Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
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.
- 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.
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.
Conheça os outros cursos do Núcleo de Gestão de Dados:
CONTEÚDO DO CURSO:
Programming Language
Python para Ciência de Dados
- Tipos de dados
- Estruturas de controle: condicional e repetição
- Estruturas de dados: listas, tuplas, conjuntos, dicionários, séries e dataframes
- Funções
- Vetorização e matrizes numéricas
- Bibliotecas de manipulação de dados (Pandas)
- Bibliotecas de visualização de dados (matplotlib, plotly)
- Bibliotecas de vetorização de matrizes (numpy)
Statistics
Estatística Geral - Teoria e Aplicações
- Estatística descritiva
- Probabilidade e distribuições de probabilidade
- Inferência: estimação pontual e intervalar e testes de hipóteses
Modelos Preditivos e tipos de análise
- Abordagens para análise preditiva
- Regressão Linear simples e múltipla
- Regressão logística
- Séries temporais
Analytics Techniques
- Visualização de Dados
- Tipos de dados e técnicas de visualização: dados categóricos, séries temporais, distribuição, correlação, dados multivariados, texto, grafos/redes
- Aplicabilidade de gráficos
- Dashboards
- Data Storytelling
- Self-Service BI
- Modelagem e Preparação de Dados para Aprendizado de Máquina
- Montagem do conjunto de dados
- Tipos de dados
- Melhoramento e enriquecimento. Preparação: eliminação de dados irrelevantes, granulação e agregação, consistência, poluição, análise de domínios de atributos, integridade, concordância, duplicação e redundância
- Análise e detecção de outliers
- Dados ausentes: mecanismos e recuperação
- Discretização de variáveis
- Fusão de variáveis
- Medidas de similaridade e de-similaridade
- Feature Engineering
- Integração e Processamento de Fluxo Contínuo de Dados
- Estrutura de dados ETL
- Data Lake.
- Data Streaming e dados em tempo real.
- Eventos e sua topologia.
- Processamento de eventos complexos.
- Sistemas de gestão de fluxo de dados.
- Projeto e desenvolvimento de aplicação ETL.
- Plano de Teste.
- Principais ferramentas e tecnologias.
- Machine Learning
- Processo de aprendizagem de máquina
- Técnicas e algoritmos de aprendizado supervisionado e não-supervisionado
- Combinação de modelos: boosting e ensemble
- Métricas e avaliação de modelos
- Redes Neurais e Aprendizagem Profunda
- Taxonomia de redes neurais
- Redes neurais recorrentes, convolutivas e redes de memória dinâmica
- Aplicações e modelagem de problemas
- Recuperação da Informação na Web e Redes Sociais
- Algoritmos e soluções
- Ferramentas de análise, monitorização e benchmark
- Knime
- Web crawling
- Processamento de Linguagem Natural
- Algoritmos e técnicas
- Expressões regulares. Medidas de similaridade textual.
- Parsing, tokenização, lematização, stemming
- Marcação textual
- Análise de sentimento
- Sistemas de Recomendação
- Métodos para recomendações
- Filtragem colaborativa
- Recomendação baseada em conteúdo e em conhecimento
- Modelos híbridos de recomendação
- Medidas de similaridade, amostragem e redução de Dimensionalidade
- Métricas para avaliação
- Análise de Imagem e Visão Computacional
- Tipos de Visão computacional.
- Modelos de representação
- Segmentação e agrupamento
- Reconhecimento de objetos e modelos BoW
- Bibliotecas de visão computacional
- Tópicos Especiais em Machine Learning
- Aprendizado por reforço, Q-learning, Online learning (multi-armed bandits)
- Active learning , Aprendizado semi-supervisionado
- Algoritmos e Programação Genética
- Introdução à inteligência computacional
- Computação evolucionária
- Principais algoritmos evolucionários e aplicações em otimização
- Algoritmos genéticos: fundamentos, características e aplicações
- Introdução à programação genética: exemplos e aplicaçõesSupport and Infrastructure
- Cultura e Práticas DataOps e MLOps
- MLOps x DevOps x DataOps
- Camadas, componentes, infraestrutura e ferramentas para arquitetura de Machine Learning
- Projeto e construção de pipeline para build e deployment
- Armazenamento e gestão de métricas, artefatos e encodings
- Kubeflow. Apache Airflow, Apache Beam
- Criação, treinamento e implantação de modelos: AWS, GCP e AzureApplied Project
- Projeto Integrado em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina
- Projeto interdisciplinar mais amplos que acompanha o aluno por todo o curso e tem por objetivo incorporar o aprendizado adquirido de forma integrada e completa, visando avaliar a retenção de conhecimento e gerar novas possibilidades de pesquisa e desenvolvimento;
Rodrigo Richard Gomes (Doutor)
Luis Enrique Zárate (Doutor)
Cristiano Rodrigues de Carvalho (Mestre)
Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio (Doutor)
Otaviano Francisco Neves(Doutor)
Julienne Borges Fujii (Mestre)
Cristiane Neri Nobre - (Doutor)
Luis Enrique Zarate Galvez - (Doutor)
Bárbara Silveira Fraga - (Mestre)
Nícollas de Campos Silva - (Mestre)
Henrique Batista da Silva - (Mestre)
Jean Carlos Alves - (Especialista)
Elaine Cristina Resende - (Mestre)
Luciana De Nardin? (Mestre)
Para ver a metodologia completa, clique 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
Documentos necessários (não precisam ser autenticados):
- Diploma ou certificado de conclusão da graduação (frente e verso);
- Documento oficial de identificação (frente e verso)
ATENÇÃO:
- 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).
- O processo de inscrição e matrícula fica condicionado à entrega da documentação exigida e o pagamento da primeira mensalidade.
- Todas as etapas do processo de inscrição serão informadas por e-mail.
Clique aqui para ter acesso ao contrato de prestação de serviços educacionais.
Em no máximo 1h após pagamento via cartão de crédito ou débito on-line.
Em até 48h após a confirmação do pagamento via boleto bancário.
O aluno deve possuir ou ter acesso a um computador com a seguinte configuração mínima:
- Processador com frequência mínima de 2 GHz ou superior e 2 núcleos;
- 4 GB de memória RAM (recomenda-se 8 GB);
- Placa de vídeo configurada com resolução mínima de 1024 x 768 pixels;
- Placa de som com caixas acústicas (ou fones de ouvido) e microfone;
- Webcam compatível com seu sistema operacional
- Windows 10 (atualizado para a versão 1903 ou superior), Windows 11, MacOS (versão 10.13 - High Sierra ou superior) ou Linux;
- Google Chrome (versão mais recente) ou Mozilla Firefox (versão mais recente);
- Acesso à Internet, com velocidade mínima de conexão de 2 Mbps;
- Correio eletrônico pessoal (e-mail).
Observação: O aluno com necessidades especiais deverá informar à Universidade no ato da inscrição. Para alunos portadores de necessidades especiais no campo da visão, é necessário acesso a um programa (software) de leitura de tela.
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.
Alunos estrangeiros devem acessar o link oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil
Informamos que assinamos e autorizamos a realização de estágio no decorrer dos cursos de pós-graduação a distância. *
*Exceto para o curso de EDUCAÇÃO BILÍNGUE E PLURILÍNGUE
- Luiz Alberto Ferreira Gomes - Mestre
- Marco Paulo Soares Gomes -
- Tadeu dos Reis Faria -
Área do Conhecimento:
- Tecnologia da Informação
Investimento
Valor: R$ 5.800,00
1 parcela - pagamento à vista com 7% de desconto = R$5.394,00*
5 parcelas - sem desconto = 5 x de R$ 1160,00
10 parcelas - sem desconto = 10 x de R$ 580,00
15 parcelas - sem desconto = 15 x de 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.
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 24h.
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 coparticipação financeira e preencher todos os dados editáveis do documento, imprimir, assinar e carimbar o respectivo documento e enviar a cópia digitalizada para ead.finaceiro@pucminas.br. O processo também se aplica se por ventura o curso for pago à vista.
Duração
Os cursos possuem carga horária total de 360 horas. A prestação dos serviços é prevista para 18 meses.
No entanto, o aluno pode realizar o curso em menos tempo. O período mínimo para realização do curso é de 12 meses, podendo se estender por mais 3 para a realização do TCC. Quem optar, pode defender o trabalho de conclusão ao término do 12º mês do curso, em comum acordo com a coordenação.
Benefícios
- Estude onde e quando quiser
- Tenha atendimento personalizado
- Utilize material didático exclusivo, com acesso a Bibliotecas virtuais.
- Tenha suporte acadêmico e tecnológico
Certificação
Você receberá o certificado de especialista emitido pela PUC Minas. O certificado do curso a distância é igual ao da graduação presencial.
Veja o modelo AQUI.
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Blog Conexão PUC Minas
Informações sobre sua formação profissional e mercado de trabalho.
Por que escolher a Puc Minas
- Inovação
A PUC Minas foi eleita uma das universidades mais inovadoras do país, segundo o RUF.
- Reputação
A maior universidade católica do mundo é também uma das melhores do mundo pela Times Higher Education.
- Intercâmbio
Convênio com mais de 160 instituições pelo mundo para ampliar a experiência acadêmica e criar um ambiente multicultural.
- Pesquisa
Programas de pesquisa que amplicam o conhecimento e a inovação no Estado e estreitam as relações com empresas
- Empregabilidade
Estudar em uma das 10 universidades mais respeitadas pelos empregadores do Brasil faz toda a diferença na sua formação.
- Estrutura de Ponta
Laboratórios com estrutura de ponta para você vivenciar em profundidade e realidade da profissão.
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