Engenharia de IA Industrial e Automação Cognitiva
Turmas
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
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.