Sistemas complexos é uma área multidisciplinar que surgiu nos últimos 40 anos na interfase entre a Física Estatística e outras ciências. Conforme áreas como biologia, geologia, economia, sociologia e outras vão desenvolvendo métodos de estudo mais próximos do rigor matemático, as técnicas da física e, em particular, da física estatística, têm encontrado terreno fértil para contribuir no avanço dessas outras áreas do conhecimento científico. Mas afinal, o que são sistemas complexos e quais são essas técnicas? Nas três aulas do minicurso vamos abordar algumas destas perguntas: Aula 1: O que são os sistemas complexos do ponto de vista da Física? Vamos apresentar algumas definições e ilustrar com alguns exemplos como os vidros de spin, redes neurais, ecossistemas, dinâmica de epidemias, problemas de otimização combinatória. Vamos descrever o que estes problemas têm em comum e por que os métodos da Física podem contribuir para entender suas propriedades e os seus comportamentos. Aula 2: Nesta aula vamos nos adentrar nos detalhes de um modelo particular de vidro de spin, do qual podemos obter a solução exata, analítica, tanto das suas propriedades de equilíbrio termodinâmico quanto da sua dinâmica de relaxação ao equilíbrio. Vamos caracterizar a dinâmica fora do equilíbrio do modelo e descrever rigorosamente duas propriedades marcantes na dinâmica deste tipo de sistemas: a memória e o “aging”. Aula 3: Na última aula vamos descrever com certo detalhe o problema da dinâmica de propagação de epidemias, enfatizando semelhanças e diferenças com outros sistemas complexos. Vamos introduzir o modelo SIR (Suscetível, Infectado, Recuperado), um dos modelos mais simples e bem conhecidos de propagação de epidemias e, tempo mediante, vamos descrever e resolver a dinâmica de um modelo generalizado que admite a possibilidade de reinfecção e, assim, a presença de fases endêmicas na dinâmica de tempos longos.