Análise De Dados Via Deep Learning – Inteligência Artificial.
EAD 100% ao vivo

Carga Horária

84h

Próxima Turma

10/03/2026

HORÁRIO

3ª e 5ª - 19h às 23h

Este curso intensivo é ideal para quem deseja se aprofundar em inteligência artificial (IA) e IA generativa. Com uma abordagem detalhada, você explorará tópicos avançados como deep learning e arquiteturas de redes neurais, capacitando-se para resolver desafios complexos usando dados e algoritmos de ponta.

Em um cenário onde a capacidade de enfrentar problemas com tecnologias avançadas é cada vez mais valorizada, a demanda por especialistas em IA está crescendo rapidamente, impulsionada pela digitalização e automação em diversos setores.

Ao participar deste curso os alunos estarão aptos a:

  • Extrair mais valor dos dados: Identificando padrões mais complexos e gerando insights mais profundos.
  • Desenvolver soluções de IA mais sofisticadas: Construindo modelos personalizados para resolver problemas específicos.
  • Aumentar a eficiência dos processos: Automatizando tarefas e otimizando fluxos de trabalho.
  • Se destacar no mercado de trabalho: Adquirindo habilidades altamente demandadas pelas empresas.

Conheça os detalhes de Análise De Dados Via Deep Learning – Inteligência Artificial

Metodologia
  • Aulas práticas;
  • Monitor em todas as aulas;
  • Aulas interativas;
  • As aulas ficam gravadas na Biblioteca Digital;
  • Recursos tecnológicos para facilitar o aprendizado.
Investimento integral
  • À vista: R$ 11.428,57 
  • Parcelas consecutivas: 7x R$ 1.632,65 no cartão de crédito sem juros.
Investimento para Parceiros
  • À vista: R$ 8.000,00 
  • Parcelas consecutivas:
    7x R$ 1.142,86 no cartão de crédito sem juros.
Como se tornar nosso parceiro 

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Matriz Curricular do curso.

  • Evolução da inteligência artificial;
  • Conceitos básicos de redes neurais e as principais redes mais utilizadas
  • (Redes Densas, Redes Convolucionais e Redes Recorrentes);
  • Cálculos realizados pelo algoritmo Perceptron.
  • Conceitos de redes neurais densas (algoritmo MLP – Multi Layer
  • Perceptron);
  • Funções de ativação;
  • Como o método do gradiente descendente reduz o erro;
  • Algoritmo de Backpropagation (regra da cadeia e cálculo das derivadas parciais);
  • Funcionamento da biblioteca TensorFlow (infraestrutura de manipulação de tensores);
  • Funcionamento da biblioteca Keras (camadas, modelos, otimizadores, perdas, métricas, etc);
  • Desenvolver os códigos para rodar o algoritmo MLP para problemas de regressão e classificação;
  • Desenvolver os códigos para rodar o algoritmo MLP para problemas de classificação de imagem.
  • Como as imagens digitais são representadas e como podem ser processadas utilizando diferentes bibliotecas do Python;
  • Operações básicas como negação, adição, subtração, multiplicação, divisão, exponenciação e rotação;
  • Operação de convolução para remover ruído, realçar detalhes, suavizar imagens, detectar bordas, adicionar borda (padding) e extrair características;
  • Desenvolvimento de códigos para aplicar as principais técnicas de préprocessamento de imagens;
  • Principais camadas dentro das redes convolucionais (convolucional, pooling, flatten, densa) e como elas são adequadas para tarefas de processamento de imagens devido à sua capacidade de aprendizado de características;
  • Técnicas de regularização como dropouts, regularização L1/L2, early stopping;
  • Como Data Augmentation pode ajudar no processo de treinamento;
  • Como utilizar a técnica de transfer learning para melhorar e agilizar o treinamento dos modelos (VGG 16, ResNet);
  • Interpretação dos resultados das redes convolucionais (GradCAM);
  • Desenvolver os códigos para aplicar e comparar todos os conceitos estudados neste tópico.
  • Estrutura básica das redes neurais recorrentes (RNNs) “simples” e entender suas limitações;
  • Como as dependências temporais com feedback loop podem auxiliar no treinamento;
  • Como problemas de vanishing e exploding gradients impactam no aprendizado;
  • Princípios das Long Short-Term Memory (LSTMs) com Cell State, Hidden State, Input Gate, Forget Gate e Output Gate;
  • Principais etapas de processamento de linguagem natural: tokenização e embeddings (Word2Vec);
  • Desenvolver os códigos para aplicar e comparar todos os conceitos estudados neste tópico;
  • Desenvolver aplicações do mundo real, mostrando como essas redes podem ser utilizadas em tarefas como processamento de linguagem natural (NLP) para análise de sentimento e previsão de séries temporais.

Selos e Premiações.

Quero me especializar.

O que dizem nossos alunos e professores.

Conheça as vantagens de fazer no Labdata FIA.

O Labdata FIA é pioneiro no lançamento dos cursos de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial no Brasil

  • Os diretores são referências no mercado de Big Data, Analytics e Inteligência Artificial.
  • +15 anos de atuação
  • + 15.000 alunos formados
  • Docentes com sólida formação acadêmica e experiência profissional
  • Professor assistente que acompanha o aluno durante o curso

A Fia Business School é líder em educação executiva e referência de ensino nos cursos de graduação, pós-graduação e MBA

  • A excelência dos programas de educação é reconhecida internacionalmente, o que a faz ser considerada como uma das principais escolas de negócio do mundo
  • Possui convênios internacionais com Universidades nos EUA, Europa e Ásia
  • Realizou mais de 8.000 projetos de consultorias em organizações
públicas e privadas

DIRETORIA

Prof.ª Dr.ª Alessandra de Ávila Montini

Diretora do Labdata FIA, apaixonada por dados e pela arte de lecionar, Alessandra Montini tem muito orgulho de ter criado na FIA cinco laboratórios para as aulas de Big Data e Inteligência Artificial. Possui mais de 20 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics.


Cientista de dados com carreira realizada na Universidade de São Paulo, Alessandra é graduada e mestra em estatística aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP.


Com muita dedicação, a profissional chegou ao cargo de professora e pesquisadora na FEA-USP,
e já ganhou mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela FEA-USP e mais de 30 prêmios
de excelência acadêmica como professora dos cursos de MBA da FIA. Orienta alunos de mestrado
e de doutorado na FEA-USP.


Membro do Conselho Curador da FIA, é coordenadora de grupos de pesquisa no CNPq, parecerista da FAPESP e colunista de grandes portais de tecnologia.

Quero me especializar.

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Mergulhe no mundo da ciência, engenharia e arquitetura de dados, enquanto aprimora suas habilidades de gestão e comunicação, obtendo conhecimento crítico de negócios, para maximizar seus resultados por meio de big data, análise de dados e inteligência artificial.

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Desenvolva as habilidades para se tornar cientista, engenheiro ou arquiteto de dados. Aprofunde seus conhecimentos e aprenda a desenvolver soluções inovadoras por meio de projetos práticos com desafios reais. Aproveite a era dos dados e faça a diferença no mundo corporativo.

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Tire suas dúvidas.

O que são cursos de extensão?

Cursos de extensão são programas de curta duração oferecidos para complementar a formação acadêmica e profissional.

Qualquer pessoa interessada que busca aprimorar suas habilidades e conhecimentos pode se inscrever.

Não há.

As inscrições podem ser feitas entrando em contato com o nosso time de relacionamento.

A duração dos cursos de extensão pode variar de algumas semanas a meses, dependendo do conteúdo e da carga horária.

Sim, os cursos de extensão são reconhecidos pelo mercado e agregam valor ao currículo profissional.

Os cursos são oferecidos na modalidade EaD 100% ao vivo.

São realizados no horário noturno, das 19h às 23h.

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