Pós em inteligência artificial e Indústria Data Driven

O curso de Pós-Graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial oferece uma formação abrangente e versátil para profissionais que desejam aprofundar seus conhecimentos na área. Vamos explorar as principais disciplinas do curso:

1. Introdução à Inteligência Artificial e Machine Learning: Nesta disciplina, os alunos são introduzidos aos conceitos fundamentais da inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (Machine Learning). Eles exploram algoritmos, técnicas de modelagem e aplicação prática dessas tecnologias.

2. Didática e Metodologia Científica e do Ensino Superior: Essa disciplina aborda métodos de ensino, estratégias pedagógicas e a aplicação de metodologias científicas no contexto acadêmico. Os alunos aprendem a comunicar efetivamente conceitos complexos relacionados à IA e Ciência de Dados.

3. Aprendizado Profundo: O aprendizado profundo é uma área avançada do Machine Learning que se concentra em redes neurais profundas. Os alunos exploram arquiteturas como redes convolucionais e recorrentes, além de aplicá-las a problemas reais.

4. Processamento de Linguagem Natural: Nesta disciplina, os alunos estudam técnicas para processar e compreender a linguagem humana. Isso inclui tarefas como análise de sentimentos, tradução automática e geração de texto.

5. Visão Computacional: A visão computacional envolve a análise e interpretação de imagens e vídeos por meio de algoritmos de IA. Os alunos aprendem a extrair informações significativas de imagens, detectar objetos e realizar reconhecimento facial.

6. Inteligência Artificial Generativa: Essa disciplina explora modelos generativos, como redes adversariais generativas (GANs) e variational autoencoders (VAEs). Os alunos criam modelos que podem gerar novas imagens, músicas ou textos.

7. Indústria 4.0 e Manufatura Orientada a Dados: Aqui, os alunos mergulham na revolução da Indústria 4.0, que combina automação, IoT e análise de dados para otimizar processos de manufatura. Eles aprendem a aplicar técnicas de IA para melhorar a eficiência e a qualidade na produção industrial.

8. ETL Aplicado a Dados Industriais: Extração, transformação e carga (ETL) são etapas cruciais no processamento de dados. Os alunos exploram ferramentas e técnicas para coletar, limpar e preparar dados industriais para análise.

9. Analytics para Dados Industriais: Nesta disciplina, os alunos aplicam técnicas analíticas a conjuntos de dados específicos da indústria. Eles exploram padrões, tendências e insights relevantes para a tomada de decisões.

10. Gestão de Supply Chain na Indústria: A gestão eficiente da cadeia de suprimentos é vital para o sucesso da indústria. Os alunos aprendem estratégias para otimizar processos logísticos, gerenciar estoques e garantir a entrega pontual de produtos.

Em resumo, esse curso oferece uma base sólida em IA, Ciência de Dados e suas aplicações na indústria, preparando os alunos para enfrentar os desafios do mundo real e contribuir para o avanço tecnológico.