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O curso visa fornecer conhecimento prático em redes complexas, incluindo algoritmos, modelos e aplicações. Este é um curso de natureza interdisciplinar, reunindo estudantes com diferentes formações. Oferece os conceitos fundamentais de ciência de redes e sistemas complexos, incluindo modelos, medidas, algoritmos, e estruturas de dados para o estudo de redes complexas de grandes dimensões, assim como as dinâmicas dessas redes, com aplicações em ciências sociais, física, biologia, e economia. As áreas de aplicação são numerosas e incluem métodos de procura na web, difusão de informações em redes sociais, resiliência de redes, epidemiologia, formação de opinião, dinâmicas evolutivas e de aprendizagem, e processos de tomada de decisão entre humanos. O curso segue uma abordagem de aprendizagem baseada em problemas, onde técnicas e métodos são explorados de forma construtiva, incluindo técnicas de implementação relevantes.

Programa

Parte I. Introdução a sistemas complexos e ciência de redes. Algoritmos em grafos, estruturas de dados e medidas. Leis de potência e propriedades livres de escala. Modelos de rede e grafos aleatórios. Redes multidimensionais. Parte II. Representação eficiente de redes esparsas. Estruturas de dados sucintas. Identificação da comunidades e particionamento de grafos. Passeios aleatórios. Parte III. Processos dinâmicos em redes complexas. Introdução aos processos estocásticos e simulações de Monte-Carlo Análise de resiliência de redes. Efeitos causados pela estrutura das redes em sistem económicos, sociais e biológicos. Sistemas dinâmicos em redes. Eventos em cascata e avalanches. Propagação de doenças e epidemias em rede. A dinâmica da influência dos pares, aprendizagem social e formação de opiniões. Teoria de jogos e dinâmica de populações. Cooperação, dinâmicas de reputações, normas sociais e problemas de bem público. Processos de decisão em redes complexas estáticas e dinâmicas.

Metodologia de avaliação

Exame 50%, Projecto 50%. Nota mínima de 7,5 no Exame.

Pré-requisitos

Conhecimentos básicos de programação, Algoritmos, Estruturas de dados e Cálculo.

Componente Laboratorial

Os alunos são convidados a escolher um problema, que o desenvolvem durante os laboratórios. Aplicação das técnicas discutidas nas aulas teóricas na resolução de problemas, nomeadamente as necessárias para abordar o projeto.

Princípios Éticos

Todos os membros de um grupo são responsáveis pelo trabalho do grupo. Em qualquer avaliação, todo aluno deve divulgar honestamente qualquer ajuda recebida e fontes usadas. Numa avaliação oral, todo aluno deverá ser capaz de apresentar e responder a perguntas sobre toda a avaliação.