Ficha Unidade Curricular (FUC)
Informação Geral / General Information
Carga Horária / Course Load
Área científica / Scientific area
Ciências e Tecnologias da Informação
Departamento / Department
Departamento de Ciências e Tecnologias da Informação
Ano letivo / Execution Year
2021/2022
Pré-requisitos / Pre-Requisites
Conhecimentos elementares de Análise Matemática, estatística e probabilidades e programação.
Objetivos Gerais / Objectives
O objectivo da disciplina é dar os conhecimentos fundamentais e competencias para o estudo das aleatoriedades nos sistemas aplicados à engenharia informática. O principal objectivo desta disciplina é capacitar os alunos para a construção de modelos e algoritmos que envolvem as aleatoriedades com aplicabilidade prática, e.g., video-jogos, gamificação, jogos de casino, simuladores para análise de desempenho. Técnicas de verificação do software são validadas nos projetos. Os alunos sedimentam os seus conhecimentos através da utilização de desenvolvimento de aplicações em exercícios práticos com ferramentas de software aplicadas à simplificação analítica, e.g, EXCEL, MATLAB e MATHEMATICA. Na parte experimental, os alunos desenvolvem projetos onde são validados os requisitos previamente para aplicação em video-jogos, gamificação, jogos de casino, simuladores para análise de desempenho na indústria, banca, seguros, etc, onde os conhecimentos são colocados em prática com trabalho real.
Objetivos de Aprendizagem e a sua compatibilidade com o método de ensino (conhecimentos, aptidões e competências a desenvolver pelos estudantes) / Learning outcomes
Os alunos produzem um projeto real (como em contexto de trabalho) onde permitem aplicar os conhecimentos de programação com aspetos mais avançados que é a programação com aleatoriedade com a modelação e implementação de algoritmos eficazes e eficientes. Mostra-se que para o desenvolvimento de projetos completos é necessário misturar várias áreas do conhecimento, em particular da área das aleatoriedades (simplificação de expressões e elaboração dos algoritmos), da engenharia de software e da área onde se desenvolve o projeto. Esta UC é desenvolvida na necessidade de desenvolvimento do projeto e são ministrados os conteúdos relacionados com aleatoriedades, simplificação de expressões analíticas, técnicas de software e algoritmos mais eficientes para implementação no projeto. Os alunos também são ensinados e treinados com aspetos teórico-práticos onde o conhecimento é adquirido com a resolução de exercícios , algoritmos eficientes e programação e técnicas de validação do software.
Conteúdos Programáticos / Syllabus
1. Introdução - Projetos típicos de aplicação no mundo real que implica um sólido conhecimento na programação com aleatoriedades - Conceitos elementares das aleatoriedades na engenharia informática - Requisitos para o desenvovimento de projetos 2. Planeamento, Organização e Desenvolvimento de Projetos - Principais fases do projeto - Principais módulos que constituem o projeto - Planeamento do projeto - Desenvolvimento - Validação parcial e de conjunto 3. Probabilidades e variáveis aleatórias; 4. Desenvolviemnto analítico de operações fundamentais com aleatoriedades 5. Simplifificação de expresões analíticas com várias aleatoridades 6. Construção de modelos de sistemas para a construção de projetos 7. Implementação e validação dos algoritmos
Demonstração da coerência dos conteúdos programáticos com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the curricular units content dovetails with the specified learning outcomes
O programa cumpre os objetivos da UC. Consequentemente,, os items 1 a 6 fornecem os elementos necessários para a análise, modelação e simulaçãode sistemas (item 6), e o Item 7 relaciona-se com a validação dos sistemas projetados.
Avaliação / Assessment
Existem duas modalidades possíveis: Avaliação periódica: A avaliação é feita em duas partes. A primeira parte é constituída por dois trabalhos com problemas práticos e de projeto e a segunda parte por um exame. A nota dos trabalhos com problemas práticos tem o peso de 5% cada e o projeto 40% (com implementação e discussão do trabalho) totalizando 50% na nota final. Os outros 50% são obtidos com a nota da frequência ou exame. Na frequência ou exame a nota mínima é de 10 valores.
Metodologias de Ensino / Teaching methodologies
Quatro horas teórico-práticas (4h TP). A aprendizagem inclui a realização de dois trabalhos práticos para a avaliação com demontração laboratorial (1h PL) que pode necessitar de apoio tutorial (4h OT). Para além disto espera-se que os alunos trabalhem autonomamente, em média, mais 3 horas semanais.
Demonstração da coerência das metodologias de ensino e avaliação com os objetivos de aprendizagem da UC / Evidence that the teaching and assessment methodologies are appropriate for the learning outcomes
As metodologias de ensino estão perfeitamente adaptadas aos objectivos de aprendizagem desta UC, pois a sucessão consecutiva de aulas teórica-práticas, permite aos estudantes aplicar, em cada aula teórica-prática os conhecimentos que permitam realizar o exame e os trabalhos práticos que envolve a análise, modelação e simulação de sistemas.
Observações / Observations
A plataforma de e-learning do ISCTE-IUL contém toda a informação relativa ao funcionamento desta UC, incluindo material auxiliar com conteúdos da matéria, anúncios diversos e a publicação das notas de avaliação (trabalhos e exame).
Bibliografia Principal / Main Bibliography
[3] W. L. Martinez and A. R. Martinez, Computational Statistics Handbook with Matlab, Chapman&Hall/CRC, (3rd edition), 2015. [2] S. M. Ross, Introduction to Probability and Statistics for Engineers and Scientists, John Wiley & Sons, New York, (6th edition), 2021. [1] D. C. Montgomery and G. C. Runger, Applied Statistics and Probability for Engineers, John Wiley & Sons, New York, (7th edition), 2018.
Bibliografia Secundária / Secondary Bibliography
[12] A. B. Carlson, P. B. Crilly, J. C. Rutledge, Communication Systems, 4th Ed., McGraw-Hill, 2002. [11] D.D. Pestana e S.F. Velosa, Introdução à probabilidade e à Estatística, vol.1, Ed. Fundação Calouste Gulbenkian, 2002. [10] J.P. Marques de Sá, Applied statistics using SPSS STATISTICA and MATLAB, Springer 2003. [9] K. Cattermole and J. O´Reilly, Problems of Randomness in Communication Engineering, John Wiley & Sons, 1984. [8] P. Beckmann, Probability in Communication Engineering, Harcourt, Brace & World Inc., 1967. [7] A. Papoulis, S. U. Pillai, Probability, Random Variables and Stochastic Processes, 4th Ed., McGraw-Hill, 2002. [6] B. J. Murteira, C. S. Ribeiro, J. Andrade e Silva e C. Pimenta. Introdução à Estatística, Mcgraw-Hill, Lisboa, 2002. [5] B. J. Murteira. Probabilidades e Estatística, vol. I e II, Mcgraw-Hill, Lisboa, 1990 (2a edição). [4] P. L. Meyer. Probabilidades. Aplicações à Estatística, Livros Técnicos e Científicos Editora S.A., Rio de Janeiro, 1981.
Data da última atualização / Last Update Date
2024-02-16