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SOBRE O CURSO

ExperIA consiste numa abordagem inovadora para oferecer experiência prática no desenvolvimento de aplicações reais de Inteligência Artificial. Com características de um programa de treinamento em laboratório de desenvolvimento e pesquisa, os participantes do ExperIA recebem orientação para desenvolver aplicações reais e adquirir experiência através da supervisão da equipe de pesquisadores do laboratório de Inteligência Computacional Aplicada da PUC-Rio.
 

OBJETIVO

Oferecer experiência profissional em projetos e aplicações reais e comercializáveis de inteligência artificial, de acordo com os objetivos do participante, seja pela sua formação ou etapa de sua vida profissional.

 

MODALIDADE

Único na modalidade semipresencial, você acompanha as vídeo-aulas e vídeo-exercícios pela web e participa de treinamento na PUC-Rio. A cada 3 meses você ganha nova qualificação para atuar no mercado profissional ou estagiar enquanto estuda. Ao final de 1 ano e meio, você recebe o certificado de AI Specialist.
 

PÚBLICO ALVO

ExperIA é uma alternativa atraente para profissionais com conhecimentos teórico/prático em Ciência dos dados, sejam eles desenvolvedores ou não, e que estão envolvidos no desafio de desenvolver uma aplicação real de inteligência artificial para a empresa na qual trabalham, como por exemplo uma startup.

METODOLOGIA

Ao se inscrever no programa, cada candidato responde a um questionário sobre o seu conhecimento e experiência na área. A coordenação estabelece, então, uma rota de aprendizado, específica para cada aluno selecionado, e o atribui um tutor. Cada rota pode incluir vídeo-aulas, vídeo-PoCs tutorados passo a passo, exercícios, práticas com plataformas de software, conforme interesse e o desempenho do aluno.

Treinamento e prática abordando técnicas, métodos, modelos, algoritmos das áreas de ciência de dados abaixo, empregando frameworks como DIGITS, Caffe, Theano, Torch, Apache Spark, Intel Nervana e ferramentas como Rapid Miner, Matlab; Palisade; PostgreSQL; Npgsql; Power Architect; PowerBi; Qlik Sense; Qlik View; Rapidminer; R Studio; Anaconda (Phyton); Pentaho Data Integrator; entre outros, e executando em clusters NVIDIA DGX-1, DGX-2 e Intel Sky Lake, além de dispositivos como o Movidius I e II, NVIDIA Jetson Nano e FPGAs Intel Arria 10 (em 2020).

I. BI
II. BIG DATA
III. DATA MINING
IV. MACHINE LEARNING
V. ARTIFICIAL INTELIGENCE

a. NEURAL NETs
b. DEEP LEARNING
c. GENETIC ALGORITHMS
d. FUZZY LOGIC
e. PARTICLE SWARM OPTIMIZATION

VI. STATISTICS
VII. LINGUAGEM DE PROGRAMAÇÃO PYTHON
VIII. TREINAMENTO E INFERÊNCIA SOBRE DADOS não-relacionais: vídeos, imagens, relatórios, artigos científicos, gráficos, tabelas, dados numéricos, ondas eletromagnéticas, canto de pássaros ou ruídos em motores, etc.

IX. PLATAFORMAS DE DESENVOLVIMENTO
X. USO DE CLUSTERS E DOCKERS

MAIS INFORMAÇÕES

INVESTIMENTO

X parcelas de

R$ X

O curso poderá ser pago em X parcelas de R$ X, sendo a primeira no ato da matricula e a(s) restante(s) no(s) mes(es) subsequente(s).

 

40% DE BOLSA PARA JOVENS MENORES DE 21 ANOS SEM CURSO DE NÍVEL SUPERIOR

Os descontos serão concedidos mediante analise da documentação enviada. 

INSCRIÇÕES PELA INTERNET
CLIQUE EM “INSCREVA-SE”

 

INSCRIÇÃO
Até 20/07/2020

TAXA DE INSCRIÇÃO
Gratuita

MATRÍCULA
21/07/2020 a 24/07/2020

Coordenador do Curso

Marco Aurelio Cavalcanti Pacheco

-Doutorado em Computer Science – Pela University of London, UL, Inglaterra.

-Mestrado em Engenharia Elétrica – Pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio​

-Graduado em Engenharia Elétrica Eletrônica – Pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio