Por que este mestrado
Ele não foi desenhado apenas para quem quer usar IA. Foi desenhado para quem precisa compreender sistemas, selecionar métodos, analisar evidências e construir soluções inteligentes em ambientes de alta complexidade.
Competências que você desenvolve
Cinco frentes que você domina ao longo do programa.
Modelagem e sistemas inteligentes
Formule problemas e critérios de sucesso, escolha dados, arquiteturas e experimentos e treine, avalie e documente modelos considerando desempenho, robustez e explicabilidade.
Matemática, estatística e evidências
Aplique álgebra linear, probabilidade e aprendizagem bayesiana, interprete incerteza e métricas com rigor e tome decisões de modelagem auditáveis.
Arquiteturas, GenAI e segurança
Aprofunde deep learning, transformers, IA generativa, NLP explicável e arquiteturas multimodais, e incorpore segurança, privacidade e controle de riscos desde o projeto.
Otimização e desempenho computacional
Escolha técnicas de otimização, regularização e fine-tuning, projete algoritmos eficientes para escala e streaming e avalie trade-offs entre precisão, custo, latência e robustez.
Governança e responsabilidade técnica
Avalie vieses, riscos e critérios éticos, documente decisões e limites para dar rastreabilidade e comunique escolhas técnicas a públicos multidisciplinares.
Para quem é
Perfis que mais aproveitam este mestrado.
Protótipos, experimentos, especificações técnicas e análises de risco ligados a desafios reais de IA. Cada entrega fortalece seu portfólio técnico.
01Profissionais de tecnologia e ciência de dados
02Engenheiros de software e desenvolvedores
03Pesquisadores e profissionais de produto digital
04Analistas de sistemas em transição para IA
05Profissionais de inovação e dados
Estrutura curricular
45 créditos, organizados em três blocos.
21 créditos · base
Core de Computação
Base avançada para modelar, desenvolver, avaliar e proteger sistemas inteligentes.
Aprendizado de Máquina Quântico
Deep Learning Avançado e Arquiteturas Transformer
Processamento Digital de Sinais (DSP)
Computação Quântica para Ciência de Dados e IA
IA Generativa e Grandes Modelos de Linguagem
Hacking Ético e Testes de Intrusão
IA Neurossimbólica e Processamento de Linguagem Natural Explicável
15 créditos · ênfase
Inteligência Artificial
Aprofundamento em inteligência computacional, matemática, probabilidade, estatística, otimização e algoritmos para IA.
Pesquisa em Inteligência Computacional e Sistemas de IA
Álgebra Linear Avançada para IA
Probabilidade, Estatística e Aprendizagem Bayesiana
Técnicas de Otimização para IA
Algoritmos Avançados e Estruturas de Dados para IA
9 créditos · pesquisa
Projeto e dissertação
Pesquisa aplicada para transformar um desafio relevante em investigação estruturada, com método e evidências.
Tese e Pesquisa do Projeto
Tese e Produção da Dissertação
Como você estuda
Cada disciplina percorre seis etapas.
Estudos orientados, leituras, estudos de caso, fóruns e aulas ao vivo toda semana. Ao fim de cada disciplina, uma entrega aplicada. A avaliação combina compreensão, aplicação, qualidade argumentativa e responsabilidade ética.
Da inscrição à formatura
1. Inscreva-se e matricule-se
Processo 100% online. Você escolhe o plano de pagamento e garante a vaga.
2. Comece a aprender
O ambiente virtual é ativado no mesmo dia. Estude de qualquer lugar, no seu ritmo.
3. Construa projetos reais
Projetos ligados a desafios reais da sua área.
4. Receba seu diploma americano
Ao concluir os 45 créditos e a dissertação.