Desafios em Informática

Conhecimentos de Base Recomendados

Não aplicável.

Métodos de Ensino

O curso é constituído por aulas teórico-práticas, parte em regime presencial e parte em regime online, em que os conceitos apresentados são acompanhados de demonstrações práticas. Nas aulas laboratoriais presenciais será desenvolvido um projeto final onde serão aplicados os conhecimentos obtidos ao longo do curso.

Resultados de Aprendizagem

A matéria lecionada nesta unidade curricular pretende fornecer aos alunos um conjunto selecionado de conhecimentos avançados em Informática, que serão usados em conjunto para construir um projeto final. Pretende-se que os alunos ganhem um conhecimento de várias das áreas da Informática que podem ser exploradas com profundidade nos cursos disponíveis no Departamento de Engenharia Informática, percebendo como se aplicam e interligam num contexto de um projeto real.

Estágio(s)

Não

Programa

1 – Programação
2 – Internet das Coisas
3 – Engenharia de Software
4 – Inteligência artificial
5 – Multimédia
6 – Visualização de informação.

Docente(s) responsável(eis)

Vasco Nuno Sousa Simões Pereira

Métodos de Avaliação

Avaliação
Nas aulas laboratoriais presenciais será desenvolvido um projeto final onde serão aplicados os conhecimentos obtidos ao longo do curso: 100.0%

Bibliografia

“Programação em Python: fundamentos e resolução de problemas”, Ernesto Costa, FCA 2015.
Documentação do Arduino, disponível em: https://www.arduino.cc/en/Guide
Documentação do Raspberry Pi, disponível em: https://www.raspberrypi.com/documentation/
“Internet das Coisas”, Pedro Coelho, FCA 2017
“Machine Learning with Python Cookbook: Practical solutions from preprocessing to deep learning”, Chris Albon, O'Reilly Media, 2018
“Automate The Boring Stuff With Python, 2nd Edition: Practical Programming for Total Beginners”, Al Sweigart, No Starch Press,US, 2019

Software Engineering, Global Edition, by Ian Sommerville, ISBN-13: 978-1292096131, Pearson Education 2015
“Feature Engineering for Machine Learning”, Alice Zheng and Amanda Casari, O'Reilly Media, Inc., 2018. ISBN: 9781491953242
“Feature Engineering and Selection: A Practical Approach for Predictive Models”, Max Kuhn, Kjell Johnson, published by Chapman and Hall/CRC, 2019. ISBN: 9781138079229
“Design for Information: An Introduction to the Histories, Theories, and Best Practices Behind Effective Information Visualizations”, Isabel Meirelles, 2013