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+title: "Horários 2025.1"
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+Os horários para 2025.1 já estão disponíveis em [cc.uffs.edu.br/horario](https://cc.uffs.edu.br/horario/). O horário foi decidido e homologado pelo Colegiado do Curso.
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+## O semestre inicia em 10/03/2025 e términa em 18/07/2025. **Todas as aulas de CC são presenciais**. O calendário acadêmico completo pode ser acessado neste [link](https://www.uffs.edu.br/UFFS/atos-normativos/portaria/gr/2024-3805).
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+## Disciplinas Optativas CC
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+Em 2025.1 haverá a oferta de duas disciplinas optativas específicas do curso de CC. Confira abaixo a lista dessas disciplinas, com seus objetivos e descrição.
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+#### GEX1089 - Tópicos especiais em computação XXXIX
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+**Docente:** Guilherme Dal Bianco
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+**Assunto:** Detecção de drifts temporais em machine learning
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+**Descrição:**
+Sistemas que envolvem o uso de técnicas de IA para detecção de padrões, classificação ou agrupamento podem ser afetados por alterações nos padrões dos dados (conhecidas como drifts). Uma vez que o modelo de predição está em produção, é necessário utilizar técnicas para monitorar seu desempenho e, quando necessário, refazer o treinamento. Por exemplo, modelos desenvolvidos para a detecção de riscos de doenças podem perder sua acurácia quando os dados sofrem mudanças, como o surgimento de uma nova doença (como ocorreu durante a pandemia). Nesse contexto, o objetivo deste tópico é, inicialmente, compreender o funcionamento básico de métodos para classificação, agrupamento e regressão, bem como as métricas de avaliação associadas. Em seguida, serão apresentadas e discutidas técnicas para a detecção de drift. O componente será desenvolvido por meio de aulas e exercícios práticos, e a avaliação consistirá em trabalhos a serem definidos.
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+#### GEX630 - Tópicos especiais em computação VIII
+**IMPORTANTE: essa disciplina será ministrada inteiramente no idioma Inglês (aulas e materiais).**
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+**Docente:** Denio Duarte
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+**Assunto:** Extração de Assuntos Recorrentes em Coleções de Documentos
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+**Objetivo geral:** Capacitar o acadêmico a realizar análises exploratórios em grandes coleções de documentos (e.g., redes sociais, artigos científicos, notícias) afim descobrir padrões e estruturas em dados complexos e multidimensionais (documentos).
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+**Relação dos conteúdos a serem abordados:** Introdução ao aprendizado de máquina; aprendizado não supervisionado; modelagem probabilística de tópicos; documentos longos e curtos; abordagens para modelagem de tópicos; pré-tratamento da coleção de documentos; métricas de avaliação
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+**Metodologia:** Aulas expositivas e práticas.
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+**Conhecimentos prévios necessários:** Banco de dados; estatística e probabilidade; matemática básica.
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+# Disciplinas do curso de Administração aceitas como Optativas em CC
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+**_A inscrição será ser realizada a partir do SIGAA._**
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+### Empreendedorismo e Criação de Negócios
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+**Horário:** À ser definido
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+**Objetivo geral:** Contribuir para o desenvolvimento de características empreendedoras e na formação de competências voltadas à criação, gestão e sobrevivência de novos empreendimentos.
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+**Relação dos conteúdos a serem abordados:** Conceito de empreendedorismo e empreendedor. Características empreendedoras. Atividade Empreendedora. Empreendedorismo e educação. Empreendedorismo e criatividade. Vias empreendedoras. Empreendedorismo e empregabilidade. Desenvolvimento de conhecimentos, atitudes e habilidades empreendedoras. Plano de negócios: conceito, composição e elaboração de um plano de negócios.
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+### Gestão da Inovação
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+**Horário:** À ser definido
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+**Objetivo geral:** Apresentar a temática da inovação e a importância de sua gestão como elementos potencializadores de vantagem competitiva, facilitando a compreensão conceitual e prática das relações entre empresas, governos e universidades, na geração ideias voltadas a novos produtos, processos e serviços.
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+**Relação dos conteúdos a serem abordados:** Conceito de inovação. Tipos de inovação. Evolução conceitual e teórica da relação entre Ciência, Tecnologia e Inovação. Inovação e competitividade. Competências organizacionais e estratégias de inovação. Inovação e especificidades setoriais. Sistemas de inovação. Interação Universidade/Empresa/Governo. Transferência de Tecnologia. Planejamento e gestão do processo de inovação. Implicações da inovação na estrutura da empresa. Difusão de Inovações. Indicadores de inovação. Políticas públicas para inovação. Acumulação de competências tecnológicas
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