Tecnologia de Inteligência Artificial

Pós-Graduação EAD

Apresentação

No começo a ideia era apenas processar dados. Depois do primeiro computador do mundo na década de 1950, a evolução digital iniciou uma espiral crescente exponencial, saindo de um mero processamento de dados para um pensamento digital. Na atualidade, eles são capazes de fazer coisas que nem mesmo os filmes de ficção científica pensaram que pudesse ser possível. Aliado à internet das coisas e à ciência dos dados, a inteligência artificial está mudando a vida das pessoas e das empresas. Quer estar entre os primeiros a explorar esse novo mercado? Especialize-se em Inteligência Artificial.

O curso de especialização lato-sensu em Inteligência Artificial oferece uma visão ampla sobre as técnicas e ferramentas para a aplicação dos conhecimentos sobre tecnologia da informação e comunicação nessa área emergente, além de atividades empreendedoras, para o atendimento de empresas e instituições de todos os portes. O curso consegue abordar aquilo que é realmente necessário para uma atuação competente e eficaz por parte do concluinte.

Objetivos:
Ao término deste curso você poderá atuar na área de inteligência artificial, adquirindo conhecimentos transversais à área de inteligência artificial, como direito digital, segurança da informação, lógica algorítmica, banco de dados, entre outros conteúdos relevantes para a atuação profissional.

Formato do curso:
Conteúdo 100% on-line.
Trilha de aprendizagem com materiais teóricos, vídeos introdutórios e slides.
Materiais das aulas disponíveis para download.
Inicie o curso em até 7 dias após a confirmação da sua matrícula.


Disciplinas

  • Definições e conceitos; Armazenagem versus Distribuição; Armazenagem versus Gestão de Estoques; Tecnologias aplicadas à Armazenagem; Entendendo o SGBD MS-Access; Criando formulários; Criando consultas; Tecnologias aplicadas à Armazenagem
  • Normalização de dados; Modelo Entidade-Relacionamento; Modelo lógico de dados; Classes e especializações de dados; Modelos e arquiteturas dos bancos de dados; Características e recursos do SGBDS; Banco de dados para programadores; Mercado de trabalho para administração de dados
  • Unidades básicas do computador; Tipos de sistemas operacionais; Princípios de segurança e tipos de vulnerabilidade; Hackers & crackers; Malwares e tipos de vírus; Vírus, antivírus e backups; Problemas de invasões e como tratá-los; Normas regulamentadoras (ISO) de segurança da informação
  • Controle de segurança no meio físico; Testes de segurança; Documento de política de segurança; Segurança de redes externas; Segurança da intranet e conceitos de LAN e VPN; Identificando camada de rede e criptografia; Certificados digitais e assinaturas; Computação na nuvem
  • Introdução à Computação; Linguagens de Programação; Infraestrutura dos Sistemas Computacionais; Introdução à Lógica de Programação Algorítmica; Constantes e Variáveis de Memória; Representação gráfica e textual de algoritmos; Operações e expressões alfanuméricas; Estruturas Condicionais SE
  • Estruturas Condicionais SE Encadeadas; Estrutura condicional encadeada; Estruturas Repetitivas com Cadeias de Caracteres; Vetores; Matrizes; Arquivos de Dados; Procedimentos; Funções
  • A Sociedade da Informação; O ciberespaço; O domínio do ciberespaço; A deep web; Cibercrime: o gênero; Espécies do cybercrime; Ciberterrorismo; Ciberespionagem
  • Desafios da administração e controle do ciberespaço; Modalidades de administração do ciberespaço; Militarização e desmilitarização do ciberespaço; Copyright no mundo digital; Lei dos crimes informáticos; Marco civil da Internet; Código de Processo Civil de 2015; Lei Geral de Proteção de dados – LGPD
  • Fundamentos da inteligência artificial e sua história; Agentes inteligentes e o ambiente para a IA; Lógica proporcional; Grafos para busca em espaço de estados; Como a IA trata a incerteza; Algoritmo de bayes para tratamento das incertezas; O modelo oculto de Markov; Tomada de decisão simples e complexa em IA
  • Aprendizagem supervisionada: como os sistemas digitais aprendem; Lógica indutiva; Aprendizagem por modelos probabilísticos; Aprendizagem por reforço; Definição e modelos de linguagem natural; Extração, recuperação e classificação de informações; Gramáticas e os modelos de linguagem natural; O processo de percepção da IA

Diferenciais

  • Acesse a Trilha de Aprendizagem como, onde e quantas vezes quiser.

  • Material digital disponível para download.

  • Parcelas acessíveis que cabem no seu bolso.

  • Seu certificado emitido pela faculdade que é nota MÁXIMA (5) no MEC.

  • Curse em 6 ou 12 meses.

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