09h às 18h
40h
Rio de Janeiro - RJ
Dividido em seis módulos, o curso mostra os conceitos básicos de Artificial Intelligence (AI) e Machine Learning e as aplicações práticas, apresentando ferramentas como o Tensorflow e o Pandas.
Conheça os objetivos:
Ao fim do curso, você terá desenvolvido competências para:
• Introdução à linguagem de programação Python e às ferramentas Pandas e Tensorflow.
• Apresentação dos conceitos básicos de Machine Learning e Artificial Intelligence (AI);
• Diferenças entre aprendizado de máquina supervisionado, não-supervisionado e reforçado;
• Conceitos de dataset de treino, validação e teste;
• Tipos de fontes de dados: tabular, imagem, vídeo e texto.
• Técnicas de classificação não-supervisionada: k-means, c-means, knn, árvores de decisão e redes neurais artificiais;
• Técnicas de classificação supervisionada: máquinas de suporte vetorial e redes neurais artificiais;
• Métricas de qualidade de classificação: probabilidade de erro e validação cruzada.
• Técnicas de previsão baseadas em redes neurais.
● Conceitos de tensores e Deep Learning;
● Técnicas de representação de imagens e vídeos como tensores;
● Técnicas de representação de texto como tensores por meio de camadas de embedding;
● Tipos de camadas de redes neurais profundas: convolucional, embedding, fully-connected, pooling e outras;
● Arquiteturas de redes neurais profundas para identificação de objetos em imagens: Google LeNet, Yolo, Inception, ResNet;
● Arquiteturas de redes neurais profundas para segmentação de imagens: SegNet, U-Net;
● Arquiteturas de redes neurais profundas para classificação de texto.
• Estudos de caso de Machine Learning na área de Óleo e Gás.
Profissional com sólida formação e experiência tanto em pesquisa quanto em desenvolvimento. Especialista em Inteligência Artificial e Métodos de Apoio à Decisão, incluindo modelagem preditiva e algoritmos de otimização. Doutor e Mestre em Inteligência Artificial, com patente depositada e artigos publicados. Experiência como pesquisador em projetos de P&D para grandes empresas como PETROBRAS, LIGHT e TAG. Experiência como professor da PUC-RJ em cursos de extensão nas áreas de Inteligência Artificial...
Graduada em Ciência da Computação pela FAETERJ Petrópolis e Mestre em Sistemas e Computação pelo Instituto Militar de Engenharia (IME-RJ). Já atuou como pesquisadora e desenvolvedora de software em Realidade Virtual no Laboratório Nacional de Computação Científica, em Petrópolis. No momento, atua na Intelie como Analista de Dados em Processamento de Linguagem Natural. Interessa-se por Ciência de Dados e Desenvolvimento de Software.
Graduada em Sistemas de Informação pela Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro (UNIRIO) e mestranda em Ciência de Dados pela mesma universidade. Atualmente, exerce o cargo de Analista de Dados, na equipe de P&D para a área de Óleo e Gás, da Intelie. Trabalha também com foco em soluções baseadas em dados para análises da saúde de equipamentos, ajudando a identificar e prevenir falhas de operação.
Investimento: R$ 3.300,00
| Grupo | Desconto |
| Associado Patrimonial | 20% |
| Associado Setorial | 15% |
| Associado Cooperador | 10% |
| Associado Institucional | 5% |
| Associado Profissional | 5% |
| Associado Estudante | 40% |
| Estudante* | 20% |
| Ex-aluno** | 5% |
*Envie sua declaração de estudante para unibp@ibp.org.br para validar o desconto.
** Envie um e-mail com seu nome completo e CPF para unibp@ibp.org.br para validar o desconto.
Voltado para profissionais da área de Óleo e Gás que buscam especialização em Machine Learning e Artificial Intelligence (AI). São necessários conhecimentos básicos de programação (experiência na área não é necessária) e de língua inglesa, além de familiaridade com linguagem matemática (conjuntos, variáveis, funções, matrizes etc).
Material eletrônico
Coffee break
Certificado de conclusão
Frequência mínima exigida: 75% da carga horária total do curso
Prazo de entrega: em até 30 dias úteis após a conclusão do período letivo
40 h
O número de vagas é limitado e será preenchido de acordo com a ordem de efetivação das inscrições.
Política de confirmação:
• O curso será confirmado mediante quórum mínimo de participantes efetivamente inscritos.
• Todos os participantes serão notificados sobre a confirmação do curso com até 10 dias de antecedência da data prevista para o início da turma.
• O IBP se reserva ao direito de cancelar, alterar as datas previstas e/ou o local de realização até o prazo máximo de 10 (dez) dias de antecedência da data de início da turma. Neste caso, o aluno será comunicado e poderá optar por manter ou cancelar a sua inscrição.
Política de cancelamento:
• Inscrições canceladas com até 10 (dez) dias corridos de antecedência para a data de início da turma importarão a devolução integral do valor pago.
• Inscrições canceladas com até 05 (cinco) dias corridos de antecedência para a data de início da turma importarão a devolução de 75% (setenta e cinco por cento) do valor pago.
• Inscrições canceladas com antecedência inferior a 05 (cinco) dias corridos para a data de início da turma, não importarão a devolução de valores.
As inscrições são feitas na Loja IBP e podem ser efetuadas por cartões de crédito, boleto bancário ou fatura (para Pessoa Jurídica).
O IBP é isento de retenção de IR.
A Educação do IBP, agora é UnIBP. A Universidade do setor de Petróleo, gás e biocombustíveis que tem por objetivo desenvolver as competências essenciais dos profissionais dessa indústria e assim colaborar para a promoção de um setor competitivo, sustentável, ético e socialmente responsável.
A universidade setorial é a ampliação do já conhecido conceito de universidade corporativa. Nesse sentido, a UnIBP surge como a universidade do setor de petróleo e gás, oferecendo aprendizagem continuada para aqueles que atuam ou desejem migrar/atuar na indústria. Sendo assim, diferentemente de uma universidade corporativa, que tem como objetivo a qualificação do público interno de acordo com a cultura de uma determinada empresa, a UnIBP surge para desenvolver as competências essenciais para o profissional do setor de petróleo e gás, focando, portanto, em um público externo.
Toda a estrutura pedagógica da antiga área de Educação foi reformulada, de forma a atender as necessidades atuais da indústria de Petróleo, Gás e Biocombustíveis. Isso significa dizer que todo o ambiente de aprendizagem foi repensado, para que a UnIBP atue de maneira pró-ativa, centralizada e estratégica para o setor, sendo capaz de desenvolver competências críticas para o negócio das empresas e profissionais que fazem parte das diversas etapas dessa cadeia produtiva.
Desenvolvemos uma metodologia pedagógica estruturada, possibilitando que os alunos tracem seu caminho de carreira com o apoio da UnIBP e que desfrutem de uma Experiência eficiente, moderna e dinâmica. A partir do agrupamento da indústria de petróleo e gás em diferentes blocos, a Universidade se divide em cinco escolas que irão oferecer cursos técnicos e não-técnico: E&P, Midstream e Downstream, Gás e Energia, Tecnologia e Inovação e Escola de Negócios.
1. Inteligência setorial
2. Professores de destaque no setor
3. Aprendizagem aplicada
4. Educação flexível
5. Empreendedorismo
6. Comunidade Alumni
7. Ética, Transparência e Compliance
5 escolas refletem os principais pilares essenciais para o funcionamento da nossa indústria hoje. Cada uma tem foco e objetivo bem definidos, de forma que todos os macroprocessos do setor se acomodam dentro dessa estrutura.
Apresentam as diversas áreas de atuação profissional que compõem a atividade do setor. Permeiam a estrutura das escolas de acordo com as necessidades reais da indústria.
Na UnIBP, cada profissional encontra um currículo modular com o mapeamento de todos os desafios que irá encontrar em sua trajetória profissional e com as soluções educacionais que apoiarão o seu desenvolvimento ao longo do tempo.
Problemas com seu pedido? Não localizou nas perguntas frequentes a solução? Esse espaço foi criado para responder o que você não encontrou e receber suas sugestões.
