Inteligência Artificial em Programação

Este programa de Inteligência Artificial em Programação lhe proporcionará uma perspectiva integral sobre como a IA afeta e melhora cada estágio do desenvolvimento de software”

A importância da Inteligência Artificial na programação está em sua capacidade de aprimorar e automatizar processos, otimizando o desenvolvimento de software e aumentando a eficiência na solução de problemas complexos. Sua capacidade de analisar grandes volumes de dados e encontrar soluções ideais levou a avanços significativos em áreas como a otimização de algoritmos, a criação de interfaces mais intuitivas e a solução de problemas complexos em diferentes áreas. 

É por isso que a TECH desenvolveu este Mestrado, que surge como uma solução estratégica para ampliar as oportunidades profissionais e o crescimento da carreira dos cientistas da computação. O plano de estudos abordará a melhoria da produtividade no desenvolvimento de software por meio da IA, explorando técnicas e ferramentas para automatizar processos, otimizar códigos e acelerar a criação de aplicativos inteligentes. 

Além disso, o programa se concentrará na função crucial da IA no campo do QA Testing, implementando algoritmos e métodos de IA para melhorar a qualidade, a precisão e a cobertura dos testes, detectando e corrigindo erros com mais eficiência. Também aprofundará a integração dos recursos de aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural no desenvolvimento da Web, criando sites inteligentes que se adaptam e oferecem experiências personalizadas aos usuários. 

Além disso, se aprofundará nas técnicas de IA para melhorar a usabilidade, a interação e a funcionalidade dos aplicativos móveis, para criar aplicativos inteligentes e preditivos que se adaptam ao comportamento do usuário. Adicionalmente, a arquitetura do software de IA será analisada em detalhes, incluindo os vários modelos que facilitarão a integração de algoritmos de IA e sua implantação em ambientes de produção. 

Com o objetivo de formar especialistas em IA altamente competentes, a TECH desenvolveu um programa abrangente baseado em uma metodologia exclusiva Relearning. Essa abordagem permitirá que os alunos consolidem seu aprendizado por meio da repetição de conceitos-chave.

Você liderará projetos inovadores adaptados às demandas de um mercado de tecnologia em constante evolução. Matricule-se já!

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Programação 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 na Programação. 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático do programa de estudos contém informações sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional. 
• Contém exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado 
• 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 

You will dive into the fundamentals of software architecture, including performance, scalability and maintainability, thanks to the most innovative multimedia resources”

O corpo docente do 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 sociedades de referência e universidades de prestígio.  

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, através da qual o profissional deverá 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.

Deseja se especializar em Inteligência Artificial? Com este programa, você dominará a otimização do processo de implantação e a integração da IA na computação em nuvem"

Você se aprofundará na integração de elementos de IA no Visual Studio Code e na otimização de código com o ChatGPT, tudo isso por meio de um programa acadêmico abrangente"

O principal objetivo desse programa será fornecer aos profissionais acesso aos conhecimentos mais avançados da área, com uma abordagem que promova sua capacitação abrangente. Assim, eles terão a oportunidade de participar de um programa acadêmico exclusivo e totalmente online. Os alunos estarão equipados com habilidades avançadas e práticas, desde o desenvolvimento de software com IA até o design e a implementação de projetos da Web e aplicativos móveis com inteligência e adaptabilidade. Com este programa, o cientista da computação transcenderá os limites da programação convencional e se tornará um participante ativo da revolução tecnológica.

Você abordará o ciclo de vida do teste, desde a criação de casos de teste até a detecção de bugs, graças à TECH”

Objetivos gerais

• Desenvolver habilidades para configurar e controlar ambientes de desenvolvimento eficientes, garantindo uma base sólida para a implementação de projetos de IA. 
  Adquirir habilidades no planejamento, execução e automação de testes de qualidade, incorporando ferramentas de IA para a detecção e correção de bugs 
  Compreender e aplicar princípios de desempenho, escalabilidade e capacidade 
  de manutenção no projeto de sistemas de computador de grande escala 
  Familiarizar-se com os padrões de design mais importantes e aplicá-los de forma eficaz na arquitetura de software 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial  

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até seu 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 dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar 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 a metodologia, ferramentas e canais de coleta 
• Explorar o conceito de Datawarehouse ( Armazém de dados), com ênfase nos elementos que o integram e em seu 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 para a 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 do 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 compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar uma análise exploratória detalhada de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver habilidades para a preparação de dados, incluindo sua limpeza, integração e formatação para uso na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação conforme o contexto 
• Identificar e mitigar o ruído presente nos dados, utilizando 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. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial  

• Introduzir estratégias de design de algoritmos, fornecendo uma compreensão sólida dos enfoques fundamentais para a resolução de problemas 
• Analisar a eficiência e complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo seu funcionamento e comparando sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking  para a resolução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em diversos cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

• Explorar a teoria de agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de seu funcionamento 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 na organização e recuperação de informações em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando estas para melhorar a eficácia e precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar racionadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7: Machine learning e mineração de dados 

• Introduzir os processos de descobrimento do conhecimento e os conceitos fundamentais do machine learning 
• 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 seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina 
• Explorar métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para a previsão de valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de agrupamento 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 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 do Aprendizado Profundo, compreendendo seu papel essencial no Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais em redes neurais e compreender sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas em redes neurais e aprender ]a selecioná-lasadequadamente 
• Compreender a combinação efetiva 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 
• Ajustar hiperparâmetros para oFine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas  

• Resolver problemas relacionados aos gradientes no treinamento de redes neurais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treinamento 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir um 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 aplicações práticas utilizando Transfer Learning ara resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neurais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow  

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e sua integração com o NumPy para um manejo eficiente de dados e cálculos 
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados de maneira eficaz 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados no  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 melhorar a eficiência no desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de maneira prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais  

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua relevância no Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair características-chave de imagens 
• Implementar camadas de pooling e sua utilização em modelos de Deep Computer 
• Vision com Keras 
• Analisar diversas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e desempenho do modelo 
• Utilizar modelos pré-treinados de Keras para aproveitar a aprendizagem por transferência em tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes 
• Neurais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de maneira detalhada 

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

• Desenvolver habilidades em geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar os mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NLP 
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto de processamento de imagens e visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação em tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de NLP 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 utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar autoencodersconvolucionais para representações eficientes de dados visuais 
• Analisar e aplicar a eficácia de autoencoders esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens da moda do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e comparar o desempenho de Modelos de Difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada   

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar algoritmos de adaptação social como abordagem-chave na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração-exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização  
• Continuar a análise detalhada de modelos de computação evolutiva  
• Aplicar programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem 
• Abordar a complexidade de problemas multiobjetivo no contexto da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neurais no âmbito da computação bioinspirada  
• Analisar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias de implementação de inteligência artificial em serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso de IA no campo da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais vinculados ao uso de IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria 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 agricultura para melhorar a produtividade 
• Otimizar processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial 

Módulo 16. Melhoria da Produtividade no Desenvolvimento de Software com IA  

• Investigar a implementar extensões essenciais de IA no Visual Studio Code para melhorar a produtividade e facilitar o desenvolvimento de software 
• Obter uma sólida compreensão dos conceitos básicos de IA e sua aplicação no desenvolvimento de software, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural, redes neurais, etc. 
• Dominar a configuração de ambientes de desenvolvimento otimizados, garantindo que os alunos possam criar ambientes propícios para projetos de IA 
• Aplicar técnicas específicas usando o ChatGPT para identificação e correção automáticas de possíveis melhorias no código, incentivando práticas de programação mais eficientes 
• Promover a colaboração entre diferentes profissionais de programação (de programadores a engenheiros de dados e designers de experiência do usuário) para desenvolver soluções eficientes e éticas de software com IA 

Módulo 17. Arquitetura do software para QA Testing 

• Desenvolver habilidades para projetar planos de testes sólidos, cobrindo diferentes tipos de testing e garantindo a qualidade do software 
• Reconhecer e analisar diferentes tipos de estruturas de software, como monolíticas, de microsserviços ou orientadas a serviços 
• Obtenha uma visão geral abrangente dos princípios e técnicas para projetar sistemas de computador que sejam escalonáveis e capazes de lidar com grandes volumes de dados 
• Aplicar conhecimentos avançados na implementação de estruturas de dados potencializadas por IA para otimizar o desempenho e a eficiência do software  
• Desenvolver práticas de desenvolvimento seguro, concentrando-se em evitar vulnerabilidades para garantir a segurança do software a nível arquitetônico 

Módulo 18. Projetos Web com IA 

• Desenvolver habilidades abrangentes para a implementação de projetos web, desde o design do frontend até a otimização do backend, com a inclusão de elementos de IA 
• Otimizar o processo de implantação de sites, incorporando técnicas e ferramentas para melhorar a velocidade e eficiência 
• Integrar a IA à computação em nuvem, permitindo que os alunos criem projetos da Web altamente dimensionáveis e eficientes 
• Adquirir a capacidade de identificar problemas e oportunidades específicos em projetos da Web em que a IA pode ser aplicada com eficácia, como processamento de texto, personalização, recomendação de conteúdo etc. 
• Incentivar os alunos a se manterem atualizados com as últimas tendências e desenvolvimentos em IA para aplicação adequada em projetos da Web 

Módulo 19. Aplicativos Móveis com IA 

• Aplicar conceitos avançados de clean architecture datasources e repositories para garantir uma estrutura robusta e modular em aplicativos móveis com IA 
• Desenvolver habilidades para projetar telas interativas, ícones e recursos gráficos usando IA para aprimorar a experiência do usuário em aplicativos móveis 
• Ampliar a configuração da estrutura do aplicativo móvel e usar o Github Copilot para acelerar o processo de desenvolvimento 
• Otimizar aplicativos móveis com IA para desempenho eficiente, levando em conta o manejo de recursos e o uso de dados 
• Realizar testes de qualidade em aplicativos móveis com IA, permitindo que os alunos identifiquem problemas e depurem bugs  

Módulo 20. IA para QA Testing 

• Dominar princípios e as técnicas para projetar sistemas de computador que sejam escalonáveis e capazes de lidar com grandes volumes de dados 
• Aplicar conhecimentos avançados na implementação de estruturas de dados potencializadas por IA para otimizar o desempenho e a eficiência do software 
• Compreender e aplicar práticas de desenvolvimento seguro, focando em evitar vulnerabilidades como a injeção, para garantir a segurança do software a nível arquitetônico 
• Gerar testes automatizados, especialmente em ambientes da Web e móveis, integrando ferramentas de IA para melhorar a eficiência do processo 
• Utilizar ferramentas avançadas de controle de qualidade com IA para detecção mais eficiente de bugs e melhoria contínua do software  

Você dominará as tecnologias do futuro com este programa exclusivo 100% online. Exclusivamente com a TECH!”