| Edição |
24004 |
| Número do Oferecimento |
1 |
| Período de Realização: |
de 18/02/2025 até 18/02/2027 |
| Local do curso: |
Av. Prof. Mello Moraes, 2373 - Edifício Eng. de Minas - 1º andar. |
| Vagas: |
66 |
|
|
|
| Inscrição |
|
|
Presencial: |
de 12/11/2024 até 27/01/2025 |
|
Procedimento de inscrição:
|
Preenchimento da ficha de inscrição em: https://pecepoli.com.br/PT/IAD/
|
|
|
|
| Conteúdos/Disciplinas |
Análise Estatística de Dados
Aprendizado por Reforço
Aprendizagem de Máquina 1
Aprendizagem de Máquina 2
Ferramentas de Deep-Learning
Introdução a Redes Neurais Artificiais
Negócios com Inteligência Artificial
Processamento de Linguagem Natural
Programação em Python para IA
Redes Neurais Convolutivas e Visão Computacional
Redes Recorrentes e Séries Temporais
Tópicos Avançados em Deep-Learning
|
|
|
|
| Responsáveis |
|
| Coordenador: |
Thiago de Castro Martins |
| Vice-Coordenador: |
Larissa Driemeier |
|
|
|
| Critérios de seleção: |
A seleção e classificação serão feitas com base na ficha de inscrição do candidato, podendo eventualmente também ser requerida uma entrevista. |
| Critérios de aprovação: |
Nota mínima de 07 em cada disciplina ou atividade, numa escala de 0 a 10 e a freqüência mínima exigida 75% em cada uma das disciplinas e atividades, na monografia nota igual ao superior a 07 numa escala de 0 a 10, avaliada por banca examinadora. |
| |
|
| Curso |
Pago |
| Isenções: |
Pelo menos dez por cento das vagas totais do programa terão direito à isenção, com prioridade descrescente na seguinte sequência: docente da USP, discente da USP, funcionário de USP, terceira idade, membro da comunidade em geral. Dentro de cada categoria serão adotados os seguintes critérios de priorização: avaliação curricular e/ou do histórico escolar e avaliação sócio-econômica. |
| |
|
| Vagas gratuitas |
6 |
|
|
|
| Local de inscrição |
Online: https://pecepoli.com.br/PT/IAD/ |
| Telefone:
|
(11)2998-0000 |
| Ramal:
|
|
| Fax: |
|
| Contato:
|
atendimento@pecepoli.com.br |
| Site: |
https://pecepoli.com.br/PT/IAD/ |
| E-mail:
|
gisilva@usp.br |
voltar