Duração

10 meses

Início

13 de Junho de 2019

Matrículas

Até 12 de Junho de 2019

Investimento

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Desenvolvedor Deep Learning

Conduza iniciativas que envolvam a modelagem, implementação e validação de sistemas inteligentes, para a solução dos mais diversos tipos de problemas atuais. Conheça as melhores alternativas para aplicação de algoritmos e modelos computacionais inteligentes.

85% dos alunos muito satisfeitos

Este é o percentual de alunos que avaliam as suas disciplinas com 4 ou 5 estrelas.

100% dos tutores como professores

Dúvidas de alunos são respondidas pelo próprio professor das aulas interativas e videoaulas.

Média de 50 alunos por aula interativa

A distribuição dos alunos nas aulas interativas permite uma maior troca de conhecimentos.

Conteúdo e Programação

O aluno participa de disciplinas práticas e experimenta, ao longo do curso, um aprendizado orientado por projeto

Disciplinas

308h

Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas

22h +

Fundamentos de Deep Learning

22h +

Inovação e Design Thinking I

22h +

Aplicações com Deep Learning

22h +

Classificação, Predição e Simulação com Deep Learning

22h +

Frameworks para Redes Neurais

22h +

Disciplina Optativa

22h +

Inovação e Design Thinking II

22h +

Limitações de Redes Neurais

22h +

Modelagem de Problemas com Deep Learning

22h +

Detecção de Anomalias com Deep Learning

22h +

Disciplina Optativa

22h +

Processamento de Linguagem Natural

22h +

Visão Computacional com Deep Learning

22h +

Institucional

Específicas

Startups

Optativas

Projeto Aplicado (PA)

62h

Compreensão dos Objetivos do PA

+

Proposta de Escopo do Problema

+

Desenvolvimento da 1ª Parte do PA

+

1° Encontro Interativo de Orientação

+

Proposta do Escopo da Solução

+

Desenvolvimento da 2ª Parte do PA

+

2° Encontro Interativo de Orientação

+

Desenvolvimento da 3ª Parte do PA

+

Apresentação Final do Projeto Aplicado

+

Encontros de Orientação e Avaliação

Desenvolvimento do Protótipo

Desenvolvimento do Escopo do PA

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Projeto Aplicado com foco em Inovação

O curso convida o aluno a propor soluções para problemas com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e idéias inovadoras.

Mais sobre o Modelo de Ensino

Linhas de Especialização do Projeto Aplicado

O aluno deve escolher uma das Linhas de Especialização para realizar o seu Projeto Aplicado

Objetivo

O objetivo da Linha de Especialização 1 do Projeto Aplicado é proporcionar ao aluno o contato com as técnicas e ferramentas de Processamento de Imagens, envolvendo as etapas de coleta, pré-processamento, indexação, análise de dados e apresentação de resultados.

A quem se destina

A Linha de Especialização 01 destina-se especialmente ao profissional especialista em Deep Learning que irá propor e implementar soluções que envolvem a análise automatizada de imagens nas mais diversas áreas. Além disso, temos os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que podem ser gestores das mais diversas áreas da organização (marketing, vendas, segurança, processos, etc).

Veja mais sobre os Objetivos Específicos

Objetivo

O objetivo da Linha de Especialização 2 do Projeto Aplicado é proporcionar ao aluno o contato com as técnicas e ferramentas de Processamento de Linguagem Natural utilizando Deep Learning. Para isso, poderão ser executadas as etapas de coleta, pré-processamento, indexação e análise dos dados.

A quem se destina

A Linha de Especialização 02 destina-se especialmente ao profissional especialista em Machine Learning/Deep Learning que irá propor e implementar soluções que envolvem a análise automatizada de textos/falas nas mais diversas áreas. Além disso, temos os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que pode ser desde o Analista de Mídias Sociais, passando por gestores de diversos setores de uma organização (marketing, finanças, vendas, jurídico, etc.) e chegando até a diretoria estratégica.

Veja mais sobre os Objetivos Específicos

Objetivo

O objetivo da Linha de Especialização 3 do Projeto Aplicado é proporcionar ao aluno o contato com as técnicas e ferramentas para detecção de anomalias (outliers). A Detecção de Anomalias consiste na identificação de padrões em dados que possuem um comportamento diferente do esperado. Podemos atribuir outros nomes para esses comportamentos, tais como: outliers, exceções, dados discordantes, aberrações, etc. A Detecção de Anomalias usa uma série de técnicas para estabelecer se uma determinada observação pode ser considerada anômala ou não.

A quem se destina

A Linha de Especialização 03 destina-se especialmente ao profissional especialista em Machine Learning/Deep Learning que irá propor e implementar soluções que envolvam a análise automatizada de dados nas mais diversas áreas e a detecção de anomalias. Além disso, temos os perfis secundários que são os interessados nas informações que serão geradas, que podem ser gestores de diversos setores de uma organização (marketing, finanças, vendas, jurídico, etc.) e chegando até a diretoria estratégica.

Veja mais sobre os Objetivos Específicos

Pratique o que você aprendeu

Desenvolva um projeto aplicado contextualizado, práticas de laboratórios e dinâmica de jogos.

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