Dados da Disciplina

INSTITUTO DE ENSINO E PESQUISA ALBERTO SANTOS DUMONT
Neuroengenharia (33280010001P2)
FUNDAMENTOS DE PROGRAMAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE PROJETOS APLICADOS À NEUROENGENHARIA
PES
001
4
23/09/2013 à -
Sim
Definição de algoritmo e introdução à programação de computadores. Git. Construção de um ambiente colaborativo. Manipulação de dados de entrada e saída. Estruturas condicionais. Estruturas de repetição. Vetores. Ponteiros. Funções. Sobrecarga de Funções. Classe. Herança. Polimorfismo. Sobrecarga de Operadores. Execução de projetos associados a Neuroengenharia. Competências: I – Domínio da Neurociência e Engenharia Biomédica – Aplicar os conhecimentos da engenharia em neurociência; II – Domínio Científico - Pesquisar e realizar experimentos com rigor científico para solucionar problemas, buscando a inovação. III – Criação e Desenvolvimento de Sistemas aplicados - Projetar, desenvolver e implementar sistemas computacionais objetivando a integração de recursos físicos e lógicos. IV – Aptidões de Ensino – Desenvolver domínio pedagógico associado a conhecimentos da neuroengenharia. V – Trabalho em Equipe – Desenvolver a habilidade de trabalhar em um ambiente colaborativo. VI – Transformação da Sociedade – Utilizar os conhecimentos adquiridos para causar transformações sociais. VII – Formação Ética – Desenvolver a atuação profissional pautada em princípios éticos. Objetivos de Aprendizagem: - Desenvolver a lógica de programação através de uma linguagem de programação estruturada e com orientação a objetos. - Conceituar variável, estrutura de decisão, estrutura de repetição e vetor no contexto de algoritmos. - Implementar algoritmos simples utilizando uma linguagem de programação. - Abstrair estruturas de dados dinâmicas em uma memória computacional. - Construir sistemas aplicáveis à neuroengenharia. - Identificar a estrutura mais apropriada na resolução de problemas da neuroengenharia. Conteúdo temático: • Arquitetura básica de computadores; • Elementos de hardware (memória, processador, dispositivos de entrada/saída); • Sistemas de numeração e bases numéricas; • Organização básica de um ambiente computacional (Hardware, Sistema Operacional, compiladores, programas); • Introdução à programação; • Algoritmos • Aspectos básicos de linguagens de programação. • Projetos em neuroengenharia; • Ferramentas de gerenciamento de projetos; • Git: Fluxo de trabalho em ambiente colaborativo. • Linguagem de Programação • Constantes, variáveis, e atribuições • Entrada/saída de dados e operadores aritméticos • Expressões lógicas e comandos condicionais • Estruturas de repetição • Estruturas de dados, vetores, e matrizes • Modularização de programas (procedimentos e funções) • Registros • Ponteiros • Manipulação de arquivos • Sobrecarga de Funções • Classe • Herança • Polimorfismo • Sobrecarga de Operadores • Execução de projetos associados a Neuroengenharia
Bibliografia Básica: - SOUZA, Marco A. Furlan de et al. Algoritmos e lógica de programação. 2. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2011. - WALLISCH, Pascal et al. MATLAB for neuroscientists: an introduction to scientific computing in MATLAB. Academic Press, 2014. - MENEZES, N. N. C. Introdução à Programação com Python. 1. ed. São Paulo: Novatec, 2010. Bibliografia Complementar: - SOMMERVILLE, Ian. Engenharia de Software. 9a Edição, Addison Wesley, 2011. - PRESSMAN, R. S. Engenharia de software: uma abordagem profissional. 7a Edição. Porto Alegre: AMGH, 2011. - PAULA FILHO, W. P. Engenharia de Software - Fundamentos, Métodos e Padrões, LTC, 2003. - PRESSMAN, R. Engenharia de Software, MacGrawHill, 2006. - SCHACH, Stephen. Object-Oriented and Classical Software Engineering – Fifth Edition - McGrawHill International Edition, 2002. - PEZZE, M. E Young, M. Teste e Análise de Software, Bookman, 2007. - PFLEEGER , S. L. Engenharia de Software - Teoria e Prática , Pearson/Prentice-Hall, 2004. Links de Internet: https://www.codecademy.com/catalog/language/python http://www.programmr.com/ https://www.programminghub.io/learn-programming

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