Inteligência Artificial

Susilea Abreu dos Santos Coordenador(a)

Descrição do curso

O curso de Graduação em Inteligência Artificial da Universidade Vila Velha (UVV) foi cuidadosamente estruturado para desenvolver as competências essenciais dessa nova geração de profissionais. Aqui, o estudante aprende a dominar os pilares da criação de sistemas inteligentes, desde a lógica computacional e a modelagem de algoritmos de aprendizado até a interpretação de dados visuais e a compreensão da linguagem humana.

A rápida e constante evolução da Inteligência Artificial (IA) exige profissionais capazes de projetar e implementar sistemas inteligentes que otimizem processos, apoiem decisões estratégicas e gerem valor em diferentes setores da sociedade e da economia.

Com essa formação, o futuro profissional estará preparado para conceber e aplicar soluções inovadoras em áreas como saúde, negócios, tecnologia e indústria, enfrentando desafios complexos e promovendo melhorias reais em eficiência e tomada de decisão.

Metodologia Prática Integrada

A metodologia é diretamente alinhada às demandas atuais do mercado, garantindo uma formação completa e prática. Nossa abordagem estrutura-se em áreas de conhecimento fundamentais e avançadas, essenciais para a formação de um profissional altamente qualificado e apto a atuar com excelência em IA:
  • Especialização em IA: Capacitamos na criação e implementação de sistemas de IA, desde a introdução aos conceitos de inteligência artificial, aprofundando-se em aprendizado de máquina (supervisionado e não supervisionado)redes neurais profundas (Deep Learning)processamento de linguagem naturalvisão computacionalaprendizado por reforço avançadosistemas multiagentes e sistemas de recomendação, cobrindo o espectro completo das aplicações de IA.
  • Infraestrutura e segurança: Garantimos a compreensão dos aspectos técnicos essenciais para a implementação segura e escalável de soluções de IA, abordando engenharia de dados para gestão e processamento, e o uso estratégico da computação em nuvem para infraestrutura robusta.
  • Áreas emergentes e aplicadas: Ampliamos o campo de atuação para aplicações inovadoras e setores específicos, incluindo robótica e dispositivos inteligentes, bem como a visualização de dados e storytelling para comunicar insights complexos gerados pela IA.
  • Fundamentos teóricos e matemáticos: Exploramos a base matemática e lógica essencial para a IA, incluindo lógica matemáticaálgebra linear e geometria analíticamatemática discreta e estatística, que são os pilares para a compreensão e desenvolvimento de algoritmos inteligentes.
  • Programação e desenvolvimento: Preparamos os estudantes para o desenvolvimento de software e sistemas inteligentes, com foco em fundamentos de programação (notadamente Python), estruturas de dados e algoritmosdesign e desenvolvimento de bancos de dados, e abordagens modernas para criação de aplicações com baixa codificação (low-code).
  • Negócios e inovação: Conectamos as competências técnicas com a aplicação prática em negócios e inovação, abordando Inovação e Design Thinkingempreendedorismo e estratégias de negóciosgovernança, regulação e políticas públicas da IAética, justiça e impactos sociais da inteligência artificial, e o desenvolvimento de negócios inteligentes.

Currículo Sólido e Atualizado

O curso oferece uma formação abrangente e atualizada, que vai desde os fundamentos da computação, como lógica, programação e estruturas de dados, até as mais avançadas técnicas de aprendizado de máquina (supervisionado e não supervisionado), deep learning, visão computacional, processamento de linguagem natural e sistemas multiagentes.

O estudante também aprende a manipular grandes volumes de dados, utilizar infraestrutura em nuvem e aplicar técnicas de análise preditiva, competências fundamentais para desenvolver soluções inteligentes e escaláveis.

Formação em Liderança e Visão de Negócios Responsável

Mais do que domínio técnico, o curso estimula o desenvolvimento de uma visão estratégica, ética e empreendedora. O estudante é preparado para compreender as implicações sociais e de governança da IA, aplicar inteligência de negócios e liderar projetos que gerem impacto positivo e sustentável.

Assim, o curso forma profissionais completos, tecnicamente preparados, conscientes e prontos para liderar a transformação digital com responsabilidade.

 

Metodologia

A metodologia do curso de Inteligência Artificial é alinhada às demandas do mercado de IA, abrangendo uma ampla gama de conhecimentos fundamentais e avançados. As disciplinas cobrem as principais áreas necessárias para a formação de um profissional competente em IA:

  • Fundamentos teóricos e matemáticos: Disciplinas como Lógica para Computação, Álgebra para Computação, Probabilidade e Estatística, e Cálculo fornecem a base matemática e lógica necessária.
  • Programação e desenvolvimento: As disciplinas de Laboratório de Programação, Programação Orientada a Objetos, Estrutura de Dados, e Projeto e Análise de Algoritmos preparam o aluno para o desenvolvimento de software.
  • Especialização em IA: Disciplinas como Aprendizado de Máquina, Redes Neurais Profundas, Processamento de Linguagem Natural, Visão Computacional, IA Generativa, e Desenvolvimento de Aplicações com IA fornecem o conhecimento específico necessário para criar e implementar sistemas de IA.
  • Infraestrutura e segurança: Disciplinas como Cloud Computing, Cybersecurity, e Networking Fundamentals garantem que os alunos compreendam os aspectos técnicos essenciais para a implementação segura e escalável de soluções de IA.
  • Áreas emergentes e aplicadas: Internet das Coisas (IoT), Robótica e Sistemas Autônomos, e Ontologias e Web-semântica ampliam o campo de atuação para setores específicos e aplicações inovadoras.
  • Negócios e inovação: Marketing Digital, Inovação e Design Thinking, Empreendedorismo e Negócio, e Governança em TI ajudam a conectar as competências técnicas com a aplicação prática em negócios e inovação.
Introdução à Inteligência Artificial 40h
Laboratório de Projetos de Inteligência Artificial I 80h
Low-Code Applications 40h
Matemática Discreta para Inteligência Artificial 80h
Robótica e Dispositivos Inteligentes 80h
Design e Desenvolvimento de Banco de Dados I 80h
Estatística para Inteligência Artificial 80h
Fundamentos de Programação em Python para Inteligência Artificial 80h
Laboratório de Projetos de Inteligência Artificial II 80h
Lógica Matemática para Inteligência Artificial 80h
Cálculo Computacional para Inteligência Artificial 80h
Design e Desenvolvimento de Banco de Dados II 80h
Engenharia de Dados para Inteligência Artificial 80h
Estruturas de Dados e Algoritmos para Inteligência Artificial 80h
Inovação e Design Thinking 80h
Álgebra Linear e Geometria Analítica 80h
Aprendizado de Máquinas Supervisionado 80h
Cloud Computing 80h
Laboratório de Projetos de Inteligência Artificial III 80h
Teoria dos Grafos 40h
Visualização de Dados e Storytelling com Inteligência Artificial 80h
Aprendizado de Máquinas Não Supervisionado 80h
Deep Learning I 80h
Laboratório de Projetos de Inteligência Artificial IV 80h
Processamento de Linguagem Natural I 80h
Visão Computacional 80h
Aprendizado por Reforço Avançado 80h
Deep Learning II 80h
Ética, Justiça e Impactos Sociais da Inteligência Artificial 80h
Processamento de Linguagem Natural II 80h
Textos Científicos: Aspectos Metodológicos e Linguísticos 80h
Empreendedorismo e Negócios 80h
Governança, Regulação e Políticas Públicas de Inteligência Artificial 80h
Multiagentes e Sistemas Autônomos 40h
Projeto Final de Curso em Inteligência Artificial I 80h
Sistemas de Recomendação 40h
Atividades Complementares em Inteligência Artificial 67h
Negócios Inteligentes 80h
Optativa 40h
Projeto Final em Inteligência Artificial II 200h

Susilea Abreu dos Santos

Mestre em Informática pela UFES, com experiência na área de Ciência da Computação e ênfase em Engenharia de Software. Atua em comandos de equipe, testes de sistemas, gestão de projetos e análise de sistemas.