A AcademIA de Inteligência Artificial (IA) da PUC-Rio é um programa inédito de formação em Inteligência Artificial para aqueles que desejam aproveitar as oportunidades profissionais em tecnologia e desenvolvimento de IA que o mercado oferece no momento.
Na AcademIA, os alunos conquistam o certificado da PUC-Rio em Inteligência Artificial em 12 meses com 3 aulas semanais e um Bootcamp a cada 30 dias. Semelhante a um programa universitário, no AcademIA o aluno domina uma série de habilidades técnicas de desenvolvimento de aplicações de IA em 5 etapas, o que lhe proporciona uma oportunidade real de atuar no mercado profissional ou de empreender enquanto estuda:
1. AI Newbie
2. AI Beginner
3. AI Junior
4. AI Professional
5. AI Senior
Veja a seguir, as habilidades conquistadas em cada etapa da AcademIA PUC-Rio.
Nível 1 (Newbie)
Capacidade de abstração do mundo real para o mundo da programação;
Criação de programas básicos;
Utilização de bibliotecas disponíveis para criação de programas próprios;
Utilização da IDE Jupyter para programação em Python;
Utilização e domínio de bibliotecas populares para área de ciência de dados: Pandas e Numpy;
Análises gráficas: matplotlib e seaborn;
Execução de programas na nuvem da Google;
Criação de pequenos projetos de Inteligência Artificial;
Operações e manipulação de vetores e matrizes;
Anotação de Entidades (BRAT);
Anotação de Relações;
Anotações na área biomédica;
Classificação de Objetos (Bing Search API);
Detecção de Objetos (Labeling: ImageLabel);
Segmentação Semântica: (JS-Segmentator, Site de Imagens de Satélites);
Segmentação de Instâncias (Labeling: JS-Segmentator, LabelMe, DAVIS);
Image Captioning (Annotation);
Nível 2 (Beginner)
Criação de banco de dados em SQL;
Execução de operações em bancos de dados;
Criação de Data Warehouses;
Extração, carregamento e transformação de bases de dados;
Visualização de bases de dados;
Análise de dados em bancos de dados;
Utilização de métricas de avaliação;
Criação e treinamento dos algoritmos mais populares de aprendizado de máquina para tarefas de classificação, regressão e agrupamento;
Domínio de bibliotecas para criação e treinamento de modelos clássicos de machine learning (scikit learn);
Previsão para dados nunca vistos a partir dos modelos treinados;
Passo a passo para colocar modelos de inferência em produção.
Nível 3 (Junior)
IDEs profissionais para criação de sistemas;
Plataforma open source de versionamento de código (GIT);
Modelagem de problemas de otimização utilizando algoritmos evolucionários;
Otimização de problemas toy e reais;
Nível 4 (Professional)
Redução de dimensionalidade;
Análise exploratória de dados;
Tratamento de bases desbalanceadas com outliers e com valores faltantes;
Normalização de bases de dados;
Ranqueamento de atributos por importância;
Execução de todo o fluxo para criação de um projeto de Mineração de Dados;
Domínio de bibliotecas para criação e treinamento de modelos avançados de machine learning: Deep Learning (tensorflow, keras, etc.);
Nível 5 (Senior)
Criação e Treinamento de redes neurais Deep Learning para área de visão computacional;
Previsão com modelos de redes neurais Deep Learning para área de visão computacional;
Validação de modelos treinados;
Classificação de imagens;
Detecção de objetos;
Segmentação semântica;
Criação de bancos de dados não estruturados;
Manipulação de dados em bancos não estruturados;
Manipulação de grandes massas de dados (Big Data);
Extração de Conhecimento em Bases de Dados
Criação de robôs que buscam conteúdo na internet;
Estruturação de dados disponíveis na internet;
Criação de Base de dados para análise de sentimentos (Manualmente e usando Scraping da web);
Cenário da Inteligência Artificial e desenvolvimento de aplicações em uma das áreas de interesse:
Marketing
Jornalismo
Cinema
Direito
Design
Ciências Econômicas
Engenharia
Administração
Ciências Biológicas
Arquitetura
Porque estudar Inteligência Artificial?
A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia transformadora que está remodelando todos os setores da economia por meio de aplicações que transformam os processos, serviços, produtos e o atendimento a clientes nas organizações.
As aplicações de IA maximizam a chance de sucesso na solução de problemas persistentes, extremamente restritivos ou mesmo considerados impossíveis. Aliados à computação de alto desempenho, tais programas podem executar indefinidamente, dia e noite, em possantes máquinas, e realizar o inimaginável ou o inexequível, humanamente falando. As palavras chaves na inteligência artificial são aprender, inferir, prever e otimizar. Aplicações de IA nas quais esses predicados estão presentes parecem verdadeiras mágicas.
Desenvolvedores e técnicos em IA ainda são raros e a demanda por estes é urgente. Profissionais em inteligência artificial tornaram-se sinônimo de inovação e o crescimento da contratação para essa função cresceu 74%, anualmente, nos últimos 4 anos.
Dentre as habilidades requisitadas para este trabalho destacam-se, o aprendizado de máquina, aprendizado profundo (Deep Learning), a biblioteca da Google TensorFlow, a linguagem Python e o processamento de linguagem natural, temas que você irá conhecer e praticar durante o curso.
As oportunidades de trabalho para técnicos em Inteligência Artificial são muitas e permeiam todas as áreas profissionais, o que é fantástico. A maioria dos técnicos em IA trabalha com aplicações, programas especializados, capazes de resolver problemas numa diversidade de situações. O papel de um técnico em IA não é exclusivamente programar computadores, mas aprimorar os processos e produtos em todos os setores, o que o torna um profissional indispensável.