Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural e Blockchain
É na Uniandrade
A Pós-Graduação em Inteligência Artificial, Processamento de Linguagem Natural e Blockchain da Uniandrade prepara profissionais para desenvolver e aplicar soluções baseadas em tecnologias emergentes.
O curso integra fundamentos de inteligência artificial, ferramentas computacionais, estruturas de dados, aprendizado de máquina, PCA, redes neurais, blockchain, criptomoedas e processamento de linguagem natural.
Com foco em inovação, análise de dados, automação inteligente e segurança tecnológica, a especialização contribui para a formação de profissionais preparados para atuar em projetos de IA em diferentes setores.
Inteligência artificial aplicada
Desenvolva competências para compreender, criar e aplicar soluções de IA em contextos reais.
Machine learning e redes neurais
Estude aprendizagem supervisionada, não supervisionada, PCA e diferentes arquiteturas de redes neurais.
Processamento de linguagem natural
Aprofunde conhecimentos em tecnologias capazes de interpretar, processar e gerar linguagem humana.
Blockchain e criptomoedas
Compreenda aplicações da tecnologia blockchain em segurança, inovação e novos modelos digitais.
Ferramentas para projetos de IA
Explore fundamentos e recursos voltados ao desenvolvimento de soluções inteligentes.
Formação flexível e digital
Estude em ambiente virtual, com trilhas de aprendizagem e materiais organizados por disciplina.
Objetivo Geral do Curso
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.
Objetivos Específicos:
- 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.
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