Com este Mestrado, você descobrirá como a Inteligência Artificial está transformando os setores e se preparará para liderar a mudança” 

A IA está transformando muitos setores, da saúde à logística, do automotivo ao comércio eletrônico. Sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e melhorar a eficiência levou a uma demanda crescente por profissionais capazes de dominar diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina. Em um setor tão novo e em constante evolução, é fundamental manter-se atualizado para competir em um mercado de trabalho cada vez mais voltado para a tecnologia.

Precisamente por esse motivo, a TECH desenvolveu um programa que é apresentado como uma resposta estratégica para melhorar as perspectivas de emprego e o potencial de promoção dos engenheiros. Dessa forma, foi elaborado uma grade curricular inovadora, na qual os alunos se aprofundarão nos fundamentos da IA e conhecerão melhor a mineração de dados.

Ao longo do desenvolvimento deste Mestrado, os alunos se aprofundarão nos fundamentos essenciais, traçando a evolução histórica da IA e explorando suas projeções futuras. Dessa forma, eles se integrarão mais detalhadamente aos aplicativos de uso massivo, para entender como essas plataformas melhoram a experiência do usuário e otimizam a eficiência operacional.

Trata-se, portanto, de uma capacitação acadêmica exclusiva, graças à qual os profissionais poderão desenvolver processos de otimização inspirados na evolução biológica, encontrando e aplicando soluções eficientes para problemas complexos com um profundo domínio da Inteligência Artificial.

Para facilitar a integração de novos conhecimentos, a TECH criou este programa abrangente com base na metodologia exclusiva Relearning. Com essa abordagem, os alunos reforçarão a compreensão por meio da repetição de conceitos-chave ao longo do programa, que serão apresentados em uma variedade de mídias audiovisuais para a aquisição progressiva e eficaz de conhecimento. Tudo isso em um sistema inovador e flexível, totalmente online, que permite que o aprendizado seja adaptado aos horários dos participantes.

Aprimore seu perfil profissional desenvolvendo soluções avançadas baseadas em IA com o programa mais abrangente do cenário acadêmico digital” 

Este Mestrado em Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente práticos fornece informação atualizada e prática sobre aquelas disciplinas essenciais para o exercício da profissão 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Você abordará tudo, desde a evolução das redes neurais até a aprendizagem profunda e adquirirá habilidades sólidas na implementação de soluções avançadas de Inteligência Artificial” 

O corpo docente deste programa inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas de referência e universidades de prestigio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos. 

Você otimizará o potencial do armazenamento de dados na melhor universidade digital do mundo, de acordo com a Forbes"

Você poderá acessar conteúdo exclusivo no campus virtual 24 horas por dia, sem restrições geográficas ou de horário"

Os muitos avanços feitos no campo da Inteligência Artificial geraram uma necessidade de atualização constante por parte dos profissionais. Por esse motivo, a TECH criou um programa exclusivo e abrangente que permitirá que os alunos dominem os algoritmos complexos que fazem a Inteligência Artificial ”ganhar vida”. Assim, o objetivo final dessa capacitação é fornecer aos alunos as informações mais recentes do setor, com uma abordagem capacitadora e de última geração. Dessa forma, os alunos terão acesso a um programa acadêmico exclusivo, ministrado 100% online.

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Aprofundar os algoritmos e a complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning 
• Explorar a computação bioinspirada e sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias atuais de Inteligência Artificial em vários campos, identificando oportunidades e desafios 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até o estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizado em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos 
• Analisar a importância de tesauros, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA 
• Explore o conceito da Web semântica e sua influência na organização e compreensão das informações em ambientes digitais

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida dos Dados

• Compreender os conceitos fundamentais de estatística e sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar diferentes tipos de dados estatísticos, desde dados quantitativos até qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a geração até o descarte, identificando os principais estágios 
• Explorar os estágios iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planejamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de coleta de dados, incluindo metodologia, ferramentas e canais de coleta 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (armazenamento de dados), com ênfase em seus elementos constituintes e projeto 
• Analisar os aspectos regulatórios relacionados à gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança e as práticas recomendadas 

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informações usando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e as características dos datasets, compreendendo sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manejo e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação da Inteligência Artificial 

Módulo 4. Mineração de dados Seleção, pré-processamento e transformação 

• Dominar as técnicas de inferência estatística para entender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Conduzir análises exploratórias detalhadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver habilidades na preparação de dados, incluindo limpeza, integração e formatação de dados para uso em mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores ausentes em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação de acordo com o contexto 
• Identificar e atenuar o ruído nos dados, usando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes de Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade em inteligência artificial

• Introduzir estratégias de projeto de algoritmos, proporcionando uma sólida compreensão das abordagens fundamentais para a solução de problemas 
• Analisar a eficiência e a complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de classificação, compreendendo como eles funcionam e comparando sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreensão de sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em gráficos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relacionamentos complexos 
• Estudar algoritmos Greedy, compreendendo sua lógica e aplicações na solução de problemas de otimização 
• Pesquisar e aplicar a técnica de backtracking para a solução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em uma variedade de ambientes 

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de como eles funcionam e sua aplicação em Inteligência Artificial e engenharia de software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e sua aplicação na organização de informações estruturadas 
• Analisar o conceito da Web semântica e seu impacto sobre a organização e a recuperação de informações em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações de conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especializados, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados

• Apresentar os processos de descoberta de conhecimento e os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizado supervisionado, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados 
• Estudar redes neurais, compreendendo sua operação e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina 
• Explorar os métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como as técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas para analisar e compreender o texto 

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning

• Dominar os fundamentos da aprendizagem profunda, compreender sua função essencial no Deep Learning
• Explorar as operações fundamentais das redes neurais e entender sua aplicação na criação de modelos 
• Analisar as diferentes camadas usadas em redes neurais e aprender a selecioná-las adequadamente 
• Compreender a vinculação eficaz de camadas e operações para projetar arquiteturas de redes neurais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais 
• Explorar a conexão entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design de modelos 
• Definir hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas

• Resolver problemas relacionados ao gradiente no treinamento de redes neurais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizado para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e lidar com o superajuste por meio de estratégias específicas durante o treinamento 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treinamento eficiente e eficaz de redes neurais profundas 
• Implementar Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicativos práticos usando Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o excesso de ajuste em redes neurais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow

• Dominar os conceitos básicos de TensorFlow e sua integração com o NumPy para o manejo eficiente de dados e cálculos 
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento usando os recursos avançados do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados com eficiência 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados em TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e aumentar a eficiência do desenvolvimento 
• Desenvolver um aplicativo para Deep Learning com TensorFlow, integrando o conhecimento adquirido no módulo 
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e no treinamento de modelos personalizados usando TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua importância para o Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair os principais recursos das imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e seu uso em modelos de Deep Computer Vision com Keras 
• Analisar várias arquiteturas de rede neural convolucional (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet usando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Use modelos Keras pré-treinados para aproveitar a aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e rastreamento em um Deep Computer Vision 
• Explorarr estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para entender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

• Desenvolver habilidades na geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e usar modelos Transformers em tarefas específicas de PNL 
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca de Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação a tarefas específicas 
• Desenvolver um aplicativo prático de PNL que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão

• Desenvolver representações eficientes de dados por meio de Autoencoders, GANs e modelos de difusão 
• Realizar PCA usando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados 
• Implementar e compreender a operação de codificadores de empilhamento automático 
• Explorar e aplicar autoencodificadores convolucionais para representações eficientes de dados visuais 
• Analisar e aplicar a eficácia de codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST usando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e avaliar o desempenho dos modelos de difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada

• Apresentar os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorando algoritmos socialmente adaptáveis como uma abordagem fundamental para a computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração de espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise detalhada dos modelos de computação evolutiva
• Aplicar a programação evolutiva a problemas específicos de aprendizado 
• Abordar a complexidade de problemas com vários objetivos na estrutura da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neurais no campo da computação bioinspirada
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação de inteligência artificial em serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial para a prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso da IA no campo da saúde 
• Avaliar os possíveis riscos associados ao uso da IA no setor 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial no setor para melhorar a produtividade 
• Projetar soluções de inteligência artificial para otimizar processos na administração pública 
• Avaliar a implementação de tecnologias de IA no setor educacional 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Otimizar os processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial 

Você dominará as tecnologias do futuro com esse exclusivo programa universitário 100% online. Tudo isso somente na TECH!”