| Código | 
                            
                                16233
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                            | Semestre | 
                            
                                S1
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                            | Créditos ECTS | 
                            
                                6
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                            | Carga Horária | 
                            
                                PL(30H)/T(30H)
                             | 
                        
                        
                            | Área Científica | 
                            
                                Informática
                             | 
                        
                        
                        
                        
                        
                        
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                                Objectivos de Aprendizagem | 
	
                                Os estudantes deverão projetar e implementar pipelines CI/CD com controlo de qualidade, segurança e automação; usar ferramentas de gestão de código, integração contínua, monitorização e orquestração; desenvolver testes automatizados integrados em DevOps; aplicar princípios de segurança em pipelines DevSecOps; configurar ambientes em nuvem e arquiteturas de microserviços; utilizar plataformas AIOps/MLOps; interpretar métricas para decisões sobre desempenho, fiabilidade e escalabilidade; e documentar, comunicar e refletir decisões técnicas em contextos colaborativos.
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                                Conteúdos programáticos | 
	
                                       1)	Introdução ao X-Ops e às Operações de Software Modernas 2)	Fundamentos de DevOps e Gestão de Código-Fonte 3)	Programação Fiável e Qualidade de Software em X-Ops 4)	Testes em Pipelines DevOps 5)	Integração Contínua e Entrega Contínua (CI/CD) 6)	Aplicações Nativas da Nuvem e Arquitetura de Microserviços 7)	DevSecOps e Barreiras de Qualidade (Quality Gates) 8)	Testes Automatizados com IA e Testes por Mutação 9)	MLOps: Implementação e Operação de Sistemas de Machine Learning 10)	AIOps: Operações Inteligentes com Assistência de IA 11)	DataOps: Pipelines, Qualidade e Observabilidade 12)	LLMs e DevOps: Workflows Agênticos e Geração de Código
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                                Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação | 
	
                                            Aulas teóricas (T). Aulas prático-laboratoriais (PL). Aprendizagem baseada em projetos.                              1) Em frequencia:  F1: 1ª frequencia (5 valores)   F2: 2ª frequencia (5 valores)  P: projecto (10 valores) 
  Classificação = F1 + F2 + P 
  2) Em exame:  E: prova escrita (10 valores) P: projecto (10 valores) *transita de frequência, acrescido de melhorias definidas pelos docentes
  Classificação = E + P 
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                                Bibliografia principal | 
	
                                - Bass L., Lu Q., Weber I., and Zhu L., Engineering AI Systems: Architecture and DevOps Essentials, Pearson, 2025. - Sommerville I., Engineering Software Products: An Introduction to Modern Software Engineering, Pearson, 2020. 
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                                Português
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