Informática
El Programa de Postgrado en Informática (PPGIa) completó 20 años en 2016. El curso de Máster inició su primer grupo en agosto de 1996 y obtuvo la recomendación de CAPES en 1997, siendo el primero programa de máster en el área de computación en el estado de Paraná. Se creó el doctorado en 1998, siendo recomendado por CAPES en 2006 en la categoría de doctorado en el Área de Ciencia de la Computación.
El programa de doctorado tiene el concepto 5 en la evaluación de CAPES, teniendo el 50% de su cuadro de docentes reconocido por CNPq como becarios de productividad. La mayoría (cerca del 95%) de los estudiantes poseen exenciones de mensualidad o becas de estudios.
Objetivos
Producir y divulgar el conocimiento científico y tecnológico en el área de la Ciencias de la Computación, promoviendo la formación de profesionales éticos comprometidos con el desarrollo de la ciencia y el progreso de la sociedad.
Histórico
El Programa de Postgrado en Informática (PPGIa), con área de concentración en Ciencia de la Computación, completó 20 años de existencia en 2016. El curso de Máster inició su primer grupo en Agosto de 1996 y obtuvo la recomendación de CAPES en 1997, siendo el primero programa de máster en el área de computación en el estado de Paraná. Hasta el año de 2016, PPGIa computó 309 disertaciones de máster. Se creó el curso de doctorado en 1998, siendo recomendado por CAPES en 2006.
Máster
Inició su primero grupo en Agosto de 1996.
Recomendado por CAPES en 1997.
Primera disertación defendida en Noviembre de 1998.
Centésima disertación defendida en Agosto de 2004.
Alcanzó el Nivel 5 en 2018.
Cerca de 350 disertaciones defendidas hasta febrero de 2021.
Doctorado
Inició su primero grupo en Agosto de 1998.
Primera tesis defendida en Junio de 2001.
Recomendado por CAPES en 2006.
Cerca de 80 tesis defendidas hasta febrero de 2021.
Misión
El Programa de Postgrado en Informática tiene por misión producir y divulgar el conocimiento científico y tecnológico en el área de la Ciencia de la Computación, promoviendo la formación de profesionales éticos comprometidos con el desarrollo de la ciencia y el progreso de la sociedad.
Visión
Ser reconocido nacional e internacionalmente por la excelencia en la producción científica y desarrollo de soluciones innovadoras que promueven la transformación de la sociedad.
Metas
Promover el avance científico y tecnológico con el fin del bienestar social.
Formar investigadores altamente calificados, alineados con las necesidades de la sociedad y el mercado.
Actuar en la vanguardia de la enseñanza y el aprendizaje para formar profesionales de destaque en la sociedad.
Alcanzar un nivel de excelencia internacional en el desarrollo de investigación científica en Computación y en la formación de investigadores.
Estructura Organizativa
PPGIa está sujeto a la Escuela Politécnica y la Pro Rectoría de Postgrado, Investigación e Innovación de PUCPR. Internamente el programa posee los siguientes organismos:
Colegiado de PPGIa
El colegiado de PPGIa se compone por todos los docentes permanentes del programa, por los directores de los cursos de grado en Ciencia de la Computación, Ingeniería de Computación y Sistemas de Información y por dos representantes de los estudiantes, siendo uno del programa de Máster y uno del programa de Doctorado.
Comisiones del PPGIa
PPGIa posee diversas comisiones formadas por sus docentes para ayudar a la administración académica del programa. Actualmente son cuatro las comisiones.
Comisión Didáctica
Esta comisión se compone por los líderes de grupos de investigación de PPGIa.
Esta comisión es responsable de la evaluación de las solicitudes de estudiantes y docentes de PPGIa.
- Júlio Cesar Nievola – ponente
- Marcelo Eduardo Pellenz
- Sheila Reinehr
Comisión de Selección y Becas
Esta comisión es la responsable del proceso selectivo y la atribución de las becas a los ingresantes en el Máster y Doctorado.
- Alceu de Souza Britto Jr
- Emerson Paraiso – ponente
- Marcelo Eduardo Pellenz
Comisión DATACAPES
Esta comisión es la responsable de completar y revisar las informaciones de PPGIA repasadas a la Plataforma Sucupira de CAPES para evaluación anual y cuatrienal.
- Emerson Cabrera Paraíso
- Fabricio Enembreck – ponente
- Júlio Cesar Nievola
Perfil del Egreso
Máster: ser capaz de desarrollar investigación de impacto científico, tecnológico y social, de ámbito nacional e internacional, de forma ética y colaborativa.
Doctorado: ser capaz de proponer y desarrollar investigaciones interdisciplinarias de alto impacto científico, tecnológico y social, de ámbito nacional e internacional, de forma ética, colaborativa y autónoma.
Ciencia de la Computación
1. Líneas de Investigación
Ciencia de Datos
Ciencia de datos es un área interdisciplinaria que estudia desde donde los datos (estructurados o no) provienen, lo que ellos representan y como extraer el conocimiento contenido en los mismos con el fin de ayudar en los procesos de toma de decisión. Ella se utiliza de conceptos y algoritmos de las áreas de estadística, inteligencia artificial, aprendizaje de máquina y minería de datos para solucionar problemas complejos. La Ciencia de Datos se ve como un proceso incluyendo varias fases: definición del problema, recolección de datos, preparación de los datos, procesamiento previo de los datos, selección del algoritmo de extracción del conocimiento y selección de sus parámetros, entrenamiento y validación del modelo generado, además de la evaluación continua del proceso como un todo.
2. Líneas de Investigación
Ingeniería de Sistemas
La Ingeniería de Sistemas es interdisciplinaria y trata de la innovación en la arquitectura, métodos y técnicas de sistemas de Computación. La línea de investigación trabaja verticalmente en la ingeniería de hardware y software de manera integrada e inteligente en aspectos que incluyen desarrollo de proceso y métodos, reconocimiento de estándares, machine learning, seguridad computacional y telecomunicaciones. Son retos de esta línea las relaciones complejas de la ciencia e ingeniería de la computación, incluyendo hardware y software, que demandan procesamiento de alto desempeño con big data, dispositivos de internet de las cosas, computación en nube, sistemas de comunicación cableado e inalámbrico, aplicando control de procesos y seguridad computacional. La ingeniería de sistemas es el centro del ecosistema de investigación, desarrollo e innovación de ciudades inteligentes y revolución industrial de 4ª generación.
3 . Línea de Investigación
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial como emprendimiento tecnológico, tiene hizo posible, a partir de resultados recientes en términos de representación del conocimiento, aprendizaje de máquina y raciocinio con informaciones imperfectas, la construcción de productos y artefactos eficaces (ej. robótica mueble, mecanismos de búsqueda y recomendaciones de productos, etc.). La inteligencia artificial como área de investigación es muy amplia, incluyendo temas claves como aprendizaje de máquina, representación de conocimiento, planeamiento, raciocinio, satisfacción de restricciones, procesamiento de lenguaje natural y sistemas multiagentes. Las contribuciones de investigación pueden ser teóricas, técnicas y aplicadas. La investigación aplicada también avanza sobre técnicas de IA en el contexto de nuevas áreas, como seguridad, sustentabilidad, asistencia médica, bienestar humano, transporte, comercio e industria 4.0.
PPGIa dispone de infraestructura exclusiva para el programa compuesto por:
- Laboratorios de investigación y desarrollo
- Salas para docentes
- Secretaría
- Salas para estudiantes
- Laboratorio de soporte computacional
- Salas de impresoras
- Sala de reunión
- Cuatro aulas con 40 plazas cada una
- Sala de estudios
Las instalaciones de PPGIa ocupan cerca de 950 m² en el Bloque II del Parque Tecnológico de PUCPR – Campus Curitiba. Los grupos de investigación de PPGIa se entienden por los siguientes laboratorios:
- Laboratorio de Sistemas Inteligentes
- Laboratorio Unificado de Ciencias de la Imagen
- Laboratorio de Sistema Distribuidos
- Laboratorio de Computación Forense y Biometría
- Laboratorio de Redes de Computadoras y Telecomunicaciones
- Laboratorio de Agentes de Software
- Laboratorio de Soporte Computacional
- Laboratorio de Ingeniería de Software
Los estudiantes de PPGIa tienen total acceso a Internet, sea local (laboratorios) sea remotamente (residencial), vía los servidores de la Institución. El Campus principal de PUCPR está cubierto por un backbone ATM que asegura rapidez y calidad de acceso a la información.
PPGIa posee una red interna propia, direccionada a la atención de las necesidades diferenciadas de las actividades de investigación y desarrollo. Esa rede basada en UNIX provee acceso a diversos servidores, un clúster para procesamiento de alto desempeño, impresoras de alta calidad y otros recursos.
El parque computacional de PUCPR está constantemente actualizado, tanto el exclusivo a los estudiantes de PPGIa, como el que está disponible en las demás instalaciones del Campus de Curitiba. Además de los recursos computacionales, hay diversos recursos audiovisuales disponibles (proyectores multimedia, salas de proyección) a la disposición de los estudiantes, que hacen posibles buenas presentaciones de seminarios del curso de investigaciones.
Además de las instalaciones exclusivas del Programa, los estudiantes y los profesores pueden utilizar toda la infraestructura de PUCPR. Los estudiantes tienen a su disposición laboratorios de computación, servicios de reprografía, comedor y aparcamiento.
Además de una Biblioteca Central, con una colección excepcional, la comunidad académica tiene, debido a la calificación del Programa en Capes, acceso gratuito a la base de datos (periódicos) de Capes y la Biblioteca Digital de Editora Fórum.
Diversas iniciativas están en curso en el programa con el objetivo de ampliar su internacionalización. Además, PUCPR tiene actuado fuertemente con este objetivo, mediante la Dirección de Internacionalización. En tal sentido, hay actividades desarrolladas en el ámbito interno de la universidad, como la recepción de profesores y estudiantes visitantes, asignaturas impartidas en inglés, etc. así como el en ámbito fuera del país, con el fin de hacer la institución conocida y reconocida fuera de Brasil, como la disponibilidad de material en inglés, participación en eventos internacionales por parte de estudiantes, profesores y administradores, doble diplomado en los diversos niveles, co-tutela, etc.
Anualmente, PPGIa recibió profesores visitantes, financiados con recursos propios o con recursos de proyectos nacionales e internacionales. Los profesores participan de actividades con estudiantes del programa y del grado en computación.
PPGIa anima a los estudiantes a redactar disertaciones de máster y tesis de doctorado en inglés. Así, se hace viable la participación de jurados internacionales con la presencia de profesores visitantes, o incluso realizadas por video conferencia. Esta iniciativa aumenta también la posibilidad de divulgación de investigación.
Anualmente, dos asignaturas impartidas en inglés (Advanced Topics in Computation Intelligence e Human Computer Interaction), con el objetivo de animar a los estudiantes a desarrollar las habilidades de comunicación en inglés y como preparación para recibir estudiantes extranjeros.
Con el intento de divulgar las investigaciones desarrolladas en la institución y de permitir a los estudiantes a participar de eventos internacionales, PUCPR tiene una política interna que permite la financiación de la participación de estudiantes en eventos científicos para la presentación de artículos.
PPGIa tiene en curso diversos proyectos de investigación. Los proyectos se dividen entre las líneas de investigación del programa. Participan de los proyectos los estudiantes de iniciación científica, máster, doctorado y post doctorado. Diversos proyectos cuentan con la participación de investigadores de instituciones internacionales. Además, muchos proyectos se desarrollan con recursos provenientes de órganos de fomento y empresas privadas.
Cuerpo Docente
Alceu de Souza Britto Jr.
Investigador Productividad en Investigación CNPq.
Procesamiento de Imágenes, Reconocimiento de Estándares.
Altair Olivo Santin
Investigador de Productividad Desarrollo Técnico y Extensión Innovadora de CNPq
Miembro IEEE, ACM, SBC, CREAPR.
Autenticación, Autorización y Auditoría en Sistemas Distribuidos, Modelos, Políticas y Mecanismos de Seguridad, Infraestructura de Claves Públicas.
Andreia Malucelli
Dra. Universidade do Porto (Portugal), 2006.
Investigador Productividad en Investigación CNPq
Miembro SBC. Aprendizaje Organizativa, Business Intelligence, Agentes de Software y Ontologías aplicadas a la Ingeniería de Software.
Carlos Nascimento Silla Junior
Dr., University of Kent, Inglaterra, 2011.
Investigador Productividad en Investigación CNPq.
Miembro ACM, IEEE, ISMIR, SBC.
Data Mining, Computational Intelligence, Music Information Retrieval, Computer Music Technology.
Edson Emílio Scalabrin
Dr., Université de Technologie de Compiègne, França, 1996.
Miembro SBC. E-Negotiation, E-Marketplace, Gestión de la Reputación para E-Service, Sistema Multi-Agente, Agentes Autónomos, Planeamiento Distribuido.
Emerson Cabrera Paraiso
Dr., Université de Technologie de Compiègne, França, 2005.
Miembro ACM, IEEE, SBC. Interacción Humano-Computadora, Procesamiento de Lenguaje Natural, Minería de Textos, Computación Afectiva.
Fabrício Enembreck
Investigador Productividad en Investigación CNPq.
Sistemas Multi-Agentes, Agentes Adaptativos, Minería de Datos.
Jean Paul Barddal
Dr., Pontifícia Universidade Católica do Paraná, 2018.
Minería de Datos y Aprendizaje de Máquina con enfoque en Minería de Flujos de Datos, Clasificación, Regresión, Cambio de Concepto, Selección de Atributos y Agrupación.
Júlio César Nievola
Dr., Universidade Federal de Santa Catarina, Brasil, 1995.
Miembro IEEE, ACM. Data Mining, Sistemas Inteligentes, Redes Neurales Artificiales.
Marcelo Eduardo Pellenz
Dr., Universidade Estadual de Campinas, 2000.
Investigador Productividad en Investigación CNPq.
Transmisión Digital, Redes Wireless, Redes de Sensores, Moldeado de Tráfico, Moldeado y Simulación de Desempeño en Redes Wireless, Codificación de Canal y Codificación de Fuente.
Sheila Reinehr
Dra. Universidade de São Paulo, 2008.
Investigador Productividad en Investigación CNPq
Miembro SBC. Calidad de Software, Mejora de Proceso de Software, Métricas de Software y Gestión de Proyectos.
Asignaciones
Advanced Topics in Computational Intelligence
Clasificación multi-label. Clasificación Jerárquica. Minería de data streams: conceptos, métodos para clasificación, regresión y agrupación. Cambio de concepto y detectores. Aprendizaje por refuerzo. Forma de evaluación: trabajo en formato de artículo. Importante: La asignatura será impartida en lengua inglesa.
Agentes de Software
Sistemas Multi-agentes, principios generales y aplicaciones. Introducciones a la resolución distribuida de problemas. Coordinación entre agentes. Cooperación, Colaboración y Negociación. Comunicación entre agentes. Arquitecturas de comunicación. Lenguajes de comunicación y contenido. Protocolos de interacción. Modelos y arquitecturas de agentes. Taxonomía de Agentes. Agentes Autónomos, reactivos, deliberativos y adaptativos.
Algoritmos para Proyecto de Redes de Telecomunicaciones
Análisis y Moldeado de Tráfico, Moldeado de Canales de Comunicación Inalámbrico, Estudio de Capacidad de Redes Inalámbrica, Simulación de Redes.
Aprendizaje de Máquina
Introducción al aprendizaje de máquina, conceptos básicos, tipos de aprendizaje, aplicaciones. Extracción y selección de características. Aprendizaje basada en árboles de decisión. Aprendizaje basada en instancias. Aprendizaje Bayesiana. Aprendizaje basada en redes neurales. Aprendizaje usando máquinas de vector de soporte. Aprendizaje no supervisado. Tópicos Avanzados: sistemas basados en múltiples clasificadores, aprendizaje profunda.
El Lenguaje Natural a la Información
Definición de Procesamiento de Lenguaje Natural, Recuperación de la Información, Lingüística Computacional. Operaciones básicas de procesamiento de texto. Expresiones Regulares. Similitud entre Textos. Ontología Léxica. Extracción y Recuperación de la Información. Minería de Textos. Clasificación de Textos. Análisis de Sentimientos.
Ingeniería de Conocimiento
Introducción. Ingeniería de Conocimiento. Ciclo de Vida. Sistemas Basados en Conocimiento. Fases del Proceso de Construcción de un SBC. Raciocinio Basado en Casos. Ontologías: Moldeado, Implementación y Utilización.
Pasantía de Docencia
Seguimiento de programa de aprendizaje relacionado a la docencia universitaria. Obligatorio a TODOS los estudiantes de doctorado y becarios CAPES y/o CNPq.
Estadística
Tipos de datos. Estadística Descriptiva. Medidas de Tendencia Central y de Dispersión. Pruebas de Hipótesis. Características de las pruebas paramétricas x no paramétricos. Resumen de las Pruebas de Hipótesis Paramétricos. Pruebas de Normalidad. Comparación entre dos muestreos relacionados. Comparación entre más de dos muestreos relacionados. Comparación entre más de dos muestreos no relacionados.
Prueba de Competencia en Inglés/Español
Prueba que se realizará por el Nucleo de Lenguas de la Universidad o prueba oficial equivalente.
Prueba de Calificación en Doctorado
Presentación y defensa oral del proyecto de investigación direccionado a la Tesis de Doctorado. Debe realizarse en hasta 26 meses a partir del inicio del programa.
Prueba de Calificación en Máster
Presentación y defensa oral del proyecto de investigación direccionado a la Disertación de Máster. Debe realizarse en hasta 15 meses a partir del inicio del programa.
Bases de Algoritmos y Estructuras de Datos
La función de los algoritmos en la computación. Recurrencias, Complejidad. Métodos de Ordenación, Estructuras de Datos Elementares (listas, pilas, colas). Tablas hash. Árboles binarios, Árboles balanceadas: AVL y rojo-negro, estructuras avanzadas: heaps, árboles digitales, árbol PATRICIA Grafos. Algoritmos elementares, Encaminamientos, búsqueda de caminos más cortos, flujo en Redes, Cálculo de Flujo Máximo, algoritmo de Ford-Fulkerson. Tópicos avanzados, programación dinámica, algoritmos gulosos, algoritmos para correspondencia de cadenas, problemas NP-completos.
Bases de Ingeniería de Software
Introducción a la Ingeniería de Software. Modelos de Ciclo de Vida de Software. Ingeniería de Requisitos. Especificación de Sistema de Software usando UML. Verificación, Validación y Tesis de Software. Gestión de Proyectos de TI. Métricas de Software.
Fundamentos de IOT
Bases de IOT; Dispositivos; Arquitectura para procesamiento; Protocolo; Aplicaciones.
Bases de Matemática Computacional
Cálculo de probabilidades por simulación. Probabilidad Condicional. Cálculo de Probabilidad por Acondicionamiento. Propiedades de distribución exponencial. Introducción a procesos estocásticos. Procesos de Poisson. Procesos de nacimiento y muerte. Teoría de colas. Introducción a simulación por eventos discretos. Simulación de modelos de colas. Cadenas de Markiv.
Inteligencia Artificial
Introducción a solución de problemas, Algoritmos de Búsqueda, Búsqueda Heurística, Best First, A* y Grafos AND/OR. Sistemas especialistas. Raciocinio progresivo y regresivo. Introducción al Aprendizaje de Máquina y a algoritmo de aprendizaje simbólica. Planeamiento (planning).
Metodología de Investigación en Computación
Conceptos de Investigación Científica. El texto científico. Revisión Sistemática de la Literatura. Survey. Estudio de Caso. Grounded Theory. Investigación Desarrollo. Investigación Acción. Experimentación. Seminarios.
Minería de Datos
Descubrimiento de Conocimiento en Bases de Datos (KDD) y Minería de Datos. Aprendizaje de Máquina y Estadística. Representación del Conocimiento; Procesamiento Previo de los datos: valores faltantes, valores ruidosos, normalización, análisis de outliers. Clasificación. Agrupación. Asociación. Selección de atributos. Algoritmos básicos. Combinación de modelos. Evaluación del desempeño de algoritmos.
Paradigmas de Lenguaje de Programación
Programación Lógica, Programación Funcional, Programación Orientada a Objetos, Lenguajes de programación orientada a objetos, Introducción a moldeado orientada a objetos en UML.
Procesamiento Digital de Imágenes
Formación de Imágenes, Realce de Imágenes, Supresión de Ruido, Detección de bordes, Mejora de nitidez, Segmentación de Imágenes.
Programación Distribuida Avanzada
Bases de Sistemas Distribuidos – Visión General: Complejidad y heterogeneidad. Objetos y objetos distribuidos. Paradigmas fundamentales de comunicación. El Modelos Cliente/Servidor y RPC. Infraestructura de comunicación y protocolos. Competencia en sistemas distribuidos y herramientas de sincronización. 2. El Modelo Cliente-Servidor de CORBA: Arquitectura. Modelos de Interoperabilidad. Servicios. Dominios. Extensiones. 3. Programación Avanzada CORBA: Mapeo IDL. Servidor de Nombres. POAs y políticas. Gerentes de Objetos. Referencias persistentes y repositorio de implementaciones. Migración y escalabilidad. Mecanismos de Meta-Programación. Audio/vídeo streaming. Wireless CORBA y movilidad de terminales. 4. Web Services: Bases. Arquitectura. XML. SOAP/XML-RPC/REST. WSDL. UDDI. 5. Programación Avanzada usando Web Services: Recursos de Red en Java. Metro (JWS) y Tomcat. Java Web Service Publisher. APIs para WS: JAXP, JAXB, SAAJ, JAX-WS, JAXR. Net Web Services. 6. Aspectos avanzados: Ruby distribuido. Mono (C#). Memoria Compartida Distribuida (Espacio de Tuplas). 7. Introducción a Ambientes Computacionales Distribuidos: Entidades. Eventos. Acciones y comportamiento. Comunicación. Axiomas y restricciones. Costo y complejidad. Conocimiento. Consideraciones. 8. Problemas Distribuidos Bases y Técnicas Básicas: Difusión (broadcast). Wake-Up. Recorrido. Construcción de árboles de alcance. Computación en árboles: saturación, MinFind. Elección.
Calidad de Software
Reconocimiento de Estándares
Introducción al Reconocimiento de Estándares. Estudio de las características y vectores de características. Extracción de Características. La caracterización de los clasificadores supervisado y no supervisados. Estudios de los principios de los clasificadores basados en la teoría de decisión de Bayes y reconocimiento estadístico de estándares. Estudio de los principios de los clasificadores lineales y aplicaciones. Estudios de los principios de los clasificadores no lineales y aplicaciones. Estudios de los preceptos de selección de características. Estudio de los algoritmos de agrupación (Clustering). Normalización, Curvas ROC, Combinación de clasificadores en RP. Selección de Características y Reducción de Dimensión.
Redes de Computadoras y de Telecomunicaciones
QoS en Redes IP, ejemplos de Mecanismos de QoS con Linux, prácticas de Mecanismos de QoS, IPv6 y Análisis de Agotamiento de IPv4, mecanismos de transición al IPv6, IPsec, servicios Integrados y MPLS, GMPLS.
Redes de Comunicación Inalámbrica
El objetivo de esta asignatura es introducir los conceptos fundamentales relacionados a redes de comunicación inalámbrica. Se abarcarán los principios básicos de la comunicación inalámbrica, incluyendo técnicas de transmisión digital, moldeado de los sistemas y de los canales de comunicación, estrategias eficientes de comunicación y métricas de desempeño. También se incluirán las tecnologías emergentes para comunicaciones inalámbricas y sus respectivas áreas de aplicación.
Más
- Requisitos para Obtención de Títulos
- Impacto en la Sociedad
- Repercusión
- Plan de Desarrollo Institucional
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PPGIa contribuye para la formación de recursos humanos calificados que actúan en diversos sectores con influencia social: academia, órganos gubernamentales e industria.
PPGIa actúa en diversos proyectos con inserción social, entre los cuales:
El modelo MR-MPS-SV, actualmente operado por el SOFTEX, se derivó de una disertación de máster defendida en PPGIa en 2011. En total, 45 evaluaciones oficiales ya se condujeron en empresas nacionales y extranjera. En el año de 2017, fueron 11 evaluaciones, representando un crecimiento del 30% con respecto al año anterior. La utilización tiene alcance nacional con empresas de las regiones, Nordeste, Centro-Oeste, Sudeste y Sur.
Proyecto con Nokia para crear pilotos de iot para agrobusiness y ciudades inteligentes en Brasil – http://www.telesintese.com.br/nokia-cria-pilotos-de-iot-para-agrobusiness-e-cidades-inteligentes-no-brasil/
Proyecto para el desarrollo de una aplicación para ayudar al tratamiento de Diabetes en Adolescentes, en asociación con investigadores de UFMG.
Proyecto Nuevas Tecnologías Para Apoyar a la Implementación de la Ley nº 11.769 (ley de la Música en las Escuelas) en las escuelas.
Proyecto “MCTI/CNPq/CT-ENERG: Autenticación y Autorización Distribuida, basado en Nube Computacional, para Smart Grid” tiene el fin de proteger la seguridad y la privacidad de los usuarios del sistema eléctrico.
Unos artículos relevantes ya publicados:
R.S. Parpinelli ; H.S. Lopes ; A.A. Freitas. “Data mining with an ant colony optimization algorithm”, IEEE Transactions on Evolutionary Computation – 6:4, 2002. 1252 citações.
E. Justino ; F. Bortolozzi ; R. Sabourin. “A comparison of SVM and HMM classifiers in the off-line signature verification”, Pattern Recognition Letters, 26:9, 2005. Top Cited Article 2005 – 2010.
La PUCPR, desde 2011, cuenta con un proyecto denominado Excelencia en Stricto Sensu, con el objetivo de internacionalizar los programas para alcanzar los conceptos 6 y 7 y promover la transdisciplinaridad e innovación en diferentes áreas del conocimiento, especialmente en sus áreas estratégicas. Algunos de los diferenciales de esta propuesta son el PIBIC Master (permite que estudiantes talentosos completen el curso tanto de grado como de posgrado stricto sensu y desarrollen parte de su investigación en una institución extranjera altamente calificada), la armonía con la sociedad y el enfoque en la innovación.
La institución aún debe estar en constante preocupación con las necesidades cambiantes de la sociedad, con alineación/realineación a los criterios de CAPES y orientada a desarrollarse internacionalmente, con la internacionalización como su principal guía en la búsqueda de la calidad en la docencia y la investigación.
Cada Programa de Posgrado debe cumplir con los criterios establecidos por el comité del área a la que pertenece, por lo que el planeamiento estratégico de cada programa y el establecimiento de criterios de operación deben considerar esta realidad.
Los criterios del área deben ser objeto de discusión anual dentro del ámbito del programa, para la adopción de las acciones correctivas necesarias y apropiadas durante el transcurso del cuadrienio. Cada programa se compromete a estructurar y reajustar anualmente su planeamiento estratégico en busca de la excelencia. Además, se anima a los programas a repensar sus líneas de investigación para adaptarse a los rápidos cambios que se producen en los escenarios internacionales y nacionales.
Este dinamismo y flexibilidad del Posgrado debe satisfacer siempre el criterio de calidad tanto en la formación de másteres y doctores como en el desarrollo de la investigación y la innovación, con el fin fundamentalmente de la mejora de la sociedad. Así, se solicita una revisión anual del planeamiento estratégico de cada programa, que contenga al menos los temas:
i. Misión y Visión del programa;
ii. Dictamen anual resumido de un evaluador externo; la evaluación anual por parte de un miembro externo es una práctica institucional que se lleva a cabo desde 2006, que permite evaluar el desempeño anual de cada programa según criterios en el área;
iii. Fortalezas, debilidades, oportunidades y riesgos (Elaboración de la matriz SWOT evidenciando factores externos e internos), considerando los objetivos para los cuadrienios actual y siguientes;
iv. Metas (objetivos cuantificables) establecidos para la consolidación y desarrollo de fortalezas y tratamiento de debilidades;
v. Acciones (procesos) necesarios para alcanzar las metas, responsables e instrumentos de seguimiento; en este tema, el coordinador y colegiado deben involucrarse para pensar en redimensionamiento del cuerpo docente y estudiantil, criterios de acreditación/reacreditación, infraestructura, proceso de selección, estrategias para incrementar la captación de recursos, citaciones e innovación, entre otros ítems;
vi. Texto preliminar de la autoevaluación del programa, de los últimos cuatro años y con una descripción que contenga al menos: etapas del proceso de autoevaluación; análisis de resultados y alcance de metas; acciones necesarias para su consolidación e internacionalización;
El documento del PDI (PLAN DE DESARROLLO INSTITUCIONAL) presenta los planeamientos estratégicos de todos los programas alineados al planeamiento institucional, conteniendo Misión, Visión, Matriz SWOT, CANVAS y road map, brindando información sobre las necesidades e intenciones de los programas para los cuadrienios 2017-2020 y 2021-2024 de evaluación CAPES.