DOU 14/01/2026 - Diário Oficial da União - Brasil

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Tratado de psiquiatria da infância e da adolescência. 4. ed. São Paulo: Editora Atheneu, 2022. Conselho Federal de Medicina - Resoluções e normativas sobre perícia médica. Beck, J. Cognitive Behavior Therapy: Basics and Beyond. ÁREA DE CONHECIMENTO FA R M ACO LO G I A RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS 1. Farmacocinética clínica 2. Farmacologia e farmácia clínica dos benzodiazepínicos 3. Farmacologia e farmácia clínica dos antineoplásicos 4. Farmacologia e farmácia clínica dos anti-inflamatórios não-esteróides 5. Farmacologia e farmácia clínica dos anti-hipertensivos 6. Farmacologia e farmácia clínica do tratamento dos antidepressivos 7. Farmacologia e farmácia clínica dos antibióticos beta-lactâmicos 8. Farmacologia e farmácia clínica dos antidiabéticos orais 9. Sinalização celular 10. Metabolismo de carboidratos BIBLIOGRAFIA SUGERIDA BRUNTON, L. L.; CHABNER, B. A.; KNOLLMANN, B. C. As bases farmacológicas da terapêutica de Goodman & Gilman. 14. ed. Porto Alegre: Artmed/AMGH, 2025. KATZUNG, B. G.; VANDERAH, T. W. Farmacologia básica e clínica. 15. ed. Porto Alegre: Artmed/AMGH, 2022. FUCHS, F.D.; WANMACHER, L; Farmacologia Clínica e Terapêutica. 5ª Ed. Rio de Janeiro: Guanabara Koogan, 2017. WELLS, B.G.; DIPIRO, J.T.; SCHWINGHAMMER, T.L.; DIPIRO, C.V. Manual de Farmacoterapia. 9ª Ed. Porto Alegre: AMGH, 2016. MARTIN, C.P.; TALBERT, R.L. Guia de farmacoterapia. Porto Alegre: AMGH, 2015. Nelson, D. L.; Cox, M. M.; Hoskins, A. A. Princípios de bioquímica de Lehninger. 8. ed. Porto Alegre: Artmed, 2022. Tradução e revisão técnica: Carla Dalmaz; Carlos Termignoni; Maria Luiza Saraiva-Pereira. ÁREA DE CONHECIMENTO ECO N O M I A RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS 1. O modelo IS-LM em uma economia fechada e aberta. 2. Curva de Phillips original e expandida, o problema da inflação e o trade-off entre inflação e desemprego. 3. Modelos tradicionais de crescimento econômico: Harrod–Domar, Solow e modelos de crescimento endógeno. 4. Modelos de expectativas racionais, macroeconomia novo-clássica e novo keynesiana de equilíbrio contínuo dos mercados. 5. Teoria do consumidor. 6. Teoria da firma. 7. Custos de produção e formação de preços de mercado em estrutura de Oligopólio. 8. Equilíbrio geral e teoremas do bem-estar social. 9. Variáveis aleatórias discretas e contínuas. 10. Inferência Estatística: estimadores e testes de hipóteses BIBLIOGRAFIA SUGERIDA BLANCHARD, O. Macroeconomia. 5 ed. São Paulo: Pearson Education, 2011. DORNBUSH, R.; FISCHER, S.; STARTZ, R. Macroeconomia. 11 ed. São Paulo: Mc GrawHill do Brasil, 2013. FERGUSON, C. E. Microeconomia. 20. ed. Rio de Janeiro: Forense Universitária, 2003. JONES, C. I.; VOLLRATH, D. Introdução à Teoria do Crescimento Econômico. 3 ed. Rio de Janeiro: Elsevier - Campus, 2015. LOPES, L. M.; VASCONCELLOS, M. A. S. (Org.). Manual de Macroeconomia: básico e intermediário. 3 ed. São Paulo: Atlas, 2014. KMENTA, jan. Elementos de econometria. Teoria estatística básica. Volume 1. São Paulo: Atlas, 1988. MEYER, Paul L. Probabilidade: aplicações à estatística. 2. ed. PINDYCK, R.; RUBINFELD, D. Microeconomia. 8 ed. São Paulo: Pearson Education do Brasil, 2013. VARIAN, H. R. Microeconomia: uma abordagem moderna. 9 ed. São Paulo: Elsevier, 2015. BUSSAB, W.; MORETTIN, P. Estatística Básica. 9 ed. São Paulo: Editora Saraiva, 2017. ÁREA DE CONHECIMENTO INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS 1. Fundamentos de IA: Conceitos ANI, AGI, ASI; evolução histórica breve; agentes inteligentes e tipos; busca (cega, informada, heurística, local, adversária); CSP básico. 2. Representação e Raciocínio: Estratégias de representação do conhecimento; raciocínio probabilístico (redes bayesianas e modelos de Markov); tomada de decisão; sistemas multiagentes e coordenação. 3. Preparação de Dados: Metodologias KDD e CRISP-DM; coleta ética e pré-processamento; engenharia de features; LGPD e impacto na qualidade dos modelos. 4. Armazenamento, Visualização e Avaliação: Data Warehouse vs Data Lake; princípios de visualização em IA; métricas para classificação, regressão e clusterização; overfitting/underfitting, viés-variância e validação cruzada. 5. Aprendizado Supervisionado: Principais algoritmos (regressão linear/logística, árvores de decisão, Random Forest, SVM, Naive Bayes, k-NN); ensembles e regularização. 6. Aprendizado Não Supervisionado: Redução de dimensionalidade (PCA); agrupamento (k-means e hierárquico); regras de associação e detecção de anomalias. 7. Redes Neurais: Arquitetura básica e funções de ativação; backpropagation e gradiente estocástico; problemas (vanishing gradient); regularização (L1/L2, Dropout, Early Stopping). 8. Processamento de Linguagem Natural: Análise léxica, sintática e semântica; representações (Bag-of-Words, TF-IDF, word embeddings); modelos (n-gramas, LSTM, Transformer/BERT); tarefas principais e aplicações. 9. Visão Computacional: Tarefas fundamentais (classificação, detecção, segmentação); redes convolucionais (CNNs); transferência de aprendizado; desafios éticos. 10. Engenharia para IA: Ciclo de vida de projetos de IA; desafios (não-determinismo, deriva); práticas MLOps (pipelines, versionamento, monitoramento); implantação ética. BIBLIOGRAFIA SUGERIDA BRUCE, Andrew; BRUCE, Peter. Estatística prática para cientistas de dados: 50 conceitos essenciais. Alta Books, 2019. CARVALHO, André C. P. L. F. de; MENEZES, Angelo Garangau; BONIDIA, Robson Parmezan. Ciência de dados: fundamentos e aplicações. Rio de Janeiro: LTC, 2018 DORLE, Saurabh D. Ultimate MLOps for Machine Learning Models: Use Real Case Studies to Efficiently Build, Deploy, and Scale Machine Learning Pipelines with MLOps. Delhi: Orange Education Pvt. Ltd., 2024. FACELI, Katti; LORENA, Ana Carolina; GAMA, João; ALMEIDA, Tiago Agostinho de; CARVALHO, André Carlos Ponce de Leon Ferreira. Inteligência artificial: uma abordagem de aprendizado de máquina. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2021. FÁVERO, Luiz Paulo; BELFIORE, Patrícia Priscilla. Manual de análise de dados: estatística e machine learning com Excel, SPSS, Stata, R e Python. 2. ed. Rio de Janeiro: GEN LTC, 2024. GUARDELLI, Enrico. Mineração de Dados (Data Minning) & IA: conceitos, fundamentos e aplicações. 1. ed., 2024. LANE, Harrison; HOWARD, Cole; HAPKE, Hannes. Natural language processing in action: understanding, analyzing, and generating text with Python. Shelter Island: Manning Publications, 2019. McSILL, James. Storytelling e inteligência artificial: como reinventar o marketing digital com verdade, emoção e propósito. São Paulo: DVS Editora, 2025. MORETTIN, Pedro Alberto; SINGER, Júlio da Motta. Estatística e ciência de dados. 2. ed. Rio de Janeiro: LTC, 2025. PIEGORSCH, Walter W.; LEVINE, Richard A.; ZHANG, Hao Helen; LEE, Thomas C. M. Computational statistics in data science. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons, 2022. ROETZER, Paul; KAPUT, Mike. Marketing Artificial Intelligence: AI, Marketing, and the Future of Business. New York: McGraw-Hill Education, 2022. RUSSELL, S. J.; NORVIG, P. Inteligência artificial: uma abordagem moderna. Rio de Janeiro: Grupo GEN, 2022. SHARDA, R.; DELEN, D.; TURBAN, E. Business intelligence e análise de dados para gestão do negócio. Porto Alegre: Grupo A, 2019. SICSÚ, A. L.; DANA, S. Estatística aplicada: análise exploratória de dados. São Paulo: Saraiva, 2012. SERRA, James. Decifrando arquiteturas de dados: escolhendo entre data warehouse moderno, data fabric, data lakehouse e data mesh. São Paulo: Novatec Editora, 2024. ÁREA DE CONHECIMENTO MÚSICA - INSTRUMENTOS DE CORDAS FRICCIONADAS RELAÇÃO DOS TEMAS DAS PROVAS 1. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Romântico para instrumentos de arco/cordas friccionadas 2. Estratégias para ensino individual de repertório Brasileiro de instrumento de arco/cordas friccionadas 3. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Brasileiro para instrumentos de arco/cordas friccionadas 4. Formações coletivas e repertório característico de instrumentos de arco/cordas friccionadas 5. Fundamentos e estratégias para ensino coletivo em grupo de instrumentos de arco/cordas friccionadas 6. Estratégias para ensino individual de repertório Barroco de instrumento de arco/cordas friccionadas 7. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Barroco para instrumentos de arco/cordas friccionadas 8. Estratégias para ensino individual de repertório Clássico de instrumento de arco/cordas friccionadas 9. Estratégias para ensino coletivo em grupo de repertório Clássico para instrumentos de arco/cordas friccionadas 10. Estratégias para ensino individual de repertório Romântico de instrumento de arco/cordas friccionadas BIBLIOGRAFIA SUGERIDA ABREU, Maria de Lourdes. O violoncelo em Portugal: história e prática. Lisboa: Fundação Calouste Gulbenkian, 2010. AMU, Ephraim. African music for strings. Accra: Ghana Publishing, 1974. BARRIOS MANGORÉ, Agustín. Obras completas para guitarra e cordas. Paris: Max Eschig, 1990. BRAGAGNOLO, L.; SANCHEZ, L. P. Práticas em pesquisa artística: performance, criação e cultura contemporânea. São Paulo: Pimenta Cultural, 2024. CERQUEIRA, Daniel Lemos. Métodos e técnicas de pesquisa em música. São Luís: UAB/UEMAnet, 2017. DYENS, Roland. Tria ex uno: trio de cordas. Paris: Lemoine, 1999.