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Inteligência Artificial

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Inteligência Artificial

Duração: 12 meses

Titulação: Pós-Graduação

A Pós-Graduação em Inteligência Artificial é um curso focado na formação dos Especialistas em Sistemas Inteligentes, tão essenciais nessa nova era. Neste curso, você aprenderá desde as bases para a construção de sistemas inteligentes até como projetar e implantar uma infraestrutura na nuvem para a criação de sistemas inteligentes para as mais diversas áreas de negócio.

Conheça nosso modelo de ensinar

Experiência de usuário e IA

Princípios básicos da experiência de usuário aplicados no desenvolvimento de iniciativas de inteligência artificial.

Aprendizado de Máquina

Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning).

Engenharia, Preparação e Visualização de dados

Qualidade de dados, tratamento e preparação de dados, ferramentas e técnicas de processamento de dados, visualização da Informação, arquiteturas de interação, métodos e técnicas de organização e visualização de dados, dashboard design, ferramentas para visualização de dados.

Para quem esse curso é indicado

Graduados em cursos de tecnologia ou áreas exatas afins como Engenharia, Matemática ou Física, tanto bacharelado quanto tecnólogo. Profissionais graduados do mercado de tecnologia que desejam evoluir na carreira. Profissionais de outras áreas, com conhecimentos sólidos em tecnologia que desejam mudar de área.

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Módulos

  • Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning).
  • Conceitos básicos de: Sistemas Especialistas, Algoritmos de Aprendizado Supervisionado, Algoritmos de Aprendizado Não-supervisionado, Classificação e Regressão, Sistemas de recomendação, Redes Neurais e Deep Learning, Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), Processo de decisão de Markov (MDP) e Processamento de Texto e Análise de Sentimentos.
  • Principais aplicações de Aprendizado de Máquina.
  • Introdução às Principais linguagens de programação e frameworks utilizados em Aprendizado de Máquina.

Professor: Flavio Augusto Resende Calado

  • Qualidade de dados, tratamento e preparação de dados, ferramentas e técnicas de processamento de dados, visualização da Informação, arquiteturas de interação, métodos e técnicas de organização e visualização de dados, dashboard design, ferramentas para visualização de dados.

Professor: Felipe Leandro Andrade da Conceição

  • Conceito de inteligência competitiva.
  • Conceitos envolvidos em inteligência competitiva: dado, informação, comunicação, conhecimento.
  • Subsídios teórico-metodológicos sobre gestão do conhecimento.
  • Processos envolvidos na criação e sustentação de vantagens competitivas.

Professor: Maria Bernardete Toneto

  • Da função de decisão à rede: Neurônios e conexões
  • Aplicações de redes neurais
  • As principais arquiteturas de redes neurais: MLP
  • Convolucionais
  • Recorrentes
  • LSTM
  • Hopfield
  • Redes Neurais de aprendizagem profunda: Conceito
  • Aplicações
  • DBN (Deep Belief Network)
  • Deep Auto-Encoders
  • GANs (Generative Adversarial Networks)
  • Principais ferramentas de construção de redes neurais e de aprendizagem profunda

Professor: Arquelau Pasta

  • Os serviços de nuvem para criação de aplicações de aprendizado de máquina
  • Serviços para o ciclo de vida do Machine Learning; serviços cognitivos gerenciados
  • Sistemas distribuídos e paralelos de aprendizado de máquina na nuvem
  • MLOps - integração, entrega e treinamento contínuo de modelos aprendizado de máquina na nuvem
  • Edge machine learning

Professor: A definir

  • Técnicas de processamento de imagem: filtros, transformadas, operações morfológicas, segmentação, métodos gulosos, detectores de bordas
  • Técnicas convolucionais
  • Extração e detecção de características
  • Aplicação de Aprendizado de Máquina no processo de visão computacional
  • Ferramentas de visão computacionais utilizadas no mercado
  • Serviços cognitivos de visão computacionais

Professor: A definir

  • Teoria da linguagem, modelagem estatística com tokenização, bag of words, n-gramas, TF-IDF, word2vec, uso de redes neurais convolucionais, redes neurais recorrentes e LSTM, seq2seq e reconhecimento de voz.

Professor: José Humberto Cruvinel

  • Princípios básicos da experiência de usuário aplicados no desenvolvimento de iniciativas de inteligência artificial. Comportamento do consumidor e fundamentos em metodologia de pesquisa, desenho centrado no usuário e estratégias para a divisão de tarefas humano-máquina.

Professor: Roberto Kalili e Gabriela Oliveira Biondi

  • Experiências na unidade ampliando suas redes e seus conhecimentos, sendo compostas por três encontros: problematização, viagem e plenária. A problematização é uma importante metodologia de aprendizagem da era do conhecimento, por meio da qual o aluno, em grupos de trabalho, vai identificar as questões chave do problema. Na viagem o aluno aprender explorando as softs skills, desenvolvendo a inovação, criatividade e descobrindo os conhecimentos por meio de uma outra perspectiva. Por fim, a plenária, conduzida por um expert, é o momento de sistematização do conteúdo.

Professor: A definir

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Você também pode fazer um módulo do curso

Um Ecossistema para uma formação única

Nossa missão é criar uma conexão com todas as pessoas que pensam sobre educação, favorecendo o aprendizado, a troca e o crescimento.

No nosso ecossistema, o aluno está no centro das atividades, por meio de uma comunidade de aprendizagem que une infraestrutura, metodologia e instituições de renome nacional e internacional.

Ainda ficou com dúvidas sobre o nosso curso?

Em regra, os cursos de pós-graduação lato sensu possuem 360h.

Como exceção temos os cursos:

  • Clínicas Médicas de Pequenos animais: Práticas profissionais que possui 800h;
  • Aprimoramento profissional- clínica médica de pequenos animais com 3560H;
  • Anestesiologia de pequenos animais: Práticas profissionais que possui 424h;
  • Aprimoramento profissional- Anestesiologia de pequenos animais: com 3560H.

O tempo mínimo de integralização é de 2 semestres. Para o curso de Aprimoramento profissional: clínica médica de pequenos animais, o tempo mínimo de integralização é de 4 semestres.

Com cursos em todas as áreas do conhecimento, a nossa pós-graduação tem modelo híbrido, ou seja, promove a interconexão dos ambientes digitais e presenciais garantindo uma experiência integrada, flexibilizando caminho, tempo e lugar de aprendizagem.

É um curso ofertado no ambiente digital, focado no desenvolvimento de competências para atender às exigentes demandas do mercado de trabalho e conferem certificações ao aluno.

Sim, você pode cursar o Nanodegree como curso livre, escolhendo-o de acordo com o seu interesse e necessidade e ainda utilizá-lo para dispensar conteúdo do seu próximo curso.

O nanodegree possui carga horária de 30h.

Como o curso é híbrido, além de acessar o ambiente digital o aluno participará de experiências na unidade ampliando suas redes e seus conhecimentos. Estas experiências serão compostas por três encontros: problematização, viagem e plenária.

Problematização: é uma importante metodologia de aprendizagem da era do conhecimento, por meio da qual o aluno, em grupos de trabalho, vai identificar as questões chave do problema.

Viagem: é uma forma de aprender explorando as softs skills, desenvolvendo a inovação, criatividade e descobrindo os conhecimentos por meio de uma outra perspectiva.

Plenária: Conduzida por um expert, é o momento de sistematização do conteúdo, encerrando o Nanodegree Experience.

Os professores que atuarão no ambiente digital têm encontros síncronos, mas que não são aulas. Eles apoiam e orientam os alunos, sanando as dúvidas e apoiando no percurso de aprendizagem.

Os encontros são de 2h/a semanais. O dia da semana depende do curso que você está matriculado.

Já a sua participação nos encontros síncronos é facultativa e não gera controle de presença. Contudo, este é um momento importante para interagir com os demais alunos e com o professor que está no ambiente digital.

Você poderá realizar a avaliação integrada (AI), na data prevista no calendário do curso.

Não teremos o entrega de Trabalho de Conclusão de Curso para os cursos de pós-graduação lato sensu.

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