Recepção marca início da trajetória dos calouros do segundo semestre no DCC/UFMG
O Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG realizou, na quarta-feira (5), a recepção dos estudantes ingressantes do segundo semestre de 2026. O encontro aconteceu no Auditório III do Instituto de Ciências Exatas (ICEx) e reuniu alunos dos cursos de Tronco Comum em Computação e Engenharia de Computação.
Campus da UFMG receberá workshop internacional sobre música, inteligência artificial e ciência de dados
A Universidade Federal de Minas Gerais, em Belo Horizonte, sediará entre os dias 15 e 17 de dezembro de 2026 o Latin American Music Information Retrieval
Programação 101 amplia participação de estudantes do Ensino Médio e estreia turma de Ciência de Dados
Entre 27 e 31 de julho, o Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG realizou mais uma edição do Programação 101, curso introdutório voltado ao ensino de programação. A segunda edição de 2026 recebeu 268 inscrições para 222 vagas e reuniu estudantes de diferentes níveis de escolaridade, cursos e instituições.
Programação reúne pesquisadores, empresas e estudantes no DCC Week 2026
Pesquisadores de diferentes instituições, profissionais de empresas de tecnologia e estudantes de vários níveis de ensino participaram, entre os dias 5 e 7 de agosto, do DCC Week 2026, organizado pelo Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, com apoio do Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação da UFMG e da CAPES. O evento teve mais de 1.250 inscrições e recebeu mais de 800 participantes nas palestras, realizadas no CAD 3, no campus Pampulha.
Palestra: Segurança em sistemas manycores baseados em NoC
O professor do Departamento de Ciência da Computação (DCC) da UFMG, Rafael Follmann Faccenda, irá proferir, na próxima sexta-feira, 04, às 10 horas, na sala 2077 do ICEx, como parte dos Seminários Avançados da Pós-graduação, a palestra “Segurança em sistemas manycores baseados em NoC”.
Egresso do mestrado do DCC publica na Nature Scientific Reports técnica que reduz a complexidade de atenção em LLMs
O processamento de contextos extensos em Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) demanda uma infraestrutura computacional de alto desempenho, especialmente devido à complexidade do mecanismo de autoatenção
