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Sobre o curso

O cenário da educação profissional requer programas de capacitação que sejam mais focados nas especificidades de cada área. O MBA em Inteligência Artificial é impulsionado por uma convergência de fatores que destacam a crescente demanda por profissionais equipados com conhecimento técnico e visão de negócios para navegar no cenário de IA em rápida evolução.

Você desenvolverá competências, como:

  • Compreender os conceitos básicos de IA incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, PLN e visão computacional;
  • Desenvolver e implementar algoritmos e modelos de IA em linguagens de programação como Python e R;
  • Lidar com grandes conjuntos de dados e extrair insights significativos por meio de técnicas de análise de dados, organização de dados e métodos estatísticos;
  • Compreender plataformas em nuvem como AWS a fim de implantar e dimensionar aplicativos e modelos de IA;

Entre em contato e entenda muito mais habilidades e competências que o curso poderá lhe proporcionar.

Programa

Introdução à IA

O aluno aprenderá os conceitos fundamentais da IA, explorando sua história e evolução até as aplicações atuais. Seriam abordados os diferentes tipos de IA, como fraca, forte e generativa, e conceitos essenciais, incluindo aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural.

Filosofia da IA

Explorar questões filosóficas sobre a natureza da inteligência e da consciência, refletindo sobre o que significa “pensar” e “aprender” artificialmente. Serão discutidos os impactos éticos, sociais e existenciais da IA, incluindo dilemas morais, responsabilidade em decisões, automatizadas e a relação entre, humanos e máquinas.

Ideação de Novos negócios com IA

Aprender a identificar oportunidades inovadoras utilizando Inteligência Artificial, desenvolvendo soluções que agreguem valor em diferentes mercados. Serão abordadas metodologias de ideação, como design thinking, para criação de modelos de negócios baseados em IA, além de estratégias para validar ideias e avaliar a viabilidade técnica e econômica.

IA e Business Intelligence

Aprender a integrar técnicas de Inteligência Artificial em processos de análise de dados para gerar insights estratégicos. Serão exploradas aplicações práticas, como previsões de mercado, otimização de processos e personalização de serviços, capacitando o aluno a transformar dados em vantagem competitiva para os negócios. 

IA e Internet das coisas

Aprender a integrar Inteligência Artificial com dispositivos conectados para coletar, analisar e interpretar dados em tempo real. Serão exploradas arquiteturas e protocolos de IoT, além do uso de algoritmos de IA para automatizar processos, prever falhas e otimizar operações em ambientes inteligentes.

Aprendizado de máquina e aprendizado profundo em negócios

Aplicar algoritmos de machine learning e deep learning para resolver desafios empresariais complexos. Serão exploradas técnicas de modelagem preditiva, redes neurais e análise de grandes volumes de dados, com foco em otimização de processos, personalização de produtos e detecção de padrões 

Realidade Virtual, aumentada e Mixada

Utilizar tecnologias imersivas para criar experiências interativas aplicadas a negócios. Serão explorados conceitos técnicos, ferramentas e aplicações práticas em setores como educação, treinamento, marketing e varejo.

Estratégia e planejamento de negócios de IA

Desenvolver e implementar estratégias corporativas que aproveitam o potencial da Inteligência Artificial. Serão explorados frameworks para avaliação de riscos, oportunidades e impacto da IA, além de práticas de governança e ética. 

Gerenciamento e desenvolvimento de produtos de IA

Aprender a conduzir o ciclo completo de criação de produtos baseados em Inteligência Artificial, desde a concepção até o lançamento. Serão abordadas metodologias ágeis, design de produto centrado no usuário e integração de modelos de IA em soluções reais.

Gerenciamento e governança de projetos de IA

Planejar, executar e monitorar projetos de Inteligência Artificial, com ênfase em boas práticas de governança. Serão discutidos também aspectos éticos, legais e regulatórios da IA, capacitando o aluno a garantir que os projetos de IA sejam conduzidos de forma eficaz, transparente e em conformidade com as normas aplicáveis.

Comunicação e colaboração com IA

Utilizar ferramentas e tecnologias de IA para aprimorar a comunicação e a colaboração dentro das organizações. Será abordado uso de chatbots, assistentes virtuais, plataformas de colaboração inteligente e análise de dados para facilitar a troca de informações, melhorar a produtividade e otimizar processos de tomada de decisão.

Liderança em IA e gerenciamento de mudanças

Aprender a liderar a transformação digital dentro das organizações, promovendo a adoção e integração de Inteligência Artificial. Serão exploradas estratégias para comunicar e engajar stakeholders, além de práticas para garantir uma transição suave, ética e bem-sucedida para soluções baseadas em IA, alinhando as mudanças com os objetivos estratégicos da organização.

Ética e Responsabilidade social com IA

Identificar e abordar questões éticas no desenvolvimento e uso de Inteligência Artificial. Explorar temas como viés algorítmico, privacidade de dados, transparência e tomada de decisões automatizada. O aluno também discutirá a responsabilidade social das empresas ao implementar IA, garantindo que as soluções sejam justas, inclusivas e em conformidade com normas legais e sociais.

Análise de negócios e tomada de decisão com IA

Asar técnicas de Inteligência Artificial para analisar dados empresariais e apoiar decisões estratégicas. Será abordada a aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, análise preditiva e mineração de dados para identificar padrões e tendências.

Estatística em IA com R

Aplicar técnicas estatísticas para analisar e interpretar dados utilizando a linguagem de programação R. Usar pacotes e bibliotecas do R específicos para IA, como caret e randomForest, para desenvolver modelos de aprendizado de máquina e validar suas conclusões.

Data Science e IA com Python

Aplicar técnicas de ciência de dados e Inteligência Artificial utilizando a linguagem de programação Python. Será abordado o processamento e análise de grandes volumes de dados, além do uso de bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn e TensorFlow para implementar modelos de aprendizado de máquina e deep learning.

Percepção humana e Visão computacional

Aprender como os sistemas de IA podem simular a percepção humana, especialmente no que diz respeito ao processamento e interpretação de imagens e vídeos. Serão abordados conceitos de visão computacional, como detecção de objetos, reconhecimento de padrões, segmentação de imagens e deep learning para análise visual.

Tecnologias de PLN

Aprender como as máquinas compreendem e gerenciam a linguagem humana. Serão abordados técnicas e algoritmos de PLN, como análise de sentimentos, tradução automática, reconhecimento de entidades nomeadas e modelagem de tópicos.

Mineração de dados

Extrair padrões e insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Serão abordadas técnicas de pré-processamento, clustering, classificação, regressão e análise de associação

Redes Neurais e Aprendizado de máquinas

Aprender os conceitos e técnicas fundamentais de redes neurais artificiais e seu papel no aprendizado de máquina. Será elencado o funcionamento de modelos como perceptrons, redes neurais profundas (deep learning), retropropagação e redes convolucionais (CNNs), além de técnicas de treinamento, otimização e regularização. 

IA e cultura de dados

Aprender como promover e integrar uma cultura organizacional orientada por dados e IA. Serão explorados temas como governança de dados, ética, privacidade e a criação de processos que garantam a qualidade dos dados, capacitando o aluno a liderar iniciativas que transformem a organização em uma entidade mais orientada por dados e mais preparada para adotar IA de forma estratégica.

Aprendizado profundo

Aprender as técnicas e arquiteturas avançadas de redes neurais, como redes neurais profundas (DNNs), redes convolucionais (CNNs), redes recorrentes (RNNs) e redes generativas adversariais (GANs).

Tendências para o futuro

Explorar as inovações emergentes e as direções que a Inteligência Artificial e a tecnologia seguirão nos próximos anos. Serão abordados tópicos como IA explicável, computação quântica, ética da IA, e a evolução de modelos de aprendizado profundo e outras tecnologias disruptiva

Público Alvo

Profissionais com formação em ciência da computação, engenharia, matemática ou áreas afins que desejam assumir funções de liderança ou gerenciamento em organizações orientadas por IA. Profissionais de negócios de diversas áreas, como Marketing, Finanças, operações ou gerenciamento de produtos, que desejam obter uma compreensão abrangente da IA e suas aplicações em seus respectivos campos. Indivíduos que buscam lançar startups movidas a IA ou buscar empreendimentos no escopo da IA. Profissionais de diversas formações que buscam fazer a transição para a área de IA. Profissionais que já atuam no campo da tecnologia, que desejam avançar em suas habilidades estratégicas de negócios juntamente com conhecimento técnico.

Investimento

Matrícula + 18 parcelas de R$ 432,00 para pagamento até o dia 10 de cada mês.
Matrícula + 18 parcelas de R$ 540,00 – Valor Integral


Matrícula + 24 parcelas de R$ 324,00 para pagamento até o dia 10 de cada mês.
Matrícula + 24 parcelas de R$ 405,00 – Valor Integral

Certificados

Ao ser aprovado no curso, você terá direito ao certificado impresso, em nível de especialização (pós-graduação lato sensu), emitido pela UNILINS.

Ao final de todas as disciplinas, seu certificado é emitido automaticamente e enviado para seu endereço cadastrado no Portal do Aluno, o prazo de entrega está regido por regulamento.

Laboratório e Equipamentos

As aulas síncronas (ao vivo) serão aos sábados, das 8h às 14h, na plataforma meet ou similar.
1 encontro presencial ao final do curso.

Carga Horária:

360 horas

Coordenação Acadêmica:

Thiago Seti Patrício (Mestre)
Doutorando e Mestre em Mídia e Tecnologia pelo PPGMiT – Programa de Pós-Graduação em Mídia e Tecnologia, da Faculdade de Arquitetura, Artes, Comunicação e Design (FAAC) – Universidade Júlio de Mesquita Filho (UNESP). MBA em Gerenciamento de Projetos pela UNILINS. Tecnólogo em Banco de Dados pela Faculdade de Tecnologia de Lins (FATEC).

Coordenação Acadêmica:

Pós-Graduação Unilins

1 + 18 parcelas de R$ 432,00 para pagamento até o dia 10 de cada mês

Parcelas
1 + 8x de:

R$ 199,90

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► Metodologia 

As aulas síncronas (ao vivo) serão aos sábados, das 8h às 14h, na plataforma meet ou similar.
1 encontro presencial ao final do curso.

 
 
► Investimento
 

Matrícula + 18 parcelas de R$ 432,00 para pagamento até o dia 10 de cada mês.
Matrícula + 18 parcelas de R$ 540,00 – Valor Integral

ou

Matrícula + 24 parcelas de R$ 324,00 para pagamento até o dia 10 de cada mês.
Matrícula + 24 parcelas de R$ 405,00 – Valor Integral

Ex-alunos e colaboradores de empresas conveniadas, entrem em contato!

Sobre o curso:

O cenário da educação profissional requer programas de capacitação que sejam mais focados nas especificidades de cada área. O MBA em Inteligência Artificial é impulsionado por uma convergência de fatores que destacam a crescente demanda por profissionais equipados com conhecimento técnico e visão de negócios para navegar no cenário de IA em rápida evolução.

Diferenciais sobre o curso:

  • Compreender os conceitos básicos de IA incluindo aprendizado de máquina, aprendizado profundo, PLN e visão computacional;
  • Desenvolver e implementar algoritmos e modelos de IA em linguagens de programação como Python e R;
  • Lidar com grandes conjuntos de dados e extrair insights significativos por meio de técnicas de análise de dados, organização de dados e métodos estatísticos;
  • Compreender plataformas em nuvem como AWS a fim de implantar e dimensionar aplicativos e modelos de IA;
  • Ser capaz de alinhar iniciativas de IA com metas e objetivos gerais de negócios com o intuito de gerar valor estratégico;
  • Entender as metodologias de desenvolvimento de produtos e os princípios de experiência do usuário para a criação de produtos baseados em IA que atendam às necessidades do mercado;
  • Identificar, avaliar e mitigar riscos potenciais associados às implantações de IA para um uso responsável das TIC;
  • Gerenciar as mudanças e expectativas das partes interessadas para a adoção bem-sucedida da IA dentro de uma organização;
  • Identificar problemas complexos, enquadrá-los como desafios solucionáveis por IA e projetar soluções de IA apropriadas;
  • Explorar continuamente tendências, tecnologias e aplicações emergentes de IA para impulsionar a inovação e a vantagem competitiva;
  • Manter-se atualizado com os mais recentes avanços em IA, considerações éticas e estruturas regulatórias.

Público Alvo

Profissionais com formação em ciência da computação, engenharia, matemática ou áreas afins que desejam assumir funções de liderança ou gerenciamento em organizações orientadas por IA. Profissionais de negócios de diversas áreas, como Marketing, Finanças, operações ou gerenciamento de produtos, que desejam obter uma compreensão abrangente da IA e suas aplicações em seus respectivos campos. Indivíduos que buscam lançar startups movidas a IA ou buscar empreendimentos no escopo da IA. Profissionais de diversas formações que buscam fazer a transição para a área de IA. Profissionais que já atuam no campo da tecnologia, que desejam avançar em suas habilidades estratégicas de negócios juntamente com conhecimento técnico.

Fundamentação Legal / Atribuições:

MEC:  Curso regulamentado pela Resolução CNE/CES nº 1, de 6 de abril de 2018, que estabelece normas para o funcionamento de cursos de pós-graduação Lato-Sensu, em nível de especialização.

Coordenação

Thiago Seti Patrício (Mestre)

Doutorando e Mestre em Mídia e Tecnologia pelo PPGMiT – Programa de Pós-Graduação em Mídia e Tecnologia, da Faculdade de Arquitetura, Artes, Comunicação e Design (FAAC) – Universidade Júlio de Mesquita Filho (UNESP). MBA em Gerenciamento de Projetos pela UNILINS. Tecnólogo em Banco de Dados pela Faculdade de Tecnologia de Lins (FATEC).

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