Encontre seu curso

Situação

Tipo de curso

Localização

Área de conhecimento

Curso

Especialização

PUC Minas Virtual

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Área de conhecimento:

Descrição

 

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

Para saber mais sobre nossa política de desconto, clique aqui.

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) Linguagens de Programação para Ciência de Dados

2) Visualização de Dados

3) Estatística Geral - Teoria e Aplicações

4) Machine Learning

5) Modelos Estatísticos

6) Modelagem e Preparação de Dados para Aprendizado de Máquina

7) Redes Neurais e Aprendizagem Profunda 

8) Recuperação da Informação na Web e Redes Sociais

9) Dataops e Implantação de Sistemas de Machine Learning

10) Tópicos Especiais em Machine Learning

11) Processamento de Linguagem Natural

12) Análise de Imagem e Visão Computacional

Confira as ementas aqui.

DEGUSTAÇÃO DAS DISCIPLINAS

Clique aqui para assistir aos vídeos demonstrativos das disciplinas que serão cursadas. 

​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 internet. 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: 11/03/2020.

5. Início das aulas: 16/03/2020.

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

• Rodrigo Richard Gomes (Doutor)

• Luis Enrique Zárate (Doutor)

• Cristiano Rodrigues de Carvalho (Mestre)

• Hugo Bastos de Paula (Doutor)

• Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio (Doutor)

• Keyla Guimarães Macharet Brasil (Mestre)

• Wladmir Cardoso Brandão (Doutor)

• Otaviano Francisco Neves (Doutor)

• Julienne Borges Fujii (Mestre)

Obs.: Caso haja alguma alteração no corpo docente, a modificação será devidamente informada em nosso site.

Coordenador(es):

 Informações Gerais