Módulo: Fundamentos em Ciências de Dados e Inteligência Artificial - Segundas e quartas-feiras das 19h às 22h30
Módulo: Inteligência Artificial com Deep-Learning - Terças e quintas-feiras, das 19h às 22h30
Esse curso apresenta os fundamentos de Ciência de Dados e a área da Inteligência Artificial usando redes neurais artificiais e métodos de Aprendizado de Máquina. Ciência de Dados e Inteligência Artificial são duas áreas complementares que combinadas permitem o desenvolvimento de soluções para problemas complexos. O curso é fundamentado em atividades práticas onde o aluno tem contato real com diversos aspectos das áreas de redes neurais e ciência de dados que estão revolucionando o mundo atual. Além das atividades práticas, o curso aborda também os aspectos teóricos, de forma a permitir futuros aprofundamentos.
O curso de Aperfeiçoamento é composto por dois módulos de 120 horas cada: Fundamentos em Ciências de Dados e Inteligência Artificial (120h) e Inteligência Artificial com Deep-Learning (120 h).
Objetivo
Apresentar a área inteligência artificial usando redes neurais artificiais e os fundamentos de ciência de dados de forma a capacitar profissionais para entender e criar soluções baseadas em Inteligência Artificial com suporte da Ciência de Dados.
Público-alvo
Esse curso é dirigido aos profissionais que buscam entender e conhecer as oportunidades criadas por essas novas tecnologias. É ideal para o profissional criativo e prático que busca obter vantagem dos atuais e futuros avanços da inteligência artificial, ou que desejam se atualizar nessa área. É dirigido aos profissionais que atuam ou desejam atuar na área de inteligência artificial e iniciar seu aprimoramento em ciência de dados desenvolvendo novos negócios, novos produtos e novos dispositivos que incorporam essas tecnologias. É também dirigido aos profissionais que desejam incorporar sistemas de inteligência artificial em suas empresas de forma a melhorar e aperfeiçoar o seu desempenho.
Diferencial
O curso consiste de uma oportunidade de aperfeiçoamento oferecida de forma dosada e gradativa, com muitas atividades práticas, que permitem ao participante aprender com detalhes novas tecnologias que estão revolucionando a forma como os computadores são utilizados. O curso é organizado de forma a não apenas informar os participantes, mas realmente instrumentalizá-los para aplicarem na prática seus conhecimentos no dia a dia de seu trabalho. A estrutura do curso é voltada para as atuais necessidades do mercado, contemplando os diversos aspectos da área de inteligência artificial. Em apenas dois semestres o profissional estará preparado para trabalhar com essa tecnologia que está cada vez mais presente no cotidiano e nas empresas.
Carga Horária
240Os valores correspondentes aos descontos por períodos serão concedidos de acordo com a data de pagamento da taxa de Reserva
Até 31 de outubro R$ 1.340,00
Até 30 de novembro R$ 1.460,00
Até 30 de dezembro R$ 1.675,00
Após 30 de dezembro R$ 1.780,00
Ex-aluno graduado na Mauá: 10%
Grupos (2 ou mais alunos): 10%
Associados da AEXAM (ex-alunos): 15%
Ex-aluno graduado na Mauá em 2022: 30%
Empresas conveniadas (a consultar)
Matricula + 5 parcelas de R$ 1.780,00*
Condições especiais para ex-alunos, grupos e empresas conveniadas
*Investimento por módulo (120 horas)
O pagamento poderá ser efetuado por meio de boleto, cartão de débito ou crédito. Na efetivação da matrícula essa Taxa de Reserva será deduzida do valor da matricula. Em caso de desistência da matrícula o valor da taxa de reserva não será devolvido e a retenção se faz necessária para pagamento das despesas administrativas relativas ao processo seletivo, conforme preconizado no Código de Defesa do Consumidor. Caso não haja número de alunos interessados para formação de turma, o valor correspondente à Taxa de Reserva será devolvido integralmente.
*Valores atualizados para 2023, sujeitos a correção por índices inflacionários para o período de 2024.
A disciplina irá apresentar conceitos relacionados a extração de conhecimento a partir dos dados, com o intuito de basear as decisões de negócio em dados. Ao final, o aluno será capaz de desenvolver projetos de Análise Descritiva, Análise Diagnóstica e Preditiva dentro da área de Ciência de Dados, entender o processo de coleta de dados, de transformar dados em informação, de manipular e filtrar dados, executar análises estatísticas inferenciais básicas e exibir os dados graficamente, para assim poder explorar e compreender comportamentos, tendências que ajudarão na tomada de decisões.
O objetivo principal dessa disciplina é fornecer uma visão geral da área de Aprendizado de Máquina e dos principais conceitos e métodos utilizados em problemas de natureza não probabilística. A disciplina se baseia em estudos de casos em que possam ser aplicados algoritmos de aprendizado para situações de percepção e controle, compreensão de texto (pesquisa na web e anti-spam), visão computacional, informática médica, áudio e outras áreas.
Modelagem de problemas e soluções que envolvam aspectos de natureza probabilística. Exploração da abordagem bayesiana e cadeias de Markov na modelagem e sintonia de parâmetros a partir de base de dados. Teoria de probabilidades e a variável tempo: regressão e análise de tendência. Trabalhos do grupo: https://epidemicapp-280600.web.app/ (Aplicação para CoViD19) e https://corot-contributions.readthedocs.io/ (Detecção de exoplanetas).
Esta disciplina apresenta conteúdos relacionados a análise e apresentação de dados, passando pelo ambiente de programação. A disciplina é baseada em atividades práticas onde o aluno aprende as estruturas fundamentais da linguagem de programação Python, bem como o uso de bibliotecas para análise e exibição de dados. Ao final, o aluno será capaz de desenvolver projetos de Análise Descritiva e Análise Diagnóstica dentro da área de Ciência de Dados, entender o processo de coleta de dados, de transformar dados em informação, de manipular e filtrar dados, executar análises estatísticas inferenciais básicas e exibir os dados graficamente, para assim poder explorar e compreender comportamentos, tendências que ajudarão na tomada de decisões.
Essa disciplina apresenta os fundamentos de "deep-learning" e o uso das bibliotecas Keras e TensorFlow, que são específicas para o desenvolvimento de redes neurais artificiais. Nessa disciplina os alunos aprendem como criar, treinar e utilizar uma rede neural "deep-learning". A disciplina se baseia em vários estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes "deep-learning" em várias áreas do conhecimento. O objetivo principal dessa disciplina é mostrar aos alunos como redes neurais tipo "deep-learning" realmente funcionam e capacitar os alunos a aplicar essas redes em suas próprias aplicações. A utilização do Keras e TensorFlow permite que os alunos aprendam facilmente como formular, criar e implementar problemas de aprendizado de máquina usando redes "deep-learning".
Apresenta como construir redes neurais convolucionais e redes GANs (“Generative Adversarial Networks”) e suas aplicações a imagens e vídeos. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como construir uma rede neural convolucional, suas principais variações e como aplicar esse tipo de rede em tarefas de processamento de imagens e vídeos. A disciplina se baseia em estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes neurais convolucionais "deep-learning" para detecção e reconhecimento visual usando as plataformas de desenvolvimento Keras e TensorFlow.
Essa disciplina apresenta como construir redes neurais recorrentes para processamento de sequências temporais. O objetivo dessa disciplina é ensinar os alunos como funcionam as redes neurais recorrentes e suas variantes usuais, tais como, GRU e LSTM. A disciplina se baseia em estudos de casos para que os alunos aprendam como aplicar na prática redes neurais recorrentes "deep-learning" para problemas de análise de séries temporais usando as plataformas de desenvolvimento Keras e TensorFlow.
Existem diversas soluções prontas de serviços de software na área de inteligência artificial, que podem ser utilizadas para desenvolver novos produtos. Essa disciplina apresenta como realizar requisições de serviços de software via internet e como utilizar serviços de software de inteligência artificial. Além disso, apresenta como incorporar esses serviços de software em novos produtos e soluções.
Doutor em Engenharia Mecatrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Mestre em Engenharia Mecatrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica. Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela Mauá. Desenvolve atividades e pesquisas na área de robótica autônoma móvel, sistemas de controle, robótica industrial e sistemas microcontrolados.
Doutor em Dinâmica dos Sistemas e Controle pelo Massachusetts Institute of Technology. Mestre em Tecnologia de Reatores Nucleares pelo Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares. Graduado em Engenharia Mecânica pela USP. Professor da Escola Politécnica da USP e do Instituto Mauá de Tecnologia. Atua nas áreas de inteligência artificial, redes neurais e dinâmica e controle de sistemas.
Professor titular do IMT, pesquisador visitante no Observatório de Paris (2004-2006) e bolsista de produtividade do CNPq. Coordenador da participação do IMT nos projetos: Plato (ESA - Agência Espacial Europeia), Telescópio Gigante de Magalhães - EUA e Hires (ESO - Europa), os dois primeiros com financiamento FAPESP.
Engenheiro eletricista pelo Instituto Mauá de Tecnologia, 2000 e Pós-Graduado em Docência no Ensino Superior pela Universidade Municipal de São Caetano do Sul (USCS), 2011. Consultor especialista em modelagem matemática, pesquisa operacional e simulação de eventos discretos do Centro de Pesquisas do IMT e da empresa Simulate Tecnologia de Simulação. Atuou como professor do Curso de Engenharia de Produção da Escola de Engenharia Mauá por 18 anos.
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