IA LAB I – Tudo o que você precisa saber

sobre Inteligência Artificial

Desperte o poder da Inteligência Artificial de forma prática e acessível!

Aprenda AI do zero

100% online

Carga Horária

//Confira mais detalhes do nosso curso

O que é Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial está transformando rapidamente a natureza fundamental de muitas empresas e profissões e, por essa razão, profissionais e estudantes precisam conhecer a IA para integrar e apoiar a transformação digital em suas organizações.

A transformação digital depende, fundamentalmente, de profissionais que conhecendo os desafios em suas áreas de atuação, sejam capazes de inovar por meio de impactantes aplicações de IA tornando processos, produtos e serviços mais ágeis, eficientes e assertivos, e trazendo vantagens competitivas para suas organizações.

//Próxima turma

IA LAB I

Prazo de Inscrição: Até 07/11/2024 – Prazo de Matrícula: Até 07/11/2024

Aula 1
  • Conceitos da Inteligência Artificial (IA)
  • Inteligência Artificial e sua relação com a natureza (Biomimética)
  • A definição de IA, aprendizado de máquina e aprendizagem profunda
  • Desenvolvimentos históricos que agora diferenciam a IA moderna da IA anterior
  • Exemplos de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda
  • As diferenças entre a aprendizagem supervisionada e a não supervisionada
  • Exemplos onde a IA está sendo aplicada
Aula 2
  • Setores que a Inteligência Artificial está transformando
  • Cuidados de saúde e genômica
  • Cinema
  • Jornalismo
  • Biologia
  • Medicina
  • Marketing
  • Design e Moda
  • Agronegócios
  • Energia Renovável
  • Transportes e direção autônoma
  • Segurança
  • Processamento de Linguagem Natural
  • Varejo e cadeia de suprimentos
  • Processos Jurídicos
  • Finanças
  • Industrial
  • Setor Público
Aula 3
  • Fluxo de trabalho da ciência de dados
  • Identificar as etapas no fluxo de trabalho da ciência de dados
  • Identificar os principais papéis e conjuntos de habilidades dentro do campo da IA
  • Descrever maneiras de estruturar uma equipe de IA
  • Identificar equívocos comuns da ciência de dados
  • Identificar os componentes da manutenção do modelo de IA após a implantação
Aula 4
  • Introdução ao conceito de aprendizagem supervisionada
  • Explicar como formular um problema de aprendizagem supervisionada
  • Comparar e compreender as diferenças entre treinamento e inferência
  • Descrever os perigos do sobre-ajuste e do treinamento versus testes de dados
  • Entender como a linguagem de programação Python se aplica à IA
  • Cases práticos: churn e iris.
Aula 5
  • Fontes e tipos de dados no treinamento de uma rede neural de inteligência artificial
  • Como reconhecer situações em que mais amostras de dados são necessárias
  • Data wrangling, data augmentation, e engenharia de recursos
  • Como identificar problemas como sobre-ajuste e sub-ajuste
  • Vários conjuntos de dados populares usados no treinamento de redes neurais
  • Diferentes métodos de pré-processamento de dados
  • Formas de rotular dados
  • Como identificar desafios ao trabalhar com dados
Aula 6
  • Princípios da aprendizagem profunda
  • Os conceitos básicos da aprendizagem profunda e como ela se incorpora à IA e ao
  • aprendizado de máquina
  • Os tipos de problemas que a aprendizagem profunda resolve
  • As etapas na construção de um modelo de rede neural
  • A definição de uma rede neural convolucional (CNN)
  • Transferência de aprendizagem, e porque ela é útil.
  • Arquiteturas comuns de aprendizagem profunda
Aula 7 - Oficina Prática
  • Classificação de camundongos com síndrome de down;
  • Classificação de estrelas, galáxias e quasares;
  • Previsão do tipo de cultivo de vinho;
  • Previsão do preço de moradias.
Aula 8
  • Hardware para IA
  • Placa gráfica
  • CPU
  • Hardwares para aplicações específicas
  • Movidius
  • Jetson
Aula 9
  • Softwares para IA
  • Bibliotecas para IA
  • Pandas e Numpy
  • Prática: manipulação de dados
Aula 10
  • Aprendizado Supervisionado
  • Aprendizado Não Supervisionado
  • Aprendizado por Reforço
  • Algoritmos mais populares de Machine Learning
  • KNN
  • Árvores de Decisão
  • Comitês: Bagging, Boosting, Stacking e RMS
  • Random Forest
Aula 11 - Oficina Prática
  • Cases práticos de IA
  • Rapidminer
  • Python
  • Aplicações em Design industrial, Cinema
  • Análise de Crédito
  • Identificação de Malignidade em Tumores de Mama
Aula 12 - Oficina Prática
  • Cases práticos de IA
  • Rapidminer
  • Python
  • Aplicações em Jornalismo, Direito, Gestão
  • Classificação de Faixa de Preço de Celulares
  • Identificação de Anormalidade em Pacientes com Dores na Lombar
Aula 13
  • Aplicações na área de Inteligência Artificial
  • APIs
  • Demos de Visão
  • Demos de NLP
Aula 14
  • Aplicações de IA No-Code
  • Animação por IA
  • Assistentes Virtuais
  • Detecção de Objetos
  • Análise de Sentimentos
  • Deep Fake
  • Reconhecimento de Voz
  • Detecção de Texto Escrito por IA
Aula 15
  • Aplicações mais recentes na área de Inteligência Artificial
  • Introdução à Deep Learning
  • História: evolução das Redes Neurais Artificiais
  • CPUs, GPUs, TPUs
  • Imagenet
  • Aplicações
  • Ética
  • Deep Fake
  • Assistentes Virtuais
  • O que vem agora?
  • Inteligência Artificial II, Deep Learning em Python, BI MASTER, Visão Computacional

O IA LAB I é um curso de extensão oferecido pelo Laboratório de Inteligência Computacional da PUC-Rio, criado para capacitar profissionais e estudantes a aplicar a Inteligência Artificial (IA) de maneira prática e intuitiva, sem exigir conhecimento matemático profundo ou experiência em programação. Este curso proporciona um aprendizado imersivo em técnicas essenciais de IA, como Redes Neurais, permitindo que você utilize essas ferramentas para impulsionar a transformação digital em sua área de atuação.

Período

14/11/2024 a 27/02/2025

}

Dias e Horários

Aulas assíncronas disponíveis nas quintas-feiras

Modalidade

100% online

Idiomas

Materiais e legenda das aulas disponíveis em: inglês, espanhol e português

Carga Horária

45 horas 

Investimento

4 parcelas de R$ 122,00*

Descontos especiais*

10% de Desconto

Desconto de 10% para alunos, ex-alunos (concluintes), funcionários e professores da PUC-Rio, desconto de 10% no pagamento à vista ou 5% no pagamento parcelado
*Descontos não cumulativos

10% de Desconto

Para grupos de duas ou mais pessoas.
Interessados nesta promoção devem enviar um e-mail para bi-master.contato@ele.puc-rio.br com o nome das pessoas do seu grupo.
//O Curso

Por que fazer o IA LAB?

Inovação

 Identificar oportunidades de inovação na sua área usando IA.

 

O IA LAB I é voltado para aplicações práticas da Inteligência Artificial, oferecendo uma experiência hands-on que lhe permitirá aplicar IA em cenários reais. Ao concluir cada módulo, você estará apto a:

Conheça as principais técnicas e novidades

Explorar técnicas de IA, como Redes Neurais, para resolver problemas de forma inovadora.

Teconologia & Criatividade

Implementar soluções criativas e eficientes sem a necessidade de conhecimento avançado em matemática.

 

Aprenda com quem faz

Professores são desenvolvedores de aplicações para empresas.

 

//CONHEÇA NOSSOS DIFERRENCIAIS

A qualidade de ensino da PUC-Rio 

Networking

Networking com os melhores especialistas do mercado: professores com título de Doutor e Nvidia e Intel Ambassadors.

Auxílio dos Professores

Acesso direto aos professores para tirar dúvidas. Aulas particulares por vídeo conferência.

PUC-Rio é referência em tecnologia

7ª Melhor Universidade da América Latina e 1° Universidade da América Latina a criar uma pós-graduação em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.lo

Aulas Online

Vitrine de códigos para você montar ao longo do curso e exibir seu currículo

//O Curso

Para quem é este curso?

Público Alvo

O IA LAB I é ideal para profissionais e estudantes de diversas áreas, que buscam entender e aplicar a Inteligência Artificial em seus campos, sem a necessidade de experiência prévia em matemática ou programação. Seja você da área de Humanas, Sociais, Biológicas, Saúde, ou setores técnicos e administrativos, este curso é uma oportunidade única para se destacar na transformação digital.

Explore e aplique a IA — para que ela é usada e por quê, e como aplicá-la — sem a matemática dos cursos tradicionais.

No final do curso, você estará usando Python em suas primeiras aplicações de Deep Learning. Não sabe programar? Não se preocupe, pois você vai conseguir programar já na primeira aula através de plataformas lúdicas e intuitivas. A familiaridade com a linguagem você vai obter, se desejar, ao longo do caminho.

//Veja na Prática

Metodologia

 

O IA LAB I utiliza uma abordagem prática, focada em capacitar você a aplicar as técnicas de IA diretamente na sua área de atuação. Com aulas gravadas, acessíveis a qualquer momento na plataforma Google Education Suite, o curso garante flexibilidade para que você aprenda no seu próprio ritmo.

Durante o curso, você desenvolverá projetos práticos, aplicando os conceitos de IA em situações reais, com suporte contínuo de professores e monitores. Este apoio está disponível remotamente ao longo da semana, garantindo que você tenha toda a assistência necessária para o sucesso em sua jornada de aprendizado.

//Docentes

Professores do Curso

Explore nossa equipe de professores, experientes no desenvolvimento de aplicações, pronta para elevar sua carreira a novos horizontes

Dr. Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco

Diretor do Laboratórica de Inteligência Computacional Aplicada ICA da PUC Rio

Doutor em Computer Science – University of London, UL, England.

Professora Ana Carolina

Dra. Ana Carolina Alves Abreu

Engenheira de Petróleo, com mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica, na área de Métodos de Apoio à Decisão.

Professora da PUC-Rio e pesquisadora sênior do Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA PUC-Rio). Atua desde 2009 em projetos de pesquisa e desenvolvimento de modelos computacionais baseados em inteligência artificial aplicados a exploração e produção de petróleo. Professora e coordenadora acadêmica do curso de pós-graduação Business Intelligence Master da PUC-Rio.

Dra. Amanda Lemette

Dra. Amanda Lemette Teixeira Brandão

Engenheira Química, com mestrado e doutorado em Engenharia Química no PEQ/COPPE-UFRJ, na área de Modelagem, Simulação e Otimização. Professora assistente I do departamento de engenharia química e de materiais da PUC-Rio (DEQM). Professora do curso Business Intelligence Master da PUC-Rio.

Desenvolve pesquisa na área de modelagem, simulação e otimização de processos químicos, aplicação de algoritmos estocásticos, planejamento de experimentos, discriminação de modelos e tratamento de dados.

Mrs. Anderson Silva do Nascimento

Mrs. Anderson Silva do Nascimento

Mestre em Informática pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (2015), possui pós-graduação em Análise, Projeto e Gerência de Sistemas pela PUC-RJ (2004) e Graduação em Sistemas de Informação pela Universidade do Grande Rio (2000).

É Professor universitário desde 2005, Analista de Sistemas e Consultor na área de Banco de Dados e Business Intelligence (BI). Tem experiência em projetos na área de Sistemas de Informação, com ênfase em Banco de Dados, Business Intelligence, Engenharia de Software e Governança em Tecnologia da Informação.

É conteudista de material didático e palestrante na área de BI. No Ensino Superior atua nas modalidades presencial e a distância (EAD), nos níveis de graduação e pós-graduação.

Ms. Evelyn Batista

Dra. Evelyn Conceição Santos Batista

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro e doutorado concluído em Engenharia Elétrica (Processamento de Sinais, Automação e Robótica) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Possui mais de 10 anos de experiência em projetos de PD. Atualmente é especialista em Deep Learning e Reinforcement Learning. Tem experiência em desenvolvimento de sistemas de software, utilizando as liguagens C#, Java, Python e as ferramentas MATLAB, Visual Studio, Eclipse e Excel.
Professor Felipe Borges

Ms. Felipe Borges Carvalho

Graduado em Engenharia de Controle e Automação pela PUC-Rio e Mestre em Metrologia e Instrumentação também pela PUC-Rio.

Atua na área de inteligência artificial com foco em algoritmos de otimização e com interesse crescente em análise crítica de dados.

Possui experiência em desenvolvimento de software em diversas linguagens computacionais e atualmente trabalha em projetos de pesquisa nas áreas de processamento de dados, algoritmos de otimização, aprendizado de máquina e em Deep Learning.

Dr. Leonardo Alfredo Forero

Dr. Leonardo Alfredo Forero Mendoza

Possui graduação em engenharia eletrônica – Universidade Pontifícia Bolivariana (2002), mestrado em engenharia de telecomunicações pela Universidade Federal Fluminense (2009) e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013).

Atualmente é pesquisador da Pontifícia Universidade Católica do Rio e professor do BI-Master da PUC-Rio.

Tem experiência na área de inteligência artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: NLP, neural network, glottal, pathology e recognition voice. Possui 8 anos de experiência como supervisor gerente e coordenador em projetos P&D.

Dr. Manoela Rabello Kohler

Dra. Manoela Rabello Kohler

Profissional com mais de 10 anos de experiência como pesquisadora, desenvolvedora e coordenadora de equipes em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento.

Especialista em métodos de apoio à decisão. Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2011), Mestrado em Engenharia Elétrica (linha de pesquisa: Métodos de Apoio à Decisão) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013) e Doutorado em Engenharia Elétrica (linha de pesquisa: Métodos de Apoio à Decisão) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2017).

Atualmente é pesquisadora sênior no Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada e professora da PUC-Rio, ministrando aulas no curso de pós-graduação BI-Master (MBA) e cursos de extensão em Inteligência Artificial.

Professor Marco Antonio

Dr. Marco Antonio Guimaraes Dias

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1982) , especialização em Engenharia de Petróleo pela Petrobras (1984), mestrado (1996) e doutorado (2005) na PUC-Rio em Engenharia de Produção pelo Departamento de Engenharia Industrial na área de Finanças e Análise de Investimentos.

Trabalhou por cerca de 34 anos na Petrobras onde chegou ao topo da carreira técnica de consultor (Consultor Master). É professor da PUC-Rio desde 2006, inicialmente em tempo parcial e desde 2017 em tempo integral, onde ministra duas matérias na pós-graduação acadêmica desde 2006. É professor do BI-Master desde 2007, lecionando a disciplina “Apoio à Decisão sob Incertezas” e atualmente leciona “Blockchain e Criptomoedas”.

Autor de dois livros e inúmeros artigos, atua principalmente nos seguintes temas: análise de investimentos sob incertezas, opções reais, blockchain & criptomoedas, teoria dos jogos, teoria de leilões, jogos de opções reais e valor da informação em exploração e produção de petróleo.

// CONFIRA RECURSOS DE APRENDIZAGEM

Nossa Plataforma de ensino

A Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio) é considerada pelo Ministério da Educação (MEC), a melhor universidade privada do país e reconhecida por sua excelência acadêmica e científica e pelo pioneirismo em muitas áreas do conhecimento. 

Este curso, certificado pela PUC-Rio, foi criado e é ministrado pelo Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA) que há 32 anos pesquisa e desenvolve projetos em inteligência artificial e, em 2006, criou o BUSINESS INTELLIGENCE MASTER, a primeira pós-graduação em Inteligência Artificial e Ciência de Dados da América Latina.

//Perguntas Frequentes

Perguntas sobre o IA LAB I

Ainda possui dúvidas sobre o IA LAB? Confira a seguir algumas das perguntas mais comuns que recebemos, respondidas pelo coordenador do curso.

Quais são os pré-requisitos para participar do curso?

Não é necessário ter conhecimento prévio.

Como é a metodologia de ensino do curso IA LAB?

O curso é realizado de forma online, com aulas ao vivo e gravações disponíveis para revisão. Nossa equipe está acessível para ajudar durante o curso.

Os conteúdos das aulas ficarão disponíveis após o término do curso?

Sim, você terá acesso ao material por um período para revisar e consolidar seus conhecimentos.

Como posso tirar minhas dúvidas durante o curso?

Você terá suporte através de canais de comunicação, como fóruns e videoconferências com os professores.

O certificado do curso é reconhecido pelo mercado de trabalho?

Sim, o certificado é emitido por uma instituição renomada, reconhecida pelo mercado de trabalho.

Há alguma opção de desconto ou facilidade de pagamento?

Sim, oferecemos opções de desconto para pagamentos à vista e parcelamento facilitado para atender suas necessidades.
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