Desenvolva habilidades essenciais em Robótica e Visão Artificial matriculando-se agora neste Advanced Master da TECH”

O crescimento da Inteligência Artificial e da Robótica está transformando o panorama tecnológico, econômico e social em todo o mundo. A capacitação em áreas como Visão Artificial tornou-se crucial para se manter na vanguarda nesta era de avanços rápidos e mudanças disruptivas. A crescente interação entre máquinas e humanos, bem como a necessidade de processar informações visuais de forma eficiente, exigem profissionais altamente capacitados que possam enfrentar esses desafios e liderar a inovação.
Por esta razão, a TECH desenvolveu este Advanced Master em Robótica e Visão Artificial, que oferece uma capacitação abrangente nessas disciplinas emergentes, como Realidade Aumentada,

Inteligência Artificial e processamento de informações visuais em máquinas, entre outras. Os alunos se beneficiarão de uma abordagem teórico-prática, aprendendo sobre as últimas novidades em Robótica e Visão Artificial e como aplicar esses conhecimentos em ambientes reais.

Além disso, o programa é 100% online, o que permite aos alunos adaptarem sua aprendizagem às suas circunstâncias pessoais e profissionais, facilitando a compatibilidade do ensino com suas próprias responsabilidades. Os alunos terão acesso a materiais educacionais de alta qualidade, como resumos em vídeo, leituras essenciais e vídeos detalhados, proporcionando uma visão global sobre Robótica e Visão Artificial

Assim, o Advanced Master em Robótica e Visão Artificial é uma oportunidade única para os profissionais de informática que procuram se destacar em um mercado de trabalho altamente competitivo e adquirir habilidades especializadas em um campo com grande potencial de crescimento.

Domine as técnicas de visão artificial e torne-se um especialista em análise de imagens e sistemas de visão 3D”

Este Advanced Master de Robótica e Visão Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Informática.
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil, fornece informações científicas e práticas sobre as disciplinas essenciais para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Sua ênfase especial em metodologias inovadoras no desenvolvimento de Robôs e Visão Artificial
• 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

Descubra como a tecnologia robótica pode ser aplicada em diversos campos, como medicina e exploração espacial, fortalecendo significativamente sua proposta de valor”

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

O seu conteúdo multimídia desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará um estudo imersivo e programado para capacitar em situações reais.

Este programa avançado se fundamenta na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o aluno deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do programa. Para isso, o profissional contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo, realizado por especialistas reconhecidos nesta área.

Potencialize seus projetos explorando a aplicação de inteligência artificial e aprendizado de máquina na robótica"

Aprimore suas habilidades em algoritmos de planejamento e controle para o desenvolvimento de robôs inteligentes e eficientes"

O objetivo principal do Advanced Master em Robótica e Visão Artificial é capacitar especialistas no campo da robótica, fornecendo uma base teórica e prática sólida em áreas essenciais, como visão artificial, robótica móvel e inteligência artificial aplicada à robótica. Os alunos aprenderão a projetar e desenvolver sistemas robóticos avançados que sejam eficientes e colaborativos, melhorando a interação humano-robô e garantindo a segurança em diversos ambientes.

Aprenda as áreas essenciais da robótica e torne-se um especialista na criação de soluções Inovadoras”

Objetivos gerais

• Desenvolver os fundamentos matemáticos para a modelagem cinemática e dinâmica de robôs
• Aperfeiçoar o uso de tecnologias específicas para a criação de arquiteturas para robôs, modelagem de robôs e simulação
• Gerar um conhecimento especializado sobre Inteligência Artificial
• Desenvolver as tecnologias e dispositivos mais comumente utilizados na automação industrial
• Identificar os limites das técnicas atuais para identificar obstáculos em aplicações robóticas
• Obter uma visão global dos dispositivos e hardware utilizados no mundo da visão artificial.
• Analisar os diferentes campos nos quais a visão é aplicada
• Identificar onde estão os avanços tecnológicos em visão no momento
• Avaliar o que está sendo pesquisado e o que os próximos anos reservam
• Estabelecer uma base sólida na compreensão dos algoritmos e técnicas de processamento digital de imagens
• Avaliar técnicas fundamentais de visão por computador
• Analisar técnicas avançadas de processamento de imagem
• Apresentar a biblioteca open 3D
• Analisar as vantagens e dificuldades de trabalhar em 3D em vez de 2D
• Introduzir as redes neurais e examinar como elas funcionam
• Analisar as métricas para uma capacitação adequada
• Analisar as métricas e ferramentas existentes
• Examinar o pipeline de uma rede de classificação de imagens
• Analisar as redes neurais de segmentação semântica e suas métricas

Objetivos específicos

Módulo 1. Robótica. Design e Modelagem de Robôs

• Analisar o uso da Tecnologia de Simulação Gazebo
• Dominar o uso da linguagem de modelagem de robôs URDF
• Desenvolver conhecimentos especializados no uso da tecnologia de  Robot Operating System
• Modelar e Simular Robôs Manipuladores, Robôs Móveis Terrestres, Robôs Móveis Aéreos e Modelar e Simular Robôs Móveis Aquáticos

Módulo 2. Agentes inteligentes. Aplicando Inteligência Artificial a Robôs e Softbots

• Analisar a inspiração biológica para Inteligência Artificial e agentes inteligentes
• Avaliar a necessidade de algoritmos inteligentes na sociedade atual
• Determinar as aplicações das técnicas avançadas de Inteligência Artificial em Agentes Inteligentes
• Demonstrar a forte conexão entre Robótica e Inteligência Artificial
• Estabelecer as necessidades e desafios apresentados pela Robótica que podem ser resolvidos com Algoritmos Inteligentes
• Desenvolver implementações concretas de algoritmos de Inteligência Artificial
• Identificar os algoritmos de Inteligência Artificial que são estabelecidos na sociedade atual e seu impacto na vida cotidiana

Módulo 3. Deep Learning

• Analisar as famílias que compõem o mundo da inteligência artificial
• Compilar os principais frameworks de Deep Learning
• Definir as redes neurais
• Apresentar os métodos de aprendizagem das redes neurais
• Fundamentar as funções de custo
• Estabelecer as funções mais importantes de ativação
• Examinar técnicas de regularização e padronização
• Desenvolver métodos de otimização
• Introduzir os métodos de inicialização

Módulo 4. A robótica na automação de processos industriais

• Analisar o uso, aplicações e limitações das redes de comunicação industriais
• Estabelecer padrões de segurança de máquinas para um projeto correto
• Desenvolver técnicas de programação limpa e eficiente em PLCs
• Propor novas formas de organizar as operações utilizando máquinas de estado
• Demonstrar a implementação de paradigmas de controle em aplicações reai de PLCs
• Fornecer uma base para o projeto de sistemas pneumáticos e hidráulicos em automação
• Identificar os principais sensores e atuadores em robótica e automação

Módulo 5. Sistemas de Controle Automático em Robótica

• Gerar conhecimento especializado para o projeto de controladores não lineares
• Analisar e estudar problemas de controle
• Dominar os modelos de controle
• Projetar controladores não lineares para sistemas robóticos
• Implementar os controladores e avaliá-los em um simulador
• Identificar as diferentes arquiteturas de controle existentes
• Examinar os fundamentos do controle por visão
• Desenvolver técnicas de controle avançadas, tais como controle preditivo ou controle baseado no aprendizagem automática

Módulo 6. Algoritmos de planejamento de robôs

• Estabelecer os diferentes tipos de Algoritmos de Planejamento
• Analisar a complexidade do planejamento do movimento na Robótica
• Desenvolver técnicas para modelar o ambiente
• Examinar os prós e os contras de diferentes técnicas de planejamento
• Analisar algoritmos centralizados e distribuídos para coordenação de robôs
• Identificar os diferentes elementos na teoria da decisão
• Propor algoritmos de aprendizagem para resolver problemas de decisão

Módulo 7. Visão artificial

• Estabelecer como funciona o sistema de visão humana e como uma imagem é digitalizada
• Analisar a evolução da visão artificial
• Avaliar as técnicas de aquisição de imagem
• Gerar conhecimento especializado sobre os sistemas de iluminação como um fator importante no processamento de imagens.
• Identificar os sistemas ópticos existentes e avaliar seu uso
• Examinar os sistemas de visão 3D e como esses sistemas dão profundidade às imagens
• Desenvolver os diferentes sistemas que existem fora do campo visível ao olho humano

Módulo 8. Aplicações e estado da arte

• Analisar o uso da visão artificial em aplicações industriais
• Determinar como a visão se aplica à revolução do veículo autônomo
• Analisar imagens na criação de conteúdo
• Desenvolver algoritmos de Deep Learning para análise médica e Machine Learning para a assistência na sala de cirurgia
• Analisar o uso da visão em aplicações comerciais
• Determinar como os robôs têm olhos através da visão artificial e como ela se aplica às viagens espaciais
• Estabelecer o que é realidade aumentada e campos de uso
• Analisar a revolução do Cloud Computing
• Apresentar o estado da arte e o que os próximos anos nos reservam

Módulo 9. Técnicas de Visão Artificial em Robótica: Processamento e análise de imagens

• Analisar e entender a importância dos sistemas de visão na robótica
• Estabelecer as características dos diferentes sensores de percepção a fim de escolher os mais adequados de acordo com a aplicação
• Identificar técnicas para extrair informações dos dados dos sensores
• Aplicar ferramentas de processamento de informações visuais
• Desenvolver algoritmos de processamento digital de imagens
• Analisar e prever o efeito das mudanças de parâmetros sobre os resultados dos algoritmos
• Avaliar e validar os algoritmos desenvolvidos em função dos resultados

Módulo 10. Sistemas de Percepção Visual de Robôs com Aprendizagem Automática

• Dominar as técnicas de aprendizagem automática mais utilizadas hoje em dia no meio acadêmico e industrial
• Ampliar a compreensão das arquiteturas de redes neurais a fim de aplicá-las eficazmente a problemas reais
• Reutilizar as redes neurais existentes em novas aplicações usando o Transfer learning
• Identificar novos campos de aplicação de redes neurais generativas
• Analisar o uso de técnicas de aprendizagem em outros campos da Robótica, tais como localização e mapeamento
• Desenvolver as tecnologias atuais na nuvem para desenvolver a tecnologia baseada em redes neurais
• Examinar a implantação de sistemas de visão por aprendizagem em sistemas reais e embutidos

Módulo 11. SLAM Visual. Localização de robôs e mapeamento simultâneo através de técnicas de Visão Artificial

• Concretizar a estrutura básica de um sistema de Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM)
• Identificar os sensores básicos usados na Localização e Mapeamento Simultâneo (SLAM visual)
• Estabelecer os limites e as capacidades do SLAM visual
• Compilar as noções básicas de geometria projetiva e epipolar para entender os processos de projeção de imagens
• Identificar as principais tecnologias do SLAM visual: Filtragem Gaussiana, Otimização e detecção de fechamento de loop
• Descrever em detalhes o funcionamento dos principais algoritmos de SLAM visual
• Analisar como realizar o ajuste e a parametrização dos algoritmos SLAM

Módulo 12. Aplicação à Robótica das Tecnologias de Realidade Virtual e Aumentada

• Determinar as diferenças entre os diversos tipos de realidades
• Analisar os padrões atuais para modelagem de elementos virtuais
• Examinar os periféricos mais comumente usados em ambientes imersivos
• Definir modelos geométricos de robôs
• Avaliar os motores físicos para modelagem dinâmica e cinemática de robôs
• Desenvolver projetos de Realidade Virtual e Realidade Aumentada

Módulo 13. Sistemas de comunicação e interação com robôs

• Analisar as estratégias atuais de processamento da linguagem natural: heurísticas, estocásticas, baseadas em redes neurais, aprendizagem baseada em reforço
• Avaliar os benefícios e fraquezas do desenvolvimento de sistemas de interação transversais, ou focados em uma situação específica
• Especificar os problemas ambientais a serem resolvidos para uma comunicação eficaz com o robô
• Estabelecer as ferramentas necessárias para administrar a interação e discernir o tipo de iniciativa de diálogo a ser perseguida
• Combinar estratégias de reconhecimento de padrões para inferir as intenções do interlocutor e responder a elas da melhor maneira possível
• Determinar a expressividade otimizada do robô com base em sua funcionalidade e ambiente e aplicar técnicas de análise emocional para adaptar sua resposta
• Propor estratégias híbridas para interação com o robô: vocal, tátil e visual

Módulo 14. Processamento digital de imagens

• Examinar as bibliotecas de processamento de imagens digitais comerciais e de código aberto
• Determiar o que é uma imagem digital e avaliar as operações fundamentais para poder trabalhar com elas.
• Apresentar os filtros em imagens
• Analisar a importância e o uso dos histogramas
• Apresentar as ferramentas para modificar de imagens pixel a pixel
• Propor ferramentas de segmentação de imagem
• Analisar as operações morfológicas e suas aplicações
• Determinar a metodologia na calibração de imagens
• Avaliar os métodos para segmentar imagens com visão convencional

Módulo 15. Processamento digital de imagens avançado

• Examinar os filtros avançados de processamento digital de imagem
• Determinar as ferramentas de análise e extração de contornos
• Analisar os algoritmos de busca de objetos
• Demonstrando como trabalhar com imagens calibradas
• Analisar técnicas matemáticas para a análise de geometrias
• Avaliar diferentes opções na composição da imagem
• Desenvolver a interface do usuário

Módulo 16. Processamento de imagens 3D

• Examinar uma imagem 3D
• Analisar o software utilizado para o processamento de dados 3D
• Desenvolvendo o open3D
• Determinar os dados relevantes de uma imagem 3D
• Demonstrar as ferramentas de visualização
• Definir filtros para a eliminação de ruído
• Propor ferramentas para cálculos geométricos
• Analisar metodologias de detecção de objetos
• Avaliar métodos de triangulação e reconstrução de cenas

Módulo 17. Redes convolucionais e classificação da imagem

• Gerar conhecimento especializado sobre redes neurais convolucionais
• Estabelecer as métricas de avaliação
• Analisar o funcionamento das CNNs para classificação de imagens
• Avaliar o Data Augmentation
• Propor técnicas para evitar o Overfitting
• Examinar as diferentes arquiteturas
• Compilar os métodos de inferência

Módulo 18. Detecção de objetos

• Analisar como funcionam as redes de detecção de objetos
• Examinar os métodos tradicionais
• Determinar as métricas de avaliação
• Identificar os principais datasets utilizados no mercado
• Propor arquiteturas do tipo Two Stage Object Detector
• Analisar Métodos de Fine Tunning
• Examinar diferentes arquiteturas tipo Single Shoot
• Estabelecer algoritmos de rastreamento de objetos
• Implementar a detecção e o monitoramento de pessoas

Módulo 19. Segmentação de imagens com deep learning

• Analisar como funcionam as redes de segmentação semântica
• Avaliar os métodos tradicionais
• Examinar as métricas de avaliação e diferentes arquiteturas
• Examinar os domínios de vídeo e pontos de nuvem
• Aplicar os conceitos teóricos por meio de diferentes exemplos

Módulo 20. Segmentação de Imagens e Técnicas Avançadas de visão computadorizada

• Desenvolver conhecimento especializado sobre a gestão de ferramentas
• Examinar a segmentação semântica na medicina
• Identificar a estrutura de um projeto de segmentação
• Analisar os autocodificadores
• Desenvolver as redes adversárias generativas

Prepare-se para enfrentar os desafios da robótica do futuro e contribuir para o avanço da tecnologia em diversos setores”