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Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

Modalidade: Curso de Pós Graduação EAD - Oferta 2022
Período: Inscrições Abertas
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Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

 

Área de conhecimento:

  • Tecnologia da Informação

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

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;

- 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 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.

Conheça os outros cursos do Núcleo de Gestão de Dados: 
 
 
 
 
DEGUSTAÇÃO DAS DISCIPLINAS

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

 

1)     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)     Processamento de Linguagem Natural

10)  Sistemas de Recomendação

11)  Análise de Imagem e Visão Computacional

12)  Processamento Paralelo e Distribuído de Dados

13)  Cultura e Práticas Dataops e Mlops

14)  Tópicos Especiais em Machine Learning

15)  Algoritmos e Programação Genética

Confira as ementas aqui.

 

PROJETO INTEGRADO  

Além da aprovação nas disciplinas, o aluno deverá obter, no mínimo, 70 de um total de 100 pontos, no desenvolvimento de um Projeto Integrado na área do curso.              

O Projeto Integrado 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 desenvolvidas ao longo do curso, todas diretamente relacionadas ao perfil acadêmico e profissional almejado no seu início.

O objetivo deste trabalho é fazer com que o participante:

- Explore e consolide os conhecimentos adquiridos no curso;

- Desenvolva sua capacidade e autoconfiança nas soluções de problemas;

- Desenvolva sua capacidade e habilidade de comunicação;

- Produza um documento técnico-científico de qualidade e que reflita um tema relevante na área. 

O trabalho consiste no desenvolvimento de um projeto de caráter interdisciplinar e multidisciplinar na área de conhecimento do curso. O projeto deverá ser de cunho prático e será desenvolvido seguindo o planejamento definido pelo professor responsável.

Para a realização do projeto, o professor apresentará aos alunos um plano de trabalho com definições sobre como o trabalho será conduzido, produtos a serem entregues, composição de grupos de alunos e as formas e critérios de avaliação. 

O professor responsável pelo projeto acompanha a turma para o esclarecimento de eventuais dúvidas, nos fóruns de discussão. Todas as orientações de procedimento, que dizem respeito ao planejamento e execução do projeto, bem como as formas e critérios de avaliação serão disponibilizadas aos alunos por meio de textos e/ou vídeos. Não é preciso realizar a apresentação via conferência, é somente realizada a entrega do projeto  

 

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)

 

ATENÇÂO:

1. A documentação deverá ser digitalizada e enviada, via upload no link recebido pelo e-mail, após o 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. Recebimento de login e senha e início das aulas:

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)

 

Coordenadores

  • Luiz Alberto Ferreira Gomes - Mestre
  • Marco Paulo Soares Gomes
  • Tadeu dos Reis

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