MBA EAD-IA – Pós-Graduação Lato Sensu EAD em Inteligência Artificial
Introdução
O século XXI marca o início da predominância do armazenamento de dados em formato digital sobre as tecnologias analógicas. Os dados disponíveis para empresas e organizações em grandes volumes têm o potencial de alavancar a tomada de decisão baseada em dados e a cultura de inovação na empresa. Na última década, a ciência de dados e a inteligência artificial (IA) foram aplicadas a problemas complexos em todos os setores. O conhecimento dessas tecnologias é fundamental para o desenvolvimento dos negócios em um ambiente cada vez mais competitivo e em constante mudança.
Este curso introduz as técnicas de ciência de dados e inteligência artificial para desenvolver soluções inovadoras nos negócios. O programa combina uma forte base teórica com estudos de caso reais e exercícios práticos para apresentar como os especialistas do setor usam dados para responder às suas perguntas de negócios.
O curso conta com professores especializados, com forte embasamento teórico e larga experiência no setor, que apresentarão os desafios e oportunidades da aplicação da ciência de dados e da inteligência artificial nos negócios.
Público-Alvo:
Este curso é direcionado a profissionais de todos os setores de negócios que desejam aprimorar suas habilidades e a gestores e executivos que desejam desenvolver suas carreiras com conhecimento de Inteligência Artificial.
Observação:
Por motivos operacionais, as primeiras turmas serão abertas somente para grupos fechados.
Endereço
Centro Multimídia de Difusão Tecnológica
Avenida Moniz Aragão, 360 Bloco 2 – 3o andar – Cidade Universitária – Rio de Janeiro – CEP: 21941-594
Contatos
Telefone e Fax:
3938-8608
Email:
ead_ia@adc.coppe.ufrj.br
Coordenador:
Professor Alexandre Evsukoff
Apoio Administrativo:
Beatriz Alves Pinto
Adriana de Souza Lusquinos
Estrutura do Curso
Professores
Alexandre G. Evsukoff

Professor Titular do Programa de Engenharia Civil da Coppe/UFRJ, tendo como foco de pesquisa o desenvolvimento de técnicas de inteligência computacional para modelagem de sistemas complexos em aplicações de ciência de dados. Nos últimos anos, vem trabalhado ativamente em projetos de P&D em colaboração com a indústria, nas áreas de petróleo, energia, meio ambiente e mobilidade urbana. Atualmente é o coordenador de Programa de Formação de Recursos Humanos (PRH-ANP) Tecnologias Digitais no Setor de Petróleo e Gás Natural.
Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho

Professor Titular no programa de Engenharia Civil da Coppe/UFRJ, Professor visitante no Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, the University of Texas at Austin, USA (2004). Diretor Adjunto de Tecnologia e Inovação (2004-2008) da Coppe/UFRJ onde atualmente coordena a Área Interdisciplinar de Engenharia e Ciência Computacional e dirige o Núcleo Avançado de Computação de Alto Desempenho. É membro de corpo editorial do Int J for Numerical Methods in Fluids, Int J for Numerical Methods in Engineering, Comp Meth in Applied Mechanics and Engineering, Editor Associado da Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, consultor da Fundação COPPETEC. É membro fundador da Associação Brasileira de Métodos Computacionais em Engenharia, fazendo parte atualmente do seu Conselho Deliberativo. É Membro do Comitê Executivo da International Association for Computational Mechanics.
Carlos Andre Reis Pinheiro

Professor Visitante da KU Leuven, Bélgica. Atua como professor externo da Coppe/UFRJ no programa de Mestrado/Doutorado em Engenharia Civil (PEC), e como professor da Pós-Gradução da Fundação Getúlio Vargas (FGV-DF) no MBA em Administração Estratégica de Sistemas de Informação. É pesquisador associado do Business Informatics Group, School of Computing, Dublin City University nas áreas de teoria dos grafos, sistemas dinâmicos e análise de redes sociais. É autor dos livros Social Network Analysis in Telecommunications (Wiley, 2011), Inteligência Analítica – Mineração de Dados e Descoberta de Conhecimento (Editora Ciência Moderna, 2008), Web Warehousing ? Extração e Gerenciamento de Dados na Internet (Axcel Books, 2003), Aplicações de Banco de Dados em Delphi (IBPI Press, 2000), e Como Usar o Correio Eletrônico na Internet (IBPI Press, 1996). Possui diversos trabalhos publicados em jornais e congressos internaionais.
Carlos Eduardo Menezes dos Anjos

Doutorando em Engenharia Civil na UFRJ com foco em Sistemas Computacionais. Pesquisador no LAMCE/Lab2M/UFRJ, aplicando técnicas como aprendizado de máquina e aprendizado profundo para propor soluções em problemas relacionados a área de óleo e gás, principalmente de petrofísica. Pesquisador de inteligência artificial aplicada na área do petróleo. Atualmente, propondo e implementando modelos de aprendizado profundo em imagens de micro tomografia de plugues, assistindo também em soluções para imagens de testemunho e problemas de geofísica como classificação de intensidade do ruído swell noise em dados sísmicas, denoise entre outros.
Eduardo Antônio Barros da Silva

Professor Titular do Departamento de Eletrônica da Escola de Engenharia da UFRJ. Professor do Programa de Engenharia Elétrica da Coppe/UFRJ. Publicou mais de 80 artigos em revistas internacionais e capítulos de livro publicou 6 livros internacionais, e possui mais de 200 artigos publicados em anais de conferências. Recebeu o Google Latin American Research Award in 2019 e 2020 pelo projeto de detecção de focos do mosquito Aedes Aegypti usando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina. É integrante do Quadro de Membros Titulares da Academia Nacional de Engenharia (ANE) desde 2023, e em 2023 foi eleito como Membro Titular da Academia Brasileira de Ciências (ABC).
Jean David Job Emmanuel Marie Caprace

Diretor de Assuntos Acadêmicos da Coppe/UFRJ
Professor e coordenador do Programa de Engenharia Oceânica (PEnO) da Coppe/UFRJ desde 2013. Também no PEnO, concluiu o pós-doutorado, em 2011.
É editor-chefe do periódico Marine Systems & Ocean Technology (MSOT-SPINGER). Foi diretor técnico da Sociedade Brasileira de Engenharia Naval (Sobena), de 2017 a 2020, e chairman do Specialist Committee V.3 (Material and Fabrication Technology) do International Ship & Offshore Structures Congress (ISSC 2015), de 2012 a 2015. Atua na área de construção naval, operação offshore e transporte marítimo com ênfase em produtividade e descarbonização.
João Baptista de Oliveira e Souza Filho

Professor Titular do Departamento de Engenharia Eletrônica e de Computação da UFRJ, Coordenador Acadêmico Substituto e Docente Pleno do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PEE) da Coppe/UFRJ. Primeiro autor do livro “Online Component Analysis, Architectures and Applications” (2022), publicado pela Now Publishers. Pesquisador na área de Aprendizado de Máquina, Processamento Digital de Sinais e Sistemas Embarcados, com experiência em projetos de pesquisa científica, desenvolvimento e consultoria em domínios multidisciplinares, incluindo as áreas de Defesa, Médica, Óleo-e-gás e Multimídia. Experiência em gestão educacional em nível superior, tendo atuado como Procurador Educacional Institucional (PI), Chefe de Departamento, Coordenador de curso de pós-graduação, Coordenador Acadêmico de curso de pós-graduação e membro de Núcleo Docente Estruturante (NDE).
Júlio de Castro Vargas Fernandes

Doutor em Engenheira Elétrica pelo Programa de Engenharia Elétrica (PEE) pela Coppe/UFRJ. Atualmente atua como pesquisador em projetos de pesquisa vinculados a Petrobras aonde desenvolve sistemas de machine learning com uma ampla gama de objetivos desde super-resolução e segmentação até previsão de propriedades físicas, Atua principalmente nas seguintes áreas: Redes Neurais, Deep Learning, Ensemble Learning, Processamento de Sinais e Inteligência Computacional.
Marcello Luiz Rodrigues de Campos

Vice-Diretor Geral da Coppe e Professor Titular do Programa de Engenharia Elétrica (PEE) da Coppe/UFRJ, Tem atuado em pesquisa e consultoria nas áreas de teoria da estimação, processamento de sinais, algoritmos adaptativos, beamforming, comunicações móveis e acústicas submarinas, otimização e big data. Desde 2001 já lecionou mais de 150 cursos em sistemas de comunicações móveis GSM, 3GSM e
LTE em 15 países. É membro Sênior do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) e da Sociedade Brasileira de Telecomunicações (SBrT) e membro da Sociedade Brasileira de Matemática (SBM).
Natanael Nunes de Moura Junior

Professor da Universidade Federal do Rio de Janeiro, DEL- Poli, Pleno do Laboratório de Processamento de Sinais, Revisor de periódico da IET RADAR, SONAR & NAVIGATION (ONLINE), Revisor de periódico da Ieee-Acm Transactions On Audio Speech And Language Processing e Revisor de periódico da Ieee Transactions On Cognitive And Developmental Systems. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Processamento de Sinais. Atuando principalmente nos seguintes temas: Inteligencia Computacional, Aprendizado de Máquina, Sistema de Sonar Passivo.
Sergio Lima Netto

Professor titular do Programa de Engenharia Elétrica Coppe/UFRJ. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Circuitos Eletrônicos, atuando principalmente nos seguintes temas: reverberation modeling, speech quality evaluation, speech communication e acoustic signal processing.
Thadeu Luiz Barbosa Dias

Aluno de doutorado PEE/Coppe UFRJ. Atua na área de processamento de sinais. Atua na área de processamento de sinais, visão computacional e aprendizado de máquina.
Vitor Alcantara Batista

Cientista de Dados na Petrobras e Doutorando pela UFRJ (Universidade Federal do Rio de Janeiro) em Deep Learning e NLP, Mestre em Ciência da Computação pela UFMG (Universidade Federal de Minas Gerais) com foco em Engenharia de Software. Mais de 20 anos de experiência no mercado de TI, atuando em projetos para empresas de destaque como Petrobras, Governo do Estado de Minas Gerais, Samarco Mineração, Globo.com, Fundação Dom Cabral, entre outras.