DOU 05/10/2026 - Diario Oficial da Uniao - Brasil

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SEBASTIÃO ELIAS DA SILVEIRA EDITAL PROGEP Nº 167/2026 CONCURSO PÚBLICO - EDITAL COMPLEMENTAR AO EDITAL PROGEP Nº 156/2026 O Pró-Reitor de Gestão de Pessoas da Universidade Federal de Uberlândia, no uso de suas atribuições e considerando a delegação de competência que lhe foi outorgada por meio da Portaria UFU nº 166, de 07 de janeiro de 2025, do Reitor da Universidade Federal de Uberlândia, publicada no Diário Oficial da União em 08 de janeiro de 2025, seção 2, p. 34; e tendo em vista o que estabelecem a Lei nº 8.112, de 11 de dezembro de 1990; a Lei nº 12.772, de 28 de dezembro de 2012; bem como o Decreto nº 7.485, de 18 de maio de 2011, alterado pela Portaria Interministerial nº 316, de 9 de outubro de 2017; e o Decreto nº 8.260, de 29 de maio de 2014; o Decreto nº 9.739, de 28 de março de 2019; o Estatuto e o Regimento Geral da UFU; a Resolução CONDIR nº 2, de 22 de fevereiro de 2021; e demais legislações pertinentes, torna públicas as especificações do concurso público para contratação de professor(a) efetivo(a), conforme Edital PROGEP nº 156/2026. especificação do CONCURSO PÚBLICO Unidade acadêmica: Instituto de Matemática e Estatística - IME Campus de atuação: Santa Mônica, localizado na cidade de Uberlândia (MG). Descrição da vaga: . .Área/subárea .Número de vagas .Qualificação Mínima Exigida .Regime de trabalho . .Matemática / Matemática Aplicada .1 (uma) .Doutorado em Matemática ou Doutorado em Matemática Aplicada ou Doutorado em Matemática Computacional .40 horas semanais com Dedicação Exclusiva (DE) Disciplinas a serem ministradas: Programação Linear, Programação Não Linear, Cálculo Numérico e quaisquer outras disciplinas determinadas pela Unidade e correlatas à área do concurso público. Conteúdo programático Solução Numérica de Equações Não Lineares: Formulação de problemas de determinação de zeros de funções. Método da Bisseção. Método da Posição Falsa (Regula Falsi). Método de Newton. Método da Secante. Critérios de parada. Análise de convergência e ordem de convergência. Comparação dos métodos. Sistema de Equações Lineares: Métodos diretos para sistemas de equações lineares. Eliminação de Gauss. Fatorações matriciais. Métodos iterativos de Jacobi e Gauss-Seidel. Critérios de convergência. Condicionamento e estabilidade. Análise de erro e comparação dos métodos. Interpolação, Aproximação Trigonométrica e Ajuste de Dados: Interpolação polinomial. Formas de Lagrange e Newton. Erro de interpolação. Aproximação trigonométrica. Método dos mínimos quadrados. Formulação matricial dos problemas de ajuste. Mínimos quadrados lineares e aplicações ao ajuste de dados. Solução Numérica de Equações Diferenciais Ordinárias: Problemas de valor inicial para equações diferenciais ordinárias. Métodos de Runge-Kutta explícitos até quarta ordem. Métodos lineares de passo múltiplo (Adams-Bashforth e Adams-Moulton) até ordem quatro. Métodos Previsor-Corretor. Erro local e erro global. Consistência, estabilidade e convergência. Análise de erro e comparação dos métodos. Álgebra Linear e Análise de Dados: Representação matricial de dados. Transformações lineares e mudanças de coordenadas. Decomposição em valores singulares (SVD). Aproximação de posto reduzido. Análise de componentes principais (PCA). Redução de dimensionalidade e análise da informação contida nos dados. Formulação e Otimização de Problemas de Aprendizado: Formulação de problemas de aprendizado como problemas de otimização. Funções de perda. Gradiente e derivadas de funções de várias variáveis. Método do gradiente e gradiente estocástico. Método de Newton. Critérios de parada e convergência. Regularização. Redes Neurais Artificiais: Perceptron e redes neurais multicamadas. Formulação matemática de redes neurais. Funções de ativação. Composição de funções e regra da cadeia. Algoritmo de retropropagação (backpropagation). Treinamento de redes neurais. Regularização. Preparação, Validação e Avaliação de Modelos de Aprendizado de Máquina: Análise e preparação de dados. Normalização e padronização. Seleção e representação de características. Conjuntos de treinamento, validação e teste. Sobreajuste (overfitting) e subajuste (underfitting). Generalização. Validação cruzada. Métricas de desempenho para modelos de classificação e regressão. Avaliação e comparação de modelos. Referencial bibliográfico: AGGARWAL, Charu C. Neural networks and deep learning. Cham: Springer, 2018. v. 10. BISHOP, Christopher M.; BISHOP, Hugh. Deep learning: foundations and concepts. Cham: Springer, 2024. BURDEN, Richard L.; FAIRES, J. Douglas; BURDEN, Annette M. Análise numérica. 10. ed. São Paulo: Cengage Learning, 2016. DEISENROTH, Marc Peter; FAISAL, A. Aldo; ONG, Cheng Soon. Mathematics for machine learning. Cambridge: Cambridge University Press, 2020. FRANCO, Neide Bertoldi. Cálculo numérico. São Paulo: Pearson, 2006. GOODFELLOW, Ian et al. Deep learning. Cambridge: MIT Press, 2016. MARSLAND, Stephen. Machine learning: an algorithmic perspective. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press, 2014. SILVA, Luiz Henry Monken; MENDES, João Teixeira; SPERANDIO, Décio. Cálculo numérico: características matemáticas e computacionais dos métodos numéricos. 2. ed. São Paulo: Pearson Prentice Hall, 2003. STOER, J.; BULIRSCH, R. Introduction to numerical analysis. 3rd ed. New York: Springer, 2002. (Texts in Applied Mathematics, v. 12). STRANG, Gilbert. Linear algebra and learning from data. Wellesley: Wellesley-Cambridge Press, 2019. WITTEN, Ian H. et al. Data Mining: practical machine learning tools and techniques. 4th ed. Cambridge: Morgan Kaufmann, 2017. modalidades de avaliação O concurso será composto das seguintes provas e fases: . .Fa s e .Av a l i a ç ã o .Caráter .Peso . .1ª Fase .Prova escrita .Eliminatório e classificatório .1 . .2ª Fase .Prova didática .Eliminatório e classificatório .1 . .3ª Fase .Defesa de projeto .Eliminatório e classificatório .1 . .4ª Fase .Análise de títulos .Classificatório .1 Caso o número de inscrições deferidas seja menor ou igual a 16, a 3ª e a 4ª fase serão aglutinadas. Neste caso, será divulgado cronograma atualizado após o deferimento das inscrições. No caso de aglutinação, as fases reunidas serão consideradas como fase única. Cronograma previsto: . .At i v i d a d e .Data .Horário .Local . .Prova escrita .06/12/2026 .10h00min .Campus Santa Mônica, na Avenida João Naves de Ávila, nº 2121, no Bairro Santa Mônica, na cidade de Uberlândia (MG), CEP: 38408-100. Observação: O bloco e a sala para realização da prova serão informados na ficha do(a) candidato(a) a ser liberada 9 dias antes da prova . .Sorteio público da ordem de realização da Prova Didática .15/02/2027 .08h00min .Campus Santa Mônica - UFU, na Av. João Naves de Ávila, nº 2121, no Bairro Santa Mônica, na cidade de Uberlândia/MG - CEP: 38408-100. Sala 1F119, Bloco 1F. . .Sorteio público do tema da Prova Didática .15/02/2027 .08h15min .Campus Santa Mônica - UFU, na Av. João Naves de Ávila, nº 2121, no Bairro Santa Mônica, na cidade de Uberlândia/MG - CEP: 38408-100. Sala 1F119, Bloco 1F. . .Entrega do plano de aula para a Prova Didática .Entregar o plano de aula impresso a cada membro da comissão julgadora antes de iniciar sua apresentação para a prova didática.