
    1. Agrupamento
    2. Modelos preditivos
  7. Análise de redes
  8. Big Data
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