Notícias do DCC

Movimento e contexto

Software desenvolvido por pesquisadores do DCC identifica ações humanas em filmagens e gera patente em parceria com a Samsung
Um programa que interpreta os movimentos corporais das pessoas, levando em conta os objetos e todo o contexto ao redor, criado por pesquisadores do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, pode transformar a concepção de sistemas de segurança e ser o precedente para o desenvolvimento de smart homes – casas equipadas com dispositivos que executam várias ações automaticamente, a fim de facilitar a rotina dos moradores.
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Professor do DCC/UFMG lança livro sobre Engenharia de Software

Engenharia de Software Moderna é um livro texto voltado para cursos de graduação e de extensão na área de Computação. O livro apresenta um conjunto de princípios e práticas para desenvolvimento de software com produtividade e qualidade.
O conteúdo do livro cobre:
   - Métodos ágeis, como Scrum, XP e Kanban.
   - Levantamento ágil de requisitos, incluindo histórias de usuários, MVPs e testes A/B.
   - Projeto de Software, tratando de propriedades de projeto, princípios e padrões de projeto.
   - Arquitetura de Software, incluindo padrões arquiteturais (MVC, microsserviços, publish/subscribe, etc).
   - Testes de Software, com ênfase em testes de unidade, testabilidade, cobertura e Desenvolvimento Dirigido por Testes (TDD).
   - Refactoring, com exemplos reais de refactorings e code smells.
   - DevOps, incluindo controle de versões (usando git), integração e deployment contínuo.
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Petrobras contrata curso de Inteligência Artificial

Deep Learning – Algoritmos e Aplicações
A Petrobras contratou o curso de Inteligência Artificial denominado Deep Learning – Algoritmos e Aplicações que foi ofertado pelo Departamento de Ciência da Computação da UFMG – DCC para treinar os funcionários da empresa e sofisticar o seu desempenho no campo da transformação digital.
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O prof. Virgilio Augusto Fernandes Almeida faz parte do ACM Technology Policy Council
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Lorena Raphaela Diniz Leão foi selecionada para concorrer ao 17º Prêmio Destaque na Iniciação Científica e Tecnológica do CNPq - Edição 2019

O trabalho premiado tem como título ESCALONAMENTO EM ARQUITETURAS HETEROGÊNEAS VIA REGRESSÃO LINEAR MULTIVARIADA SOBRE ENTRADAS DE PROGRAMAS e teve orientação do professor Fernando Quintão Pereira, no Laboratório de Compiladores.
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