Inteligência Artificial
Por que fazer este curso?
O curso de pós-graduação em Inteligência Artificial da Unisanta EaD prepara profissionais para liderar a transformação digital nas organizações, desenvolvendo soluções inteligentes com base nas tecnologias mais atuais.
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Com um currículo voltado para o presente e o futuro do mercado, o curso capacita o aluno a criar, implementar e gerenciar sistemas baseados em IA, atendendo à crescente demanda por profissionais qualificados nessa área.
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Os módulos abordam fundamentos da IA, programação em Python, ciência de dados, além de projetos práticos com aplicações reais.
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A modalidade a distância garante flexibilidade para quem busca se destacar profissionalmente, aliando teoria, prática e inovação em um ambiente de aprendizado dinâmico.
Inteligência Artificial
Especialização
600 horas
EAD
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Mercado de trabalho
Crescimento de 38% nas postagens de empregos relacionados à Inteligência Artificial entre 2020 e 2024, segundo o LinkedIn (Software Oasis).
Atuação em organizações públicas e privadas nos setores financeiro, saúde, entretenimento, educação, comércio, entre outros.
Demanda crescente por profissionais como cientistas de dados, engenheiros de IA, especialistas em PLN e ética em IA.
Diferenciais da Unisanta
Informações Importantes
O curso da Unisanta EaD é ofertado e cumpre todas as regulações do MEC, conforme resolução vigente, e tem como prioridade aprimorar a qualidade de formação profissional. Além de acompanhar as constantes evoluções tecnológicas e as profundas mudanças no mercado de trabalho, o curso proporciona uma interação recorrente entre tutores, professores, alunos e coordenação.
Para conclusão do curso no prazo escolhido, o aluno declara ter ciência e concordar que é necessária a disponibilidade de tempo, disciplina, comprometimento e dedicação compatíveis com as exigências do curso e sua carga horária, a fim de cumprir todos os componentes curriculares obrigatórios.
Grade Curricular
1. Introdução a Inteligência Artificial
2. Ética e Regulamentação na Inteligência Artificial
3. Fundamentos de Big Data e Cloud Computing
1. Fundamentos de Phyton
2. Fundamentos de Machine Learning
3. Engenharia de Software para Machine Learning
1. Processamento e Visualização de Dados
2. Aprendizado Supervisionado e Não Supervisionado
3. Redes Neurais e Deep Learning
4. Projeto: Modelo Preditivo para dataset público
1. Visão Computacional
2. Processamento de Linguagem Natural (PLN)
3. Intodução aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMS)
1. Engenharia de Prompt Aplicada
2. Agentes com Inteligência Artificial
3. Projeto: Aplicação com uso de API
