A Pós-Graduação em Aprendizado de Máquina (Machine Learning) da Uniandrade prepara profissionais para atuar no desenvolvimento de soluções inteligentes, capazes de transformar dados em modelos, análises e aplicações voltadas à inovação.
O curso integra fundamentos de programação em Python, banco de dados, estatística aplicada, inteligência artificial, aprendizado supervisionado e não supervisionado, PCA e redes neurais artificiais, oferecendo uma formação alinhada às demandas do mercado de tecnologia e dados.
Com foco em análise de dados, automação, modelagem computacional e resolução de problemas reais, a especialização contribui para a formação de profissionais preparados para atuar em projetos de inteligência artificial, ciência de dados e transformação digital.
Formação aplicada em inteligência artificial
Desenvolva competências para compreender e aplicar técnicas de aprendizado de máquina em diferentes contextos profissionais.
Base em programação e dados
Estude Python, estruturas de dados, banco de dados e estatística aplicada ao desenvolvimento de soluções inteligentes.
Modelagem e análise preditiva
Aprenda fundamentos para criar modelos, identificar padrões e apoiar decisões com base em dados.
Redes neurais artificiais
Aprofunde conhecimentos sobre redes densas, convolucionais e suas aplicações em problemas computacionais.
Foco em inovação tecnológica
Prepare-se para atuar em um mercado cada vez mais orientado por inteligência artificial, automação e análise de dados.
Flexibilidade para profissionais graduados
Estude em ambiente virtual, com trilhas de aprendizagem, videoaulas e materiais digitais organizados por disciplina.
Objetivo Geral do Curso
Especializar profissionais para que estejam aptos a atuar no mercado de tecnologia da informação, da inteligência artificial e do processamento de dados, com o embasamento teórico e prático necessário para enfrentar os constantes desafios de um mundo cada vez mais dependente dos computadores.
Objetivos Específicos:
- Caracterizar o aprendizado de máquina e suas peculiaridades.
- Reconhecer a relação entre o aprendizado de máquina e a inteligência artificial.
- Apresentar as ferramentas para operar com banco de dados, acessar, visualizar e manipular dados e extrair modelos.
- Apresentar os diferentes tipos de aprendizado de máquina: aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Reconhecer as principais redes neurais artificiais, como as redes densas e as redes de convolução.
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