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Atividade

106212 - Módulo Novas Tecnologias, Cidades e Democracia

Período da turma:

01/05/2023 a 31/10/2023

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Descrição:

Detalhamento:

Metodologia para todas as disciplinas: Serão utilizadas aulas expositivas para introdução de conceitos e atividades práticas para desenvolvimento de conteúdo. Atividades práticas serão realizadas com o uso de Estudo de casos e dinâmicas em grupos com o objetivo de ampliar a percepção sobre o tema e compartilhamento de experiência. A avaliação será realizada no ambiente virtual de aprendizagem (AVA) na plataforma de Ensino à Distância (EaD).

Disciplina: Cidades Inteligentes e Cidades Digitais
Objetivo: Habilitar os alunos da especialização a compreender as questões ligadas ao Estado, a Sociedade e ao Direito a partir do impacto das novas tecnologias e da revolução digital em andamento.
Ementa: Abordar as revoluções (agrícola, conhecimento, industrial e tecnológico-digital). Compreender as grandes alterações pelas quais passam, Estado, o Mercado e a Sociedade no momento atual de BIG Data e Inteligência Artificial e seus impactos para as cidades e para suas organizações públicas nos aspectos políticos e de gestão.
Programa:
-Da Revolução Agrícola à Revolução do Conhecimento.
-A Unificação da Espécie: Religião, Mercado e Estados
-Constitucionalismo. Poder Constituinte. Direitos Humanos. Direitos e garantias fundamentais. Direitos Sociais e Estados Socais.
-Era Cognitiva, Big Data e Inteligência Artificial
-Smart Cities. Cidade Digitais e Cidades Inteligentes
-Desafios do Estado Nação
-Participação social em rede
-Cidades Globais: o novo foco da política, economia e inovação internacional.
Bibliografia básica:
BLIACHERIENE, A. C. . Agenda 2030: ética e responsabilidade socioambiental na gestão das cidades do futuro. In: Philippi Junior, A.; Bruna, G.C.. (Org.). Gestão urbana e sustentabilidade. 1ed.São Paulo: Editora Manoli, 2018, v. , p. 329-363.
BITTENCOURT, Maíra. O Príncipe Digital. Curitiba: Apris Editora, 2016.
DEAKIN, Marck. Smart Cities. Governing, modelling and analysing the transition. London, New York: Routledge, 2014 GOLDSMITH, Stephen; CRAWFORD, Susan. The responsive City. Engaging commynities through data-smart governance. San Francisco: Jossey-Bass, 2014
GUTIÉRREZ-Rubí, antoni.Smart Citizens. Ciudades a escala humana. Nuevas coordenadas, nuevos mapas. El papel de las ciudades em la governabilidade. La ciudad de los ciudadanos. ISBN 978-84-697-7256-0, Impressão do autor, 2017.
NEWSOM, Gavin. Citizenville. How to take town square. Digital and reinvent governmente. New York: Penuin Book, 2014.
SONG, HOUBING; SRINVASAN, Ravi; SOOKOOR, Tamin; JESCHKE, Sabina. Sart Cities Foundations, Principles and applications. Hoboken: Wiley, 2017.
Bibliografia complementar:
Harari, Yuval Noah. Sapiens - Uma breve história da Humanidade. Porto Alegre: L&PM, 2016. Homo Deus. São Paulo: Companhia das Letras, 2016.
21 lições para o século XXI. São Paulo: Companhia das Letras, 2018.

Disciplina: E- Governo e E-Democracia
Objetivo: Be aware of the evolution of the Information Society to better master Smart Cities Understand the concepts of Smart city. Understand how eGovernment and Open Government help Smart Cities Understand how e-Democracy help Smart Cities. Be aware of the basis of digital law issues Learn about European Experience.
Ementa: This course aims to understand what is a Smart City in the informational society, and how can we best implement Smart cities by mastering eGovernment, Open Government, e-democracy and digital law issues. The course will especially examine the European cases, asking the students to share their own experience in Brazil in order to develop a comparative approach Brazil-Europe.
Programa:
The Smart City in the Information Society
-Introduction to the information society: From the First Calculators to the Data Society
-The Notion of Smart City regarding the Concept of the Information Society The Smart City faces Open Government and Digital Law Issues
-From eGovernment to Open Government
-Open Data and Open Contracting
Bibliografia básica:
European Parliament. Think Thank. Prospects for e-democracy in Europe. http://www.europarl.europa.eu/thinktank/en/document.html?reference=EPRS_STU%282018%29603213
Coleman, Stephen and Norris, Donald F. A new agenda for e-democracy. Oxford Internet Institute, Forum Discussion Paper No. 4, January 2005. https://www.oii.ox.ac.uk/archive/downloads/publications/FD4.pdf
Tsohou, Aggeliki; Lee, Habin; Irani, Zahir at all. Evaluating E-Government Services From A Citizens’ Perspective: A Reference Process Model- European, Mediterranean & Middle Eastern Conference on Information Systems 2012 (EMCIS2012) June 7-8, Munich, Germany. https://www.researchgate.net/publication/256442280_Evaluating_E-Government_Services_From_A_Citizens'_Perspective_A_Reference_Process_Model
Berson, Geoffroy. e-Estonia: the ultimate digital democracy? https://medium.com/@geoffrooy/e-estonia-the-ultimate-digital-democracy-f67bc21a6114

Disciplina: Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial e Robotização
Objetivo: Explorar os conceitos de análise de dados com foco em Aprendizado de Máquina, e Inteligência Artificial e suas implicações na robotização. Desenvolver capacidade de proposição e avaliação de projetos na área de cidades inteligentes e gestão de políticas públicas.
Ementa: Digitalização; Análise de dados; Aprendizado de Máquina; Inteligência Artificial; Robotização; Digitalização, Análise de dados x Robotização no contexto de cidades inteligentes e gestão de políticas públicas; Estudo de casos.
Programa:
-Cenários de digitalização;
-Aprendizado de Máquina – Conceitos e técnicas;
-Inteligência Artificial – Conceitos e técnicas;
-Robotização;
-Uma visão integrada de aprendizado e análise de dados;
- Oportunidades e desafios para cidades inteligentes e gestão de políticas públicas;
-Estudo de casos
Bibliografia básica:
ALLAM, Z., DHUNNY Z.A. On big data, artificial intelligence and smart cities, Cities, Volume 89, 2019, Pages 80-91, ISSN 0264-2751, https://doi.org/10.1016/j.cities.2019.01.032.
GORI, M; Machine Learning A Constraint-Based Approach, Elsevier, 2018
KUNZ M.; HÉIGEARTAIGH, S. O., Artificial Intelligence and Robotization, Oxford Handbook on the International Law of Global Security, 2019
DUAN Y., EDWARDS J. S., DWIVEDI Y., Artificial intelligence for decision making in the era of Big Data – evolution, challenges and research agenda,International Journal of Information Management,Volume 48,2019, Pages 63-71, ISSN 0268-4012, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.021.
Bibliografia complementar:
BERGAMASCO, L. C. C. ; NUNES, F. L. S. Intelligent retrieval and classification in three-dimensional biomedical images - A systematic mapping. Computer Science Review, v. 31, p. 19-38, 2019.
GIL, V. N. ; OLIVEIRA, R. A. P. ; DELAMARO, M. E. ; NUNES, F. L. S. Extratores para oráculos de teste de sistemas texto-fala utilizando recuperação de áudio baseada em conteúdo. REVISTA ELETRÔNICA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, v. 15, p. 1-20, 2017.
ISMAGILOVA E., HUGHES L., YOGESH K., DWIVEDI K., RAMAN R., Smart cities: Advances in research—An information systems perspective, International Journal of Information Management,Volume 47, 2019,Pages 88- 100,ISSN 0268-4012,https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.01.004.
CZARNIAWSKA, B.; BERNWARD J. Robotization - Then and Now, 2018. http://hdl.handle.net/2077/56200
MUNIZ, FREDERICO B. ; Araújo, Luciano V. ; NUNES, FÁTIMA L. S. . A cloud collaborative medical image platform oriented by social network. In: SPIE Medical Imaging, 2017, Orlando. org.crossref.xschema._1.Title@5ccea21c, 2017. v. 1. p. 101380X.
SILVA, F. P. ; MUTTI, D. ; CHAIM, M. L.; SOUZA, H. A. CodeForest: Uma ferramenta visual de depuração. In: XXI Ibero-american Conference on Software Engineering, 2018, Colômbia. XXI Ibero-american Conference on Software Engineering, 2018.

Disciplina: Bancos de Dados (Big Data) e Uso de base de Dados Públicas na Gestão Urbana
Objetivo: Apresentar os conceitos de dados e Big Data contextualizados com as características de gestão pública e cidades inteligentes. Apresentar as possibilidades de utilização da informação estatística presente nas bases de dados públicas para a geração de conhecimento para aprimoramento das políticas públicas urbanas.
Ementa: Conceitos de dados, suas características, transformações e uso; Data Science; Planejamento para obtenção e uso de dados; Bases de dados relacionais, multidimensionais e não relacionais (NoSql); Data Warehouse, Business Inteligence BI; Conceitos de Big Data e suas aplicações; Abordagem MapReduce; As bases de dados públicas e seus conteúdos (bases, questionários, dicionários, malhas digitais, metadados); Repositórios e formas de importação
das principais bases de dados públicas; Plataformas tecnológicas para manipulação e análise de dados estatísticos públicos; Perspectivas e potencial de utilização das bases de dados para geração de informação estratégica para as políticas públicas urbanas.
Programa:
-Dados e suas características;
-Data Science;
-Planejamento para obtenção e uso de dados;
-Bases de dados relacionais, multidimensionais e não relacionais (NoSql);
-Armazéns de dados;
-Business Inteligence - BI;
-Big Data e suas aplicações;
-MapReduce;
-Bases de dados públicas e seus conteúdos
-O Censo demográfico: microdados e dados agregados por setor censitário
-Os Microdados da RAIS (Ministério do Trabalho)
-Os Microdados do INEP (Ministério da Educação)
-Repositórios e formas de importação das principais bases de dados públicas;
-Uso da informação estatística:
-Manipulação e análise de dados estatísticos públicos
-Gargalos e potenciais
-Estudo de caso: Otimização da acessibilidade espacial às unidades básicas de saúde no município São Paulo
Bibliografia básica:
AGGARWAL, Anil K. Opportunities and challenges of big data in public sector. In: Web Services: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications. IGI Global, 2019. p. 1749-1761.
JANNUZZI P., Indicadores Sociais no Brasil, Conceitos, fontes de dados e aplicações, Editora Alínea, 2017. MUNNÉ R. (2016) Big Data in the Public Sector. In: Cavanillas J., Curry E., Wahlster W. (eds) New Horizons for a Data-Driven Economy. Springer, Cham
ARAUJO, L. V. Administração da informação e banco de dados. In: Edmir P. V. Prado, Cesar Alexandre de Souza. (Org.). Fundamentos de Sistemas de Informação. 1ed. São Paulo: Campus Elsevier, 2014, v. 1, p. 171-193 Bibliografia complementar:
ALAM, Farhad; KAMAL, Neel. Survey on Data Warehouse from Traditional to Real Time and Society Impact of Real Time Data. International Journal of Engineering Science, v. 19766, 2019.
BOISOT, M.; CANALS, A. Data, information and knowledge: have we got it right? of Evolutionary Economics, v. 14, n. 1, p. 43–67, 2004.
Chen, M., Mao, S. & Liu, Y. Big Data: A Survey; Mobile Netw Appl (2014) 19: 171. https://doi.org/10.1007/s11036- 013-0489-0
R Development Core Team, R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, http://www.R-project.org/.
BAUER, F.;Kaltenbock,M. Linked open data: The essentials. Editionmono/monochrom, Vienna, 2011.
TEIXEIRA, F. O. ; SOUSA, F.S. ; ARAUJO, G. D. ; MANCINI, F. ; ARAUJO, L. V. ; PISA, I. T. . Indexação de artigos científicos de Informática em Saúde por meio da competição de técnicas de extração de características. In: WIM2012 - XII Workshop de Informática Médica / XXXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2012, Curitiba. Anais do XXXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2012, 2012.
WU X. Et al., "Data mining with big data," in IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, vol. 26, no. 1, pp. 97-107, 2014. doi: 10.1109/TKDE.2013.109 URL:
http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=6547630&isnumber=6674933

Disciplina: Blockchain e Criptomoedas
Objetivo: Trabalhar conceitos de bases de dados distribuídas como o blockchain e suas aplicações na inovação de processos e desenvolvimento de sistemas. Desenvolver capacidade de avaliar oportunidades e limites no uso de blockchain e pagamentos digitais.
Ementa: Acesso a dados abertos; Bases de dados abertas; Descentralização do acesso ao dado;
Blockchain; Moedas digitais; Regulamentação do uso de bases abertas e moedas digitais; Blockchain aplicado a gestão de políticas públicas e cidades inteligentes; Estudo de casos.
Programa:
-Compartilhamento de dados;
-Acesso a dados abertos e distribuídos;
-Blockchain;
-Moedas Digitais;
-Regulamentação para uso;
-Blockchain aplicado a gestão de políticas públicas e cidades inteligentes; Estudo de casos.
Bibliografia básica:
WANG X. et al., Survey on blockchain for Internet of Things, Computer Communications,Volume 136,2019,Pages 10-29,ISSN 0140-3664, https://doi.org/10.1016/j.comcom.2019.01.006.
Takahashi,R.2017. How can creative industries benefit from blockchain? McKinsey & Company. Available At https://www.mckinsey.com/industries/media-and-entertainment/our-insights/how-can-creative-industries-benefit- from-blockchain
LIU X., "A Small Java Application for Learning Blockchain," 2018 IEEE 9th Annual Information Technology, Electronics and Mobile Communication Conference (IEMCON), Vancouver, BC, 2018, pp. 1271-1275. doi: 10.1109/IEMCON.2018.8614961 http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8614961&isnumber=8614741
Bibliografia complementar:
MAKHDOOM I, ABOLHASAN M., ABBAS H., NI W., Blockchain's adoption in IoT: The challenges, and a way forward, Journal of Network and Computer Applications, Volume 125, 2019, Pages 251-279, ISSN 1084-8045, https://doi.org/10.1016/j.jnca.2018.10.019.
MORKUNAS V. J., PASCHEN J., BOON E. D, How blockchain technologies impact your business model, Business Horizons,2019,ISSN 0007-6813, https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.01.009.
HUGES A., PARK A., et. all, Beyond Bitcoin: What blockchain and distributed ledger technologies mean for firms,Business Horizons,2019, ISSN 0007-6813, https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.01.002. Bank of England. 2018, Digital currencies. Available at https://www.bankofengland.co.uk/research/digital-currencies
EDMINISTER, Joseph A.; MAHMOOD, Nahvi. Circuitos Elétricos – Coleção Schaum. Ed. McGraw Hill, 2014. CAPUANO, Francisco G. Sistemas Digitais – Circuitos combinacionais e sequenciais. Ed. Érica, 2014. MCROBERTS, Michael. Arduino Básico.Ed. Novatec, 2015. HARTMAN, Kate. Make: Wearable Electronics: Design, prototype, and wear your own interactive garments. Ed. Maker Media, 2014.

Disciplina: Internet das Coisas
Objetivo: Abordar conceitos relacionados a criação de projetos baseados em sensores e computadores de prototipagem que englobam o conceito de IoT – Internet das coisas. Com essa abordagem, o aluno será capaz de desenvolver projetos de IoTs no contexto de cidades inteligentes e gestão de políticas públicas.
Ementa: Conceitos e aplicações de IoT. Aplicações na gestão pública. Estudos de casos brasileiros e internacionais. Visão geral de projetos de IoT: arquitetura, componentes, integração e comunicação de dados, pontos de atenção.
Segurança da informação e privacidade. Estudos de caso. Sensores; computadores de prototipagem; circuitos; integração e comunicação de dados; características de projetos de IoT; estudos de casos.
Programa:
-Internet das Coisas – conceitos e aplicações nos diversos segmentos;
-Internet das Coisas no contexto de políticas públicas e cidades inteligentes;
-Projetos de IoT;
-Integração e comunicação de dados;
-Segurança da informação e privacidade;
-Inovação com o uso de IoT’s;
-Aspectos técnicos na inovação com IoT’s: sensores, computadores de prototipagem, circuitos, comunicação;
-Vestíveis – wearables e suas aplicações; Estudos de casos.
Bibliografia básica:
AMARDEEP D., et al. Chapter 1 - The New Era of Smart Cities, From the Perspective of the Internet of Things, Editor(s): Danda B. Rawat, Kayhan Zrar Ghafoor,Smart Cities Cybersecurity and Privacy,Elsevier, 2019,Pages 1-9, ISBN 9780128150320, https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815032-0.00001-9 .
DARNELL, L. The Internet of Things: A Look at Real-World Use Cases and Concerns, ebook, 2015.
JAVED A., Criando projetos com Arduino para a Internet das Coisas: Experimentos com aplicações do mundo real – Um guia para o entusiasta de Arduino ávido por aprender. Novatec Editora, 2018.
BRUNEO D., DISTEFANO S. et al., An IoT service ecosystem for Smart Cities: The #SmartME project, Internet of Things, Volume 5, 2019, Pages 12-33, ISSN 2542-6605, https://doi.org/10.1016/j.iot.2018.11.004.
BNDES. “Internet das Coisas: um plano de ação para o Brasil” – Estudo desenvolvido pelo BNDES (2017-2018). Disponível em: https://bit.ly/2UBNSq2 . Acesso em: 20/03/2019 (acesso a diversos documentos).
BNDES. Cartilha de cidades, BNDES, 2018. Disponível em: https://bit.ly/2H14uAv . Acesso em: 20/03/2019.
Bibliografia complementar:
GIL D., JOHNSSON M., MORA H., and SZYMANSKI, “Review of the Complexity of Managing Big Data of the Internet of Things,” Complexity, vol. 2019, Article ID 4592902, 12 pages, 2019. https://doi.org/10.1155/2019/4592902 . MAKHDOOM I., ABOLHASAN M., ABBAS H., NI W., Blockchain's adoption in IoT: The challenges, and a way forward, Journal of Network and Computer Applications, Volume 125, 2019, Pages 251-279, ISSN 1084-8045, https://doi.org/10.1016/j.jnca.2018.10.019 .
LIMA, A. G. B. ; ARAUJO, L. M. Q. ; ITALIANO, I. C. ; ARAUJO, L. V. Mobile Application to Aid in the Prevention of Pressure Ulcers. In: International Conference on Human-Computer Interaction, 2015, Los Angeles. Digital Human Modeling and Applications in Health, Safety, Ergonomics and Risk Management, 2015. v. 1. p. 465-473.

Disciplina: Mineração de Dados
Objetivo: Apresentar os conceitos de dados e Big Data contextualizados com as características de gestão pública e cidades inteligentes. com as aplicações atuais, iniciativas públicas e privadas. Apresentar as possibilidades de utilização da informação estatística presente nas bases de dados públicas para a geração de conhecimento para aprimoramento das políticas públicas urbanas.
Ementa: Aprendizado a partir de dados – Learning from Data; Mineração de dados – Data Mining; Ciclo de preparação e análise de dados; Dados multimídia; Visualização de Informação; Análise supervisionada; Análise não supervisionada; Algoritmos de aprendizado; Machine Learning aplicado a gestão de políticas públicas e cidades inteligentes; Estudo de casos
Programa:
-Aprendizado a partir de dados – Learning from Data;
-Mineração de dados – Data Mining;
-Ciclo de preparação e análise de dados;
-Dados multimídia;
-Visualização de Informação;
-Análise supervisionada;
-Análise não supervisionada;
-Algoritmos de aprendizado;
-Machine Learning aplicado a gestão de políticas públicas e cidades inteligentes;
-Estudo de casos.
Bibliografia básica:
WITTEN I. H., FRANK E., PAL C. J. , Data Mining Practical Machine Learning Tools and Techniques, 4th Edition, Elsevier 2017. OSMAN A. M. S.,A novel big data analytics framework for smart cities, Future Generation Computer
Systems,Volume 91,2019,Pages 620-633,ISSN 0167-739X,https://doi.org/10.1016/j.future.2018.06.046.
Bibliografia complementar:
ALDOWAH H., AL-SAMARRAIE H., FAUZY W. M., Educational data mining and learning analytics for 21st century higher education: A review and synthesis, Telematics and Informatics, Volume 37, 2019, Pages 13-49, ISSN 0736-5853, https://doi.org/10.1016/j.tele.2019.01.007.
BUDUMA N., LOCASCIO N., Fundamentals of Deep Learning, editor O’Reilly 2017
Machine Learning for Absolute Beginners: A plain English Introduction, editor Scatterplot Press, 2017. CONWAY D.;WHITE J. M., Machine Learning for hackers, Editora Alínea, 2017.
BERGAMASCO, L. C. C. ; NUNES, F. L. S. Intelligent retrieval and classification in three-dimensional biomedical images - A systematic mapping. Computer Science Review, v. 31, p. 19-38, 2019.
GIL, V. N. ; OLIVEIRA, R. A. P. ; DELAMARO, M. E. ; NUNES, F. L. S. Extratores para oráculos de teste de sistemas texto-fala utilizando recuperação de áudio baseada em conteúdo. REVISTA ELETRÔNICA DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA, v. 15, p. 1-20, 2017.
RODRIGUES, D. S. ; NUNES, F. L. S. Visualização de Informação aplicada à compreensão de resultados de Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo. iSys: Revista Brasileira de Sistemas de Informação, v. 7, p. 89- 111, 2014.
PEDRO, R. W. D. ; NUNES, F. L. S. ; MACHADO-LIMA, A. . Using grammars for pattern recognition in images: a systematic review. ACM Computing Surveys, v. 46, p. 1-34, 2013.
SILVA, F. P. ; MUTTI, D. ; CHAIM, M. L.; SOUZA, H. A. CodeForest: Uma ferramenta visual de depuração. In: XXI Ibero-american Conference on Software Engineering, 2018, Colômbia. XXI Ibero-american Conference on Software Engineering, 2018.
SILVA, F. P. ; SOUZA, H. A. ; CHAIM, M. L. An empirical assessment of visual debugging tools effectiveness and efficiency. In: 37th International Conference of the Chilean Computer Science Society, 2018, Santiago. 37th International Conference of the Chilean Computer Science Society. New York: IEEE, 2018.
D. Keim, "Visual Exploration of Large Databases", Comm. ACM, vol. 44, no. 8, pp. 38-44, 2001.
S. Card, J. Mackinlay, B. Shneiderman, Readings in Information Visualization., 1999.

Disciplina: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais
Objetivo: Apresentar aos alunos os direitos da personalidade e direitos individuais, a diferença entre esses conceitos e sua relação com a proteção de dados. Habilitar os alunos para a aplicação prática de princípios e conceitos de proteção de dados como forma de garantia da efetivação dos direitos individuais e da personalidade. Demonstrar as obrigações das organizações públicas que mantem base de dados pessoais, de acordo com a exigência da nova legislação.
Ementa: Realizar abordagem da construção histórica dos direitos da personalidade/individuais em contexto global e nacional, identificar o papel e os limites de atuação do Estado, bem como o impacto da tecnologia na efetivação desses direitos.
Programa:
-Direitos da personalidade, direitos individuais e proteção de dados: conceitos e construção jurídica histórica.
-Impacto da tecnologia na efetivação de direitos: a proteção de dados como garantia do exercício eficaz dos direitos individuais e da personalidade.
-Os deveres, papel e os limites da atuação do Estado.
-Banco de dados Estatais e exigências de proteção legal dos dados. Bibliografia básica:
BITTAR, Carlos Alberto. Os Direitos da Personalidade. 8.ed. São Paulo: Saraiva, 2015.
CERVASIO, Daniel Bucar. Proteção de Dados da Pessoa Humana na Administração Pública. Amazon, 2016. FERREIRA FILHO, Manoel Gonçalves. Direitos Humanos Fundamentais. 15.ed. São Paulo: Saraiva, 2016. FONTE, Felipe de Melo. Políticas Públicas e Direitos Fundamentais. 2.ed. São Paulo: Saraiva, 2015.
NERY, Rosa Maria de Andrade; NERY JR, Nelson. Instituições de Direito Civil. Direitos da Personalidade. São Paulo: Revista dos Tribunais, 2017. SAUAIA, Hugo Moreira Lima. A Proteção de Dados Pessoais no Brasil. Rio de Janeiro: Lumen Juris, 2018.
Bibliografia complementar:
ALCANTARA, Larissa Kakizaki de. Big Data e IoT: desafios da privacidade e da proteção de dados no direito digital. São Paulo: Amazon, 2017. MIRANDA, Leandro Alvarenga. A Proteção de Dados Pessoais e o Paradigma da Privacidade. São Paulo: All Print, 2018.

Bibliografia Complementar (geral):
BRIA, Francesca; MOROZOV, Evgeny. A cidade inteligente: tecnologias urbanas e democracia. Ubu Editora, 2020.

GAMBA, João Roberto Gorini. Democracia e Tecnologia. Impactos da Quarta Revolução Industria, Editora Lumen Juris, 2ª Edição, 2022.

FEENBERG, Andrew. Tecnologia, modernidade e democracia. Inovatec Press, 2018.

CALDAS, Camilo Onoda Luiz; CALDAS, Pedro Neris Luiz. Estado, democracia e tecnologia: conflitos políticos e vulnerabilidade no contexto do big-data, das fake news e das shitstorms. Perspectivas em Ciência da Informação, v. 24, p. 196-220, 2019.

YOUSSEF, Alê. Novo poder: democracia e tecnologia. Letramento Editora e Livraria LTDA, 2018.

Carga Horária:

140 horas

Tipo:

Obrigatória

Vagas oferecidas:

278

Ministrantes:

Alessandro Carvalho Coutinho
Alexandre Ribeiro Leichsenring
Ana Carla Bliacheriene
Ariane Machado Lima
Daniela Motta Monte Serrat Cabella
Dib Karam Junior
Fátima de Lourdes dos Santos Nunes Marques
Luciano Vieira de Araújo
Rosa Maria Ricoy Casas

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