DOU 22/02/2024 - Diário Oficial da União - Brasil

TEXTO OFICIAL · ÍNTEGRA

Documento assinado digitalmente conforme MP nº 2.200-2 de 24/08/2001, que institui a Infraestrutura de Chaves Públicas Brasileira - ICP-Brasil. Este documento pode ser verificado no endereço eletrônico http://www.in.gov.br/autenticidade.html, pelo código 05302024022200092 92 Nº 36, quinta-feira, 22 de fevereiro de 2024 ISSN 1677-7069 Seção 3 15.5.1 A solicitação de que trata o subitem anterior deverá ser formalizada pelo candidato mediante a assinatura de termo em caráter irretratável, ocasião em que lhe serão apresentados todos os efeitos administrativos e jurídicos decorrentes de sua decisão. 15.5.2 Na hipótese de o candidato ter sido nomeado para o cargo, a solicitação de que trata o subitem 15.5 deverá ser protocolada junto ao órgão ou entidade durante o prazo legal para a posse. 15.5.3 A nomeação do candidato cuja solicitação tenha sido realizada nos termos do subitem 15.5.2 será tornada sem efeito e publicada no Diário Oficial da União, e também na página do certame, ocasião em que será divulgada a sua opção de reclassificação no concurso. 15.6 Os casos omissos serão resolvidos pela Comissão Permanente de Concurso Público. MARCELO KUSMA 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. L EG E N DA : 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. EDITAL DE NOTIFICAÇÃO A Universidade Tecnológica Federal do Paraná - Campus Guarapuava, por intermédio da Comissão de Servidores designada pela Portaria nº Portaria nº 006/2023GADIR-GP (SEI nº 3969812), NOTIFICA a empresa CIA VERDE SERVIÇOS AMBIENTAIS LTDA, CNPJ 48.021.211/0001-37, PARA ESPECIFICAÇÃO/DETALHAMENTO DAS PROVAS que pretende produzir no processo administrativo nº 23064.000462/2024- 63, nos termos da Lei nº 14.133/2021, considerando a sua manifestação de 14/02/2024 (SEI nº 4008576) e pedido sobre produção de provas ("Defira a oportuna produção de todas as provas em Direito admitidas para a instrução do processo administrativo e prova do alegado pela CIA VERDE"). Prazo máximo para apresentação do detalhamento das provas que pretende produzir: 28/02/2024. Ressalta-se: o processo terá sua continuidade independentemente da manifestação empresa; o processo se encontra à disposição para vista do interessado no Departamento de Materiais e Patrimônio (DEMAP-GP), em dia útil de funcionamento da unidade, nos horários das 09h às 16h, com intervalo das 12h às 13h. O interessado também poderá solicitar o envio de cópia do processo por meio eletrônico, no endereço [email protected] (citar como assunto Processo 23064.000462/2024-63); o pedido de produção/inclusão de provas deverá ser assinado pelo representante legal da empresa, sendo instruídos com os documentos que julgar