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100% Online TCC Opcional Convênios para estágios Reconhecido pelo MEC Conclusão em apenas 6 meses Suporte personalizado Esta Pós especializa o aluno no desenvolvimento e gestão de sistemas inteligentes, aplicando tecnologias e processos necessários, além de implementar, administrar e dar suporte ao funcionamento dessas aplicações nas organizações. 80h 80h 80h 80h 80h 80h 80h 80h 80h Esta Pós especializa o aluno no desenvolvimento e gestão de sistemas inteligentes, aplicando tecnologias e processos necessários, além de implementar, administrar e dar suporte ao funcionamento dessas aplicações nas organizações. 80h 80h 80h 80h 80h 80h 80h 80h 80h De acordo com pesquisa da Fundação Getúlio Vargas (FGV), profissionais pós-graduados recebem cerca de 66% a mais do que seus colegas que possuem somente graduação. Ter uma especialização aumenta em torno de R$ 1.800,00 no salário, sendo que, em algumas carreiras, esse valor pode ser triplicado. O (TCC) não é um requisito obrigatório para a certificação da especialização, de acordo com o que determina o MEC na Resolução n° 1 de 06/04/2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação lato sensu, em nível de especialização. Apesar da não obrigatoriedade, a matriz curricular possibilita ao aluno a realização do Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), de forma optativa e com ônus. A carga horária é variável e está na descrição de cada curso. Os documentos necessários são: 1) RG (carteira de identidade). Não é válido a CNH; Ao concluir o curso de Pós-Graduação Lato Sensu da Faculdade Única você terá direito a um certificado que lhe atribuirá o título de Especialista. Este certificado será enviado juntamente com o Histórico Escolar para o endereço informado pelo aluno. Nossa missão é TRANSFORMAR vidas através da Educação Os cursos com 500h e 720h tem duração mínima de 6 (seis) meses (Exceto Engenharia Segunda do Trabalho que é 12 Meses) O Certificado Digital de conclusão do curso de Pós-Graduação EaD da Faculdade Única é 100% gratuito, sendo igual ao certificado do ensino presencial. EAD é a sigla para Ensino a Distância, utilizada para identificar a modalidade de ensino ocorrida em ambiente virtual, ou seja, sem a necessidade de presença física em uma universidade para o processo de aprendizagem. Tem sim, nos termos do art. 5º do Decreto n° 5.622 de 2005: “Os diplomas e certificados de cursos e programas a distância, expedidos por instituições credenciadas e registrados na forma da lei, terão validade nacional”. Sendo assim, deverão ser aceitos em processos públicos de seleção e provimento de cargos. Reconhecido pelo MEC, constando os nomes dos professores do curso nos Históricos Escolares que acompanham o Certificado. Queremos que se sinta absolutamente seguro de estar fazendo um excelente investimento, em você e no seu futuro profissional. *Os 7 dias serão contabilizados a partir da data de pagamento da taxa de matrícula.
Pós-Graduação EaD em
INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
Área: Negócios, administração e direito
: 720H
Método de Formação Rápida
🚀Garanta Agora a Melhor Oferta de Hoje!
Sobre seu Curso
O que você vai Aprender
Módulo
Disciplina
CH
1
Fundamentos e paradigmas da Inteligência Artificial (IA). Ambiente Digital de Negócios. Complexidade nos Negócios. Aplicações de AI em Negócios. Métodos de busca para resolução de problemas. Heurística. Conhecimento e Raciocínio. Algorítimos de IA. Conceitos de aprendizado de máquina. Aplicações de IA: Processamento de Linguagens Naturais, Jogos, Robótica e Mineração de Dados. Inteligência Competitiva e Modelos de Negócios Digitais. Como Machine Learning e Big Data impulsionam a IA.
2
Introdução ao aprendizado de máquina. Técnicas (algoritmos) e ferramentas de Machine Learning e suas aplicações; Tipos de aprendizado. Paradigmas de aprendizado. Avaliação experimental de algoritmos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Algoritmos de Aprendizado de Máquina. Aplicações em problemas de natureza científica e tecnológica.
3
Introdução e visão geral do processo de machine learning. Principais aplicações. Algoritmos de aprendizado. Capacidade, overfitting e underfitting. Hiperparâmetros e validação. Visão geral de estatística e estimativas. Modelos supervisionados. Modelos não supervisionados. Método do gradiente descendente. Construindo o algoritmo e motivacionais
4
Conceitos de segurança de informação. Serviços de segurança. Modelo para segurança em rede. Ataques cibernéticos. Criptografia. Varredura de portas e serviços. Normas ISO 2700, 27001,27002,27005,31000 e 22301. Recursos de autenticação. Identificação e solução de problemas.
5
Compreender e aplicar os fundamentos da linguagem R em aplicações e scripts. Manipular dados utilizando os principais pacotes estatísticos e ferramentas de análise de dados. Criação de modelos estatísticos com programação. Manipulação de dados utilizando os principais pacotes estatísticos e ferramentas de análise de dados.
6
Arquitetura de Software: Conceito e Contextualização Histórica. O mercado de Software e seus impactos. Os Estilos Arquiteturais (pipes-and-filters, camadas, publish-subscribe, baseado em eventos, cliente-servidor, dentre outros). Análise da Relação Custo/Benefícios na diversidade dos requisitos arquitetônicos. A implicação de hardware no desenvolvimento de projetos de Software. Rastreabilidade de requisitos e arquitetura de software. Arquiteturas específicas de um domínio e linhas de produtos de software. Notações arquiteturais (ex., visões, representações e diagramas de componentes). Reutilização em nível arquitetural.
7
Técnicas de aprendizado de máquina em visão computacional. Manipulação de reconhecimento facial, reconhecimento de objetos em imagens. Redes neurais convolucionais e aprendizado profundo aplicados a problemas de visão computacional. Problemas comuns em visão computacional: segmentação de imagens, classificação de imagens, detecção e reconhecimento de objetos em imagens.
8
Cálculo de probabilidades por simulação aplicados no Machine Learning. Resolução numérica de sistemas de equações lineares. Solução de equações não-lineares. Processos de Poisson. Cadeias de Markov a tempo discreto: classificação de estados, probabilidade limite e aplicações em sistemas de filas.
9
Conceito de Banco de Dados. Caracterização de Banco de Dados. Evolução Histórica. Tendências da Área. Projeto de Banco de Dados. Linguagem SQL: DDL, DML, restrições de integridade, visões, autorização de acesso. Modelo relacional: conceitos, restrições de integridade, álgebra relacional, cálculo relacional. Implementação de Modelo de Dados. Arquitetura e Sistema de Gerenciamento de Dados. Aspectos Operacionais de Banco de Dados: Transações, Concorrência, Recuperação, Integridade, Distribuição, Segurança. Banco de dados orientados a objetos. Data warehousing e data mining. Tecnologias Aplicadas.
TOTAL
720h
Preciso de uma tutoria online sobre o CONTEÚDO:
Sobre seu Curso
O que você vai Aprender
Módulo
Disciplina
CH
1
Fundamentos e paradigmas da Inteligência Artificial (IA). Ambiente Digital de Negócios. Complexidade nos Negócios. Aplicações de AI em Negócios. Métodos de busca para resolução de problemas. Heurística. Conhecimento e Raciocínio. Algorítimos de IA. Conceitos de aprendizado de máquina. Aplicações de IA: Processamento de Linguagens Naturais, Jogos, Robótica e Mineração de Dados. Inteligência Competitiva e Modelos de Negócios Digitais. Como Machine Learning e Big Data impulsionam a IA.
2
Introdução ao aprendizado de máquina. Técnicas (algoritmos) e ferramentas de Machine Learning e suas aplicações; Tipos de aprendizado. Paradigmas de aprendizado. Avaliação experimental de algoritmos de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial. Algoritmos de Aprendizado de Máquina. Aplicações em problemas de natureza científica e tecnológica.
3
Introdução e visão geral do processo de machine learning. Principais aplicações. Algoritmos de aprendizado. Capacidade, overfitting e underfitting. Hiperparâmetros e validação. Visão geral de estatística e estimativas. Modelos supervisionados. Modelos não supervisionados. Método do gradiente descendente. Construindo o algoritmo e motivacionais
4
Conceitos de segurança de informação. Serviços de segurança. Modelo para segurança em rede. Ataques cibernéticos. Criptografia. Varredura de portas e serviços. Normas ISO 2700, 27001,27002,27005,31000 e 22301. Recursos de autenticação. Identificação e solução de problemas.
5
Compreender e aplicar os fundamentos da linguagem R em aplicações e scripts. Manipular dados utilizando os principais pacotes estatísticos e ferramentas de análise de dados. Criação de modelos estatísticos com programação. Manipulação de dados utilizando os principais pacotes estatísticos e ferramentas de análise de dados.
6
Arquitetura de Software: Conceito e Contextualização Histórica. O mercado de Software e seus impactos. Os Estilos Arquiteturais (pipes-and-filters, camadas, publish-subscribe, baseado em eventos, cliente-servidor, dentre outros). Análise da Relação Custo/Benefícios na diversidade dos requisitos arquitetônicos. A implicação de hardware no desenvolvimento de projetos de Software. Rastreabilidade de requisitos e arquitetura de software. Arquiteturas específicas de um domínio e linhas de produtos de software. Notações arquiteturais (ex., visões, representações e diagramas de componentes). Reutilização em nível arquitetural.
7
Técnicas de aprendizado de máquina em visão computacional. Manipulação de reconhecimento facial, reconhecimento de objetos em imagens. Redes neurais convolucionais e aprendizado profundo aplicados a problemas de visão computacional. Problemas comuns em visão computacional: segmentação de imagens, classificação de imagens, detecção e reconhecimento de objetos em imagens.
8
Cálculo de probabilidades por simulação aplicados no Machine Learning. Resolução numérica de sistemas de equações lineares. Solução de equações não-lineares. Processos de Poisson. Cadeias de Markov a tempo discreto: classificação de estados, probabilidade limite e aplicações em sistemas de filas.
9
Conceito de Banco de Dados. Caracterização de Banco de Dados. Evolução Histórica. Tendências da Área. Projeto de Banco de Dados. Linguagem SQL: DDL, DML, restrições de integridade, visões, autorização de acesso. Modelo relacional: conceitos, restrições de integridade, álgebra relacional, cálculo relacional. Implementação de Modelo de Dados. Arquitetura e Sistema de Gerenciamento de Dados. Aspectos Operacionais de Banco de Dados: Transações, Concorrência, Recuperação, Integridade, Distribuição, Segurança. Banco de dados orientados a objetos. Data warehousing e data mining. Tecnologias Aplicadas.
TOTAL
720h
Preciso de uma tutoria online sobre o CONTEÚDO:
Boleto
R$ 119,00
R$ 79,90
Mensais no boleto
Investimento Inicial de R$180,00.
Cartão
R$ 99,90
R$ 66,90Mensais no Cartão de Crédito
Investimento Inicial de R$180,00.
À VISTA
R$ 1798,20
R$ 1198,80
Investimento Inicial de R$180,00.
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2) CPF;
3) Diploma de Graduação* (Frente e verso).
4) Comprovante de Residência.
*O aluno precisa ter concluído sua graduação e estar de posse do Diploma ou certificado de conclusão (que precisa ser trocado pelo Diploma até o final da Pós). O não envio dos documentos solicitados impede a emissão do certificado de pós-graduação.
O prazo para o envio do certificado é de até 10 dias após a conclusão e solicitação do certificado feita pelo aluno.
A Faculdade Única fazem parte do Grupo Prominas, um dos maiores grupos educacionais do Brasil que atuam com a oferta de educação superior há mais de 20 anos no ensino presencial e a distância, com o objetivo de transformar vidas pela educação.
A pós EAD tem a mesma estrutura de um curso presencial, em questão de matérias e provas. Mas com a facilidade de ter acesso ao conteúdo de qualquer lugar. Se o mesmo curso é oferecido nas modalidades presencial e EAD, a grade curricular vai ser igual nos dois, ou seja, mesma carga horária e disciplinas.
Experimente por 7 dias, se não gostar devolvemos todo o seu investimento
Se não gostar do curso por qualquer motivo, devolvemos todo seu investimento. E por que estamos fazendo isso? Por que temos mais de 489 mil profissionais satisfeitos e a certeza que com você não será diferente.
