Torne-se especialista em Inteligência Artificial aplicada às demandas atuais do mercado na área das geotecnologias.
Torne-se especialista em Inteligência Artificial aplicada às demandas atuais do mercado na área das geotecnologias.
Aprenda sobre uso de drones para mapeamento 3D, aplique Machine Learning e Deep Learning na análise de dados ambientais, agrícolas e urbanos, e explore potencial do Python para processamento de imagens e desenvolvimento de modelos preditivos avançados
Carga Horária: 390h
Duração: 12 meses
Início das aulas: 03/02/2025
Lato Sensu reconhecido pelo MEC
Formato EAD
Suporte via Comunidade no Discord
Aprenda sobre uso de drones para mapeamento 3D, aplique Machine Learning e Deep Learning na análise de dados ambientais, agrícolas e urbanos, e explore potencial do Python para processamento de imagens e desenvolvimento de modelos preditivos avançados
Carga Horária: 390h
Duração: 12 meses
Início das aulas: 03/02/2025
Lato Sensu reconhecido pelo MEC
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Suporte via Comunidade no Discord
As disciplinas da Pós-graduação em Inteligência Artificial aplicada a Geotecnologias, foram pensadas para que você consiga compreender os principais tópicos da área de Geotecnologias, bem como seja capaz de executar, liderar e gerir projetos que envolvem Análise de Dados Espaciais.
As disciplinas da Pós-graduação em Inteligência Artificial aplicada a Geotecnologias, foram pensadas para que você consiga compreender os principais tópicos da área de Geotecnologias, bem como seja capaz de executar, liderar e gerir projetos que envolvem Análise de Dados Espaciais.
Para efetuar sua matrícula é necessário que você tenha um diploma de curso superior, em qualquer área de formação. Lembre-se que a colação de grau do seu curso superior, deve ocorrer antes da data de matrícula
Durante o andamento da pós graduação será utilizada linguagem de programação em diversas disciplinas conciliando teoria e prática. Sendo assim, é recomendável que o aluno possua noções básicas de lógica de programação para um melhor desempenho
As disciplinas serão baseadas na linguagem de programação Python.
Sim! Teremos tanto aulas práticas quanto teóricas. As aulas práticas são essenciais para que vocês possam aplicar os conceitos aprendidos em situações reais, utilizando as principais ferramentas do mercado. Já as aulas teóricas fornecem a base necessária para entender os fundamentos das geotecnologias e das análises de dados espaciais.
Essa pós-graduação tem duração de 12 meses, porém você tem 2 anos de acesso, a partir do primeiro dia de aula.
As avaliações são individuais através de um banco de 10 questões objetivas em cada disciplina. Para aprovação você deve obter 70% de acerto, e tem 5 tentativas.
Você terá acesso a um ambiente interativo, a comunidade Discord da pós. Nessa comunidade você pode interagir com os alunos da turma, professores!
Não é necessário fazer TCC ou monografia! A conclusão da pós-graduação se dá através da realização das 12 disciplinas, assistindo às aulas e fazendo as atividades avaliativas.
Para efetuar sua matrícula é necessário que você tenha um diploma de curso superior, em qualquer área de formação. Lembre-se que a colação de grau do seu curso superior, deve ocorrer antes da data de matrícula
Durante o andamento da pós graduação será utilizada linguagem de programação em diversas disciplinas conciliando teoria e prática. Sendo assim, é recomendável que o aluno possua noções básicas de lógica de programação para um melhor desempenho
As disciplinas serão baseadas na linguagem de programação Python.
Sim! Teremos tanto aulas práticas quanto teóricas. As aulas práticas são essenciais para que vocês possam aplicar os conceitos aprendidos em situações reais, utilizando as principais ferramentas do mercado. Já as aulas teóricas fornecem a base necessária para entender os fundamentos das geotecnologias e das análises de dados espaciais.
Essa pós-graduação tem duração de 12 meses, porém você tem 2 anos de acesso, a partir do primeiro dia de aula.
As avaliações são individuais através de um banco de 10 questões objetivas em cada disciplina. Para aprovação você deve obter 70% de acerto, e tem 5 tentativas.
Você terá acesso a um ambiente interativo, a comunidade Discord da pós. Nessa comunidade você pode interagir com os alunos da turma, professores!
Não é necessário fazer TCC ou monografia! A conclusão da pós-graduação se dá através da realização das 12 disciplinas, assistindo às aulas e fazendo as atividades avaliativas.
Somos uma empresa que ensina geoprocessamento e sensoriamento remoto de maneira totalmente prática, alinhada às demandas da área acadêmica e mercado de trabalho.
Nosso enfoque se dá nas principais ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto do mercado.
Atualmente, a AmbGEO conta com mais 1.800 alunos ativos
A Anhanguera Educacional foi fundada em 1994 e, em 2014, passou a fazer parte da Cogna, maior grupo educacional do Brasil.
Atualmente, oferece cursos de graduação, pós-graduação e de extensão, em diversas áreas do conhecimento.
Para garantir a qualidade de ensino, a instituição conta com aproximadamente 15 mil profissionais e professores, entre especialistas, mestres e doutores.
Somos uma empresa que ensina geoprocessamento e sensoriamento remoto de maneira totalmente prática, alinhada às demandas da área acadêmica e mercado de trabalho.
Nosso enfoque se dá nas principais ferramentas de geoprocessamento e sensoriamento remoto do mercado.
Atualmente, a AmbGEO conta com mais 1.800 alunos ativos
A Anhanguera Educacional foi fundada em 1994 e, em 2014, passou a fazer parte da Cogna, maior grupo educacional do Brasil.
Atualmente, oferece cursos de graduação, pós-graduação e de extensão, em diversas áreas do conhecimento.
Para garantir a qualidade de ensino, a instituição conta com aproximadamente 15 mil profissionais e professores, entre especialistas, mestres e doutores.
Conceitos e fundamentos de Inteligência Artificial. Machine Learning. Deep Learning. Aplicações práticas com Python.
O que é sensoriamento remoto, sistemas sensores e missões e coleções de imagens. Modelagem espectral com foco em sistemas ambientais. Processamento digital de imagens e cálculo de índices espectrais. Aplicações práticas.
Escolha de aeronaves e sensores disponíveis para aerolevantamentos, legislação incidente, conceitos de aerofotogrametria e sensoriamento remoto, bem como os principais métodos e técnicas de operação de drones e processamento de imagens obtidas por drones para extração de informações geográficas e tridimensionais.
Introdução à programação em Python com foco em aplicações geotecnológicas. Manipulação e exploração de pacotes mais utilizados como pandas, numpy, geopandas, rasterio e xarray. Análise de dados geoespaciais com vetores e rasters, e manipulação de dados no formato NetCDF. Utilização de fontes de dados relevantes, incluindo Google Earth Engine, Planetary Computer, IBGE e GeoInfo. Introdução ao uso de APIs, com exemplo prático utilizando a API NASAPower para extração de dados meteorológicos.
Introdução à Visão Computacional. Visão Computacional Tradicional. Visão Computacional Deep Learning.
Fundamentos de Sensoriamento Remoto na Agricultura e Silvicultura. Conceitos, definições e desafios. Uso de modelos de inteligência artificial em sensoriamento remoto agrícola, potencial e restrições do uso. Tipos de modelos de Machine Learning utilizados para o contexto de mapeamento de agricultura e silvicultura.
Fundamentos teóricos de base ecossistêmica. Relação das funções ecossistêmicas e mudanças climáticas no contexto das Soluções Baseadas na Natureza (SBN) e mercado de carbono. Sensoriamento remoto e geotecnologias na avaliação de funções ecossistêmicas. Métodos analíticos clássicos e Machine learning.
Fundamentos teóricos da ciência dos desastres associados a fenômenos adversos, com foco nos conceitos básicos e desenvolvimento dessa ciência. Contextualização dos desastres de origem hidrológica e geodinâmica no Brasil. Influência das mudanças climáticas na ocorrência de eventos extremos. Tipos de fenômenos adversos, geração de inventários e amostragem. Modelagem de suscetibilidade utilizando algoritmos de machine learning. Introdução aos conceitos de vulnerabilidade, risco e resiliência.
Redes Neurais Recorrentes (RNNs). Long Short-Term Memory Networks (LSTMs). Redes Gerativas Adversárias (GANs). Auto Encoders, Transformers. Change Detection. Super Resolução.
Compreensão do histórico da agilidade, suas origens e seus aspectos fundamentais da agilidade e suas aplicações, compreensão e aplicação dos principais frameworks ágeis no mercado, influenciados pelo pensamento Lean. Apresentação do manifesto ágil e seus princípios. Definição de scrum e apresentação de seus principais conceitos, incluindo papeis de pessoas, formação e composição de times, gerenciamento ágil do escopo, sprints e outros conceitos. Conceituação de Kanban, com detalhamento de suas cadências, filosofia e implementação. Aplicação de kaizes para promover melhorias contínuas em times e organizações. Estudo das métricas de agilidade para mensurar e acompanhar os processos ágeis. Definição da cultura data driven, tanto em Scrum, quanto em Kanban, através de: lead time, cycle time, throughput, burndown, burn up.
O caminho da tecnologia para o crescimento exponencial. Aplicação nos negócios. Negócios inteligentes, negócios cognitivos, inteligência de mercado. Tomadas de decisão dentro das empresas. Amparo maior em análise de dados. Assertividade. Inteligência de negócios: principais elementos, como são feitos, analisados e gerenciados.
Visão geral da gestão de dados, governança de dados, gestão da arquitetura de dados, desenvolvimento de dados, gestão de dados mestre e dados de referência.