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

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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 demap-gp@utfpr.edu.br (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

                            

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