Inteligência Artificial, Processamento em Linguagem Natural e Blockchain

Pós-Graduação EAD

Inicie sua jornada na Faculdade CENSUPEG

  • Formação completa em Inteligência Artificial: Domine as tecnologias de e IA mais desejadas pelo mercado, do fundamento à aplicação

  • Muito além das ferramentas: Machine Learning, Redes Neurais, Linguagem Natural, Robótica e outras tecnologias para uma visão ampla da Inteligência Artificial.

  • Certificado emitido pela Faculdade que é nota MÁXIMA (5) no MEC.

  • Conquiste sua formação em uma das instituições mais bem avaliadas do Brasil.

Apresentação

A Inteligência Artificial já transforma empresas, profissões e a forma como vivemos, mas a falta de profissionais preparados para acompanhar essa evolução ainda é um grande desafio. Com o avanço de tecnologias como inteligência artificial generativa, processamento de linguagem natural e blockchain, cresce a necessidade de especialistas capazes de compreender essas soluções e aplicá-las de forma estratégica, segura e responsável.

Na Pós-Graduação em Inteligência Artificial, Processamento em Linguagem Natural e Blockchain, você desenvolverá conhecimentos para analisar dados, criar e avaliar soluções inteligentes e utilizar ferramentas como TensorFlow e PyTorch. O curso aborda aprendizado de máquina, redes neurais, estatística, linguagem natural, robótica, blockchain e criptomoedas, preparando você para identificar oportunidades e solucionar problemas reais com tecnologia.

Na Faculdade CENSUPEG, você encontra uma formação 100% EAD, pensada para quem precisa conciliar estudos, trabalho e vida pessoal. Com conteúdos alinhados às demandas atuais do mercado, o curso integra fundamentos e aplicações práticas, contribuindo para o desenvolvimento de competências valorizadas em um cenário profissional cada vez mais orientado pela inovação e pela transformação digital.

Objetivos:
*  Especializar profissionais para que estejam preparados a atuar na área de inteligência artificial, com o embasamento teórico e prático necessário para desenvolver e aplicar soluções de inteligência artificial em diversos setores industriais e acadêmicos.
* Oportunizar um aprendizado profundo e crítico sobre os fundamentos da inteligência artificial e suas aplicações práticas.
* Analisar e aplicar técnicas de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado.
*  Desenvolver competências em redes neurais artificiais, incluindo redes convolucionais e redes LSTM.
*  Aplicar conhecimentos de inteligência artificial em áreas emergentes como blockchain, processamento de linguagem natural e robótica.
* Capacitar os alunos a utilizar ferramentas e frameworks de inteligência artificial, como TensorFlow e PyTorch, em projetos reais. 
* Estudar e aplicar métodos estatísticos essenciais para inteligência artificial, como regressão linear, média, desvio padrão e variância.
* Desenvolver habilidades para realizar testes de Turing e avaliar sua aplicação em sistemas inteligentes.
* Explorar o conceito de criptomoedas e a tecnologia blockchain, compreendendo suas aplicações e implicações para a segurança e inovação na área de inteligência artificial.

Público-Alvo 
Profissionais e pesquisadores de ciências exatas e tecnológicas interessados em aplicar inteligência artificial em suas áreas de trabalho e pesquisa.

Formato do curso:
Conteúdo 100% on-line.

Viva a Experiência CENSUPEG

Zairelusa Napar

Aluna CENSUPEG

Estudar na CENSUPEG, com certeza foi uma das melhores escolhas da minha vida, ela é completa... Profissionais nota 10!!! Sigo feliz e realizada em busca do meu grande sonho, que é me formar na melhor faculdade.

Iago Nunes Lentz

Aluno CENSUPEG

A Faculdade Censupeg dispõe de profissionais de alta qualificação e muita empatia. Tenho certeza que terei um ótimo suporte para continuar minha caminhada, que será intensa e cheia de aprendizado. Por aqui, aprendemos fazendo, se divertindo e procurando dentro de nós, formas para fazermos o melhor pela educação.

Júnia Coelho

Aluna CENSUPEG

Estar cursando o ensino superior é um sonho que está se realizando, tenho muito orgulho de estar neste caminho. A palavra que mais define tanto a CENSUPEG, quanto o curso que escolhi é amor. A professora é uma pessoa iluminada, inspiradora e uma excelente profissional, sempre tira minhas dúvidas e torna as aulas mais leves e divertidas. Enfim, só tenho a agradecer por fazer parte deste time, sinto-me realizada por ter escolhido a melhor faculdade, que faz me apaixonar cada dia mais pela minha nova área de atuação.

Você vai Aprender

  • Conceito e história da inteligência artificial. Tipos de inteligência artificial: fraca, forte e superinteligente. Importância da distribuição, frequência e média para a inteligência artificial. Teste de Turing: definição, forças, fraquezas e sua importância para a inteligência artificial. Aplicações do teste de Turing. Média, desvio padrão e variância relacionados à estimativa do intervalo de confiança. Regressão linear: intervalo de confiança e medida de curtose. Utilização das medidas estatísticas em inteligência artificial.
  • Ganhos econômicos decorrentes do uso da inteligência artificial em vários setores da economia. Principais aplicações da inteligência artificial na geração de mídia. Uso de ferramentas de inteligência artificial em vídeos, áudio e texto. Mitos e verdades sobre inteligência artificial. Utilização de engenharia do conhecimento para a criação de sistemas inteligentes. Principais tecnologias e ferramentas utilizadas para o desenvolvimento de aplicações inteligentes e a análise de dados. Aplicações candidatas a sistemas especialistas. Domínios de aplicações de sistemas especialistas. Vantagens e limitações de sistemas especialistas.
  • Listas e sua implementação em Python. Implementação de filas em Python. Pilhas e sua implementação. Fundamentos para implementação de árvores binárias. Algoritmo de busca em largura. Algoritmo de busca em profundidade. Tabelas hash. Resolução de colisões em tabelas hash. Implementação de tabelas hash em Python.
  • Inteligência artificial. Diferentes técnicas que compõem a inteligência artificial. Aprendizado de máquina. Técnicas para gerar e avaliar modelos de aprendizado de máquina.
  • Modelos de aprendizado de máquina supervisionados. Naive bayers. Máquina de vetor de suporte. Árvore de decisão.
  • Modelos de aprendizado supervisionados. kNN. Modelos não supervisionados. k-means. Análise de componentes principais.
  • Redes neurais artificias. Redes perceptron e perceptron de múltiplas camadas. Aplicação dessas redes em problemas reais. Como ocorre o treinamento da rede.
  • Rede de convolução. Processamento digital de imagens. Criação de imagens. Extração de características. Comparação da rede de convolução em relação à rede densa. Camadas que compõem a rede de convolução.
  • Conjunto de redes neurais artificiais com diferentes arquiteturas. Rede de Kohonen. Redes temporais de Elman e Jordan. Redes do tipo LSTM.
  • Conceito e histórico das criptomoedas. Impacto das criptomoedas na economia. Conceito e histórico da blockchain. Técnicas utilizadas pela blockchain. Exemplos de criptomoedas com blockchain. Integração de blockchain com criptomoedas. Exemplos de aplicação de tecnologias de blockchain.
  • Fluxo básico do processamento de linguagem natural (PLN). Áreas de conhecimento relacionadas ao PLN. Papel do PLN em diferentes problemas. Principais características que tornam o PLN adequado para resolver um problema. Desafios a serem tratados pelas técnicas de PLN. Aplicação adequada do PLN em problemas reais. Definição da área de análise de sentimentos. Exemplos de aplicações de análise de sentimentos. Recursos para soluções de análise de sentimentos.
  • Definição de robótica, robôs e manipuladores. Breve história da evolução da robótica. Papel da robótica na automação industrial. Diferentes tipos e aplicações de robôs. Garras e efetuadores usados em robôs. Impacto do uso dos robôs nas atividades humanas. Definição de visão computacional e seu uso na robótica. Processamento de imagens na robótica. Extração de características de imagens e seu uso como comandos para robôs.
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