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Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina

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Pós Graduação EAD - Oferta 2022
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Este Curso Inclui:
Unidade do Curso: PUC Minas VirtualPUC Minas Virtual
Área de Conhecimento: Informática e TIInformática e TI
Disponibilidade: Horários definidos pela PUC MinasHorários definidos pela PUC Minas
Duração do Curso: 18 Meses (Especialização)18 Meses (Especialização)

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.

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.

CONTEÚDO DO CURSO

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 aplicações
       
      Support 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 Azure
      Applied  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;
*Atenta as tendências de mercado e visando desenvolver a compreensão do ser humano frente às ambiguidades existenciais e sócio religiosas da contemporaneidade, a PUC Minas Virtual disponibilizará como disciplina bônus, além das disciplinas previstas para cada um de seus cursos, a disciplina Humanidades.

Confira as ementas AQUI.

CORPO DOCENTE

  • 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)

METODOLOGIA

Ambiente de aprendizagem-3.png

Para ver a metodologia completa, clique AQUI.

TRABALHO DE CONCLUSÃO DE CURSO

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  

INSCRIÇÃO E MATRÍCULA

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, 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.

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

ACESSO AO CURSO

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.

REQUISITOS TECNOLÓGICOS

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.

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.

DIPLOMA ESTRANGEIRO

Alunos estrangeiros devem acessar o link oficial do MEC para revalidar ou reconhecer seu diploma no Brasil

ESTÁGIO

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

Coordenação
  • 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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