Visão Computacional – IGTI
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MBA

Visão Computacional

O objetivo desta pós-graduação é formar um profissional capacitado para identificar conceitos, terminologias e teorias, aplicar modelos e métodos de aprendizado de máquina para construir, processar, filtrar, segmentar, classificar e resolver problemas através da Visão Computacional. Desse modo, esse profissional estará capacitado para aplicar e implementar soluções e resolver problemas por meio da Visão Computacional.

8 meses
29 de julho de 2021
28 de julho de 2021
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Especialista em Visão Computacional

Identifique conceitos e terminologias, trabalhar com os principais frameworks existentes e aplicar algoritmos de aprendizado de máquina e processamento de imagens a fim de resolver problemas reais por meio da Visão Computacional. Esteja capacitado para desenvolver aplicações que utilizem o poder da Visão Computacional.

Motivos para fazer sua pós no IGTI

O IGTI é referência nacional em Pós-graduação e formação profissional em TI e Tecnologias Emergentes.

93% de Retenção

Taxa de alunos que concluem o curso muito superior à média de mercado para EAD.

100% Interativo

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

85% de Satisfação

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

Faça seu MBA como um Bootcamp aplicável ao mercado

Estude intercalando disciplinas práticas com atividades do projeto aplicado do curso.
8 meses
BOOTCAMP ENGENHEIRO(A) MACHINE LEARNING
BOOTCAMP ENGENHEIRO(A) MACHINE LEARNING
148h
Na primeira parte do curso, você será habilitado para modelar, construir e aplicar técnicas e frameworks para a solução de problemas através do aprendizado de máquina. Desse modo, seja capaz de avaliar cenários, definir melhores técnicas ou modelos a serem utilizados, ajuste parâmetros e resolva problemas através do aprendizado de máquina.
Apresentação, Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas
Apresentação, Modelo de Ensino e Normas Acadêmicas
10h
O IGTI - Instituto de Gestão em Tecnologia da Informação. Canais de Atendimento ao Aluno. Modelo de Ensino. Estrutura das disciplinas. Normas Acadêmicas. O Trabalho de Conclusão do Curso – TCC. Visão Geral do Ambiente de Ensino a Distância.
Fundamentos de machine learning
Fundamentos de machine learning
- Introdução ao Aprendizado de Máquina (Machine Learning);
-Conceitos básicos de Sistemas Especialistas;
- Algoritmos de Aprendizado Supervisionado;
- Algoritmos de Aprendizado Não-supervisionado; 
- Conceitos de Classificação e regressão;
- Sistemas de recomendação;
- Redes Neurais e Deep Learning; 
- Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning); 
- Processamento de Texto e Análise de Sentimentos;
- Principais aplicações de Aprendizado de Máquina;
- Introdução às Principais linguagens de programação e frameworks utilizados em Aprendizado de Máquina.
Modelos preditivos e séries temporais
Modelos preditivos e séries temporais
- Introdução à Modelagem Preditiva;
- Passos para a construção de um Modelo Preditivo;
- Resampling, Boosting;
- Algoritmos para construção de Modelos Preditivos;
- Comparação entre modelos;
- Aplicações de Modelos Preditivos;
- Séries temporais;
- Modelos paramétricos para a análise de séries temporais;
- RNR e CNN para a previsão de séries temporais.
Seleção de Modelos de Aprendizado de Máquina
Seleção de Modelos de Aprendizado de Máquina
- Cross-Validation para validação e seleção de modelos;
- Estimativa de desempenho de modelos;
- Escolha de algoritmos;
- Configuração/Parametrização adequada de algoritmos;
- Tuning, Randomized Parameter, Optimization, Força bruta, Exhaustive Grid - Search.
- Medidas de qualidade;
- Avaliação da qualidade de uma solução;
- Curvas de validação e Curvas de aprendizado.
Metodologias de Aprendizado
Metodologias de Aprendizado
- Algoritmos de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado;
- Redes neurais artificiais;
- Deep Learning;
- Exploração e generalização;
- Aprendizado de Máquina por reforço online e batch;
- Teoria dos jogos;
- Agente e multiagente;
- Processo de decisão de Markov (MDP);
- Aplicações;
- Deploy de modelos (flask/django).
Desafio Final
Desafio Final
ESPECIALISTA EM VISÃO COMPUTACIONAL
ESPECIALISTA EM VISÃO COMPUTACIONAL
148h
Habilite-se para atuar na resolução de problemas complexos por meio da aplicação das ferramentas e técnicas de deep learning.
Fundamentos de processamentos de imagens
Fundamentos de processamentos de imagens
-Fundamentos de visão computacional;
-O que é visão computacional;
-Etapas de visão computacional;
-Aquisição e representação de imagens;
-Transformações espaciais em imagens;
-Filtros;
-Histograma;
-Segmentação de imagens;
-Descritores de imagens;
-Classificadores em visão computacional;
-Deep Learning e o aprendizado de máquina;
-Redes Neurais Convolucionais;
-Aplicações com CNN;
-Segmentação semântica;
-Geração de imagens;
-GAN;
-Data Augmentation.
Frameworks para Visão Computacional
Frameworks para Visão Computacional
-OpenCV;
-Google Cloud’s Vision API;
-YOLO;
- TensorFlow;
-libfacedetection;
-Raster Vision;
-Face_recognition;
-DeepFaceLab;
-Comparação entre frameworks.
Pipeline da Visão Computacional
Pipeline da Visão Computacional
-Processo e Análise de Imagens;
-Adquirindo um conjunto de imagens;
-Preparação de Imagens (Ruídos e Filtragens);
-Compressão de imagens;
-Processamento;
-Métricas para avaliação;
-Apresentação de resultados;
-Visualização;
-Tomada de decisão.
Análise de Vídeos e Imagens
Análise de Vídeos e Imagens
- Introdução ao processamento de vídeos;
-Técnicas de processamento de vídeos;
-Classificação;
-Localização;
-Segmentação;
-Rastreamento;
-Análise de fluxo óptico;
-Análise em tempo real;
-Detecção de objetos;
-Reconhecimento facial;
-Entendimento de contexto e cenários;
-Análise de sentimentos aplicada ao processamento de vídeos;
-Visual Question Answering (VQA).
Desafio Final
Desafio Final
Projeto Aplicado
Projeto Aplicado
148h
O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.

Tudo o que é desenvolvido é prático, assim o aluno terá que propor soluções para um problema com alto grau de incerteza, a partir de uma abordagem focada na prototipação de soluções e ideias inovadoras.
Inovação e Design Thinking
Inovação e Design Thinking
Na etapa Inovação e Design Thinking o aluno irá aprender uma abordagem para resolver problemas, fomentar a criatividade e a inovação centrada no usuário.
Desafio e Solução
Desafio e Solução
Na etapa Desafio e Solução, o aluno terá oportunidade de planejar todo o seu projeto, aplicando as técnicas aprendidas em Inovação e Design Thinking juntamente com as ferramentas utilizadas pela metodologia ágil.
Sprints
Sprints
A construção da solução é realizada por Sprints, que são etapas determinadas em espaços específicos de tempo, em que um conjunto de atividades devem ser executadas. Ao final, será feita uma entrega relevante para o desenvolvimento da solução.

Em cada Sprint o aluno incrementará o seu Projeto Aplicado, apresentando as evidências do planejamento, da execução dos requisitos e da solução. Além disso, será possível validar as hipóteses e estratégias levantadas no início do projeto.
Apresentação à Banca
Apresentação à Banca
Esta é a última etapa do Projeto Aplicado, em que o aluno irá reunir a documentação acumulada ao longo das Sprints, consolidar os resultados e defender seu trabalho na forma de "pitch" para uma banca avaliadora.
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 ideias inovadoras.

Conhecer mais

Linhas de Especialização do Projeto Aplicado

O Projeto Aplicado substitui o tradicional Trabalho de Conclusão de Curso.
Tudo o que é desenvolvido é prático.

Visão Computacional com Deep Learning

Objetivo

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?

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).

Processamento de Linguagem Natural com Deep Learning

Objetivo

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?

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.

Detecção de Anomalias com Deep Learning

Objetivo

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?

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.

Pratique o que você aprendeu

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

Aprenda com os melhores

Estude de forma interativa com um time de profissionais experientes e atuantes no mercado.

Conhecer todos os nossos professores
Ricardo Brito Alves
Mestre em Eng.Elétrica, grad. Ciencia da Computação, PUC-MG

Há mais de 25 anos trabalhando na área de TI, atuando desde o desenvolvimento de software até a gestão. Possui experiência na condução de projetos completos em diversos segmentos. Além disso, é pesquisador em temas envolvendo inteligência artificial.

Túlio Philipe Ferreira e Vieira
Doutorando em Modelagem Matemática Computacional, CEFET-MG

Possui mais de 6 anos de experiência desenvolvendo projetos aplicados nas áreas de internet das coisas e cidades inteligentes por meio da utilização de algoritmos baseados em inteligência computacional e estatística. Além disso, possui artigos publicados em revistas e congressos internacionais sobre aprendizado de máquina e otimização e um livro didático sobre o tema Internet das Coisas.

Daniel Eugênio Neves
Doutorando, Mestre e Especialista em Informática, PUC Minas.

Trabalha com o desenvolvimento de softwares desde 2008, atuando em projetos diversos, que incluem análise, arquitetura e desenvolvimento de sistemas. Atualmente dedica sua pesquisa a algoritmos e modelos de deep learning e reinforcement learning e atua em projetos de análise de dados, geração e predição de indicadores, automação de processos de negócio e sistemas de recomendação.

André Luís Resende Monteiro
Mestre em Aprendizado de Máquina

Mais de 13 anos de experiência na área de engenharia de softwares complexos em organizações de grande porte. Liderança de projetos de inteligência artificial e análise de dados em diversas áreas de atuação.

Patrícia de Fátima e Almeida
Especialista em BI, Eng. Software e Gestão de Negócios

Mais de 30 anos de experiência em Tecnologia da Informação atuando como analista de sistemas e de suporte básico e coordenadora de projetos em empresas nacionais e multinacionais.

Luis Brito
Mestre em Informática, PUC/MG

Experiência nas áreas de TI e SI por mais de 10 anos; Atua desde 2011 como Analista de Sistemas e Desenvolvedor de Software; Atua desde 2015 como Pesquisador na Área de Inteligência Artificial.

Guilherme Miglio Doxa
Mestre em Engenharia Elétrica, PUC Minas

Mais de 15 anos de experiência em desenvolvimento de sistemas, sendo destes 10 anos anos em sistemas embarcados para a área automotiva e os outros para a área de conectividade.

Alberto de Sá Cavalcanti de Albuquerque
Mestre em Ciência da Computação, UFMG

Desenvolvedor de Software e líder técnico com mais de 9 anos de experiência em trabalho com as melhores práticas Atuação acadêmica relevante na área de Machine Learning, com duas publicações em conferências internacionais de renome.

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No dia e horário agendado, participe da videoconferência com o professor que abordará a metodologia de aprendizado do Instituto e discutirá a aderência de seu perfil ao curso de interesse.

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