Você será capaz de projetar experiências de usuário personalizadas e intuitivas por meio deste programa universitário 100% online"

A Inteligência Computacional ajuda as instituições a melhorar a produtividade no desenvolvimento de software. Suas ferramentas têm a capacidade de lidar com dados não estruturados, aprender com experiências passadas e adaptar-se a mudanças em ambientes dinâmicos. Além disso, a IA pode prever possíveis problemas de aplicativos antes que eles ocorram, permitindo que os profissionais tomem medidas preventivas para evitar problemas onerosos no futuro. Neste contexto, as empresas internacionais de TI de maior prestígio estão buscando ativamente incorporar especialistas em arquitetura de software para QA Testing.

Portanto, a TECH implementa um programa inovador para que os programadores tirem o máximo proveito da otimização e da gestão de desempenho em ferramentas de IA. Projetado pelos principais especialistas, o plano de estudos se aprofundará em algoritmos de programação para desenvolver produtos com sistemas inteligentes. Além disso, o programa de estudos abordará as extensões essenciais do Visual Studio Code, o editor de código-fonte mais usado atualmente. Os materiais didáticos também abordarão a integração da IA na gestão com bancos de dados para detectar possíveis falhas e criar test unitários. Trata-se de uma capacitação universitária que possui uma diversidade de conteúdo audiovisual em vários formatos e uma rede de simulações reais para aproximar o desenvolvimento do programa da realidade da prática de TI.

Para atingir os objetivos de aprendizado propostos, este programa é ministrado por meio de uma metodologia de ensino online. Dessa forma, os profissionais poderão combinar perfeitamente seu trabalho com seus estudos. Além disso, o aluno se beneficiará de um corpo docente de alto nível e de materiais acadêmicos multimídia de grande rigor pedagógico, como masterclasses, resumos interativos e exercícios práticos. O único requisito para acessar o Campus Virtual é que os alunos tenham um dispositivo eletrônico com acesso à Internet, até mesmo o telefone celular.

Você obterá uma perspectiva completa sobre como o Machine Learning afeta e melhora cada estágio do desenvolvimento de software"

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 extremamente útil fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas indispensáveis 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 deseja aplicar os modelos transformacionais de processamento de linguagem natural à sua prática? Consiga isso e muito mais graças 
a este programa inovador"

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.

Você se aprofundará no ciclo de vida do Testing, desde a criação de test cases até a detecção de bugs"

O relearning permitirá que você aprenda com menos esforço e mais desempenho, envolvendo-o mais em sua especialização profissional"

Esta capacitação transformará os cientistas da computação em especialistas em IA aplicada à programação. Os alunos adquirirão uma visão integral, combinando os conhecimentos mais atualizados com habilidades práticas que melhorarão sua tomada de decisões. Ao mesmo tempo, os profissionais dominarão as ferramentas mais modernas para o desenvolvimento de softwares com tecnologia de aprendizado de máquina. Dessa forma, os alunos criarão propostas para sites e aplicativos móveis com capacidade de adaptação. Assim, os alunos estarão altamente especializados para atender às demandas atuais do setor. 

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

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 
• 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. Proyectos web con 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 se aprofundará na integração dos elementos do Visual Studio Code e na otimização de código com o ChatGPT, por meio de um programa acadêmico abrangente"