Transformação
digital começa pela educação.
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. (veja o programa ou veja aqui mais informações sobre o curso)
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.
No AI LAB você aprende com quem faz! Professores
são pesquisadores e desenvolvedores experientes que, dia a dia, desenvolvem
projetos para empresas nacionais.
Promover a inclusão e a capacitação de estudantes
e profissionais na área de Inteligência Artificial para que possam se destacar
na transformação digital e adquirir novas habilidades profissionais. O curso possui
o diferencial de ensinar e aplicar a Inteligência Artificial sem abordar a
matemática de modelos e algoritmos e é voltado para profissionais, inclusive
aqueles de áreas não-exatas, como os de Humanas, Sociais, Biológicas e Saúde.
Acha que não consegue acompanhar? Você
vai se surpreender com a magia da IA quando aplicar modelos de Redes Neurais
(Deep Learning) em problemas de seu interesse, sem digitar uma linha de
programação. O mais importante, você se tornará capaz de identificar aplicações e propor inovações na
sua área de atuação.
Explore e aplique a IA — para que ela é
usada e por quê, e como aplicá-la — sem a matemática dos cursos tradicionais.
Os tópicos abordados incluem:
- Conceitos
básicos e algoritmos mais populares de machine learning;
- Introdução
a redes neurais artificiais clássicas;
- Algoritmos
de treinamento para redes neurais;
- Métodos
de otimização para redução do erro de uma rede neural;
- Redes
neurais de aprendizagem profunda (Deep Learning);
- Aplicações.
Ao final deste curso, os estudantes
terão adquirido conhecimento prático sobre:
- Técnicas,
terminologia e fundamentos da aprendizagem profunda;
- Arquiteturas
fundamentais das redes neurais, redes de alimentação direta, redes convolutivas
e redes recorrentes;
- Como
construir e treinar adequadamente esses modelos;
- Várias
aplicações da aprendizagem profunda;
- Como
usar modelos pré-treinados para os melhores resultados;
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.
Quem somos?
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.
![Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0000\\00000695.jpg" class="img-docente" loading="lazy" /><br>', 'Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco', '<p class="MsoNormal">Marco Aurélio Cavalcanti Pacheco é Engenheiro Eletrônico e
Mestre em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio e PhD em Computer Science pelo University
College of London (1991). Desde 1977, é professor da Pontifícia Universidade
Católica do Rio de Janeiro e, desde 1992, é diretor do Laboratório de
Inteligência Computacional Aplicada, ICA. <o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência Artificial,
Métodos de Apoio à Decisão e Nanotecnologia. Propôs a Área de Concentração em
Nanotecnologia, criada em 2007 no Programa de Pós-Graduação do Departamento de
Engenharia Elétrica da PUC-Rio e, junto com pesquisadores do CTC da PUC-Rio,
liderou a criação do primeiro programa de Engenharia em Nanotecnologia da
América Latina. Em 2007, criou a
primeira pós-graduação lato sensu em Inteligência Artificial no Brasil,
Business Intelligence Master.<o:p></o:p></p>
<p class="MsoNormal">Suas áreas de interesse de pesquisa incluem: Inteligência
Artificial e Nanotecnologia. Já orientou 60 dissertações de Mestrado e 29 teses
de Doutorado, coordenou mais de 50 projetos de P&D nas áreas de óleo e gás
e energia elétrica e publicou 61 artigos em periódicos internacionais e mais de
300 artigos em conferências. Já ganhou cinco Prêmios Petrobras de Tecnologia e
um Prêmio Santander Universidades - Ciência e Inovação<o:p></o:p></p>', '');){kind=link}
![Leonardo Alfredo Forero Mendonza](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0040\\00408721.jpg" class="img-docente" loading="lazy" /><br>', 'Leonardo Alfredo Forero Mendonza', '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 vinculado 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 10 anos de experiência como supervisor gerente e coordenador em projetos P&D.', '');){kind=link}
![Manoela Rabello Kohler](javascript:preencher_modal('<img src="\\imagens\\pessoa\\0044\\00442113.jpg" class="img-docente" loading="lazy" /><br>', '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.', '');){kind=link}