Simulações de Monte Carlo podem ser empregadas em qualquer problema que possui uma quantidade muito grande de estados acessíveis, como em sistemas compostos por muitas unidades fundamentais – átomos, moléculas, bactérias, automóveis, etc. A simulação consiste em fornecer uma dinâmica estocástica para a visitação aos estados acessíveis, possibilitando uma amostragem seletiva desses a fim de extrair um comportamento médio do sistema. Este mini-curso visa apresentar, combinando teoria e prática, uma introdução aos aspectos básicos do método de simulações de Monte Carlo, exercitando técnicas computacionais modernas para aceleração de cálculo em diferentes plataformas – CPUs e GPUs. Conceitos básicos de termodinâmica e fenômenos críticos serão explorados através do algoritmo de Metropolis para modelos paradigmáticos de mecânica estatística. Também será discutido uma variação desse algoritmo para sistemas que apresentam dificuldade de atingir o equilíbrio térmico. Com uma abordagem  mãos-a-obra, serão discutidas estratégias de aceleração computacional, como manipulação binária, vetorialização e paralelização.