Este estudo fornece um conjunto abrangente de habilidades e conhecimentos para desenvolver, implementar e gerenciar sistemas inteligentes. Prepara você para enfrentar os desafios técnicos e éticos da IA e para aplicar essas tecnologias nos mais diversos contextos profissionais, promovendo a inovação e a eficiência nas organizações e capacita o aluno em: - Fundamentos da IA: você aprenderá os princípios e teorias fundamentais da inteligência artificial, incluindo a história, as principais metodologias e os conceitos-chave. - Machine Learning: Você desenvolverá habilidades em técnicas de aprendizado de máquina, como regressão, classificação, clustering e redução de dimensionalidade, utilizando ferramentas e linguagens de programação como Python e R. - Redes Neurais e Deep Learning: Você treinará no projeto e implementação de redes neurais profundas, aprendendo a construir e treinar modelos complexos para tarefas como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e análise de sequências. - Processamento de Linguagem Natural (PNL): Você adquirirá conhecimentos sobre técnicas e ferramentas de análise e geração de linguagem natural, aplicando modelos para tarefas como tradução automática, análise de sentimentos e chatbots. - Visão Computacional: Você aprenderá a projetar e desenvolver sistemas de visão computacional, trabalhando em problemas como detecção de objetos, reconhecimento facial e interpretação de imagens e vídeos. - Robótica e IA: Você desenvolverá habilidades para aplicar inteligência artificial em sistemas robóticos, incluindo navegação autônoma, manipulação de objetos e interação humano-robô. - Big Data e IA: Você será treinado no gerenciamento de grandes volumes de dados e na aplicação de técnicas de inteligência artificial para extrair conhecimento valioso e tomar decisões informadas. - Ética e Regulamentação em IA: Você aprenderá sobre as considerações éticas e regulamentações relacionadas ao desenvolvimento e implementação de sistemas de inteligência artificial, garantindo o uso responsável e sustentável da tecnologia. - Engenharia e pré-processamento de dados: você aprenderá a preparar e limpar dados, bem como usar técnicas de engenharia de recursos para melhorar o desempenho de modelos de IA. - Implementação e Implantação de Modelos de IA: Você desenvolverá habilidades na implementação e implantação de modelos de IA em ambientes de produção, utilizando frameworks e plataformas de IA como TensorFlow, PyTorch e AWS. - Pesquisa em IA: Você se formará em metodologias de pesquisa e desenvolvimento na área de inteligência artificial, contribuindo para o avanço do conhecimento por meio de projetos e publicações científicas. - Aplicações de IA em Diversos Setores: Você aprenderá a aplicar técnicas de inteligência artificial em diversos setores, como saúde, finanças, manufatura, marketing e segurança, identificando oportunidades para melhorar processos e criar valor.
