Deep Learning é um importante e inovador campo da Inteligência Artificial com base em um conjunto de algoritmos para representações de dados em vários níveis de abstração objetivando resolver problemas de percepção, detecção de conceitos nos dados, traduzir ou entender diferentes linguagens, interpretar informações a partir de dados e muito mais. Algoritmos baseados nesta estratégia têm ganho inúmeras competições e representam as técnicas com o melhor desempenho em diferentes campos de pesquisa, incluindo, visão computacional, reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural, processamento de texto, recuperação de informações e processamento de informações multimodais.
Sendo uma das abordagens mais promissoras dos últimos anos, seja na academia ou na indústria, Deep Learning vem sendo aplicado por grandes empresas no mundo como base para inovação e vantagem competitiva sobre seus concorrentes. Desta forma, o profissional qualificado em Deep Learning tem sido bastante demandado no mercado profissional, seja no contexto local, nacional ou global. A pandemia do Coronavírus inclusive diminuiu as fronteiras destes profissionais, fazendo com que empresas os disputem no contexto global, mesmo estes permanecendo em suas cidades de origem e atuando em home office. Isso diminuiu ainda mais a quantidade de profissionais qualificados no mercado de Pernambuco pois com o histórico de boa qualificação local e a desvalorização do Real frente às outras moedas os tornaram profissionais muito atrativos no mercado global.
NOSSOS DIFERENCIAIS
A estrutura do curso permite aos alunos expandir seus horizontes para desenvolvimento de aplicações sofisticadas de Inteligência Artificial. Após a conclusão deste curso, os profissionais estarão capacitados para explorar e gerar valor a partir de dados sobre processos, sistemas e negócios. Espera-se também que esta formação profissional sirva de preparação para aqueles que desejem ingressar em estágio subsequente de formação que é o curso de Mestrado em Ciência da Computação.
Outro importante diferencial de qualidade é que a maioria dos docentes do curso têm experiência no exterior e possui bolsas de produtividade e de desenvolvimento tecnológico do CNPq.
Adequação do curso às necessidades do mercado
◉ A demanda crescente de profissionais buscando maior qualificação na área de Aprendizagem de Máquina e Deep Learning
◉ Falta de profissionais especializados para coordenar e executar projetos que utilizem técnicas de Aprendizagem de Máquina e Deep Learning
◉ Grandes impactos verificados por diversas sociedades acadêmicas, profissionais e empresas em projetos de Deep Learning
◉ Necessidade de uma atuação competitiva das empresas, obtendo maior retorno dos recursos aplicados em seu capital humano
◉ Os currículos de graduação não contemplam formação na área específica de Deep Learning e aplicação de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina na prática
Diferenciais do Curso
◉ Corpo docente qualificado com competência técnica e experiência em diversos projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação
◉ Experiência e capilaridade do CIn no ecossistema de tecnologia e inovação
◉ Tradição do CIn em excelência na área de Deep Learning - deeplearning.cin.ufpe.br
PÚBLICO ALVO
Profissionais graduados ou com pós-graduação ligados às áreas de TI, engenharia, energia, economia, finanças, matemática, estatística, contabilidade, administração e afins. Não é necessário conhecimento de Python ou Aprendizagem de Máquina, mas os participantes devem se sentir à vontade com computação e abertos a desvendar a Inteligência Artificial.
Este curso permitirá aos participantes capacitação e geração de valor agregado às aplicações e projetos nas diversas áreas. Abaixo algumas das competências e conhecimentos que serão desenvolvidas no curso:
Treinamento
Deep Learning
Processamento
de Imagens
Operações em AM e Deep Learning
Visualização
de Dados
Processamento de Linguagem Natural
Automação
de Processos
Processamento
de Sinais
AM e DL em produção
Aprendizagem
de Máquina
Análise Orientada
a Dados
FUNCIONAMENTO DO CURSO
◉ Carga Horária: 360 horas, com duração de 18 meses.
◉ Horário das Aulas: Sexta-feira (noite) e sábado (manhã e tarde), em semanas alternadas. Em situações excepcionais as aulas podem ocorrer em finais de semana consecutivos.
◉ Aulas: Presenciais, no entanto, em virtude da pandemia, as aulas serão ministradas online e ao vivo até que a UFPE retome totalmente as atividades presenciais, conforme decretos e resoluções vigentes. Portanto, será necessário que os alunos disponham dos equipamentos com a configuração mínima necessária para videoconferência e conexão com a internet para participação no curso e realização das atividades das disciplinas.
ESTRUTURA DO CURSO
O curso é composto por disciplinas teóricas e práticas que serão intercaladas desde seu início para permitir que os alunos visualizem, assimilem e dominem as ferramentas e o conhecimento adquiridos no curso em suas atividades profissionais. O curso foi organizado em dois módulos para permitir um melhor acompanhamento e evolução da aprendizagem pelos alunos.
MÓDULO 01
O primeiro módulo, Fundamentos em Aprendizagem de Máquina, aborda conceitos de aprendizagem a partir de dados e Aprendizagem de Máquina. Neste módulo são tratados temas e técnicas fundamentais para compreensão, estruturação e extração de informações a partir de dados, utilizando ferramentas como Python, Pytorch e Tensorflow.
◉ Aprendizagem de Máquina
◉ Programação para Deep Learning
◉ Matemática para Ciência de Dados
◉ Introdução à Análise de Dados e Estatística
◉ Visualização de Dados
◉ Redes Neurais e Fundamentos para Deep Learning
MÓDULO 02
O segundo módulo, Deep Learning e Aplicações, apresenta ao aluno os mais recentes modelos de Deep Learning em abordagens práticas e didáticas. Os alunos também serão conduzidos para a elaboração de um projeto aplicado a ser desenvolvido sob a orientação de um professor do curso.
◉ Deep Learning
◉ Otimização, Regularização e Ajuste de Modelos Profundos
◉ Aprendizagem Não-supervisionada
◉ Visão Computacional com Deep Learning
◉ Processamento de Linguagem Natural com Deep Learning
◉ Deep Learning para dados tabulares e Séries Temporais
◉ Laboratório e Aplicações em Deep Learning
◉ Projeto em Deep Learning
CORPO DOCENTE
Formado por doutores reconhecidos pela sua atuação acadêmica e profissional, com experiência na execução de projetos relacionados às disciplinas ofertadas.
Cada um dos professores do curso é titular de sua disciplina na pós-graduação do Centro de Informática da UFPE,
a qual está entre os sete mais conceituados do país, avaliado com nota 7, valor máximo possível para qualquer programa nacional.
Adriano Lorena Inacio de Oliveira
Doutorado em Ciência da Computação
Adenilton José
da Silva
Doutorado em Ciência da Computação
Byron Leite Dantas Bezerra
Doutorado em Ciência da Computação
Cleber Zanchettin
Doutorado em Ciência da Computação
Fernando Maciano de Paula Neto
Doutorado em Ciência da Computação
George Darmiton da Cunha Cavalcanti
Doutorado em Ciência da Computação
Hansenclever de Franca Bassani
Doutorado em Ciência da Computação
Leandro Maciel Almeida
Doutorado em Ciência da Computação
Luciano de Andrade Barbosa
Doutorado em Ciência da Computação
Nivan Roberto Ferreira Junior
Doutorado em Ciência da Computação
Renata Maria Cardoso Rodrigues de Souza
Doutorado em Ciência da Computação
Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto
Doutorado em Ciência da Computação
Teresa Bernarda Ludermir
Doutorado em Ciência da Computação
Tsang Ing Ren
Doutorado em Ciência da Computação
Prof. Cleber Zanchettin
Coordenador
Professor Associado do CIn, Professor Associado Visitante da Northwestern University – EUA (Top 9 EUA) e Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq. Autor de mais de 100 publicações científicas em jornais, capítulos de livros e conferências na área de Inteligência Artificial e autor de um livro editado. Autor de dezenas de patentes e registros de software depositados no INPI. Cofundador de 5 startups de sucesso na área de Inteligência Artificial. Cocriador e Professor do curso de Deep Learning da Pós-Graduação do CIn - https://deeplearning.cin.ufpe.br.
INVESTIMENTO E CRONOGRAMA
Processo seletivo
◉ Análise de currículo
◉ Entrevista
Cronograma
Pré-inscrições abertas!!!
Pré-inscrições: Dezembro de 2021 (ÚLTIMAS VAGAS!!!)
Resultado da seleção: Dezembro de 2021
Matrícula: Janeiro de 2021
Início das aulas*: 21 de Janeiro de 2022
Documentação necessária
Formulário de Inscrição, Comprovante de Pagamento da Taxa, Diploma de Graduação ou certificado de conclusão de curso (com datas da colação de grau), Histórico Escolar, Curriculum Vitae atualizado, Carteira de Identidade, CPF, Título de Eleitor e Comprovante de Quitação Eleitoral, Comprovante de Residência, Comprovante de Renda ou Carta do Patrocinador, Carta de Recomendação do Empregador ou Chefia Imediata (Opcional).
Investimento
Inscrição: R$ 50,00
Matrícula: R$ 1.250,00
Mensalidade: R$ 800,00 (18 parcelas)
*Em virtude da pandemia, as aulas serão ministradas online e ao vivo até que a UFPE retome totalmente às atividades presenciais, conforme decretos e resoluções vigentes. Portanto, será necessário que os alunos disponham dos equipamentos com a configuração mínima necessária para videoconferência e conexão com a internet.