ANEXO I

PROFESSOR DO MAGISTÉRIO SUPERIOR - CLASSE A - DENOMINAÇÃO "ADJUNTO A"

Área/Subárea

VG Total

VG para Negros

VG para PCD

PDE/

PM*

CH

Ciência da Computação / Inteligência Artificial

1

0

0

6

DE

Requisitos:

Graduação em Ciência da Computação, ou em Engenharia da Computação, ou em Engenharia de Software, ou em Sistemas de Informação, ou em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas, ou em Tecnologia em Desenvolvimento de Sistemas de Informação, ou em Tecnologia em Banco de dados, ou em Tecnologia em redes de computadores, ou em Tecnologia em sistemas para internet, todos com Doutorado obtido em Programa de Pós-Graduação listado na Plataforma Sucupira2, ou equivalente que venha a substituí-la, na Grande Área de Ciências Exatas e da Terra, na área de avaliação de Ciência da Computação, na área do conhecimento de Ciência da Computação; ou na Grande Área de Engenharias, na área de Avaliação de Engenharias III, na área do conhecimento de Engenharia Mecânica; ou na Grande Área de Engenharias, na área de Avaliação de Engenharias IV, na área do conhecimento de Engenharia Elétrica; ou na Grande Área Multidisciplinar, na área de Avaliação Interdisciplinar, na área do conhecimento de Engenharia/Tecnologia/Gestão.

LEGENDA:

VG total = nº de vagas totais

VG para negros = nº de vagas para negros

VG para PCD = nº de vagas para pessoa com deficiência

PDE/ PM = quantidade de candidatos a serem classificados para a Prova de Desempenho de Ensino e Prova de Memorial de Trajetória Acadêmica e Plano de Trabalho para a Instituição

CH = carga horária

DE = dedicação exclusiva

(1) Referência utilizada: Tabela de Áreas do Conhecimento da CAPES, disponível em hps://goo.gl/YoT6v7

(2) Plataforma Sucupira: https://sucupira.capes.gov.br/sucupira/

*Quantidade aplicada na listagem específica para a classificação de candidatos que concorrem às vagas reservadas aos negros e às pessoas com deficiência.

REMUNERAÇÃO - DEDICAÇÃO EXCLUSIVA

Titulação

Vencimento

Retribuição por Titulação

Total

Taxa de Inscrição

Doutorado

R$ 4.875,18

R$ 5.606,46

R$ 10.481,64

R$ 253,00

ANEXO II

PROGRAMA

ÁREA/SUBÁREA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO / INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

1. Resolução de Problemas por meio de Busca (busca cega, informada e com adversários), principais algoritmos e áreas de aplicação;

2. Representação do Conhecimento e Raciocínio. Tipos de conhecimento, formas de representação de conhecimento (redes semânticas, ontologias e frames);

3. Processo de mineração de dados: Importância, etapas e seus principais algoritmos;

4. Algoritmos de Aprendizado Profundo (Deep Learning): Funcionamento e aplicações de redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e redes neurais generativas adversariais (GANs);

5. Processamento de Linguagem Natural (PLN): tokenização, lematização, stemming, remoção de stop words, word embeddings (incorporação de palavras - Word2Vec e GloVe), principais modelos e técnicas utilizados no PLN, Modelos de linguagem baseados em transformadores, como o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e o GPT (Generative Pre-trained Transformer);

6. Arquiteturas de redes neurais recorrentes (RNNs): tradicionais, Long Short-Term Memory networks (LSTMs), Gated Recurrent Units (GRUs), funcionamentos, diferenças e principais aplicações;

7. Aprendizado Não Supervisionado: Princípios e técnicas do aprendizado não supervisionado, clustering, redução de dimensionalidade e autoencoders, aplicação na descoberta de padrões e estruturas ocultas em conjuntos de dados não rotulados;

8. Interpretabilidade de Modelos de IA: Importância da interpretabilidade de modelos de IA, técnicas para tornar modelos complexos compreensíveis e transparentes;

9. Transfer Learning em Aprendizado de Máquina: Conceitos e técnicas de transfer learning, fine-tuning, feature extraction e domain adaptation, aplicações para o aproveitamento do conhecimento de modelos pré-treinados em novos conjuntos de dados e tarefas;

10. Aprendizado Evolutivo e Bioinspirado: Princípios fundamentais e técnicas de aprendizado evolutivo e bioinspirado, algoritmos genéticos, programação genética, otimização por enxame de partículas (PSO), algoritmos de colônia de formigas (ACO), algoritmos de enxame de partículas (ABC) e sistemas imunológicos artificiais (AIS);

Observação: O ponto sorteado para a Prova Escrita deverá ser retirado do sorteio de ponto para a Prova de Desempenho Didático.

REFERÊNCIAS

A relação a seguir contempla as referências consideradas elementares, o que não impede que outras sejam utilizadas.

AGGARWAL, Charu C. Neural Networks and Deep Learning - A Textbook. Springer, 2018. ISBN 3030068560

COPPIN, Ben. Artificial Intelligence Illuminated 1st Edition. Jones & Bartlett Learning. 2004. ISBN 0763732303

ETHEM Alpaydin. Machine Learning : The New AI. Series: MIT Press Essential Knowledge Series. Cambridge, MA: The MIT Press. 2016

FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, T. A.; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizagem de máquina - 2a Edição. Editora: LTC, 2021. 304 p. ISBN 9788521637349

GOODFELLOW, Ian; BENGIO, Yoshua;COURVILLE, Aaron. Deep Learning. The MIT Press, 2016. ISBN 0262035618

HACKELING, Gavin. Mastering Machine Learning with Scikit-learn - Second Edition. Edition: Second edition. Birmingham, UK : Packt Publishing. 2017

HAYKIN, Simon. Neural Networks and Learning Machines 3rd Edition. Pearson, 2008. ISBN 0131471392

JOSHI, Prateek. Packt Publishing. Artificial Intelligence with Python. Birmingham, UK, 2017

MITCHELL, Tom M. Machine Learning 1st Edition. McGraw-Hill Education, 1997. ISBN 0070428077

NIELSEN, Michael A. Neural Networks and Deep Learning. Determination Press, 2015

POOLE, David L.; MACKWORTH, Alan K. Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents - 2nd Edition. Cambridge University Press, 2017. ISBN 9781107195394

RUSSELL, Stuart J.; NORVIG, Peter. Inteligência artificial - Uma abordagem Moderna - 4a Edição. Editora: GEN LTC, 2022. 1080 p. ISBN 9788595158870

ZHANG, A.; LIPTON, Z.C.; LI, M.; SMOLA, A.J. Dive into Deep Learning 1st Edition. Cambridge University Press. 2023. ISBN 1009389432

ANEXO III

Candidato:........................................................................Assinatura:...........................................

Subitem

Pontos por subitem

Limite por subitem

Página do item no Memorial

Pontos do Candidato

(Exclusivo UTFPR) Validação da Banca

Livro

6/por livro

não há

Capítulo de livro

4/por capítulo

não há

Periódicos na área do concurso a que concorre

JCR acima de 2

15/por trabalho

não há

JCR de 1 até 1,99

12/por trabalho

não há

JCR de 0,3 até 0,99

10/por trabalho

não há

Qualis A1

10/por trabalho

não há

Qualis A2

9/por trabalho

não há

Qualis A3

8/por trabalho

não há

Qualis A4

7/por trabalho

não há

Qualis B1

6/por trabalho

não há

Qualis B2

5/por trabalho

não há

Qualis B3

4/por trabalho

não há

Qualis B4

3/por trabalho

não há

Qualis B5

2/por trabalho

não há

Trabalhos completos em eventos científicos

Internacionais

2/por trabalho

10,0

Nacionais

1/por trabalho

Patentes

Concedidas

15/por patente

não há

Devidamente registradas

10/por patente

não há

Projetos financiados

Como coordenador

10/por projeto

não há

Como colaborador

6/por projeto

não há

Mestrado

Orientação

3/por orientando

não há

Coorientação

1/por orientando

não há

Doutorado

Orientação

5/por orientando

não há

Coorientação

2/por orientando

não há

Participação em banca examinadora

de Concurso Público

1/por banca

10,0

de Mestrado

1/por banca

de Doutorado

2/por banca

Exercício comprovado de Magistério

3/por ano

15,0

Experiência profissional comprovada na área a que concorre, exceto de Magistério:

3/por ano

15,0

TOTAL DE TÍTULOS

Uso Exclusivo UTFPR (Assinatura dos Membros da Banca Examinadora):

ANEXO IV

Eu,.............................................................................................................................., CPF nº ............................................. código de acesso nº ..........................., inscrito(a) no concurso público de Edital nº .................................... para o área/subárea de......................................................................................................................................... para provimento na carreira do Magistério Superior do quadro de pessoal da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, requeiro conforme documentos assinalados abaixo, cópias dos documentos relacionados à(s) minha(s) Prova(s):

( ) Escrita e respectiva Planilha de Correção.

( ) de Desempenho de Ensino.

( ) de Memorial e Trajetória Acadêmica.

( ) de Títulos.

Em____/______/______

_______________________________________

Assinatura

Observação: Encaminhar o documento assinado, juntamente com a cópia do Documento de Identificação, onde conste a sua assinatura, conforme disposto no item 13.