Estimativas Métricas de Software & Teoria a Computação

Este repositório aborda temas de estimativas métricas e teoria da computação. com atividades e avaliações esenvolvidas durante as disciplinas geral de cada tópico:

Estimativas Métricas de Software

1. Métricas de Software: Apresenta diversas métricas de software, incluindo casos de uso e os modelos COCOMO I e II.

2. Métricas Orientadas a Função, Tamanho e Pessoas: Explora técnicas para capacitar a produtividade das equipes, utilizando bases históricas e estimativas baseadas em dados capturados.

3. Métricas de Código Fonte: Fornece uma tabela de conversões consolidadas na comunidade para métricas de código fonte.

4. GQM (Goal, Question, Metric): Aborda métricas orientadas a metas e como capturá-las e promovê-las de forma eficaz.

5. Estimativas de Custo de Projeto de Software: Explora a relação entre estimativas e a gestão de projetos de software, incluindo a gestão de riscos.

6. Risco de Projeto: Mapeia os riscos e sua relação direta com as métricas e gestão de um projeto de software.

7. Pontos por Função: Personaliza os pontos por função e explora métricas não convencionais.

8. Pontos por Casos de Uso: Aborda pontos por casos de uso e a teoria relacionada à computação.

Teoria da Computação

1. Autômatos Determinísticos: Explora conceitos como alfabetos, palavras, linguagens, definições de autômatos determinísticos, funções de transição, propriedades e aplicações.

2. Autômatos Não-determinísticos: Fornece uma visão informal sobre autômatos não-determinísticos, incluindo definições, funções de transição, linguagem, equivalência com autômatos determinísticos e aplicações práticas.

3. Expressão Regular e Linguagens Regulares: Define expressões regulares, demonstra como construí-las, aborda a relação com autômatos e suas propriedades, além de aplicações práticas.

4. Gramáticas Livres de Contexto e Linguagens Livres de Contexto: Explora definições, derivações, linguagem de uma gramática, formas sentenciais, árvores sintáticas, ambiguidade e aplicações práticas.

5. Máquinas de Turing: Aborda definições, descrições instantâneas, diagramas de transição, linguagem de uma máquina de Turing e programação de uma.

6. Noção de Complexidade Computacional: Introduz conceitos de decidibilidade, classes de problemas P, NP e NP-difícil.

Cada tópico é abordado de forma clara e objetiva, oferecendo um material valioso para quem busca compreender e aplicar métricas de software e teoria da computação.

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