Pós-Graduação Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning

Pós-Graduação MIT em Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

Python, Tensorflow, Jupyter, Elastic Search, Pandas, NLP, Scikit-learn, Redes Neurais, AutoML, Dash, Clusterização, SVM, Plot.ly

Atualize-se e domine os novos paradigmas apresentados pela Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning.

Esta pós-graduação Machine Learning aborda as competências atuais da área, como: Engenharia de Machine Learning, Processamento em tempo real, Redes Neurais, Deep Learning usando Tensor Flow e a linguagem Python.

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DAS AULAS

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PRÓXIMA
TURMA

15/04/2024

DIAS DA
SEMANA

Seg e Qua

DURAÇÃO
DA PÓS

11 meses

Programador na pós em inteligência artificial e machine learning - pós-graduação Machine Learning

Disciplinas e Competências da pós-graduação Inteligência Artificial

Algoritmos supervisionados para classificação

  • Aplicar regressão linear logística
  • Desenvolver um treino supervisionado usando árvores de decisões
  • Desenvolver um treino supervisionado usando SVM
  • Construir uma solução que aplica um modelo elaborado a partir de uma base de dados

Complementares 

  • Utilizar a metodologia K-Folds de validação cruzada

Engenharia de Machine Learning

  • Desenvolver um sistema de coleta de dados usando APIs públicas
  • Criar uma solução de streaming de dados usando pipelines
  • Preparar um modelo previamente treinado para uma solução de streaming de dados
  • Estabelecer um método de como atualizar o modelo empregado em produção

Complementares

  • Utilizar algoritmo de AutoML.
  • Criar uma visualização de dados em tempo real
  • Criar uma API para servir um modelo de Machine Learning
  • Entender conceitos de sistemas de produção em nuvem

Processamento de linguagem natural com Python

  • Implementar técnicas de lematização usando a biblioteca NLTK
  • Construir um modelo de reconhecimento de entidades (NER) usando Spacy
  • Criar modelos utilizando vetorização de textos baseado em Bag of Words
  • Criar modelos baseados em Word Embedding

Complementares

  • Realizar análises com diferentes aplicações de NLP
  • Criar Text Corpus para serem analisados

Mineração de texto com stack ELK

  • Entender o pipeline do Stack da Elastic
  • Executar MLT Queries na base do Elastic Search
  • Desenvolver um classificador de categorias de texto usando “The 20 newsgroup dataset”
  • Desenvolver um sistema de recomendação utilizando queries MLT

Complementares

  • Compreender Shards
  • Gerenciar logs de operação usando LogStash

Redes neurais com TensorFlow

  • Identificar as diferentes camadas de uma Rede Neural Artificial 
  • Compreender as diferentes arquiteturas de Redes Neurais 
  • Criar um modelo de reconhecimento de dígitos numéricos
  • Treinar usando o algoritmo de rede backpropagation em Python 

Complementares

  • Compreender as diferentes funções de ativação de uma Rede Neural
  • Implementar uma Rede Neural em uma base de imagens

Deep Learning com TensorFlow

  • Compreender em que cenários deve-se utilizar redes profundas (Deep Learning Networks)
  • Utilizar modelos pré-treinados de redes profundas através de Transfer Learning
  • Utilizar uma rede de modelo convolucional com TensorFlow
  • Produzir contéudo texto com TensorFlow a partir de uma rede LSTM

Complementares

  • Implementar modelos neurais para cenários de operação
  • Utilizar uma rede DPN para gerar imagens usando TensorFlow

Algoritmos Não-Supervisionados para clusterização

  • Instalar Scikit-Learn usando um ambiente de Virtualenv
  • Explicar a motivação para se usar algoritmos não-supervisionadas
  • Explicar diferentes tipos de algoritmos de clusterização
  • Aplicar os algoritmos de K-Means e clusterização hierárquica (hcluster) em dados reais

Complementares

  • Escolher a técnica mais adequada de clusterização para diferentes problemas
  • Aplicar o algoritmo de DBScan em dados reais

Validação de modelos de clusterização

  • Compreender a distância baseada na Correlação de Pearson
  • Aplicar distâncias inter-clusters e intra-clusters
  • Aplicar a medida de sillhueta para problemas complexos usando Scikit-Learn
  • Utilizar o algoritmo de vizinhos mais próximos (KNN) para avaliação de clusters

Complementares

  • Entender as limitações da medida de silhueta

Perguntas frequentes

Como vou aprender?

Nesta pós-graduação Machine Learning , você terá uma verdadeira experiência de sala de aula, participando por áudio e vídeo, tirando dúvidas com os professores e construindo seu networking.

 

O curso é formado por 64 aulas interativas ao vivo e sete dias por semana de aprendizado na comunidade online.

 

Você tem o apoio de professores dedicados durante todo o curso, que são experts em Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, e aprende junto com uma turma EAD de profissionais de todo o Brasil.

Quem deve fazer este curso?

A pós-graduação Machine Learning  é para:

 

Profissionais de TI que sabem programar e que desejam se diferenciar aprendendo na prática as principais aplicações modernas de Machine Learning e Inteligência Artificial.

 

Desenvolvedores que buscam atualizar-se em relação aos novos paradigmas apresentados pelas técnicas de Machine Learning.

 

Programadores que buscam capacitar-se para gerir projetos relacionados a Augmented Analytics (Business Analytics + Machine Learning).

Quais são os pré-requisitos?

Para realizar o curso de pós-graduação Machine Learning, o aluno deve saber (ou ser capaz de aprender sozinho) a linguagem Python e possuir Inglês técnico para leitura.

O que significa MIT?

MIT significa “Master in Information Technology”. É o equivalente à sigla MBA, mas para a área de tecnologia. MBAs são cursos com aspectos de gestão de negócios (“B” de Business).

Qual infra preciso ter?

Para assistir às aulas da pós em Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, basta um celular com câmera e boa conexão internet wifi ou 4g, mas será bem mais produtivo se você usar um desktop ou notebook com câmera e um confortável fone de ouvidos, que é a configuração recomendada.

 

Para fazer os trabalhos do curso e enviar pelo Moodle, você deve usar um computador com configuração mínima Core i3, 4gb de RAM (recomendável 8gb) e internet de boa qualidade.

 

Ao tornar-se aluno da pós-graduação Machine Learning, você terá direito a uma conta no G Suite do Google e acesso a todas as VMs (Virtual Machines) necessárias para seu aprendizado, assim como instruções para baixá-las e utilizá-las durante o curso.

Coordenador

Fernando Ferreira

Coordena a pós-graduação Machine Learning, que é ministrada por professores do quadro permanente do Infnet e especialistas convidados para disciplinas específicas. 

Prof. Fernando é um dos pioneiros em Inteligência Artificial, Deep Learning e machine learning no Brasil, professor e coordenador da pós-graduação desde seu início.

É doutor em Inteligência Artificial pela Coppe/UFRJ e mestre em Engenharia Elétrica. Atua hoje diretamente no mercado, sendo cofundador da Twist Systems.

Carreiras para quem faz a pós-graduação Inteligência
Artificial em 2024

A pós-graduação EAD em Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning prepara o aluno para as carreiras de Engenheiro de ML (Machine Learning Engineer), Desenvolvedor de BI (Business Intelligence Developer), Pesquisador em AI (AI Research Scientist), Engenheiro ou Arquiteto de Big Data (Big Data Engineer/Architect) e Desenvolvedor de Software.

Curso único

Flexível

As aulas são ao vivo mas ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.

Professores de mercado

Os professores da Faculdade Infnet atuam em empresas como: Petrobras, Stone, Microsoft, BNDES e Globo.

Faculdade Focada

Ministrado por uma faculdade totalmente dedicada à formação para a área de tecnologia tecnologia aplicada aos negócios e gestão.

Avançado

Ideal para profissionais que visam avançar na carreira enquanto mantém-se técnicos.

Voltado para quem sabe programar

Todos os seus colegas terão experiência em programação, evitando perda de tempo.

Tecnologia de alta demanda

Programação em linguagem Python, a mais usada para inteligência artificial, machine learning e deep learning.

Criação de portfólio

Desenvolvimento de softwares com inteligência artificial, machine learning e deep learning durante a pós.

Networking

Colegas de alto nível, atuantes no mercado, que proporcionam um networking relevante para toda a vida, potencializado pela comunidade online.

Biblioteca Virtual

Acesso a biblioteca online com mais de 35 mil livros, vídeos e tutoriais de editoras como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O'Reilly (Safari), Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex.

Faculdade Focada

A pós-graduação Machine Learning é ministrada por uma faculdade totalmente dedicada à formação para a área de tecnologia aplicada aos negócios e gestão.

Curso Flexível

As aulas da pós-graduação Machine Learning são ao vivo mas ficam gravadas para você assistir conforme sua disponibilidade.

Avançado

Ideal para profissionais que visam avançar na carreira enquanto mantém-se técnicos.

Curso voltado para quem sabe programar

Todos os seus colegas da pós-graduação Machine Learning terão experiência em programação, evitando perda de tempo.

Professores de mercado

Os professores da Faculdade Infnet atuam em empresas como: Petrobras, Stone, Microsoft, BNDES e Globo.

Tecnologia de alta demanda

Neste curso, trabalhamos com programação em linguagem Python, a mais usada para Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.

Criação de portfólio

Desenvolvimento de softwares com Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning durante a pós.

Networking

Colegas de alto nível, atuantes no mercado, que proporcionam um networking relevante para toda a vida, potencializado pela comunidade online do curso.

Biblioteca Virtual

A pós-graduação Machine Learning garante acesso a biblioteca online com mais de 35 mil livros, vídeos e tutoriais de editoras como: Apress, Packt Publishing, Pearson, O'Reilly (Safari), Sams, Cisco Press, McGraw-Hill, Sybex.

Experts em Inteligência Artificial
e Machine Learning

O time de professores da pós-graduação Machine Learning, naturalmente, pode ser alterado ao longo do tempo.

Curso Flexível

Você assiste às aulas pós-graduação Machine Learning na modalidade EAD, estuda e faz os trabalhos no horário que puder. Assistir ao vivo é o ideal, mas é você quem decide. Faça seu horário!

Depoimentos de alunos

Perguntas frequentes

POR QUE ESTUDAR NO INFNET?

Somos referência no ensino de tecnologia.

 

O Infnet foi fundado em 1994, para o ensino de excelência voltado às necessidades do mercado. Nossa proposta é ensinar tecnologia aplicada ao contexto de negócios, isto é, como uma ferramenta para o desenvolvimento das organizações.

QUAIS SÃO AS NOTAS DO MEC PARA OS CURSOS DE PÓS LIVE DO INFNET?

No caso das pós-graduações lato sensu, como especializações tradicionais ou MBAs, conforme disposto na página do próprio Ministério da Educação, elas não precisam ser reconhecidas pelo MEC:

“Observados esses critérios, os cursos de especialização em nível de pós-graduação independem de autorização, reconhecimento e renovação do reconhecimento (o que garante o curso manter as características de flexibilidade, dinamicidade e agilidade), desde que oferecidos por instituições credenciadas”.

O que é necessário é que as instituições de ensino que ofereçam esses cursos de pós-graduação lato sensu sejam credenciadas pelo MEC.

QUAL É A NOTA DO MEC DADA AO INFNET PARA O CREDENCIAMENTO DO NOSSO MODELO EAD?

Nossa qualidade foi reconhecida pelo MEC, que conferiu conceito máximo (5) para a modalidade EAD da instituição e para todas as graduações reconhecidas.

 

Portaria 529 de 14/06/2013. Essas informações são públicas, o candidato pode ir lá sozinho e pesquisar no site: emec.mec.gov.br/

 

Este nível de qualidade do curso só é possível pela metodologia que combina aulas ao vivo e o aprendizado através do desenvolvimento de projetos com desafios reais da profissão. Além disso, a metodologia de avaliação por competências aproxima os alunos do mercado de trabalho.

QUAL É O PRINCIPAL DIFERENCIAL DOS CURSOS DE PÓS-GRADUAÇÃO LIVE DO INFNET?

Neste curso, você terá as mesmas oportunidades de aprendizado que em uma pós-graduação presencial, com aulas ao vivo, colegas de classe, trabalhos e indicação de conteúdos adicionais para estudar.

 

Para nós, um curso de pós-graduação não pode ser videoaula gravada anos atrás para autoestudo, por isso as aulas do nosso curso são ao vivo. É uma pós-graduação de verdade, com aulas de verdade.

O CERTIFICADO DA PÓS LIVE É O MESMO DE UMA PÓS PRESENCIAL?

Sim, o certificado do curso de pós-graduação na modalidade Live é o mesmo de uma pós-graduação presencial.

Quem pode fazer Pós-graduação em inteligência artificial?

Em geral, uma pós-graduação em Inteligência Artificial é recomendada para programadores, desenvolvedores ou profissionais de Ciência de Dados que sabem ou possuem noções de programação em Python.

Cursos relacionados com a pós-graduação Machine Learning: