Engenharia de IA Industrial e Automação Cognitiva

Turmas

Modalidade
LIVE (AO VIVO)
Aulas
Sábados quinzenais
Horário
8h30 às 17h30
Início
12/09/2026
LIVE (AO VIVO)

Objetivo

Adquirir o domínio técnico para projetar, desenvolver e implementar soluções de Inteligência Artificial e Automação Cognitiva em ambientes industriais, alinhando as tecnologias da Indústria 4.0/5.0 com os objetivos de negócio. O curso capacitará o aluno a utilizar Machine Learning e Visão Computacional para:

  • processos adicionais de produção em tempo real
  • Implementar Manutenção Preditiva e Sistemas de Gêmeos Digitais
  • Liderar equipes de transformação digital, garantindo a segurança e a ética na aplicação de sistemas independentes

Perfil do Especialista

  • Arquiteto de Soluções 4.0/5.0: desenvolver arquiteturas que integrem sensores, edge computing e nuvem para processamento de dados industriais
  • Cientista de Dados de Manufatura: aplicar modelos de Machine Learning para prever falhas em ativos críticos, reduzindo o downtime e otimizando o OEE (Overall Equipment Effectiveness)
  • Especialista em Visão Computacional: implementar sistemas de inspeção de qualidade automatizados e monitoramento de segurança do trabalho em tempo real
  • Gestor de Gêmeos Digitais (Digital Twins): criar e gerenciar réplicas virtuais que simulam o comportamento físico de linhas de produção para testes de cenários e otimização
  • Líder de Transformação Digital: gerir a transição ética e segura para sistemas autônomos, garantindo a cibersegurança industrial e a colaboração humano-máquina (Indústria 5.0)

Programa

Carga Horária: 378h

  • Revisão de Álgebra Linear, Cálculo e Estatística Inferencial, essenciais para o entendimento de algoritmos de ML

  • Foco em bibliotecas como NumPy, Pandas, Scikit-learn, e práticas de código limpo para ML

  • Coleta de dados (sensores, IoT/IIoT), Data Lakes, Data Warehouses e Frameworks de Big Data (Spark)
  • Formas de integração para coleta de dados

  • Como que o dado nasce no chão de fábrica e chega nos sistemas corporativos
  • Visão geral de Instrumentação, Sistemas de Controle, Sistema de supervisão, PIMS, MES, LIMS e ERP
  • ISA95, RAMI 4.0
  • Como elaborar dashboards com informações industriais

  • Modelos Preditivos (Regressão, Classificação) e Descritivos (Clustering, Redução de Dimensionalidade)

  • Arquiteturas (CNNs, RNNs, Transformers) e suas aplicações em diagnóstico e controle industrial

  • Desenvolvimento de robôs de software (RPA) e agentes inteligentes para otimização de processos

  • Uso de IA em inspeção de produtos, detecção de anomalias em linhas de produção e monitoramento de segurança

  • Modelagem preditiva de falhas (Análise de Séries Temporais) e uso de IA para otimização de Process Mining e Lean Manufacturing

  • Aplicação de LLMs e modelos generativos para documentação técnica, chatbots de suporte, análise de relatórios e otimização de manuais

  • Implementação de pipelines automatizados (CI/CD), versionamento de modelos, implantação e monitoramento em ambientes edge e cloud (AWS, Azure, GCP)

  • Tópicos de IA responsável, visão de dados, explicabilidade (XAI) e impacto regulatório de IA na indústria

  • Métodos de pesquisa científica
  • Estruturação de projetos executivos
  • Normatização ABNT para trabalhos acadêmicos e técnicos

Certificação

De acordo com a legislação do MEC em vigor, serão concedidos certificados de Pós-Graduação – Lato Sensu, Especialização ou MBA dos cursos ministrados pela Universidade Católica de Petrópolis aos alunos que obtiverem aproveitamento mínimo requerido (nota 7) em cada disciplina e seu Trabalho de Conclusão de Curso ( TCC) aprovado.

Aos alunos que não entregarem o Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), será concedido certificado de Qualificação Profissional emitido pelo IPETEC – Instituto de Pesquisa, Educação e Tecnologia.

Coordenação

Ricardo Tamietti

  • Universidade Federal de Minas Gerais Pós-graduação em Sistemas de Energia – Qualidade de Energia (Especialização), Qualidade de Energia

Documentação necessária

  • Identidade e CPF
  • Certidão de nascimento ou casamento
  • Comprovante de Residência
  • Diploma de Graduação
  • Histórico da Graduação
  • Foto 3×4

Engenharia de IA Industrial e Automação Cognitiva

  • 24x de R$ 378,92 * Mensalidade até o dia 10
  • Taxa de matrícula: R$ 100,00 Mensalidade sem desconto: R$ 631,53
  • *Desconto de 40% para pagamento efetuado até o dia 10 de cada mês.
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FAQ

A pós é 100% EAD, com 378 horas, e forma o “engenheiro híbrido”, que une a Engenharia de Automação e Controle ao domínio de Inteligência Artificial e Machine Learning. O aluno aprende a projetar, desenvolver e implantar soluções de IA e automação cognitiva na Indústria 4.0/5.0 — de manutenção preditiva e visão computacional a gêmeos digitais e otimização de processos. O conteúdo inclui Python, TensorFlow/PyTorch, arquitetura de dados industriais, MLOps, cibersegurança e ética na aplicação de sistemas autônomos.

É indicada a profissionais com formação superior em Engenharia de Controle e Automação, Elétrica/Eletrônica, Mecânica/Mecatrônica ou Produção, e a engenheiros e profissionais de Computação e Sistemas de Informação. Atende também tecnólogos em Automação Industrial e quem atua no chão de fábrica ou em TI industrial e quer migrar para projetos de IA, dados e transformação digital.

O egresso pode atuar em manufatura avançada, energia e serviços públicos, mineração, petróleo e gás, e logística e cadeia de suprimentos. Há espaço também em empresas de software e consultoria e na integração e automação industrial, em papéis como arquiteto de soluções 4.0/5.0, cientista de dados de manufatura, especialista em visão computacional, gestor de gêmeos digitais e líder de transformação digital.

Sim, os cursos são cadastrados no portal e-MEC, sistema oficial do Ministério da Educação e de acesso público. A Universidade Católica de Petrópolis é credenciada pelo MEC e possui nota 4.

Sim. O certificado é emitido diretamente pela Universidade Católica de Petrópolis (UCP). O IPETEC atua como parceiro responsável pela gestão operacional e acadêmica dos cursos.

Não. As aulas ao vivo são uma oportunidade de interação, mas não são obrigatórias. Se tiver algum imprevisto, você pode assistir às gravações depois, sem prejuízo na frequência.