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Módulo 1. Fundamentos de programação

1.1. Introdução à programação 

1.1.1. Estrutura básica de um computador 
1.1.2. Software 
1.1.3. Linguagens de programação 
1.1.4. Ciclo de vida de uma aplicação informática 

1.2. Design de algoritmos 

1.2.1. A resolução de problemas 
1.2.2. Técnicas descritivas 
1.2.3. Elementos e estrutura de um algoritmo 

1.3. Elementos de um programa 

1.3.1. Origem e caraterísticas da linguagem C++ 
1.3.2. O ambiente de desenvolvimento 
1.3.3. Conceito de programa 
1.3.4. Tipos de dados fundamentais 
1.3.5. Operadores 
1.3.6. Expressões 
1.3.7. Instruções 
1.3.8. Entrada e saída de dados 

1.4. Sentenças de controlo 

1.4.1. Instruções 
1.4.2. Bifurcações 
1.4.3. Ciclos 

1.5. Abstração e modularidade: funções 

1.5.1. Design modular 
1.5.2. Conceito de função e utilidade 
1.5.3. Definição de uma função 
1.5.4. Fluxo de execução numa chamada de função 
1.5.5. Protótipo de uma função 
1.5.6. Devolução de resultados 
1.5.7. Chamada de uma função: parâmetros 
1.5.8. Passagem de parâmetros por referência e por valor 
1.5.9. Âmbito de identificação 

1.6. Estruturas de dados estáticas 

1.6.1. Matrizes
1.6.2. Matrizes. Poliedros 
1.6.3. Pesquisa e ordenação 
1.6.4. Strings. Funções de E/S para strings 
1.6.5. Estruturas. Uniões 
1.6.6. Novos tipos de dados 

1.7. Estruturas de dados dinâmicas: ponteiros 

1.7.1. Conceito. Definição de ponteiro 
1.7.2. Operadores e operações com ponteiros 
1.7.3. Matrizes de ponteiros 
1.7.4. Ponteiros e Matrizes 
1.7.5. Ponteiros para strings 
1.7.6. Ponteiros para estruturas 
1.7.7. Indireção múltipla 
1.7.8. Ponteiros para funções 
1.7.9. Passagem de funções, estruturas e matrizes como parâmetros de funções 

1.8. Ficheiros 

1.8.1. Conceitos básicos 
1.8.2. Operações com ficheiros 
1.8.3. Tipos de ficheiros 
1.8.4. Organização dos ficheiros 
1.8.5. Introdução aos ficheiros C++ 
1.8.6. Tratamento de ficheiros 

1.9. Recursividade 

1.9.1. Definição de recursividade 
1.9.2. Tipos de recursão 
1.9.3. Vantagens e desvantagens 
1.9.4. Considerações 
1.9.5. Conversão recursivo-iterativa 
1.9.6. A pilha de recursão 

1.10. Prova e documentação 

1.10.1. Teste de programas 
1.10.2. Teste de caixa branca 
1.10.3. Teste de caixa negra 
1.10.4. Ferramentas de teste 
1.10.5. Documentação de programas

Módulo 2. Estrutura de dados

2.1. Introdução à programação em C++ 

2.1.1. Classes, construtores, métodos e atributos 
2.1.2. Variáveis 
2.1.3. Expressões condicionais e loops 
2.1.4. Objetos 

2.2. Tipos abstratos de dados (TAD) 

2.2.1. Tipos de dados 
2.2.2. Estruturas básicas e TAD 
2.2.3. Vetores e arrays 

2.3. Estruturas de dados lineares 

2.3.1. TAD Lista. Definição 
2.3.2. Listas ligadas e duplamente ligadas 
2.3.3. Listas ordenadas 
2.3.4. Listas em C++ 
2.3.5. TAD pilha 
2.3.6. TAD fila 
2.3.7. Pilha e fila em C++ 

2.4. Estruturas de dados hierárquicas 

2.4.1. TAD árvore 
2.4.2. Caminhos 
2.4.3. Árvores n-arios 
2.4.4. Árvores binários 
2.4.5. Árvores binários de pesquisa 

2.5. Estruturas de dados hierárquicas: árvores complexas 

2.5.1. Árvores perfeitamente equilibradas ou de altura mínima 
2.5.2. Árvores multicaminho 
2.5.3. Referências bibliográficas 

2.6. Heaps e fila prioritários 

2.6.1. TAD heaps 
2.6.2. TAD fila prioritária 

2.7. Tabelas hash 

2.7.1. TAD Tabela Hash
2.7.2. Funções Hash
2.7.3. Função Hash em tabelas Hash
2.7.4. Redispersão 
2.7.5. Tabelas Hash abertas 

2.8. Grafos 

2.8.1. TAD Grafo 
2.8.2. Tipos de grafo 
2.8.3. Representação gráfica e operações básicas 
2.8.4. Desenho de grafos 

2.9. Algoritmos e conceitos avançados sobre grafos 

2.9.1. Problemas sobre grafos 
2.9.2. Algoritmos sobre caminhos 
2.9.3. Algoritmos de pesquisa ou caminhos 
2.9.4. Outros algoritmos 

2.10. Outras estruturas de dados 

2.10.1. Conjuntos 
2.10.2. Arrays paralelos 
2.10.3. Tabela de símbolos 
2.10.4. Tries

Módulo 3. Algoritmia e complexidade 

3.1. Introdução às estratégias de desenho do algoritmos 

3.1.1. Recursividade 
3.1.2. Divide e conquista 
3.1.3. Outras estratégias 

3.2. Eficiência e análise dos algoritmos 

3.2.1. Medidas de eficiência 
3.2.2. Medir o tamanho da entrada 
3.2.3. Medir o tempo de execução 
3.2.4. Caso pior, melhor e médio 
3.2.5. Notação assintótica 
3.2.6. Critérios de análise matemática de algoritmos não recursivos 
3.2.7. Análise matemática de algoritmos recursivos 
3.2.8. Análise empírica de algoritmos 

3.3. Algoritmos de ordenação 

3.3.1. Conceito de ordenação 
3.3.2. Ordenação da bolha 
3.3.3. Ordenação por seleção 
3.3.4. Ordenação por inserção 
3.3.5. Ordenação por mistura (Merge Sort)
3.3.6. Ordenação rápida (Quicksort)

3.4. Algoritmos com árvores 

3.4.1. Conceito de árvore 
3.4.2. Árvores binários 
3.4.3. Caminhos de árvore 
3.4.4. Representar expressões 
3.4.5. Árvores binários ordenadas 
3.4.6. Árvores binárias equilibradas 

3.5. Algoritmos com Heaps

3.5.1. Os Heaps
3.5.2. O algoritmo Heapsort 
3.5.3. As filas de prioridade 

3.6. Algoritmos com Grafos 

3.6.1. Representação 
3.6.2. Caminho de largura 
3.6.3. Caminho de profundidade 
3.6.4. Ordenação topológica 

3.7. Algoritmos Greedy

3.7.1. A estratégia Greedy
3.7.2. Elementos da estratégia Greedy
3.7.3. Câmbio de moedas 
3.7.4. Problema do viajante 
3.7.5. Problema da mochila 

3.8. Pesquisa de caminhos mínimos 

3.8.1. O problema do caminho mínimo 
3.8.2. Arcos negativos e ciclos 
3.8.3. Algoritmo de Dijkstra 

3.9. Algoritmos greedy sobre grafos 

3.9.1. A árvore de extensão mínima 
3.9.2. O algoritmo de Prim 
3.9.3. O algoritmo Kruskal 
3.9.4. Análise de complexidade 

3.10. Backtracking

3.10.1. O Backtracking
3.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 4. Design avançado de algoritmos

4.1. Análise de algoritmos recursivos e de divisão e conquista 

4.1.1. Posicionar e resolver equações de recorrência homogéneas e não homogéneas
4.1.2. Descrição geral da estratégia divisão e conquista 

4.2. Análise amortizado 

4.2.1. A análise agregada 
4.2.2. O método de contabilidade 
4.2.3. O método do potencial 

4.3. Programação dinâmica e algoritmos para problemas NP 

4.3.1. Caraterísticas da programação dinâmica 
4.3.2. Volta atrás: backtracking 
4.3.3. Ramificação e poda 

4.4. Otimização combinatória 

4.4.1. Representação de problemas 
4.4.2. Optimizaçáo em 1D 

4.5. Algoritmos de aleatorização 

4.5.1. Exemplos de algoritmos de aleatorização 
4.5.2. O teorema Buffon 
4.5.3. Algoritmo de Monte Carlo 
4.5.4. Algoritmo Las Vegas 

4.6. Pesquisa local e com candidatos 

4.6.1. Garcient Ascent
4.6.2. Hill Climbing
4.6.3. Simulated Annealing
4.6.4. Tabu Search
4.6.5. Pesquisa com candidatos 

4.7. Verificação formal de programas 

4.7.1. Especificação de abstrações funcionais 
4.7.2. A linguagem da lógica de primeira ordem 
4.7.3. O sistema formal de Hoare 

4.8. Verificação de programas iterativos 

4.8.1. Regras do sistema formal de Hoare 
4.8.2. Conceito de invariante de iterações 

4.9. Métodos numéricos

4.9.1. O método da bisecção 
4.9.2. O método de Newton-Raphson 
4.9.3. O método das secantes 

4.10. Algoritmos paralelos 

4.10.1. Operações binárias paralelas 
4.10.2. Operações paralelas com grafos 
4.10.3. Paralelismo em divisão e conquista 
4.10.4. Paralelismo em programação e dinâmica

Módulo 5. Programação avançada

5.1. Introdução à programação orientada a objetos 

5.1.1. Introdução à programação orientada a objetos 
5.1.2. Desenho de classes 
5.1.3. Introdução à UML para modelação de problemas 

5.2. Relações entre classes 

5.2.1. Abstração e herança 
5.2.2. Conceitos avançados de herança 
5.2.3. Poliformismo 
5.2.4. Composição e agregação 

5.3. Introdução aos padrões de de desenho para problemas orientados a objetos 

5.3.1. O que são padrões de design? 
5.3.2. Padrão Factory
5.3.3. Padrão Singleton
5.3.4. Padrão Observer
5.3.5. Padrão Composite

5.4. Exceções 

5.4.1. O que são as exceções 
5.4.2. Captura e gestão de exceções 
5.4.3. Lançamento de exceções 
5.4.4. Criação de exceções 

5.5. Interfaces de utilizadores 

5.5.1. Introdução a Qt 
5.5.2. Posicionamento
5.5.3. O que são os eventos? 
5.5.4. Eventos: definição e captura 
5.5.5. Desenvolvimento de interfaces de utilizador 

5.6. Introdução à programação concorrente 

5.6.1. Introdução à programação concorrente 
5.6.2. O conceito de processo e thread 
5.6.3. Interação entre processos ou threads 
5.6.4. Os threads em C++ 
5.6.5. Vantagens e desvantagens da programação concorrente 

5.7. Gestão de threads e sincronização 

5.7.1. Ciclo de vida um thread 
5.7.2. A classe Thread
5.7.3. Planificação de threads 
5.7.4. Grupos threads 
5.7.5. Threads de tipo demónio 
5.7.6. Sincronização 
5.7.7. Mecanismos de bloqueio 
5.7.8. Mecanismos de comunicação 
5.7.9. Monitores 

5.8. Problemas comuns dentro da programação concorrente 

5.8.1. O problema dos produtores consumidores 
5.8.2. O problema dos leitores e escritores 
5.8.3. O problema do jantar dos filósofos 

5.9. Documentação e provas de software 

5.9.1. Porque é que é importante documentar o software? 
5.9.2. Documentação de design 
5.9.3. Uso de ferramentas para a documentação 

5.10. Provas de software 

5.10.1. Introdução às provas de software 
5.10.2. Tipos de provas 
5.10.3. Prova de unidade 
5.10.4. Prova de integração 
5.10.5. Prova de validação 
5.10.6. Prova do sistema 

Módulo 6. Informática teórica

6.1. Conceitos matemáticos utilizados 

6.1.1. Introdução à lógica proposicional 
6.1.2. Teoria de relações 
6.1.3. Conjuntos numeráveis e não numeráveis 

6.2. Línguas e gramáticas formais e introdução às máquinas Turing 

6.2.1. Linguagens e gramáticas formais 
6.2.2. Problema de decisão 
6.2.3. A máquina de Turing 

6.3. Extensões para as máquinas de Turing, máquinas de Turing restringidas e computadores 

6.3.1. Técnicas de programação para as máquinas de Turing 
6.3.2. Extensões para as máquinas de Turing 
6.3.3. Máquinas de Turing restringidas 
6.3.4. Máquinas de Turing e computadores 

6.4. Indecidibilidade 

6.4.1. Linguagem não recursivamente enumerável 
6.4.2. Um problema indecidível, recursivamente enumerável 

6.5. Outros problemas indecidíveis 

6.5.1. Problema indecidíveis para as máquinas de Turing 
6.5.2. Problemas de correspondência de Post (PCP) 

6.6. Problemas intratáveis 

6.6.1. As classes P e NP 
6.6.2. Um problema NP completo 
6.6.3. Problema da satisfação restrita 
6.6.4. Outros problemas NP completos 

6.7. Problemas co-NP e PS 

6.7.1. Complementares das linguages de NP 
6.7.2. Problemas resolúveis no espaço polinomial 
6.7.3. Problema PS completos 

6.8. Classes de linguagens baseadas na aleatorização 

6.8.1. Modelo da MT com aleatoriedade 
6.8.2. As classes RP e ZPP 
6.8.3. Teste de primalidade 
6.8.4. Complexidade do teste de primalidade

6.9. Outras classes e gramáticas 

6.9.1. Autómatos finitos e probabilísticos 
6.9.2. Autómatos celulares 
6.9.3. Células de McCulloch e Pitts 
6.9.4. Gramáticas de Lindenmayer 

6.10. Sistemas avançados de computação 

6.10.1. Computação com membranas: sistemas P 
6.10.2. Computação com ADN 
6.10.3. Computação quântica

Módulo 7. Teoria dos autómatos e linguagens formais 

7.1. Introdução à teoria da autómatos 

7.1.1. Porque estudar teoria de autómatos 
7.1.2. Introdução às demonstrações formais 
7.1.3. Outras formas de demonstração 
7.1.4. Indução matemática 
7.1.5. Alfabetos, cadeias e linguagens 

7.2. Autómatos finitos e deterministas 

7.2.1. Introdução aos autómatos finitos 
7.2.2. Autómatos finitos e deterministas 

7.3. Autómatos finitos e deterministas 

7.3.1. Autómatos finitos e deterministas 
7.3.2. Equivalência entre AFD e AFN 
7.3.3. Autómatos finitos com transições

7.4. Linguagens e expressões regulares (I) 

7.4.1. Linguagens e expressões regulares 
7.4.2. Autómatos finitos e expressões regulares 

7.5. Linguagens e expressões regulares (II) 

7.5.1. Conversão de expressões regulares em autómatos 
7.5.2. Aplicações das expressões regulares 
7.5.3. Álgebra das expressões regulares 

7.6. Lema do bombeamento e encerramento de linguagens regulares 

7.6.1. Lema do bombeamento 
7.6.2. Propriedades de fecho das linguagens regulares 

7.7. Equivalência e minimização de autómatos 

7.7.1. Equivalência de AF 
7.7.2. Minimização de AF 

7.8. Gramáticas independentes de contexto (GIC) 

7.8.1. Gramáticas independentes de contexto 
7.8.2. Árvores de derivação 
7.8.3. Aplicações das GIC 
7.8.4. Ambiguidade nas gramáticas e linguagens 

7.9. Autómatos com pilha e GIC 

7.9.1. Definição dos autómatos com pilha 
7.9.2. Linguagens aceites por um autómato com pilha 
7.9.3. Equivalência entre autómatos a pilha e GIC 
7.9.4. Autómato com pilha determinista 

7.10. Formas normais, lema do bombeamento das GIC e propriedades dos LIC 

7.10.1. Formas normais das GIC 
7.10.2. Lema do bombeamento 
7.10.3. Propriedades de fecho das linguagens 
7.10.4. Propriedades de fecho dos LIC

Módulo 8. Processadores de linguagens

8.1. Introdução ao processo de compilação 

8.1.1. Compilação e interpretação 
8.1.2. Ambiente de execução de um compilador 
8.1.3. Processo de análise 
8.1.4. Processo de síntese 

8.2. Analisador léxico 

8.2.1. O que é um analisador léxico? 
8.2.2. Implementação do analisador léxico 
8.2.3. Ações semânticas 
8.2.4. Recuperação de erros 
8.2.5. Questões de implementação

8.3. Análise sintático 

8.3.1. O que é um analisador sintático? 
8.3.2. Conceitos prévios 
8.3.3. Analisadores descendentes 
8.3.4. Analisadores ascendentes 

8.4. Análise sintático de descendente e análise sintático ascendente 

8.4.1. Analisador LL (1) 
8.4.2. Analisador LR (0) 
8.4.3. Exemplo de analisador 

8.5. Análise sintático ascendente avançado 

8.5.1. Analisador SLR 
8.5.2. Analisador LR (1) 
8.5.3. Analisador LR (k) 
8.5.4. Analisador LALR 

8.6. Análise semântica (I) 

8.6.1. Tradução dirigida pela sintaxe 
8.6.2. Tabela de símbolos 

8.7. Análise semântica (II) 

8.7.1. Comprovação de tipos 
8.7.2. O subsistema de tipos 
8.7.3. Equivalência de tipos e conversões 

8.8. Geração de código e ambiente de execução 

8.8.1. Aspetos de desenho 
8.8.2. Ambiente de execução 
8.8.3. Organização da memória 
8.8.4. Atribuição de memória 

8.9. Geração de código intermédio 

8.9.1. Tradução dirigida pela sintaxe 
8.9.2. Representações intermédias 
8.9.3. Exemplos de traduções 

8.10. Optimização de código 

8.10.1. Atribuição de registos 
8.10.2. Eliminação de atribuições mortas 
8.10.3. Execução em tempo de compilação 
8.10.4. Reordenação de expressões 
8.10.5. Optimização de loops 

Módulo 9. Informática gráfica e visualização

9.1. Teoria das cores 

9.1.1. Propriedades da luz 
9.1.2. Modelos a cor 
9.1.3. O padrão CIE 
9.1.4. Profiling

9.2. Primitivos de saída 

9.2.1. O controlador de vídeo 
9.2.2. Algoritmos de design de linhas 
9.2.3. Algoritmos de design de circunferências 
9.2.4. Algoritmos de preenchimento 

9.3. Transformações 2D e sistemas de coordenadas 2D e recorte 2D 

9.3.1. Transformações geométricas básicas 
9.3.2. Coordenadas homogéneas 
9.3.3. Transformação inversa 
9.3.4. Composição de transformações 
9.3.5. Outras transformações 
9.3.6. Mudança de coordenada 
9.3.7. Sistemas de coordenadas 2D 
9.3.8. Mudança de coordenadas 
9.3.9. Normalização 
9.3.10. Algoritmos de recorte 

9.4. Transformações 3D 

9.4.1. Translação 
9.4.2. Rotação 
9.4.3. Escalonamento 
9.4.4. Reflexão 
9.4.5. Cizalla 

9.5. Visualização e mudança de coordenadas 3D 

9.5.1. Sistemas de coordenadas 3D 
9.5.2. Visualização 
9.5.3. Mudança de coordenadas 
9.5.4. Projeção e normalização 

9.6. Projeção e recorte 3D 

9.6.1. Projeção ortogonal 
9.6.2. Projeção paralela oblíqua 
9.6.3. Projeçáo perspetiva 
9.6.4. Algoritmos de recorte 3D 

9.7. Eliminação de superfícies ocultas 

9.7.1. Back face removal 
9.7.2. Z-buffer 
9.7.3. Algoritmo do pintor 
9.7.4. Algoritmo de Warnock 
9.7.5. Deteção de linhas ocultas 

9.8. Interpolação e curvas paramétricas 

9.8.1. Interpolação e aproximação polinomial 
9.8.2. Representação paramétrica 
9.8.3. Polinómio de Lagrange 
9.8.4. Splines cúbicos naturais 
9.8.5. Funçoes base 
9.8.6. Representação matricial 

9.9. Curvas Bézier 

9.9.1. Construção algébrica 
9.9.2. Forma matricial 
9.9.3. Composição 
9.9.4. Construção geométrica 
9.9.5. Algoritmo de desenho 

9.10. B-Splines

9.10.1. O problema do controlo local 
9.10.2. B-splines cúbicos uniformes 
9.10.3. Funções base e pontos de controlo 
9.10.4. Derivação para a origem e multiplicidade 
9.10.5. Representação matricial 
9.10.6. B-splines não uniformes 

Módulo 10. Computação bioinspirada

10.1. Introdução à computação bioinspirada 

10.1.1. Introdução à computação bioinspirada 

10.2. Algoritmos de inspiração social 

10.2.1. Computação bioinspirada baseada em colónias de formigas 
10.2.2. Variantes dos algoritmos de colónias de formigas 
10.2.3. Computação baseada em nuvens de partículas 

10.3. Algoritmos genéticos 

10.3.1. Estrutura geral 
10.3.2. Implementações dos principais operadores 

10.4. Estratégias de exploração do espaço para algoritmos genéticos 

10.4.1. Algoritmo CHC 
10.4.2. Problemas multimodais

10.5. Modelos de computação evolutiva (I) 

10.5.1. Estratégias evolutivas 
10.5.2. Programação evolutiva 
10.5.3. Algoritmos baseados em evolução diferencial 

10.6. Modelos de computação evolutiva (II) 

10.6.1. Modelos de evolução baseados na estimativa das distribuições (EDA) 
10.6.2. Programação genética 

10.7. Programação evolutiva aplicada a problemas de aprendizagem 

10.7.1. Aprendizagem baseada em regras 
10.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de instâncias 

10.8. Problemas multiobjetivo 

10.8.1. Conceito de dominância 
10.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivos 

10.9. Redes neuronais (I) 

10.9.1. Introdução às redes neuronais 
10.9.2. Exemplo prático com redes neuronais 

10.10. Redes neuronais (II) 

10.10.1. Casos de utilização de redes neuronais na investigação médica 
10.10.2. Casos de utilização de redes neuronais na economia 
10.10.3. Casos de utilização de redes neuronais na visão artificial

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