Pós em Inteligência Artificial

Pós-graduação lato sensu 100% online e assíncrona em Inteligência Artificial. São 760 horas em 12 disciplinas: a base matemática e a metodologia científica, classificação e predição, deep learning, reinforcement learning, mineração de textos em R, internet das coisas e a engenharia de levar um modelo do notebook para produção. O conteúdo e as aulas são produzidos pela instituição parceira certificadora; a Geo Sem Fronteiras faz a curadoria, a matrícula e o suporte ao aluno.

Conteúdo do curso

12 módulos.

1. 01
   Disciplina 01 — Metodologia Científica (20h)Como se formula uma pergunta de pesquisa, se escolhe o método e se defende um resultado: tipos de pesquisa, revisão de literatura, coleta e análise de dados e normas do trabalho acadêmico.
2. 02
   Disciplina 02 — Inteligência Artificial (60h)O panorama da área: agentes inteligentes, busca e otimização, representação do conhecimento e o mapa das famílias de aprendizado de máquina — supervisionado, não supervisionado e por reforço.
3. 03
   Disciplina 03 — TI: Visão Estratégica de Negócios e Transformação Digital (60h)Onde a IA entra na estratégia da empresa: governança de dados, priorização de casos de uso, custo e retorno de um projeto de dados e a condução da transformação digital.
4. 04
   Disciplina 04 — Mineração de Textos em R (60h)Processamento de linguagem natural com a linguagem R: leitura e limpeza de corpus, tokenização, matriz de termos, análise de frequência e de sentimento e modelagem de tópicos.
5. 05
   Disciplina 05 — Internet das Coisas (IoT) (60h)A camada que gera o dado: sensores e dispositivos embarcados, protocolos de comunicação, ingestão e armazenamento de séries temporais e a inferência na borda ou na nuvem.
6. 06
   Disciplina 06 — Classificação e Predição (80h)O núcleo do aprendizado supervisionado: regressão, árvores de decisão, ensembles, SVM e k-NN; preparação de base, validação cruzada e as métricas que dizem se o modelo presta.
7. 07
   Disciplina 07 — Deep Learning (80h)Redes neurais profundas: perceptron multicamadas, retropropagação, funções de ativação e regularização, redes convolucionais para imagem e arquiteturas para sequência e texto.
8. 08
   Disciplina 08 — Engenharia de Software para Inteligência Artificial (80h)O código que sustenta o modelo: versionamento de código e de dados, testes, estruturação de projeto, pipelines reproduzíveis, containers e integração contínua.
9. 09
   Disciplina 09 — Levando IA para Produção (80h)Onde a maioria dos projetos para: publicação do modelo como serviço, escala e latência, monitoramento de desempenho e de deriva de dados, retreinamento e ciclo de vida em operação.
10. 10
    Disciplina 10 — Matemática para Inteligência Artificial (80h)A base formal, na medida em que a IA usa: álgebra linear, cálculo e gradientes, probabilidade e estatística e os fundamentos de otimização por trás do treinamento de qualquer modelo.
11. 11
    Disciplina 11 — Reinforcement Learning (80h)Aprendizado por reforço: processos de decisão de Markov, política e função de valor, o equilíbrio entre explorar e explotar, Q-learning e métodos profundos para decisão sequencial.
12. 12
    Disciplina 12 — Docência do Ensino Superior (20h)Disciplina institucional da pós: didática no ensino superior, planejamento de aula, avaliação da aprendizagem e legislação aplicada ao magistério superior.

Para quem é

Profissionais com nível superior em computação, ciências exatas de base (Física, Química e Matemática), economia e engenharias que querem aplicar inteligência artificial no dia a dia da empresa. A matriz pressupõe familiaridade com lógica de programação e matemática básica — a disciplina de Matemática para Inteligência Artificial retoma álgebra linear, cálculo e probabilidade na medida em que a IA usa.

Perguntas frequentes