O curso IAgroFazu é uma pós-graduação oferecida pela Fazu (Faculdades Associadas de Uberaba), uma instituição de ensino superior reconhecida pela sua excelência no agronegócio. O curso tem como objetivo capacitar os profissionais que atuam ou desejam atuar no setor agropecuário, utilizando as ferramentas e as técnicas da inteligência artificial (IA) para solucionar problemas reais e gerar inovação.
O curso aborda os conceitos e as aplicações da IA em diferentes áreas do agronegócio, como produção animal, produção vegetal, gestão de recursos, logística, mercado, etc. Também explora as tendências e os desafios da IA no agronegócio, como sustentabilidade, ética, segurança, etc. Conta com uma equipe de professores qualificados e experientes, que aliam a teoria à prática, utilizando casos reais e projetos integradores.
Com carga horária de 360 horas, divididas em 10 módulos de 36 horas cada, os temas abordados são:
Módulo 1: Introdução à Inteligência Artificial e Machine Learning.
Módulo 2: Aprendizado Profundo.
Módulo 3: Processamento de Linguagem Natural.
Módulo 4: Visão Computacional.
Módulo 5: Inteligência Artificial Generativa.
Módulo 6: Agricultura 4.0
Módulo 7: Smart Farming
Módulo 8: Didática e Metodologia Científica e do Ensino Superior
Módulo 9: Empreendedorismo no Agronegócio
Módulo 10: Smart Livestock: Inteligência Artificial para a Pecuária Inteligente
O curso destina-se a profissionais graduados em áreas afins ao agronegócio, como agronomia, veterinária, zootecnia, engenharia agrícola, biologia, etc. Também é indicado para profissionais de outras áreas que tenham interesse em aprender sobre a IA e o seu potencial no agronegócio.
Oferecido na modalidade Digital, com aulas gravadas, materiais didáticos, atividades avaliativas e tutoria online, o curso conta ainda com um ambiente virtual de aprendizagem, onde os alunos podem interagir com os professores e os colegas, acessar os conteúdos e os recursos, e acompanhar o seu desempenho.
O curso IAgroFazu representa uma oportunidade única para os profissionais que desejam se atualizar e se diferenciar no mercado de trabalho, adquirindo conhecimentos e habilidades em uma das áreas mais promissoras e inovadoras da atualidade: a inteligência artificial aplicada ao agronegócio.
– Módulo 1: Introdução à Inteligência Artificial e Machine Learning. Neste módulo, você aprenderá os conceitos básicos de inteligência artificial e machine learning, como história, definições, aplicações, tipos, algoritmos e problemas. Também serão apresentados exemplos de aplicação da inteligência artificial e machine learning no agronegócio, tais como reconhecimento de pragas, monitoramento de culturas e otimização de recursos.
– Módulo 2: Aprendizado Profundo. Neste módulo, você aprofundará seus conhecimentos sobre aprendizado profundo, incluindo redes neurais, camadas, ativações, funções de custo, otimização e retropropagação. Serão explorados exemplos de aplicação do aprendizado profundo no agronegócio, como segmentação de imagens, reconhecimento de voz e geração de texto.
– Módulo 3: Processamento de Linguagem Natural. Neste módulo, você estudará os princípios do processamento de linguagem natural, abrangendo temas como linguística, corpus, tokenização, lematização, análise sintática e semântica. Exemplos de aplicação do processamento de linguagem natural no agronegócio serão apresentados, como extração de informações, análise de sentimentos e tradução automática.
– Módulo 4: Visão Computacional. Neste módulo, você conhecerá os fundamentos da visão computacional, incluindo imagens, pixels, cores, filtros, transformações, detecção de bordas, segmentação e reconhecimento de objetos. Serão abordados exemplos de aplicação da visão computacional no agronegócio, como identificação de plantas, contagem de animais e rastreamento de veículos.
– Módulo 5: Inteligência Artificial Generativa. Neste módulo, você aprenderá sobre os conceitos e técnicas de inteligência artificial generativa, incluindo modelos generativos como redes adversárias generativas (GANs) e grandes modelos de linguagem. Serão apresentados exemplos de aplicação da inteligência artificial generativa no agronegócio, como criação de imagens, músicas, textos e vídeos.
– Módulo 6: Agricultura 4.0. Neste módulo, você será introduzido ao conceito de agricultura 4.0, que se baseia na aplicação das tecnologias da indústria 4.0 no setor agrícola, como internet das coisas, big data, cloud computing e blockchain. Serão discutidos como essas tecnologias podem aumentar a eficiência, produtividade, qualidade e sustentabilidade da produção agrícola, bem como os desafios e oportunidades associados.
– Módulo 7: Smart Farming. Neste módulo, você estudará o conceito de smart farming, que envolve o uso de sistemas inteligentes e automatizados na gestão e manejo das atividades agrícolas, como irrigação, fertilização e colheita. Serão apresentados exemplos de como o smart farming pode reduzir custos, riscos, impactos ambientais e desperdícios, além de melhorar a qualidade e segurança dos produtos agrícolas.
– Módulo 8: Didática e Metodologia Científica e do Ensino Superior. Neste módulo, você será instruído sobre os fundamentos da didática e metodologia científica e do ensino superior, incluindo planejamento, avaliação, pesquisa e comunicação. Serão discutidas maneiras de aplicar esses conhecimentos em sua prática docente ou acadêmica, utilizando ferramentas e recursos disponíveis.
– Módulo 9: Empreendedorismo no Agronegócio. Neste módulo, você aprenderá sobre os conceitos e práticas de empreendedorismo no agronegócio, abordando oportunidades, inovação, gestão, marketing e finanças. Será discutido como desenvolver seu perfil empreendedor e seu plano de negócios, bem como os desafios e tendências do mercado agrícola.
– Módulo 10: Smart Livestock: Inteligência Artificial para a Pecuária Inteligente. Neste módulo, você explorará como a inteligência artificial pode ser aplicada na pecuária, um dos setores mais importantes do agronegócio. Serão discutidas tecnologias disruptivas, como sensores, drones, câmeras, GPS e RFID, e como elas podem coletar e processar dados sobre os animais, ambiente, saúde, nutrição, comportamento e reprodução. Também será abordado como modelos de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e aprendizado profundo, podem analisar esses dados, gerando insights, recomendações, alertas e previsões. Exemplos de aplicações práticas de inteligência artificial na pecuária serão apresentados, como identificação de animais, monitoramento de bem-estar, detecção de doenças,
Possui graduação em Sistemas de Informação pela Universidade de Uberaba (2005), Especialização em Docência na Educação Superior pela UFTM – Universidade Federal do Triângulo Mineiro e Mestrado em Inovação Tecnológica pela UFTM (2015). Atualmente é professor mestre na Faculdade Talentos Humanos, Secretário de Administração na Prefeitura Municipal de Conquista e está em formação em Data Science.
Levamos para o formato online características que fizeram nossas aulas se tornarem referência, por meio de uma metodologia atual.
Trilha de aprendizagem inovadora, com foco na sua experiência e desenvolvimento.
Conteúdos dinâmicos, abrangentes às áreas de formação com certificação a cada módulo concluído.
TCC não obrigatório.
Aplicativo exclusivo para facilitar seus estudos.
