Análise de Algoritmos I - Q26.1 - NA1

Course categoryGraduação

Ementa: Tempo de execução e análise assintótica. Corretude de algoritmos iterativos e recursivos. Recorrências e técnicas de solução de recorrências. Enumeração e backtracking. Divisão e conquista (sugestões de exemplos: Mergesort, multiplicação de inteiros, matrizes, par mais próximo, contagem de inversões). Aleatorização (sugestões de exemplos: Quicksort aleatorizado, problema da seleção). Tópicos opcionais: análise amortizada.

Princípios de Imagens Médicas

Course categoryGraduação

Página do curso de Princípios de Imagens Médicas ministrado no Q1.2026 no período noturno pela Profa. Carolina Benetti

MCTC011-15 - Psicologia Cognitiva 2026.1 - matutina (profs. Peter e Patricia)

Course categoryGraduação

Site-moodle da disciplina Psicologia Cognitiva, 1º quadrimestre de 2026, oferta matutina (terças-feiras 08-10h, quintas-feiras 10-12h, S-207) - ministrada pelos profs. Peter M. E. Claessens e Patricia Vanzella.

NA1ESHT002-17SB - CARTOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO PARA O PLANEJAMENTO TERRITORIAL A1-Noturno (SB)

Course categoryGraduação

Moodle das disciplinas:

1)NA1ESHT002-17SB - CARTOGRAFIA E GEOPROCESSAMENTO PARA O PLANEJAMENTO TERRITORIAL A1-Noturno (SB), da Graduação;

2) PGT-035 - GEOPROCESSAMENTO APLICADO AO PLANEJAMENTO E GESTÃO DO TERRITÓRIO - Noturno, da Pós-graduação

TDA1NHZ1096-19SA - PRÁTICAS DISCURSIVAS DA CIÊNCIA E EDUCAÇÃO EM CIÊNCIAS – Danusa Munford - 2026.1

Course categoryGraduação

Práticas científicas. Alfabetização Científica. Domínios conceitual, epistêmico e social da ciência em sala de aula. Linguagem científica e relações entre discurso e aprendizagem. Argumentação na comunidade científica e em sala de aula. Relações entre educação em ciências e Science Studies (Estudos Culturais, Social Studies of Science, Filosofia da Ciência).

Aulas 4as feiras (10-12h) sala S006 Piso Vermelho

Introdução à Engenheira Biomédica

Course categoryGraduação

Página no curso de Introdução à Engenharia Biomédica ofertado no Q1.2026 pela Profa. Carolina Benetti

ESZB033-17 - PROJETO E DESENVOLVIMENTO DE INTERFACES CÉREBRO-MÁQUINA - TNAESZB033-17SB (2026.1 - 3N34 6N12)

Course categoryGraduação

A disciplina de interface cérebro computador tem como objetivo introduzir os estudantes ao conteúdo mais comum nos estudos da área, com um foco em sinais de EEG.


A disciplina terá duas avaliações: um trabalho individual (trabalho 1) e um trabalho em grupos de 3-4 estudantes (trabalho 2).

   Trabalho 1: após a primeira semana de curso (contando da primeira aula inscrito, que é diferente para alunos do reajuste), os alunos devem elaborar um projeto ingênuo de interface cérebro-computador. Ao longo do quadrimestre, cada aluno deverá elaborar relatórios do realismo da proposta ingênua, possíveis modificações para deixar o projeto mais realista, e ao final do curso escrever uma discussão de um possível paradigma inspirado pela ideia original.
   Trabalho 2: o segundo trabalho consiste na elaboração de uma implementação de um paradigma estabelecido na área, incluindo a seleção, pré-processamento e analise de dados de EEG. bancos de dados serão recomendados aos alunos.

ESZB033-17 - PROJETO E DESENVOLVIMENTO DE INTERFACES CÉREBRO-MÁQUINA - TDAESZB033-17SB (2026.1 - 3M34 6M12)

Course categoryGraduação

A disciplina de interface cérebro computador tem como objetivo introduzir os estudantes ao conteúdo mais comum nos estudos da área, com um foco em sinais de EEG.


A disciplina terá duas avaliações: um trabalho individual (trabalho 1) e um trabalho em grupos de 3-4 estudantes (trabalho 2).

    Trabalho 1: após a primeira semana de curso (contando da primeira aula inscrito, que é diferente para alunos do reajuste), os alunos devem elaborar um projeto ingênuo de interface cérebro-computador. Ao longo do quadrimestre, cada aluno deverá elaborar relatórios do realismo da proposta ingênua, possíveis modificações para deixar o projeto mais realista, e ao final do curso escrever uma discussão de um possível paradigma inspirado pela ideia original.
   Trabalho 2: o segundo trabalho consiste na elaboração de uma implementação de um paradigma estabelecido na área, incluindo a seleção, pré-processamento e analise de dados de EEG. bancos de dados serão recomendados aos alunos.

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