A disciplina de Informática Básica tem como objetivo fornecer aos alunos um conhecimento abrangente e prático sobre a utilização de sistemas operacionais, a internet e aplicativos de automação de escritório, incluindo processadores de texto, planilhas e apresentações. Com o intuito de preparar os estudantes para os desafios do ambiente digital contemporâneo, o conteúdo programático abrange desde o uso eficiente de ferramentas de busca e comunicação via e-mail até práticas de navegação segura.

Este componente curricular aborda os fundamentos do Processamento Digital de Imagens (PDI) e da Visão Computacional, capacitando o(a) aluno(a) a extrair informações e automatizar a análise de dados visuais em soluções tecnológicas.

Descrição da Disciplina

Bem-vindo(a) à disciplina de Introdução ao Aprendizado de Máquina!

O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) é uma das áreas mais relevantes da Inteligência Artificial e está presente em diversas tecnologias que utilizamos diariamente, como sistemas de recomendação de filmes e músicas, assistentes virtuais, reconhecimento facial, detecção de fraudes, veículos autônomos e aplicações na área da saúde, entre muitas outras.

Nesta disciplina, você conhecerá os conceitos fundamentais do Aprendizado de Máquina, compreendendo como computadores são capazes de aprender padrões a partir de dados para realizar previsões, classificações e apoiar processos de tomada de decisão.

Ao longo das aulas, serão estudados os principais paradigmas de aprendizado, incluindo o Aprendizado Supervisionado, Não Supervisionado e por Reforço, além dos algoritmos mais utilizados para problemas de classificação, regressão e agrupamento de dados. Também serão abordadas as etapas de preparação dos dados, treinamento de modelos e avaliação de desempenho por meio das principais métricas utilizadas na área.

A disciplina combina fundamentos teóricos com atividades práticas desenvolvidas em notebooks computacionais, listas de exercícios e projetos aplicados, permitindo que você desenvolva competências importantes para atuar em Ciência de Dados, Inteligência Artificial e áreas correlatas.

Espera-se que, ao final da disciplina, você seja capaz de:

• Compreender os fundamentos do Aprendizado de Máquina e sua importância na atualidade;
• Identificar os principais tipos de problemas resolvidos por técnicas de Machine Learning;
• Selecionar algoritmos adequados para tarefas de classificação, regressão e agrupamento;
• Interpretar os resultados produzidos pelos modelos e avaliar seu desempenho utilizando métricas apropriadas;
• Aplicar os conhecimentos adquiridos em estudos de caso e projetos práticos utilizando dados reais.
• Para obter o melhor aproveitamento da disciplina, recomenda-se acompanhar regularmente as videoaulas, realizar as atividades propostas, participar dos fóruns de discussão e explorar os exemplos práticos apresentados durante o curso.

Seja bem-vindo(a)! Esperamos que esta disciplina desperte seu interesse pelo universo do Aprendizado de Máquina e sirva como base para estudos mais avançados em Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Este curso tem como objetivo capacitar o aluno no desenvolvimento de jogos digitais utilizando a Unreal Engine, uma das principais ferramentas profissionais para criação de experiências interativas em 2D, 3D, Realidade Virtual e Realidade Aumentada.

Este componente curricular apresenta os conceitos essenciais da informática e os pilares dos sistemas de informação, estabelecendo a base teórica e prática para o curso de Análise e Desenvolvimento de Sistemas.

Unidade Curricular de Análise de Sistemas (100% EaD) do Curso ADS - Módulo II

Esta oficina prática visa capacitar professores no uso estratégico de Inteligências Arficiais gratuitas, transformando o fluxo de trabalho docente e enriquecendo a experiência de aprendizagem. 

Disciplina de Programação para Internet I - Curso ADS - Módulo III

A unidade curricular de Banco de Dados II, ofertada no 3º semestre com carga horária de 60 horas, tem como objetivo consolidar o conhecimento sobre bancos de dados relacionais explorando recursos avançados da linguagem SQL para otimização de consultas e controle de transações, além de capacitar o estudante na automação de operações no servidor através do uso de stored procedures, triggers e views.

A disciplina também abrange a administração de Sistemas de Gerenciamento de Banco de Dados (SGBD), focando em aspectos de segurança, controle de permissões, backup e recuperação de dados, e introduz o paradigma de bancos de dados não relacionais (NoSQL), culminando no desenvolvimento de projetos práticos que integram soluções SQL e NoSQL.