Formação avançada em

Inteligência artificial

Domine o universo da Inteligência Artificial e conquiste grandes oportunidades neste mercado em constante ascensão.

Você vai aprender, na prática, fundamentos, machine learning, deep learning e muito mais. Saia na frente com um portfólio para apresentar nas próximas entrevistas e decolar na carreira.

Aulas 100% Presenciais, com os melhores especialistas do mercado.

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Formação Completa

Com 104 horas de aulas presenciais, professores de mercado e exercícios voltados para a prática simulando rotinas de trabalho.

Soft Skills

Habilidades e competências que serão desenvolvidas dia a dia nas aulas presenciais, com foco no comportamento social e interação em equipe.

Orientação Profissional

Preparação para o mercado de trabalho com palestras, organização de portfólio e currículo, preparação para entrevistas e muito mais.

Saiba mais sobre a Digital College

A Digital College é uma escola de ensino de habilidades digitais e tem como objetivo formar profissionais para o mercado e humanizar as relações por meio do digital e da tecnologia, a escola tem como foco formar pessoas com ou sem experiência nas áreas: T.I., Análise de Dados e Marketing.

Além de profissionais que desejam fazer uma transição de carreira para uma área completamente diferente, estudantes universitários e empresas que desejam capacitar suas equipes ou formar profissionais do zero para atuar nas áreas do mercado digital.

Por que aprender Inteligência Artificial

Necessidade

A Inteligência Artificial (IA) é uma tecnologia em constante evolução que está transformando o mundo. Ela está sendo usada em uma ampla gama de aplicações, desde a medicina até a logística. Como resultado, existe uma grande necessidade de profissionais qualificados em IA.

Benefícios

Aprender Inteligência Artificial pode ajudá-lo a desenvolver habilidades valiosas e se preparar para o mercado de trabalho. Você aprenderá sobre os conceitos básicos de IA, como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e visão computacional. Essas habilidades são cada vez mais demandadas por empresas de todos os setores.

Demanda

O mercado de trabalho para profissionais de IA está em alta. De acordo com o Fórum Econômico Mundial, a IA é uma das habilidades mais demandadas no mundo. Como resultado, aprender Inteligência Artificial pode abrir portas para novas oportunidades de emprego e carreira.

Quanto ganha um profissional
da Inteligência Artificial?

Não é à toa que profissões que envolvem o universo digital estão entre as mais procuradas do mercado de trabalho atualmente.

Salários médios de acordo com www.glassdoor.com.br / Região de Fortaleza -CE

R$ 3.500/mês

Analista de Inteligência Artificial Júnior

R$ 5.461 /mês

Analista de Inteligência Artificial Sênior

R$ 6.665 /mês

Engenheiro de Inteligência Artificial

O que você aprenderá

Ao fim do curso, você dominará a inteligência artificial se tornando um profissional da área.

Módulo 01 – Fundamentos

Ética e Responsabilidade
Vamos explorar as implicações éticas e responsáveis da Inteligência Artificial e do Aprendizado de Máquina. Iremos discutir questões como viés algorítmico, privacidade de dados e transparência, preparando os alunos para desenvolver soluções alinhadas com valores éticos.

Introdução à Machine Learning
"Esta introdução abrange os conceitos essenciais do Aprendizado de Máquina. Explorando o processo de treinamento e avaliação de modelos, apresentando diferentes tipos de algoritmos e cenários de aplicação.

Regressão
Abordamos a compreensão da regressão, um dos principais métodos de aprendizado supervisionado. Os alunos aprendem a prever valores contínuos a partir de dados históricos, abordando aspectos como linearidade e avaliação de desempenho

Classificação
"Este tópico explora técnicas de classificação, onde o objetivo é atribuir rótulos a dados. Os alunos exploram algoritmos como k-NN, SVM e Naive Bayes para solucionar problemas de classificação.

Módulo 02 – Machine Learning

Processamento de Linguagem Natural
Investigamos como as máquinas podem entender e gerar linguagem humana. Exploramos técnicas de pré-processamento, modelagem de linguagem e aplicações práticas, como chatbots e análise de sentimento.
Árvore de Decisão
Neste tópico, os alunos exploram as árvores de decisão e seus algoritmos relacionados. Eles aprendem como tomar decisões com base em regras condicionais e exploram como essas estruturas são aplicadas em problemas de classificação.

Clusterização
Abordando aprendizado não supervisionado, este tópico explora a clusterização. Os alunos descobrem como agrupar dados em clusters significativos, explorando algoritmos como K-means e Hierarchical Clustering.

Redes Neurais
Exploramos o cerne das Redes Neurais Artificiais, incluindo perceptrons, camadas ocultas e funções de ativação. Os alunos entendem como essas estruturas modelam padrões complexos em dados.

Módulo 03 – Deep Learning - IA

Aprendizado por Reforço
Nesta seção, os alunos mergulham no Aprendizado por Reforço, explorando como agentes podem aprender a tomar ações em um ambiente para maximizar recompensas. Algoritmos como Q-Learning e DDPG são explorados.
Otimizações Avançadas
Este tópico se aprofunda em técnicas de otimização, realizando underfitting, overfitting, transfer learning, data augmentation, fine-tuning e otimização de hiperparametros.

Ferramentas e Frameworks
Introduzimos as principais ferramentas e frameworks para desenvolvimento em Aprendizado de Máquina, como TensorFlow e PyTorch.

Aplicação de Negócios com IA
Fechamos explorando casos de uso empresarial para IA. Os alunos compreendem como implementar soluções de IA em contextos do mundo real, impulsionando eficiência, tomada de decisões e inovação.

QUERO SER UM ALUNO

Professor do Curso

André Perez

Engenheiro de Dados na SumUp

Formado pela Universidade de São Paulo e pela Universidade de Glasgow, no Reino Unido, André é Especialista em Engenharia de Dados na SumUp, fintech alemã que atua no ramo de adquirência, banking e crédito no mercado europeu e latino americano. Trabalhou na Serasa Experian, onde liderou a modernização da infraestrutura computacional da concessão de crédito, e na Amdocs, onde conduziu projetos de ciência de dados em Tel-Aviv, Israel. Foi tutor do MBA em ciência de dados do Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC/USP) onde ajudou profissionais de aŕeas diversas a ingressar no mercado de dados.