Se você está à procura da excelência profissional, matricule-se na TECHe lhe ajudaremos a alcançá-la"

A capacitação e qualificação em computação quântica representa definitivamente uma grande oportunidade. Isso se verifica atualmente e, sem dúvida, continuará consolidando-se ainda mais no futuro. Uma área fundamental em que a computação quântica está se mostrando mais eficiente é no campo da Machine Learning e sua aplicação a problemas reais proativos, preditivos e prescritivos.

Este Programa Avançado analisará situações nas quais uma vantagem quântica poderia ser alcançada no contexto de análises avançadas e inteligência artificial para o mundo da engenharia. O objetivo é apresentar os benefícios que as tecnologias quânticas atuais e futuras poderão trazer ao aprendizado de máquinas, com ênfase em algoritmos como modelos baseados em Kernel, a otimização e as redes convolucionais.

Além disso, nesta capacitação o aluno examinará os principais casos de uso que existem para a visão por computador: classificação, detecção de objetos, identificação de objetos, rastreamento de objetos. Através do recurso Transfer Learning, o aluno analisará quais modelos de redes estão disponíveis atualmente, visando facilitar o treinamento do modelo e aplicando esta técnica ao seu projeto industrial.

Tratando-se de um Programa Avançado 100% online, o aluno não estará condicionado por horários pré-estabelecidos ou pela necessidade de deslocar-se para outro local físico. Através de um dispositivo com acesso à internet, será possível consultar o enriquecedor conteúdo que facilitará ao aluno a aquisição das técnicas de computação quântica, alcançando inclusive a elite da indústria informática. Todos estes aspectos, o aluno terá 
à disposição a qualquer momento do dia, podendo conciliar, ao seu ritmo, suas atividades profissionais e pessoais com seus estudos.

Este Programa Avançado irá levá-lo de forma progressiva e constante a adquirir os conhecimentos e competências indispensáveis" 

Este Programa Avançado de Visão Artificial e Computação Quântica conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Visão Artificial e Computação Quântica
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Contém exercícios práticos, onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas aos 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 analisará os modelos de redes disponíveis atualmente, a fim de facilitar o treinamento do nosso modelo aplicando a técnica Transfer Learning"

O corpo docente deste programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de instituições de referência e universidades de prestígio.  

O seu conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece 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, donde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surjam ao longo do curso acadêmico. Para isso, o profissional contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo desenvolvido por destacados especialistas nesta área.   

Aumente suas habilidades no desenvolvimento de soluções setoriais com a visão artificial e prepare-se para o sucesso”

A capacitação e qualificação em computação quântica representa definitivamente uma grande oportunidade para impulsionar sua carreira”

O Programa Avançado de Visão Artificial e Computação Quântica visa abordar esta temática sob um ponto de vista prático e orientado à engenharia. Isto proporcionará ao engenheiro uma sensação de confiança, permitindo-lhe ser mais eficaz em sua prática diária. A aplicação direta dos conhecimentos adquiridos em projetos reais é um valor agregado profissional, que poucos profissionais especialistas em tecnologias da informação e comunicação podem oferecer. Isto é precisamente o que torna este Programa Avançado uma experiência única no mercado, uma vez que o engenheiro que o considerar será um profissional diferenciado em sua área.

Obter os conhecimentos e recomendações adequadas será fundamental para usufruir dos avanços que estão acontecendo e que acontecerá nos próximos anos”

Objetivos gerais

• Analisar como um computador é capaz de identificar imagens
• Determinar como funciona a camada de convolução e como funciona o Transfer Learning
• Identificar os diferentes tipos de algoritmos utilizados na visão computacional
• Demonstrar as diferenças entre a computação quântica e a computação clássica
• Analisar os fundamentos matemáticos da computação quântica
• Determinar os principais operadores quânticos e desenvolver circuitos quânticos operacionais
• Analisar as vantagens da computação quântica em exemplos de resolução de problemas do "tipo" quântico
• Desenvolver e demonstrar as vantagens da computação quântica em exemplos de resolução de aplicações (jogos, exemplos, programas)
• Demonstrar os diferentes tipos de projetos realizáveis com as técnicas clássicas de Machine Learning e o Estado de Arte em computação quântica
• Desenvolver os principais conceitos de estados quânticos, como uma generalização das distribuições de probabilidade clássicas, e assim ser capaz de descrever sistemas quânticos de muitos estados
• Analisar como codificar informações clássicas em sistemas quânticos
• Determinar o conceito de "Métodos Kernel" usados nos algoritmos clássicos de Machine Learning
• Desenvolver e implementar algoritmos de aprendizagem para modelos clássicos de ML em modelos quânticos, tais como PCA, SVM, redes neurais, etc 
• Implementar algoritmos de aprendizagem de modelos DL em modelos quânticos, como o GAN

Objetivos específicos

Módulo 1. I+D+I.A. Computer Vision. Identificação e Acompanhamento de Objetos

• Analisar o que é visão por computador?
• Determinar as tarefas típicas da visão por computador
• Analisar, passo a passo, como funciona a convolução e como funciona o Transfer Learning
• Identificar quais mecanismos estão disponíveis para criar imagens modificadas, a partir dos próprios, a fim de obter mais dados de treinamento
• Compilar as tarefas típicas a serem realizadas com visão por computador
• Examinar casos de uso comercial da visão por computador

Módulo 2. Quantum Computing. Um Novo Modelo de Computação

• Analisar a necessidade da computação quântica e identificar os diferentes tipos de computadores quânticos atualmente disponíveis
• Definir os fundamentos da computação quântica e suas características
• Examinar as aplicações da computação quântica, vantagens e desvantagens
• Determinar os fundamentos básicos dos algoritmos quânticos e sua matemática interna
• Examinar o espaço de Hilbert da dimensão 2n, os estados n-Qubits, as portas quânticas e sua reversibilidade 
• Demonstrar o Teletransporte Quântico
• Analisar o algoritmo de Deutsch, algoritmo de Shor e o algoritmo de Grover
• Desenvolver exemplos de aplicações com algoritmos quânticos

Módulo 3. Quantum Machine Learning: a Inteligência Artificial (I.A.) do Futuro

• Analisar os paradigmas de computação quântica relevantes para o aprendizado de máquinas
• Examinar os diversos algoritmos de ML disponíveis na computação quântica, tanto supervisionados como não supervisionados
• Determinar os diversos algoritmos de DL disponíveis na computação quântica
• Fundamentar a utilização da Transformada Quântica de Fourier na integração de indicadores para modelos quânticos de ML, bem como para a seleção de características
• Desenvolver algoritmos quânticos puros para resolver problemas de otimização
• Gerar conhecimento especializado em algoritmos híbridos (computação quântica e computação clássica), a fim de resolver problemas de aprendizagem
• Implementar algoritmos de aprendizagem em computadores quânticos
• Estabelecer o estado atual do QML e seu futuro imediato

Abordaremos a computação quântica, de forma compreensível, simples e amigável, visando entrar em um futuro incontestável nos próximos anos"