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Este programa é destinado a pessoas interessadas em alcançar um nível avançado de conhecimento de Sistemas Inteligentes.  Seu principal objetivo é capacitar o aluno para aplicar no mundo real os conhecimentos adquiridos ao longo do programa, além de proporcionar um ambiente de estudo baseado nas condições que podem ser encontradas em seu futuro, de forma rigorosa e realista.

Este Programa avançado irá preparar o aluno para a prática profissional da Ciências da Computação, através de uma capacitação transversal e versátil, adaptada às novas tecnologias e inovações desta área. O aluno obterá um amplo conhecimento de Sistemas Inteligentes, em um programa ministrado por profissionais da área.

Além disso, terá a oportunidade de estudar 100% online, sem abrir mão de suas obrigações, facilitando o seu retorno à universidade. Desta forma, atualizará seus conhecimentos e obterá um certificado para seu crescimento pessoal e profissional.

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Este Programa avançado de Sistemas Inteligentes conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• Desenvolvimento de 100 cenários simulados apresentados por especialistas de Sistemas Inteligentes
• Conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente práticos que fornecem informações científicas e práticas sobre Sistemas Inteligentes
• Atualizações sobre os últimos avanços de Sistemas Inteligentes
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
• Sistema interativo de aprendizagem baseado no método de caso e sua aplicação à prática real
• Aulas teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual
• Disponibilidade de acesso ao conteúdo através de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à internet

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O corpo docente é formado por uma equipe de profissionais da área de Ciências da Computação, cuja experiência é somada nesta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas instituições e universidades de prestígio.

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 uma aprendizagem imersiva, a fim de capacitá-lo para situações reais.

Este programa de estudos tem como fundamento a Aprendizagem Baseada em Problemas, que permite ao profissional abordar a solução de problemas reais que surgem ao longo do curso e de sua prática profissional. Para isso, ele contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeos interativos feitos por reconhecidos especialistas de Sistemas de Informação com ampla experiência de ensino.

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O conteúdo deste programa foi elaborado por uma equipe de profissionais de Ciências da Computação, conscientes da relevância da capacitação atual para aprofundar-se nesta área de conhecimento, com o objetivo de enriquecer humanisticamente o aluno, elevando o nível de conhecimento de Sistemas Inteligentes através das mais recentes tecnologias educacionais disponíveis.

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Módulo 1. Sistemas Inteligentes

1.1. Teoria de agentes

1.1.1. História do conceito
1.1.2. Definição de agente
1.1.3. Agentes de Inteligência Artificial
1.1.4. Agentes de Engenharia de Software

1.2. Arquiteturas de agentes

1.2.1. O processo de raciocínio de um agente
1.2.2. Agentes reativos
1.2.3. Agentes dedutivos
1.2.4. Agentes híbridos
1.2.5. Comparativa

1.3. Informação e conhecimento

1.3.1. Distinção entre dados, informações e conhecimentos
1.3.2. Avaliação da qualidade dos dados
1.3.3. Métodos de coleta de dados
1.3.4. Métodos de aquisição de informações
1.3.5. Métodos de aquisição de conhecimentos

1.4. Representação do conhecimento

1.4.1. A importância da representação do conhecimento
1.4.2. Definição da representação do conhecimento através de suas funções
1.4.3. Características de uma representação do conhecimento

1.5. Ontologias

1.5.1. Introdução aos metadados
1.5.2. Conceito filosófico de ontologia
1.5.3. Conceito informático de ontologia
1.5.4. Ontologias de domínio e ontologias de nível superior
1.5.5. Como construir uma ontologia

1.6. Linguagens para ontologias e software para criação de ontologias

1.6.1. Tríade RDF, Turtle e N3
1.6.2. RDF Schema
1.6.3. OWL
1.6.4. SPARQL
1.6.5. Introdução às diferentes ferramentas para a criação de ontologias
1.6.6. Instalação e uso do Protégé

1.7. Web Semântica

1.7.1. O estado atual e futuro da web semântica
1.7.2. Aplicações da web semântica

1.8. Outros modelos de representação do conhecimento

1.8.1. Vocabulários
1.8.2. Visão global
1.8.3. Taxonomias
1.8.4. Tesauros
1.8.5. Folksonomias
1.8.6. Comparativa
1.8.7. Mapas mentais

1.9. Avaliação e integração das representações do conhecimento

1.9.1. Lógica de ordem zero
1.9.2. Lógica de primeira ordem
1.9.3. Lógica descritiva
1.9.4. Relação entre diferentes tipos de lógica
1.9.5. Prolog: programação baseada em lógica de primeira ordem

1.10. Raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e sistemas especialistas

1.10.1. Conceito de raciocinador
1.10.2. Aplicações de um raciocinador
1.10.3. Sistemas baseados no conhecimento
1.10.4. MYCIN, história dos Sistemas Especialistas
1.10.5. Elementos e arquitetura de sistemas especialistas
1.10.6. Criação de sistemas especialistas

Módulo 2. Inteligência Artificial e Engenharia do Conhecimento

2.1. Introdução à Inteligência Artificial e Engenharia do Conhecimento

2.1.1. Breve história da Inteligência Artificial
2.1.2. A Inteligência Artificial na atualidade
2.1.3. Engenharia do Conhecimento

2.2. Pesquisa

2.2.1. Conceitos comuns de pesquisa
2.2.2. Pesquisa não informada
2.2.3. Pesquisa informada

2.3. Satisfação booleana, satisfação de restrições e planejamento automático

2.3.1. Satisfação booleana
2.3.2. Problemas de satisfação de restrições
2.3.3. Planejamento automático e PDDL
2.3.4. Planejamento como pesquisa heurística
2.3.5. Planejamento com SAT

2.4. A inteligência artificial nos jogos

2.4.1. Teoria dos jogos
2.4.2. Minimax e Poda Alfa-Beta
2.4.3. Simulação: Monte Carlo

2.5. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada

2.5.1. Introdução à machine learning (Aprendizado de máquina)
2.5.2. Classificação
2.5.3. Regressão
2.5.4. Validação dos resultados
2.5.5. Agrupamento (Clustering)

2.6. Redes neurais

2.6.1. Fundamentos biológicos
2.6.2. Modelo computacional
2.6.3. Redes neurais supervisionadas e não supervisionadas
2.6.4. Perceptron simples
2.6.5. Perceptron multicamadas

2.7. Algoritmos genéticos

2.7.1. História
2.7.2. Base biológica
2.7.3. Codificação de problemas
2.7.4. Geração da população inicial
2.7.5. Algoritmo principal e operadores genéticos
2.7.6. Avaliação de indivíduos: Fitness

2.8. Tesauros, vocabulários, taxonomias

2.8.1. Vocabulários
2.8.2. Taxonomias
2.8.3. Tesauros
2.8.4. Ontologias

2.9. Representação do conhecimento: web semântica

2.9.1. Web Semântica
2.9.2. Especificações: RDF, RDFS e OWL
2.9.3. Inferência/raciocínio
2.9.4. Linked Data

2.10. Sistemas especializados e DSS

2.10.1. Sistemas especializados
2.10.2. Sistemas de suporte à decisão

Módulo 3. Sistemas Multiagente e Percepção Computacional

3.1. Agentes e sistemas multiagentes

3.1.1. Conceito de agente
3.1.2. Arquiteturas
3.1.3. Comunicação e coordenação
3.1.4. Linguagens de programação e ferramentas
3.1.5. Aplicações dos agentes
3.1.6. A FIPA

3.2. O padrão para agentes: FIPA

3.2.1. Comunicação entre os agentes
3.2.2. A gestão dos agentes
3.2.3. Arquitetura abstrata
3.2.4. Outras especificações

3.3. A plataforma JADE

3.3.1. Os agentes de software de acordo com JADE
3.3.2. Arquitetura
3.3.3. Instalação e execução
3.3.4. Pacotes JADE

3.4. Programação básica com JADE

3.4.1. O console de gestão
3.4.2. Criação básica de agentes

3.5. Programação avançada com JADE

3.5.1. Criação avançada de agentes
3.5.2. Comunicação entre agentes
3.5.3. Descoberta de agentes

3.6. Visão artificial

3.6.1. Processamento e análise digital de imagens
3.6.2. Análise de imagens e visão artificial
3.6.3. Processamento de imagens e visão humana
3.6.4. Sistema de coletas de imagens
3.6.5. Formação e percepção de imagem

3.7. Análise de imagens digitais

3.7.1. Etapas do processo de análise de imagens
3.7.2. Pré-processamento
3.7.3. Operações básicas
3.7.4. Filtragem espacial

3.8. Transformação de imagens digitais e segmentação de imagens

3.8.1. Transformadas de Fourier
3.8.2. Filtragem por frequência
3.8.3. Conceitos básicos
3.8.4. Segmentação
3.8.5. Detecção de contornos

3.9. Reconhecimento de formas

3.9.1. Extração de características
3.9.2. Algoritmos de classificação

3.10. Processamento de linguagem natural

3.10.1. Reconhecimento automático da fala
3.10.2. Linguística computacional

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