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Este programa destina-se aos profissionais interessados em alcançar um nível mais elevado de conhecimento em Processadores de Linguagem.  Seu principal objetivo é capacitar o aluno para aplicar no mundo real os conhecimentos adquiridos ao longo do programa, além de proporcionar um ambiente de estudo baseado nas condições que podem ser encontradas em seu futuro, de forma rigorosa e realista.

Este Programa avançado irá preparar o aluno para a prática profissional das Ciências da Computação, através de uma experiência acadêmica transversal e versátil, adaptada às novas tecnologias e inovações nesta área. Além disso, proporcionará um amplo conhecimento em Processadores de Linguagem em um programa ministrado por profissionais da área.

Oferecendo ao aluno a oportunidade de estudar 100% online, sem abrir mão de suas obrigações e facilitando o seu retorno à universidade. Além de atualizar seus conhecimentos e ajudá-lo a conquistar um certificado de Programa avançado, contribuindo para seu crescimento pessoal e profissional.

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Este Programa avançado de Processadores de Linguagem conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O Desenvolvimento de 100 cenários simulados apresentados por especialistas em Processadores de Linguagem
• Seu conteúdo gráfico, esquemático e extremamente prático que fornece informações científicas e práticas sobre Processadores de Linguagem
• Atualizações sobre os últimos avanços em Processadores de Linguagem
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Sistema interativo de aprendizagem baseado no método do estudo de caso e sua aplicação na prática real
• Aulas teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Acesso a todo o conteúdo desde qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

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Com um corpo docente constituído por profissionais pertencentes à área das Ciências da Computação, que baseiam esta capacitação na sua experiência profissional, conta ainda com especialistas de renome pertencentes a sociedades de referência e universidades de prestígio.

Seu conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma aprendizagem imersiva e programada para se capacitar em situações reais.

Este programa de estudos tem como fundamento a Aprendizagem Baseada em Problemas, que permite ao profissional abordar a solução de problemas reais que surgem ao longo do curso e de sua prática profissional. Para isso, o profissional contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos desenvolvidos por reconhecidos especialistas em Sistemas de Informação com ampla experiência de ensino

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Conheça os últimos avanços sobre Processadores de Linguagem com especialistas da área"

O conteúdo deste programa foi elaborado por uma equipe de profissionais de Ciências da Computação, conscientes da relevância da capacitação atual para aprofundar-se nessa área de conhecimento , com o objetivo de enriquecer humanisticamente o aluno, elevando o nível de conhecimento em Processadores de Linguagem através das mais recentes tecnologias educacionais disponíveis.

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Módulo 1. Computação teórica

1.1. Conceitos matemáticos utilizados

1.1.1. Introdução à lógica proposicional
1.1.2. Teoria das relações
1.1.3. Conjuntos enumeráveis e não enumeráveis

1.2. Linguagens e gramáticas formais e introdução às máquinas de Turing

1.2.1. Linguagens e gramáticas formais
1.2.2. Problema de decisão
1.2.3. Máquina de Turing

1.3. Extensões para máquinas de Turing, máquinas de Turing restritas e computadores

1.3.1. Técnicas de programação para máquinas de Turing
1.3.2. Extensões para máquinas de Turing
1.3.3. Máquinas de Turing com restrições
1.3.4. Máquinas de turing e computadores

1.4. Indecidibilidad

1.4.1. Linguagem não recursivamente enumerável
1.4.2. Um problema indecidível, recursivamente enumerável

1.5. Outros problemas indecidíveis

1.5.1. Problemas indecidíveis para as máquinas de Turing
1.5.2. Problema de Correspondência de POST (PCP)

1.6. Problemas intratáveis

1.6.1. As classes P e NP
1.6.2. Um problema NP completo
1.6.3. Problema de satisfação de restrições
1.6.4. Outros problemas NP completos

1.7. Problemas Co-NP e PS

1.7.1. Complementar à linguagem de NP
1.7.2. Problemas solucionáveis no espaço polinomial
1.7.3. Problemas PS completos

1.8. Classes de linguagens baseadas na aleatoriedade

1.8.1. Modelo de MT com aleatoriedade
1.8.2. Classes RP e ZPP
1.8.3. Teste de primalidade
1.8.4. Complexidade do teste de primalidade

1.9. Outras classes e gramáticas

1.9.1. Autômatos finitos probabilísticos
1.9.2. Autômatos celulares
1.9.3. Células de McCulloch e Pitts
1.9.4. Gramáticas de Lindenmaye

1.10. Sistemas computacionais avançados

1.10.1. Computação com membranas: Sistemas P
1.10.2. Computação com DNA
1.10.3. Computação quântica

Módulo 2. Teoria dos autômatos e linguagens formais

2.1. Introdução à teoria dos autômatos

2.1.1. Por que estudar a teoria dos autômatos?
2.1.2. Introdução às demonstrações formais
2.1.3. Outras formas de demonstração
2.1.4. Indução Matemática
2.1.5. Alfabetos, sequências e linguagens

2.2. Autômatos finitos determinísticos

2.2.1. Introdução aos autômatos finitos
2.2.2. Autômatos finitos determinísticos

2.3. Autômatos finitos não determinísticos

2.3.1. Autômatos finitos não determinísticos
2.3.2. Equivalência entre AFD e AFN
2.3.3. Autômatos finitos com transições Є

2.4. Linguagens e expressões regulares I

2.4.1. Linguagens e expressões regulares
2.4.2. Autômatos finitos e expressões regulares

2.5. Linguagens e expressões regulares II

2.5.1. Conversão de expressões regulares em autômatos
2.5.2. Aplicações de expressões regulares
2.5.3. Álgebra de expressões regulares

2.6. Lema do bombeamento e fechamento de linguagens regulares

2.6.1. Lema do bombeamento
2.6.2. Propriedades de fechamento de linguagens regulares

2.7. Equivalência e minimização de autômatos

2.7.1. Equivalência de AF
2.7.2. Minimização de AF

2.8. Gramáticas independentes de contexto (GIC)

2.8.1. Gramáticas independentes de contexto
2.8.2. Árvores de derivação
2.8.3. Aplicações das GIC
2.8.4. Ambiguidade nas gramáticas e linguagens

2.9. Autômatos de Pilha e GIC

2.9.1. Definição de autômatos com Pilha
2.9.2. Linguagens aceitas por um autômato com Pilha
2.9.3. Equivalência entre os autômatos com Pilha e GIC
2.9.4. Autômato com pilha determinístico

2.10. Formas normais, lema do bombeamento das GIC e propriedades de arquivos LIC

2.10.1. Formas normais das GIC
2.10.2. Lema do bombeamento
2.10.3. Propriedades de fechamento de linguagens
2.10.4. Propriedades de decisão de arquivos LIC

Módulo 3. Processadores de Linguagem

3.1. Introdução ao processo de compilação

3.1.1. Compilação e interpretação
3.1.2. Ambiente de execução do compilador
3.1.3. Processo de Análise
3.1.4. Processo de Síntese

3.2. Analisador léxico

3.2.1. O que é um analisador léxico?
3.2.2. Implementação do analisador léxico
3.2.3. Ações semânticas
3.2.4. Recuperação de erros
3.2.5. Questões de implementação

3.3. Análise sintática

3.3.1. O que é um analisador sintático?
3.3.2. Conceitos preliminares
3.3.3. Analisadores descendentes (top-down)
3.3.4. Analisadores ascendentes (bottom-up)

3.4. Análise sintática descendente e análise sintática ascendente

3.4.1. Analisador LL (1)
3.4.2. Analisador LR (0)
3.4.3. Exemplo de analisador

3.5. Análise sintático ascendente avançado

3.5.1. Analisador SLR
3.5.2. Analisador LR (1)
3.5.3. Analisador LR (k)
3.5.4. Analisador LALR

3.6. Análise semântica I

3.6.1. Tradução dirigida por sintaxe
3.6.2. Tabela de símbolos

3.7. Análise semântica II

3.7.1. Verificação de tipos
3.7.2. O subsistema de tipos
3.7.3. Equivalência de tipos e conversões

3.8. Geração de código e ambiente de execução

3.8.1. Aspectos do projeto
3.8.2. Ambiente de execução
3.8.3. Organização da memória
3.8.4. Alocação de memória

3.9. Geração de código intermediário

3.9.1. Tradução dirigida por sínteses
3.9.2. Representações intermediárias
3.9.3. Exemplos de traduções

3.10. Otimização do código

3.10.1. Alocação de registros
3.10.2. Eliminação de alocações mortas
3.10.3. Execução em tempo de compilação
3.10.4. Reordenação de expressões
3.10.5. Otimização de loops

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