MIBM - Detalhes das disciplinas

421105

ADM

MISC

Os investigadores da área da biologia e das ciências da saúde (entre muitas outras) precisam frequentemente de trabalhar com medidas relativas à observação de diversas variáveis, isto é, com dados multivariados. Os computadores e os programas modernos permitem obter resultados da análise desses dados de uma forma muito simples e rápida. Contudo, é necessário conhecer as metodologias e saber quais aplicar em cada situação. O nosso objectivo é apresentar os conceitos e os métodos de análise multivariada de dados de uma forma que seja inteligível pelos estudantes (que, em muitos casos têm parcos conhecimentos de estatística), de modo a fornecer-lhes os conhecimentos necessários a poderem saber escolher as metodologias apropriadas, entender as suas potencialidades e as suas fraquezas e interpretar correctamente os resultados obtidos.

Componente Teórica

Generalidades sobre Análise de Dados Multivariados. Representação Gráfica de Dados Multivariados. Análise em Componentes Principais (ACP) - conceitos gerais; construção das componentes principais; redução de dimensionalidade; interpretação das componentes principais e das correspondentes representações gráficas; principais propriedades das componentes principais. Análise Factorial (AF): o modelo de AF; estimação dos loadings; validação do modelo; redução de dimensionalidade; interpretação dos factores; rotação dos factores; comparação de ACP com AF. Análise Classificatória (Clusters): semelhanças e dissemelhanças; métodos gráficos; métodos hierárquicos; métodos não hierárquicos. Análise de Dados Categorizados -Tabelas de Contingência: testes de independência e de homogeneidade; análise da dependência entre variáveis; breve referência à análise log-linear de tabelas de contingência.

Componente Teórico-prática

Resolução de exercícios de aplicação da matéria leccionada nas aulas teóricas com auxílio do programa SPSS

Componente Prática

Resolução de exercícios de aplicação da matéria leccionada nas aulas teóricas com auxílio do programa SPSS

Agresti, A. (1984), Analysis of Ordinal Categorical Data. John Wiley & Sons, Inc. New York.
Agresti, A. (1990), Categorical Data Analysis. John Wiley & Sons, Inc. New York.
Afifi, A.A.; Clark, V. (1984) – Computer-aided multivariate Analysis. Lifetime Learning Publications. Belmont, California.
Anderson, T.W. (1958) – An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. John Wiley & Sons, Inc. New York.
Chatfield, C.; Collins, A.J. (1980) – Introduction to Multivariate Analysis. Chapman and Hall, London.
Daniel; Wayne, W. (1987) - Biostatistics. A Foundation For Analysis In The Health Science. John Wiley & Sons, New York.
Everitt, B.S. (1977), The Analysis of Contingency Tables. Chapman and Hall, London.
Everitt, B.S.; Dunn, G. (1991) – Applied Multivariate Data Analysis. Edward Arnold.
Everitt, B.S.; Landau, S.; Leese, M, (2001) – Cluster Analysis. Arnold, London.
Jobson, J.D. (1992), Applied Multivariate Data Analysis (Vol.II). Springer-Verlag, New-York.
Rencher, A.C. (1995), Methods of Multivariate Analysis. John Wiley & Sons, New York.
Rosner, B. (1990) - Fundamentals of Biostatistics. PWS-KENF Publishing Company,   Boston.
Srivastawa, M.S.; Carter, E.M. (1983) – An Introduction to Applied Multivariate Statistics. North-Holland, New-York.
Zar, J.H. (1999) – Biostatistical Analysis. Prentice Hall.

Cópias dos slides projectados nas aulas

Aulas onde é exposta a matéria teórica, com auxílio de slides da autoria do docente , sendo a exposição acompanhada da resolução de exercícios, recorrendo ao auxílio do SPSS .

Exame final

Português

Dep. de Estatística e Investigação Operacional

• Fundamentos de Bioestatistica

421113

AS

MISC

Pretende-se que os alunos sejam capazes de proceder à análise estatística de dados de sobrevivência, que surgem frequentemente em estudos realizados na área das ciências biomédicas. Para tal, os alunos devem apreender os conceitos fundamentais da análise de sobrevivência, bem como os métodos estatísticos necessários para a realização de inferência estatística tendo em conta a existência de censura e/ou truncatura. Será utilizado software estatístico para ilustrar a aplicação dos métodos estudados, devendo os alunos ser capazes de interpretar os outputs obtidos.

Componente Teórica

Conceitos relacionados com o tempo de vida: função de sobrevivência e função de risco; censura e truncatura. Modelos de regressão de riscos proporcionais e de tempo de vida acelerado. Construção da função de verosimilhança. Estudo de algumas distribuições contínuas univariadas mais utilizadas neste contexto (exponencial, Weibull, log-logística) e correspondentes modelos de regressão paramétricos. Métodos não-paramétricos – para uma única amostra: tabelas de mortalidade, estimador de Kaplan-Meier da função de sobrevivência, estimador de Nelson-Aalen; comparação de curvas de sobrevivência: teste de Gehan, teste "log-rank" e teste de Peto-Peto. Estudo detalhado do modelo de regressão semiparamétrico de Cox. Análise de riscos competitivos.

Componente Teórico-prática

Aplicação dos modelos probabilísticos e métodos estatísticos estudados na resolução de problemas de índole teórica-prática, propostos sob a forma de exercícios.

Componente Prática

Análise de conjuntos de dados de sobrevivência utilizando software estatístico.

Collett, D. (2003) Modelling Survival Data in Medical Research, 2nd edition. Chapman and Hall/CRC, Boca Raton, Florida.
Klein, J.P. e Moeschberger, M.L. (1997) Survival Analysis. Techniques for Censored and Truncated Data. Springer, New York.
Lawless, J.F.(1982) Statistical Models and Methods for Lifetime Data. Wiley, New York.
Marubini, E. e Valsecchi, M.G. (1995) Analysing Survival Data from Clinical Trials and Observational Studies. Wiley, New York.

Slides das aulas teóricas.

Aulas teóricas e teórico-práticas; aulas práticas com utilização de software estatístico.

Exame final.

Português

• Fundamentos de Bioestatistica

421124

AVR

MISC

Componente Teórica

Componente Teórico-prática

Dep. de Estatística e Investigação Operacional

Nenhuma

425110

AW

SI

A disciplina tem como objectivo apresentar, numa perspectiva integrada, vários tópicos relacionados com a arquitectura e desenvolvimento das actuais aplicações web, indo desde a sua arquitectura ao nível de protocolos (HTTP), formatos (XML) e serviços (SOA/REST/SOAP) à web semântica e web 2.0, e técnicas de recuperação de informação.

Componente Teórica

- Arquitectura Orientada aos serviços: SOA
- Serviços Web
- Clientes de Serviços Web
- Desenvolvimento de serviços orientados ao recurso
- Aplicações Ajax usando clientes REST
- Web Semântica
- Recuperação de Informação

Componente Teórico-prática

Exemplos concretos de webservices realizados em SOAP e segundo o modelo REST.

Uso e integração de Web services. Exemplos de mashups

Componente Prática

Análise, Desenho e Construção de Webservice REST
Análise, Desenho e Construção de Mashup AJAX.

SOA Design Patterns, Thomas Erl, Prentice Hall, 2009
RESTful Web Services, Leonard Richardson and Sam Ruby, O'Reilly, 2007
A Semantic Web Primer, Grigoris Antoniou, Frank van Harmelen, The MIT Press, 2010
Introduction to information retrieval, Christopher, D. Manning, Prabhakar Raghavan, Hinrich Schütze, Computers, 2008
Ajax design patterns, Michael Mahemoff, Computers, 2006

Desenvolvimento de Sistemas de Informação baseados em PHP e MySQL, Francisco M. Couto, DI-FCUL Learning Object, DOI:10455/3167, 2009
Desenvolvimento de Aplicações na Web baseados em SOA e AJAX, Francisco M. Couto, DI-FCUL Learning Object, DOI:10455/3334, 2010

Métodos expositivo, demonstrativo e activo-participativo

Exame e Projecto

Português

Dep. de Informática

Nenhuma

425220

AAC

MC

O objectivo desta disciplina é o estudo de diferentes paradigmas e métodos de aprendizagem automática que se aplicam às Ciências.

Componente Teórica

Componente Teórica
Em Português  Em Inglês
Introdução aos diferentes paradigmas de aprendizagem. - Indução de árvores de decisão. - Aprendizagem baseada em instâncias. - Agrupamento (Clustering). - Aprendizagem Bayesiana. - Aprendizagem de conjuntos de regras e programação lógica indutiva.

Componente Teórico-prática

Resolução de exercícios sobre a matéria das aulas teóricas.

Componente Prática

Uso da ferramenta Weka que fornece uma biblioteca de algoritmos e técnicas de experimentação e de testes.

- Data Mining - Practical Machine Learning Tools and Techniques with Java Implementations, Second edition, Ian H Witten e Eibe Frank, Morgan Kaufmann, 2005.
- Machine Learning, Tom M. Mitchell, McGraw-Hill, 1997
- Computational Intelligence in BioInformatics, edited by Gary B. Fogel, David W. Corne, Yi Pan, IEEE Press 2007

Aulas de exposição da matéria, aulas de resolução de exercícios (lápis e papel) e aulas laboratoriais.

Exame Final, Projecto utilizando o Weka, Preparação de uma exposição sobre um tema ou artigo e competição de Data Mining

Português
Inglês se for necessário

Nenhuma

425194

BI

SI

O objectivo é dar uma apreciação da natureza da vasta quantidade de dados biomédicos que estão actualmente publicamente disponíveis, e como usar esta informação de uma forma eficiente. Assim, esta disciplina irá oferecer uma ideia da variedade de aplicações bioinformáticas que podem ser usadas para explorar esta informação. Irá também oferecer aptidões básicas para o desenvolvimento de um sistema de informação baseado em programação na Web e em bases de dados relacionais.

Componente Teórica

- Introdução à Bioinformática
- Introdução ao Sistemas de Informação
- Fontes de Informação Biomédica
- Ontologias Biomédicas
- Arquivos Primários
- Arquivos Secundários
- Prospecção de Texto
- Recuperação de Informação
- Proteómica/Chemoinformatics
- Interacções Moleculares: Intact
- Classificação de Proteínas: InterPro

Componente Teórico-prática

Exercícios sobre as matérias dadas na componente teórica.
Tutorias de como usar o PHP para acesso ao sistema de gestão de base de dados MySQL e a fontes de informação externas.

Componente Prática

Elaboração de um projecto, onde será pedido o desenvolvimento de um sistema de informação que integre várias fontes de informação biológica.

Introduction to Bioinformatics, Arthur Lesk, Second Edition, Oxford, 2005, ISBN-13 978-0199208043
Semantic Web: Revolutionizing Knowledge Discovery in the Life Sciences, Christopher J.O. Baker (Editor), Kei-Hoi Cheung (Editor), Springer, 2006. ISBN: 0387484361
C. Pesquita, D. Faria, T. Grego, F. Couto, and M. Silva,Untangling Bioontologies for Mining Biomedical Information, In Handbook of Research on Text and Web Mining Technologies, IGI Global Publishing, 2008
F. Couto and M. Silva,Mining the BioLiterature: towards automatic annotation of genes and proteins, In Advanced Data Mining Technologies in Bioinformatics, Idea Group Inc, 2006

Desenvolvimento de Sistemas de Informação baseados em PHP e MySQL, Francisco M. Couto, DI-FCUL Learning Object, DOI:10455/3167, 2009

Métodos expositivo, demonstrativo e activo-participativo

Exame + Projecto + Apresentação

Português

Dep. de Informática

Nenhuma

425202

CPR

CTP

Proporcionar ao aluno uma introdução às técnicas de estruturação de dados no contexto da metodologia de programação centrada em objectos baseada em contratos. Aprofundar o estudo desta metodologia, com ênfase para os princípios de abstracção e modularização, bem como nos mecanismos de correcção e robustez. Introdução às técnicas algorítmicas mais comuns.

Componente Teórica

Análise de Algoritmos, Pilhas, Filas, Iteradores, Recursão, Árvores, Conjuntos e Tabelas, Ordenação, Árvores Equilibradas.

Componente Teórico-prática

Objects, Abstraction, Data Structures and Design Using Java, Version 5.0. Elliot B. Koffman, Paul A.T. Wolfgang. John Wiley & Sons, Inc, 2005.

Português ou Inglês

Dep. de Informática

• Introdução à Programação

425199

CN

MC

Esta disciplina propõe-se a apresentar aos alunos um conjunto de metodologias de computação que se baseiam em processos naturais. Estas metodologias têm tido grande sucesso na resolução de problemas que ocorrem nas ciências biomédicas. Pretende-se que os alunos adquiram os conceitos fundamentais sobre abordagens de computação natural, procedam à experimentação de algumas destas metodologias e explorem a sua aplicação no domínio da biomédica e bioinformática.

Componente Teórica

Redes neuronais, os seus modelos, arquitecturas e aplicações, especialmente na identificação de padrões. Algoritmos evolucionários. Algoritmos genéticos, programação genética. Algoritmos de swarm (formigas e outros). Algoritmos baseados no sistema imunitário.

Componente Teórico-prática

Demonstração de ferramentas espcíficas para diferentes tópicos da matéria. Análise de aspectos práticos da matéria previamente exposta.

Componente Prática

não aplicável

James Anderson, "An Introduction to Neural Networks", MIT Press, 1995.
Pierre Baldi & Soren Brunak, "Bioinformatics - the Machine Learning Approach", MIT Press, 2001.
Raúl Rojas, "Neural Networks - a Systematic Introduction", Springer-Verlag, 1996.
John Hertz, Anders Krogh & Richard Palmer, "Introduction to the Theory of Neural Computation", Addison-Wesley, 1991.
Gary B. Fogel and David W. Corne (eds.), "Evolutionary Computation in Bioinformatics". Morgan Kaufmann, 2003.
Tom Mitchell, "Machine Learning" - chapter 9, McGraw Hill, 1997.

---

Aulas teóricas para exposição da matéria.
Demonstrações e discussão de soluções para problemas sugeridos.

mini-projectos (40%).
participação nas aulas (10%)
discussão de temas/artigos (50%)

Português ou Inglês

Dep. de Informática

Nenhuma

425196

DWDM

SI

Os alunos são introduzidos às especificidades da modelação de data warehouses, nomeadamente, pré-processamento e transformação de dados e modelação multidimensional. São discutidas várias ferramentas e técnicas para integração de informação, processamento analítico (OLAP) e aplicadas técnicas de exploração e prospecção de informação (data-mining e text mining) para extracção de conhecimento.

Componente Teórica

Pré-processamento e transformação de dados, Data warehousing, modelação multidimensional, ferramentas OLAP, data-marts e cubos de dados, data-mining - técnicas e aplicações, extracção de conhecimento, exploração de informação na web. Integração de informação. Text mining

Componente Teórico-prática

Técnicas de modelação multidimensional, linguagens de interrogação para OLAP. Metodologias de data mining e text mining

Kimball, R. Ross, M. 2002. The Data Warehouse Toolkit. 2nd Edition. John Wiley and Sons. New York. ISBN:047120024
Han, J. Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts and Techniques 2nd Edition. Morgan Kaufmann Publishers. ISBN:1558609016
Lincoln D. Stein (2003). Integrating Biological Databases. Nature Reviews Genetics, vol 4, pp. 337-345.
Thomas Hernandez, Subbarao Kambhampati (2004). Integration of Biological Sources: Current Systems and Challenges Ahead. SIGMOD Record 3(3).
Marko Banek et al. (2006) Integrating different grain levels in a medical datawarehouse federation. Springer LNCS DOI: 10.1007/11823728_18
Zoé Lacroix, Terence Critchlow (2003). Bioinformatics: Managing Scientific Data. Morgan Kaufman. Livro disponível na biblioteca do DI.
Francisco Couto, Mário J. Silva (2006). Mining the BioLiterature: towards automatic annotation of genes and proteins. Chapter XV in Advanced Data Mining Technologies in Bioinformatics. ISBN: 1-59140-863-6
Hagit Shatkay, Ronen Feldman (2003). Mining the Biomedical Literature in the Genomic Era: An Overview. Journal Of Computational Biology, vol 10(6) pp 821—855.

Informação fornecida pelos docentes

Aulas teóricas de exposição
Aulas teorico-práticas de laboratório com utilização de ferramentas específicas

Trabalho prático e Exame

Português ou Inglês

Dep. de Informática

• Programação I [Outras Licenciaturas]

421112

EnC

MAT

No final do curso o aluno deverá saber: 1. delinear um ensaio clínico (EC), identificando decisões no delineamento do ensaio, na definição da população em estudo e no processo de recolha de dados; 2. proceder ao cálculo da dimensão da amostra de acordo com o EC delineado e os dados  prévios; 3. determinar a potência de um EC; 4. analisar e interpretar os resultados de um EC. No final do curso o aluno deverá ser capaz de: 1.utilizar competências fundamentais para elaboração de projectos científicos, enquadrado numa equipa multidisciplinar, de um programa de investigação e de um regime de consultadoria; 2.utilizar, correctamente, software para análise dos dados; 3.redigir um relatório numa linguagem clara dirigido a um cientista não estatístico.

Componente Teórica

Os varios temas abordados em 5 serão desenvolvidos teoricamente e inseridos no contexto dos EC.

Componente Teórico-prática

Os vários temas abordados nas aulas teóricas serão desenvolvidos e analisados com base em exemplos. Serão discutidos artigos relacionados com EC.

Componente Prática

A análise dos exemplos será feita utilizando o programa R.

Chow, Shein-Chung et al. (2008). Sample size calculations in Clinical research, 2ª ed.Chapman & Hall/CRC   Jones,B. & Kenward, Michael G. (2003). Design and Analysis of Cross-Over Trials, 2ª ed. Chapman & Hall/CRC   Matthews, John N.S. (2006). Introduction to Randomized Controlled Clinical Trials 2ª ed. Chapman & Hall/CRC   Piantadosi, S. (1997) – Clinical trials: a methodologic perspective. Willey. New York   Pocock, S. J. (1983). Clinical Trials, A Pratical Approach. Wiley, New York.

Apontamentos disponibilizados no moodle

Exposição e explicação do tema da aula seguido de aplicação prática usando o programa R.

Exame com utilização do programa R.

Português

Dep. de Estatística e Investigação Operacional

Nenhuma

421101

FB

MISC

Pretende-se que os alunos consolidem os conceitos fundamentais de Probabilidades e aprendam os métodos de Inferência Estatística, tanto paramétrica como não paramétrica, que constituem uma ferramenta indispensável à tomada de decisões em situações de incerteza, de grande importância na área das ciências biomédicas. Será utilizado software estatístico (SPSS) para ilustrar a aplicação dos métodos estudados, devendo os alunos ser capazes de interpretar os outputs obtidos.

Componente Teórica

Probabilidade de um acontecimento e suas propriedades; acontecimentos independentes; probabilidade condicional; teorema de Bayes. Variáveis aleatórias: função de distribuição; v.a. discreta (função massa de probabilidade) e v.a. contínua (função densidade de probabilidade); algumas distribuições univariadas (Binomial, Poisson, Binomial Negativa, Hipergeométrica, Uniforme, Exponencial, Normal). Par aleatório. Distribuição de amostragem da média para populações Normais e para populações não Normais (Teorema Limite Central) e da proporção. Inferência Estatística Paramétrica: estimação - estimador pontual e intervalo de confiança. Introdução aos testes de hipóteses. Conceito de erro, estatística de teste, região de rejeição. Potência do teste. Testes sobre a proporção e sobre os parâmetros de populações normais e para grandes amostras. Inferência estatística sobre a diferença entre proporções. Inferência estatística sobre a diferença entre os valores médios de duas populações: amostras independentes e amostras emparelhadas. Inferência Estatística não Paramétrica: métodos não paramétricos para estudo de uma população e para comparação de duas ou mais populações. Testes de ajustamento. Testes de independência e homogeneidade em tabelas de contingência. Coeficientes de correlação.

Componente Teórico-prática

Aplicação dos modelos probabilísticos e métodos estatísticos estudados na resolução de problemas de índole teórica-prática, propostos sob a forma de exercícios.

Componente Prática

Análise de conjuntos de dados utilizando o package estatístico SPSS, com o objectivo de ilustrar a aplicação dos métodos estatísticos em diversas situações.

Murteira, B., Ribeiro, C.S., Andrade e Silva, J. e Pimenta, C. (2002). Introdução à Estatística. McGraw-Hill, Lisboa.
Pestana, D.D. e Velosa, S.F.(2002). Introdução à Probabilidade e à Estatística, Volume1, 2ª edição. Fundação Calouste Gulbenkian, Lisboa.
Rosner, B. (1990). Fundamentals of Biostatistics. PWS-KENT Publishing Company, Boston.

Slides das aulas teóricas.

Aulas teóricas e teórico-práticas com resolução de problemas; aulas práticas com utilização de software estatístico.

Avaliação periódica (constituída por dois testes parciais) ou exame final.

Português.

Dep. de Estatística e Investigação Operacional

Nenhuma

425203

FP

CTP

Os objectivos desta disciplina são de dotar os alunos da capacidade de programar numa linguagem orientada por objectos, Java, de modo a conseguirem usá-la como uma ferramenta para programar soluções para pequenos problemas.

Componente Teórica

Apresentação; Linguagens de programação; Objectos; Primeiro programa Java; “Strings”
Declaração e uso de variáveis; Tipos de dados primitivos; Expressões; Conversões de tipos; classe “Scanner”; Classe Math
Escrever classes; Utilização de classes e bibliotecas; Cliente-Servidor; Métodos; Construtores
Formatação numérica; Tipos enumerados; Classes de embrulho; Autoboxing e unboxing;
Visibilidade de variáveis; Expressões booleanas; decisão "if" e "if-else";
comparação por tipo de dados; Ciclo "while"
Ciclo "do... while"; 1º Teste de avaliação
decisão "switch"; leitura de ficheiros de texto
Vectores simples; Ciclo "for"
vectores multi-dimensionais; "foreach"; argumentos do programa; escrita de ficheiros de texto
variáveis e métodos estáticos; Programação por contrato face a verificação de dados; 2º Teste de avaliação
JavaDoc; (Excepções)

Componente Teórico-prática

---

Componente Prática

Exercícios sobre os tópicos apresentados anteriormente nas teóricas

Bibliografia principal (Main bibliography)

Java: Software Solutions, Foundations of Program Design. Fourth edition. Lewis and Loftus. Addison-Wesley 2004. ISBN 0-321-26979-9.

Bibliografia adicional (Additional bibliography)

Programação, Algoritmos e Estruturas de Dados. João Neto. Escolar Editora 2004. ISBN 972-592-179-8.

Apontamentos (Notes):

Programação por Contrato na Disciplina de Introdução à Programação. Isabel Nunes, Novembro 2004.

Uma Questão de Estilo, Elementos de Estilo Java. Vasco Vasconcelos, Setembro 2004

Linguagem gráfica comum para descrever o estado de objectos. Vasco Vasconcelos, Fevereiro 2005

Apresentação oral da matéria teórica, intercalada com exercícios de programação a propósito.

Exame (50%) + Projecto de programação (30%) + Testes de programação (20%)

Português. Caso necessário pode usar-se inglês.

Dep. de Informática

Nenhuma

465157

GEH

MISC

ESTA DISCIPLINA NÃO FOI LECCIONADA NO MESTRADO EM BIOLOGIA EVOLUTIVA E DO DESENVOLVIMENTO (BED) NO ANO LECTIVO DE 2009-10.

Os resultados expectáveis da aprendizagem dos alunos nesta cadeira, a este nível de formação, estão relacionadas com a aquisição de conhecimentos específicos e operacionais de Genética Evolutiva Humana, concretamente com a capacidade de autonomamente analisar, por vários métodos, e interpretar resultados recentes da evolução genética Humana. Pretende-se ainda estimular a curiosidade dos alunos em relação à actividade científica e promover a sua capacidade de formulação de questões e a aprendizagem de técnicas de apresentação e divulgação de resultados.

Pretende-se que os alunos adquiram não só as competências específicas ao âmbito da disciplina, mas também fornecer bases teóricas e práticas que permitam vir a exercer uma actividade no âmbito da investigação na área da Genética Evolutiva Humana. Procura-se ainda dar competências abrangentes relacionadas com a capacidade de crítica, análise e discussão de ideias numa área em permanente evolução, cultivando o espírito científico com consequente desenvolvimento da capacidade de identificar problemas pertinentes. Por último pretende-se que os alunos desenvolvam competências no âmbito das técnicas de apresentação e divulgação da actividade científica.

Componente Teórica

Revisão dos princípios fundamentais de genética evolutiva: genes e populações, diferenciação e estrutura populacional. Tipos de marcadores moleculares e respectivos modelos de evolução. Breve abordagem dos fundamentos estatísticos necessários para a compreensão dos métodos analíticos em genética evolutiva. Introdução às problemáticas associadas à teoria da coalescência, à demografia genética e á filogeografia Humana. Revisão sobre o actual estado de conhecimentos da biogeografia evolutiva do género Homo. Origem e dispersão da nossa espécie. Marcadores é métodos de análise que permitem datar, localizar geográficamente e dimensionar o efectivo na origem das linhagens actuais. A distribuição e variabilidade da espécie Humana. Os processo evolutivos e demográficos que afectam a diversidade. Efeitos passados e presentes da selecção natural. Inferência baseada nos dados genéticos multilocus de diversidade da espécie. Análise regional da diversidade e dos acontecimentos que a determinaram ou modificaram. A análise dos efeitos genéticos do contacto entre populações. As consequências da expansão agrícola. Análise de fenómenos de coevolução com a espécie humana. Implicações para a saúde das populações humanas da biogeografia evolutiva da nossa espécie e da história da civilização humana.

Componente Teórico-prática

Preparação de conjuntos de dados humanos disponíveis para análise, dados de sequências, microsatélites e SNPs. Formação de matrizes de análise. Análise de dados de acordo com os métodos e tópicos abordados nas aulas teóricas.

Componente Prática

Não tem.

Jobling MA, Hurles ME, Tyler-Smith C (2004). Human evolutionary genetics: origins, peoples, and disease. Garland Science.

Ficheiros pdf disponibilizados na página da cadeira, com síntese da matéria das aulas

No curso são utilizados vários métodos de ensino com o objectivo de fornecer aos alunos uma perspectiva diversificada da biologia evolutiva contemporânea e de permitir o desenvolvimento de diversos tipos de capacidades. As aulas teóricas são administradas com recurso a datashow e ficheiros powerpoint. São aulas essencialmente informativas, abrangendo um largo leque de temas. Nas aulas teórico-praticas é administrado um ensino em salas dotadas de computadores, em que os alunos aprendem a resolver exercícios, analisar e interpretar dados de experiências de evolução em tempo real e a realizar simulações informáticas por pratica individual. Os seminários, consistem em apresentações individuais de um artigo científico escolhido pelos alunos aos colegas em formato datashow/powerpoint. É ainda feita a discussão de artigos científicos sugeridos pelo docente e debatidos por toda a turma teórico-prática.

A avaliação é realizada em estreita relação com as várias componentes de ensino ministradas. Um exame sobre a matéria teórica avalia sobretudo a capacidade de retenção e interpretação da informação ministradas nas aulas teóricas e constitui 30% da nota final do aluno. O exame prático avalia a componente teórico-prática da cadeira e consiste num exame individual realizado em computador e semelhante aos exercícios das aulas teórico-práticas, constituindo 20% da nota final. O seminário apresentado pelos alunos constitui 20% da nota final e o ensaio a ele associado 10% e a discussão de artigos científicos 10% da nota final e a participação geral na cadeira os restantes 10%.

Português.

Nenhuma

425122

GP

SI

Procura-se que o aluno tenha uma exposição a toda a área de gestão de projectos, de acordo com os standards internacionais (PMI). Assim introduzem-se os seguintes assuntos, abordados sequencialmente ao longo do curso: Métodos e Técnicas de planeamento e gestão de projectos; O trabalho de gestão de projectos; o gestor e a equipa; selecção de projectos. Introdução à análise financeira; planeamento de projectos e orçamentação; cálculo de custos e incerteza; calendarização e alocação de recursos usando redes PERT e CPM, simulação, gestão de risco, distribuição de recursos escassos e a cadeia crítica de Goldratt; Monitorização e avaliação de projectos (reporting, sistemas de controle, auditorias e conclusão de projectos).

Tópicos

* Conceitos de Gestão
* Pessoas e Organizações
* Planeamento e Controlo de projectos
* Gestão de configuração, de mudança e de comunicação

Componente Teórica

O gestor de projectos. O processo de selecção de projectos. Métodos numéricos e não numéricos.Incerteza e gestão do risco. Métodos de inclusão da incerteza na avaliação de um projecto. O gestor de projectos e as suas características principais. Estratégias de gestão. Planeamento do projecto: O Plano do Projecto, a Estrutura de Divisão do Trabalho (WBS). O Gráfico Linear de Responsabilidades. Gestão de equipas multidisplinares. Coordenação de interfaces, Integração da gestão e engenharia concorrente. Orçamentação e calendarização de projectos. Diagramas PERT/CPM. Caminhos críticos e folgas. Simulação vs métodos estatísticos. Afectação de recursos. 'Rebentar' um projecto. A importância dos recursos na expedição. Carregar e nivelar um projecto. A cadeia comum de eventos e a cadeia crítica de Goldratt. Monitorização e controle de projectos. O ciclo de Planeamento, Monitorização e Controle. Conceito de Valor Ganho e métricas de monitorização. Controle de projectos. Sistemas de controle: tipos e ferramentas. o problema do 'scope creep'. Conclusão de Projectos. Mecanismos de avaliação. Auditorias: tipos e elementos do relatório

Componente Teórico-prática

Análise financeira. Análise de risco. Gestão das organizações e das equipas. Planeamento, orçamentação e gestão de risco. Calendarização. Diagramas PERT/CPM e Gantt. Afectação de recursos e monitorização

Mantel, SJ, Meredith, J, Shafer, SM, Sutton, MM, 2005 Project Management in Practice. 2nd Edition John Wiley and Sons. ISBN:0-471-22965-2
Stellman, A, Greene, J. 2006, Applied Software Project Management. O'Reilly Media. ISBN:0-596-00948-8

Aulas teóricas de exposição
Aulas práticas de laboratório com utilização de ferramentas específicas

Elaboração de um projecto
Exame

Português

Dep. de Informática

Nenhuma

425123

GC

MC

Obtenção da capacidade de distinguir os conceitos de dados, informação e conhecimento. Familiarização com o tratamento do conhecimento em sociedade, incluindo sociedades de agentes artificiais, dando especial ênfase ao conhecimento como produto económico. Desenvolvimento de competência na investigação de gestão do conhecimento, nomeadamente através do estudo de casos.

Componente Teórica

- dados, informação, conhecimento
- conhecimento tácito/explícito, processos de Nonaka: socialização, externalização, combinação, internalização
- economia do conhecimento
- representação do conhecimento
- conhecimento como ferramenta vs. conhecimento como produto
- hierarquias sociais e fluxo de informação
- aquisição de conhecimento; o projecto CYC
- aspectos da gestão do conhecimento: Identificar, Analisar, Especificar, Rever. Trocas de conhecimento em sociedades de agentes artificiais
- crítica à gestão do conhecimento

Componente Teórico-prática

- trabalhos semanais de resumo crítico da matéria
- trabalho final de aprofundamento de um tema de matéria relacionada com a disciplina

Componente Prática

não tem

Don Tapscott e Anthony Williams. Wikinomics – A Nova Economia das Multidões Inteligentes. QuidNovi, 2007

Donald Hislop. Knowledge Management In Organizations. Oxford University Press, 2005

António Serrano e Cândido Fialho. Gestão de Conhecimento: O novo paradigma das organizações. FCA - Editora de Informática, 2003

Ricardo Vidigal da Silva e Ana Neves (orgs.). Gestão de Empresas na Era do Conhecimento. Edições Sílabo, 2003

Richard F. Bellaver and John M. Lusa. Knowledge management strategy and technology. Artech House, 2001

Jay Liebowitz. Knowledge Management HandBook. CRC Publishers, 1999

Thomas H. Davenport and Laurence Prusak. Working knowledge: how organizations manage what they know. Harvard Business School Press, 1998

Aulas teóricas e teórico-práticas
Exposição do trabalho final pelos alunos

60% Trabalho Final + 40% trabalhos semanais

Normalmente em português. Em inglês se necessário

Dep. de Informática

Nenhuma

425105

IBD

SI

Aprender os princípios fundamentais dos sistemas de gestão de bases de dados, por forma a adquirir capacidade para desenvolver e gerir uma base de dados de dados relacional.

Componente Teórica

- Introdução aos sistemas de base de dados
- Introdução à modelação de base de dados
- Modelo relacional
- SQL: queries, constraints, triggers
- Aplicações da Internet
- Gestão de Transações
- Segurança

Componente Teórico-prática

Exercícios sobre as matérias dadas na componente teórica.
Desenvolvimento de uma página Web em PHP com acesso a informação armazenada numa base de dados em MySQL.

Componente Prática

Elaboração de um projecto, onde será pedido o desenvolvimento de uma base de dados relacional. Componentes do projecto:
- modelos entidade-associação e relacional
- interrogações SQL para criação, acesso e manutenção da base de dados.

Database Management Systems, Raghu Ramakrishnan, Second Edition, McGraw-Hill, 2000

Desenvolvimento de Sistemas de Informação baseados em PHP e MySQL, Francisco M. Couto, DI-FCUL Learning Object, DOI:10455/3167, 2009

Métodos expositivo, demonstrativo e activo-participativo

Exame e Projecto

Português

Dep. de Informática

Nenhuma

303

MIO

MAT

Apresentação de vários modelos e ferramentas de Investigação Operacional;
Ilustração da sua aplicação nas áreas de produção, transportes, finanças, etc;
Preparar os estudantes para reconhecer e aplicar modelos e técnicas de Investigação Operacional a situações reais.

Componente Teórica

1. Introdução à Investigação Operacional
Âmbito, metodologias e técnicas.
2.Modelos de Programação Matemática
Formulação em Programação Matemática, representação e resolução gráfica.
Modelação em Programação Linear (PL). Hipóteses subjacentes. Algoritmo do Simplex. Dualidade. Análise de Sensibilidade e Pós-optimização. Utilização de um package comercial.
3.Modelos em Redes
Noções básicas de grafos. Problema do caminho mais curto. problema da árvore de suporte. Problemas de fluxo.

Componente Teórico-prática

São propostos exercícios que permitem complementar e consolidar os conceitos introduzidos nas aulas teóricas.
Utiliza-se o solver do excel para resolver problemas de programação matemática.

HILLIER, F. S.; LIEBERMAN, G. J. “Introduction to Operations   Research” McGraw-Hill International Editions, 2005, 8th edition;
•ROTHENBERG, R.I. “Linear Programming” North-Holland Inc. New   York,1979;
•WINSTON,W.L. , “Operations Research: Applications and Algorithms”, Duxbury, 1994 (3rd edition).
•TAHA, H.A., “Operations Research : An Introduction”, 6th edition   Prentice Hall, London, 1997;
•RAMALHETE, M.; GUERREIRO, J. & MAGALHÃES, A. “Programação Linear” Volumes I e II.McGraw-Hill, Lisboa, 1984.

Nas aulas teórica é usado essencialmente o método expositivo enquanto que nas aulas teórico praticas se pretende que os alunos resolvam os problemas propostos, por vezes com recurso a software.

Os alunos são avaliados por exame final.

As aulas são leccionadas em português.

Dep. de Estatística e Investigação Operacional

Nenhuma

425198

OC

SI

Esta disciplina descreve o papel das BioOntologias na partilha, integração e prospecção de informação biológica, discute algumas das mais relevantes BioOntologias e ilustra como elas podem ser usadas por ferramentas automáticas para melhorar o nosso conhecimento sobre a vida.

Componente Teórica

- Introdução às Ontologias
- Exemplos de BioOntologias: GO, SO, MGED, UMLS, OBO
- Construção de Ontologias
- Anotação
- Medidas de Semelhança

Componente Teórico-prática

Exercícios sobre as matérias dadas na componente teórica.
Apresentação e discussão de artigos científicos.

Componente Prática

Elaboração de um projecto, onde será pedido o desenvolvimento de um script que aceda e manipule a uma ontologia.

Bodenreider, O. & Stevens, R. (2006). Bio-ontologies: current trends and future directions. Briefings in Bioinformatics, 7(3):256-274
Ontologies for Bioinformatics (Computational Molecular Biology). Kenneth Baclawski and Tianhua Niu The MIT Press; ISBN: 0-262-02591-4
Semantic Web: Revolutionizing Knowledge Discovery in the Life Sciences, Christopher J.O. Baker (Editor), Kei-Hoi Cheung (Editor), Springer, 2006. ISBN: 0387484361

Cátia Pesquita, Daniel Faria, Tiago Grego, Francisco Couto, Mário J. Silva, Untangling BioOntologies for Mining Biomedical Information Handbook of Research on Text and Web Mining Technologies, Idea Group Inc. (in press)

Métodos expositivo, demonstrativo e activo-participativo

Exame, Projecto e Apresentação

Português ou Inglês

Dep. de Informática

Nenhuma

425135

QS

SI

No final deste curso os alunos deverão conseguir:
Caracterizar qualidade em software de um modo objectivo (modelos e métricas), conhecer as componentes de um sistema de gestão da qualidade (SGQ) e compreender as principais técnicas de controlo de qualidade de software, com especial ênfase nas normas existentes para assegurar a qualidade em processos de desenvolvimento de software (CMM, ISO 9001 e ISO/IEC 15504).

Componente Teórica

Os objectivos e princípios associados à gestão da qualidade
Factores da qualidade de software: modelos McCall and ISO/IEC 9126
Componentes de um sistema de gestão da qualidade
Componentes pré-projecto
Componentes no ciclo de vida do projecto
Componentes de infraestrutura
Componentes de gestão
Componente humana
Normas e sistemas de certificação. Processo de acreditação e certificação. Organismos envolvidos no desenvolvimento de normas. Normas que contribuem para a SQA: ISO 9001, CMM, ISO/IEC 15504, IEEE/EIA 12207, PSP
Casos de estudo
Seminários com casos reais da indústria

Componente Teórico-prática

Personal Software Process: objectivos e motivação; missão do profissional de software; processo genérico de melhoria de qualidade.
Gestão de tempo;
Planeamento de produto e de período;
Planeamento de produto e registos de tarefas.
Métricas no planeamento de produto;
Gestão de tempo;
Planeamento do tempo disponível;
Gestão de compromissos;

Daniel Galin, Software Quality Assurance, Addison Wesley, 2004, ISBN 0201709457.
Watts Humphrey, Introduction to the Personal Software Process,
Addison Wesley, 1997, ISBN 0201548097.

Sami Zahran, Software Process Improvement: Practical Guidelines for Business Success, Addison Wesley, 1998, ISBN n.º 020117782X.
Stephen H. Kan, Metrics and Models in Software Quality Engineering, Addison Wesley, 1995, ISBN n.º 0201633396.
Mark Paulk, Charles Weber e outros, The Capability Maturity Model: Guidelines for Improving the Software Process, Addison Wesley, 1995, ISBN n.º 0201546647.

As aulas teóricas são usadas para exposição e discussão da matéria, após um período de leitura da matéria por parte dos alunos (artigos ou excertos de capítulos).
As aulas teóricas são usadas também para exposição de casos reais atarvés de seminários com convidados da indústria de software.
As aulas teórico-práticas são usadas para o estudo dos processos individuais de melhoria de qualidade no desenvolvimento de software.
Os alunos realizarão ainda um projecto sobre um tema relacionado com a disciplina.

projecto (50%) + questões de aula/exame (30%) + PSP (20%)

Português

Dep. de Informática

Nenhuma

425144

SH

SI

A cadeira pretende transmitir conhecimentos sobre as áreas designadas Hipertexto e Hipermédia. Os sistemas e aplicações hipermédia podem ser considerados actualmente quer como tecnologia genérica complementando a funcionalidade dos mais variados sistemas computacionais (sistemas de ajuda, mecanismos de interligação de documentos, complemento a estruturas de representação de conhecimento), quer como entidades funcionalmente completas (produção de documentos electrónicos multimédia, ensino assistido por computador, ferramentas de gestão e manipulação interactiva de informação heterogénea). A gama de problemas e desafios conceptuais/teóricos que se abordam na cadeira, e assim a justificam em termos científicos, inclui: Modelos de dados para sistemas hipermédia; Arquitecturas abertas de sistemas hipermédia; Concepção e realização do armazenamento; Paradigmas de interfaces hipermédia; Ferramentas de navegação; Ambientes hipermédia de suporte aos processos cognitivo e multiutilizador. A cadeira oferece assim um conjunto de conhecimentos aglutinadores das bases científicas e técnicas obtidas em cadeiras de licenciatura.

Componente Teórica

Hipertexto e Hipermédia, Engenharia de Sistemas Hipermédia, Métodos de Desenho e Desenvolvimento de Sistemas Hipermédia, Arquitecturas e Modelos de Dados Hipermédia, Navegação, Avaliação de Sistemas Hipermédia, Hipermédia Adaptativa, Hipermédia e Multimédia, Hipermédia e Cognição, Hipermédia e Trabalho Cooperativo.

Componente Teórico-prática

Projecto e desenvolvimento de um sistema Hipermédia, de acordo com uma das metodologias aprendidas. O sistema deve ser caracterizado por uma estrutura de informação complexa e heterogénea, aplicada a uma tarefa, um contexto de utilização e um grupo de utilizadores específicos.

Gerti Kappel, Birgit Pröll, Siegfried Reich, Werner Retschitzegger, "Web Engineering", Wiley, 2006.
Jakob Nielsen, Designing Web Usability", New Riders Publishing, 2000.
David Lowe, Wendy Hall, "Hypermedia & the Web: An Engineering Approach", Wiley, 1999.
Jakob Nielsen, "Multimedia and Hypertext", Academic Press, 1995.
Selecção de artigos científicos.

Apresentações das aulas teóricas

Realização de um trabalho prático, e sua apresentação oral.
Estudo, apresentação e argumentação de artigos científicos relevantes.

Português ou Inglês

Dep. de Informática

Nenhuma

425210

SIC

SI

Apresentar os conceitos fundamentais da comunicação entre pessoas e máquinas. Apresentar e sistematizar as tecnologias de interacção. Ensinar os métodos e técnicas de análise e design de sistemas interactivos, com ênfase nos mecanismos de avaliação de usabilidade e em aspectos de especial interesse na área das ciências.

Componente Teórica

Introdução: O que é a IPM e quais os seus componentes;
Aspectos Humanos: Percepção e Representação; Atenção e Memória; Cognição e Modelos Mentais; Metáforas da Interface e Modelos Conceptuais;
Tecnologias: Entradas e Saídas; Estilos de Interacção; Sistemas de Janelas; Suporte ao Utilizador; Panorâma Histórico;
Design Centrado no Utilizador: Princípios e Métodos; Levantamento de Requisitos e Análise de Tarefas; Design Estruturado; Engenharia da Usability;
Suporte ao Design e Orientações: Normas e Métricas; Lógica de Design; Prototipagem; Ferramentas de Suporte; Design Gráfico, Design de Websites;
Avaliação: O Papel da Avaliação, Avaliação Interpretativa e Preditiva; Avaliação por Peritos; Dados de Utilização, Experimentação e Avaliação de Desempenho.
Aplicações Interactivas mais relevantes na área das ciências.
Design Universal: Factores Humanos; Acessibilidade; Interacção multimodal; Princípios do Design Universal.

Componente Teórico-prática

Realização de um projecto de desenvolvimento de uma aplicação interactiva, seguindo um processo de design centrado no utilizador, em duas iterações. São abordados os tópicos: Análise e Design; Análise Cognitiva de Tarefas: GOMS e KLM; Prototipagem de baixa e alta fidelidade; HTML e JavaScript; Avaliação de Usabilidade em diferentes fases: Feiticeiro de OZ; Avaliação por Observação, Entrevista e Questionário; Apresentações dos Resultados no final de cada iteração.

Alan Dix et al., Human Computer Interaction. 3rd Edition, Prentice Hall, 2003, ISBN 0130461091.

Na área de aplicação:
Edward H. Shortliffe (ed.), James J. Climino (Ass.ed), Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine, 3rd ed., Springer, 2006.

Andreas Holzinger (ed.), HCI and Usability for Medicine and Health Care, Proceedings of the Third Symposium of the Workgroup HCI and Usability Engineering of the Austrian Computer Society, USAB 2007, Graz, Austria, LNCS, Springer, 2007.

Em HCI:
Jenny Preece et al., Human Computer Interaction, Addison Wesley, 1994, ISBN 0-201-62769-8.

Ben Shneiderman, Designing the User Interface, 3th Edition, Prentice Hall, 1998.

Jakob Nielsen, Usability Engineering, Academic Press, 1994, ISBN 0125184069.

Jakob Nielsen, Designing Web Usability, New Riders, 2000, ISBN 156205810X.

Don Norman, The Design of Everyday Things, New York: Basic Books, 2002.

aulas teóricas de exposição de matéria
aulas teórico-práticas de apoio ao projecto e exercícios da matéria exposta nas aulas teóricas

projecto
exame
participação

Português ou Inglês

Dep. de Informática

Nenhuma

425147

SST

SI

O Erro Humano tem um papel muito significativo em muitos acidentes envolvendo sistemas socio-técnicos complexos, caracterizados por múltiplos factores de risco, sejam eles técnicos, humanos ou organizacionais. O desenvolvimento deste tipo de sistemas tem de adoptar metodologias específicas que permitam identificar e gerir os factores de risco, mitigar as suas consequências quando ocorrem acidentes, e cumprir com os requisitos e padrões estabelecidos. Esta disciplina tem como objectivo fundamental entender a natureza e complexidade dos sistemas socio-técnicos, adquirir conhecimentos fundamentais sobre erro humano, acidentes e interacções complexas que levam à ocorrência de acidentes. São analisadas e discutidas diversas abordagens desenvolvidas na área da engenharia para gerir o impacto dos factores humanos na ocorrência de acidentes em sistemas complexos. A disciplina baseia-se no estudo de acidentes em diversos sistemas socio-técnicos, como por exemplo os sistemas de produção de energia nuclear ou os sistemas de votação electrónica. Numa perspectiva mais aplicada, a disciplina conduz os alunos a aplicarem estes conhecimentos no desenvolvimento de um sistema socio-técnico complexo.

Componente Teórica

Definição e exemplos de sistemas socio-técnicos complexos. Erro humano e incidentes e acidentes. Acidentes de sistema. Interacção e acoplamento. Interacções lineares e complexas. Elementos do sistema. Defesas barreiras e salvaguardas. Tipos e modos de erro humano. Gestão de acidentes. Análise retrospectiva e análise prospectiva de sistemas. Auditorias de segurança. Metodologias de gestão do risco humano. Metodologia HERMES. Modelos de cognição e suas relações com erro humano. Abordagens etnográficas. Análise cognitiva de tarefas. Abordagens ecológicas. Análise de causas raiz.

Componente Teórico-prática

P. Cacciabue, 2004, Guide to Applying Human Factors Methods, Springer. Redmill, F. and J. Rajan, 1997, Human Factors in Safety-Critical Systems, Oxford, UK, Butterworth Heinemann. Reason, J., 2008, The Human Contribution: Unsafe Acts, Accidents and Heroic Recoveries, Surrey, England, Ashgate. Perrow, C., 1999, Normal Accidents, Living with High-Risk Technologies, Princeton, New Jersey, Princeton University Press. Vicente, K., 2004, The Human Factor: Revolutionizing the Way People Live with Technology. New York, Routledge. Hollnagel, E., D. Woods and N. Levenson, 2006, Resilience Engineering: Concepts and Precepts. Hampshire, England, Hashgate.

Projecto

Pt/En

Dep. de Informática

Nenhuma

425158

TCO

SI

Esta disciplina pretende transmitir conhecimentos de carácter teórico e prático sobre a área científica e tecnológica designada por CSCW (Computer Supported Cooperative Work). O tipo de sistemas que é abordado incorpora e exercita noções fundamentais das áreas de sistemas distribuidos, sistemas multimédia e interacção humano-computador, pelo que se conseguem sinergias com outros temas da Licenciatura. A disciplina está organizada nos seguintes blocos temáticos: propriedades genéricas dos sistemas cooperativos, tecnologias de suporte, coordenação de tarefas, processos de trabalho e processos de decisão.

Componente Teórica

CSCW. Interacção em grupo. Partilha de informação. Arquitecturas cooperativas. Coordenação e Colaboração. Sistemas de fluxos de trabalho. Suporte a decisão. Suporte a Negociação. Reuniões electrónicas.

Componente Teórico-prática

Técnicas para Interfaces Multiutilizador. Sofware para Interacção em Grupo, Coordenação e Colaboração. Sistemas de Workflow, Tomada de decisão e Negociação em Grupo.

P. Antunes, Groupware: Conceitos Fundamentais e Caracterização dos Principais Blocos Construtivos, Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, DI-FCUL-TR-02-16, 2002.
Michel Beaudoin-Lafon. Computer Supported Co-operative Work. Wiley, 1999.

S. Khoshafian, M. Buckiewicz. Introduction to Groupware, Workflow and Wourkgroup Computing, John Wiley & Sons, 1995.
U. Borghoff, J. Schlichter. Computer Supportted Cooperative Work. Springer, 2000.
I. Greif (ed.). Computer Supported Cooperative Work: A Book of Readings. Morgan Kaufmann Publishers Inc, 1988.
R. baecker (ed.), Readings in Groupware and CSCW, Morgan Kaufmann Publishers Inc, 1993.

Português ou Inglês

Dep. de Informática

• Interacção com Computadores

425212

VDC

MC

Estudo de técnicas de visualização usadas na área usualmente designada por Visualização de Dados Científicos

Componente Teórica

Enquadramento histórico da Visualização de Dados Científicos. Outras áreas de Visualização.
Ferramentas para visualização: "soluções à medida" vs sistemas genéricos.
Estruturas de dados para visualização.
Algoritmos para visualização de grandezas vectoriais. Algoritmos para a visualização de grandezas escalares.
Visualização de dados volumétricos com a técnica de volume rendering. Projecções planares e parâmetros de projecção utilizados no volume rendering. Stereo rendering. Modelos de cor e utilização de cor. Fundamentos de processamento de imagens.
Técnicas de análise para visulaização e processamento de conjuntos de dados N-Dimensionais

Componente Teórico-prática

Exercícios de aplicação. Utilização do software MeVisLab no aboratório.

Will Schroeder, Ken Martin and Bill Lorensen, The Visualization Toolkit, 4th edition, Kitware, 2006
Hand, D, Mannila, H, Smyth, P. 2001, Principles of Data mining. MIT Press
Han, J. Kamber, M. 2006. Data Mining Concepts and Techniques 2nd Edition. Morgan Kaufmann Publishers
Bernd Jahne (1997) Digital Image Processing. 6th Edition. Springer

Guiões das aulas

Aulas presenciais em sala convencional e em laboratório

Journal club e Exame

Português ou Inglês

Dep. de Informática

Nenhuma