Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

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

Valor: R$ 5.800,00

1 parcela - pagamento à vista com 7% de desconto = R$5.394,00*

5 parcelas - sem desconto = 5 x de R$ 1.160,00

10 parcelas - sem desconto = 10 x de R$ 580,00

15 parcelas - sem desconto = 15 x de R$ 387,00

20 parcelas - sem desconto = 20 x de R$ 290,00

*Pagamento à vista: 7% de desconto. Para pagamento dos cursos à vista, o candidato deverá efetuar a inscrição e selecionar a opção de pagamento em uma parcela.

PESSOA JURÍDICA COMO RESPONSÁVEL PELO PAGAMENTO DAS MENSALIDADES

Nos casos em que o candidato será beneficiado por uma pessoa jurídica que arcará no todo ou em parte com as mensalidades dos cursos de pós graduação EAD, será necessário gerar o contrato de có participação financeira e preencher todos os dados editáveis do documento, imprimir, assinar e carimbar o respectivo documento e enviar a cópia digitalizada para ead.academica@pucminas.br . O processo também se aplica se por ventura o curso for pago à vista.

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;

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 com sólidos conhecimentos na área de computação;

- 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.

NÚCLEO GESTÃO DE DADOS

A área de processamento e análise de dados é vasta e aplicável em diversos contextos. A PUC Minas oferece uma gama de cursos voltados a perfis diferenciados de profissionais e demandas do mercado. Este curso faz parte do Núcleo de Gestão de Dados que faz convergência entre diversas disciplinas. Cada aluno tem uma necessidade específica e o objetivo é atender a todos. 

O quadro a seguir apresenta a estrutura dos cursos e suas disciplinas dentro do Núcleo de Gestão de Dados.

 

 

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 e efetuar o pagamento da primeira parcela. Após esse procedimento, você receberá um e-mail com o link para fazer upload de seus documentos e emitir a declaração de inscrição.

Documentos necessários (não precisam ser autenticados): 

- Diploma ou certificado de conclusão da graduação (frente e verso);

- Documento oficial de identificação (frente e verso)

Para pagamento da primeira parcela via boleto: O aluno tem acesso às aulas em até 72h após a confirmação bancária referente ao pagamento.

Para pagamento da primeira parcela por meio de cartão de crédito/débito: Liberação do conteúdo em 1h.

Clique aqui para ter acesso ao contrato de prestação de serviços educacionais.

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)