Temos visto uma verdadeira explosão de aplicativos de inteligência artificial, mas as previsões para os próximos anos são ainda mais otimistas. Isso principalmente pelo aumento do volume e da variedade de dados disponíveis e pela evolução das tecnologias de processamento computacional. Significa, com isso, que é factível produzir modelos capazes de analisar dados mais complexos e em grandes volumes de forma rápida e automática para disponibilizar informações precisas para uma gestão inovadora e disruptiva. Isso pode levar a empresa a identificar novas estratégias com riscos mínimos.
A previsão é que todos os setores da economia serão impactados pelos resultados de aplicações com inteligência artificial, potencializando o surgimento de novos formatos de negócios, mais inovadores e competitivos.
Neste contexto, este curso objetiva colaborar para a formação do Cientista de Dados para que ele possa conduzir o planejamento, a construção e a validação de iniciativas de soluções em aprendizado de máquina.
INVESTIMENTO
20 x R$ 290,00 (ou R$ 5.800,00)
POLÍTICA DE DESCONTO
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OBJETIVOS
- Formar profissionais capazes de analisar o estado da arte em aprendizado de máquina com forte embasamento conceitual e prático;
- Capacitar os participantes a projetar e desenvolver soluções complexas que demandam técnicas atuais de aprendizado de máquina;
- Dominar as novas tecnologias e frameworks de Inteligência Artificial e prospectar tendências na área de inteligência cognitiva.
A QUEM SE DESTINA
Profissionais com formação superior:
- Em Ciência da Computação, Engenharia de Computação, Engenharia de Software, Sistemas de Informação e tecnólogos da área de Tecnologia da Informação e outros cursos correlatos;
- Que atuam em Inteligência de Negócios e TI, analistas de negócios, analistas de redes sociais e mídias e outros profissionais com interesse em tecnologias métodos e técnicas para análise de dados no apoio a tomada de decisão;
- Que atuam ou pretendem atuar em pesquisa e desenvolvimento para soluções inovadoras e inteligentes.
CONTEÚDO DO CURSO
1) Introdução à Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
2) Linguagens de Programação para Ciência de Dados
3) Estatística Geral - Teoria e Aplicações
4) Data Discovery, OLAP e Visualização de Dados
5) Recuperação da Informação na Web e em Redes Sociais
6) Modelagem e Preparação de Dados para Aprendizado de Máquina
7) Técnicas Estatísticas de Predição: Teoria e Aplicações
8) Machine Learning
9) Ingestão de Dados
10) Redes Neurais e Aprendizagem Profunda
11) Processamento de Linguagem Natural
12) Análise de Sentimentos
13) Sistemas de Recomendação
14) Análise de Imagem e Visão Computacional
Confira as ementas aqui.
TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO
Além da aprovação nas disciplinas, o aluno deverá obter, no mínimo, 70 de um total de 100 pontos, em um Trabalho de Conclusão de Curso.
Na PUC Minas Virtual, o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) é entendido como mais uma oportunidade que o aluno tem de colocar em prática, de forma interdisciplinar, os conhecimentos adquiridos nas disciplinas da especialização. Este modo de trabalho torna o aluno apto a se certificar das habilidades que desenvolveu ao longo do curso, todas diretamente relacionadas ao perfil acadêmico e profissional almejado no seu início.
Para a realização do TCC, o professor apresentará aos alunos uma proposta de formato, com problema e contexto específico (em alguns casos, o professor pode optar por apresentar mais de um contexto para a escolha do aluno). Dentro das opções apresentadas, os alunos deverão desenvolver o seu trabalho. A entrega do TCC é o resultado da execução e aplicação de técnicas e procedimentos de um projeto interdisciplinar.
O professor responsável pela disciplina TCC acompanha a turma para o esclarecimento de eventuais dúvidas, nos fóruns de discussão. Todas as orientações de procedimento, que dizem respeito à execução do TCC, serão disponibilizadas aos alunos por meio de textos e vídeos. Os trabalhos aptos serão avaliados por uma banca formada por dois professores.
A apresentação para a banca será feita via Skype. O aluno deverá realizar o agendamento, observando as datas pré-estabelecidas pela PUC Minas Virtual, via AVA.
REQUISITOS ACADÊMICOS
- Possuir diploma de curso de graduação (reconhecido pelo Ministério da Educação);
- Preencher os requisitos básicos de formação de acordo com a necessidade de cada curso.
INSCRIÇÃO / MATRÍCULA
Para fazer a sua inscrição, você deverá acessar: vemprapuc.pucminas.br, preencher seus dados, efetuar o pagamento da primeira parcela e enviar a sua documentação digitalizada para a PUC Minas Virtual. O envio dos documentos deverá ser realizado por e-mail, para o endereço: ead.matricula@pucminas.br
Assunto do E-mail: Documentos para Inscrição (Na mensagem, escreva o seu nome completo e o curso para o qual se inscreveu).
Documentos necessários (não precisam ser autenticados):
- Diploma ou certificado de conclusão da graduação (frente e verso);
- Documento oficial de identificação (frente e verso)
ATENÇÃO:
1. A documentação deverá ser digitalizada e enviada após a realização da inscrição e do pagamento do valor referente à matrícula (1ª parcela do Curso).
2. O processo de inscrição e matrícula fica condicionado à entrega da documentação exigida e o pagamento da primeira mensalidade.
3. Todas as etapas do processo de inscrição serão informadas por e-mail.
4. Envio de Login e Senha: em até 48 horas após confirmação do pagamento referente à primeira mensalidade.
5. Início das aulas: imediato (após recebimento das informações de acesso).
Clique aqui para ter acesso ao contrato de prestação de serviços educacionais.
OBSERVAÇÃO
Informamos que não assinamos e nem autorizamos a realização de nenhum tipo de prática de estágio no decorrer dos cursos de Pós-graduação a distância.
CORPO DOCENTE
• Fábio Martins de Oliveira (Mestre)
• Bruno Laporais Pereira (Mestre)
• Rodrigo Richard Gomes (Doutor)
• Wagner Rogério Ferreira Pinheiro
• Luis Enrique Zárate (Doutor)
• Rodrigo Vitorino Moravia (Especialista)
• Cristiano Rodrigues de Carvalho (Mestre)
• Hugo Bastos de Paula (Doutor)
• Izabella Bauer de Assis Cunha
• Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio (Doutor)
• Keyla Guimarães Macharet Brasil
• Wladmir Cardoso Brandão (Doutor)
• Nícollas de Campos Silva
• Henrique Batista da Silva (Mestre)
• Otaviano Francisco Neves
Obs.: Caso haja alguma alteração no corpo docente, a modificação será devidamente informada em nosso site.