Por meio deste Programa avançado, você adotará os protocolos mais atualizados para implementar ferramentas de robótica a fim de otimizar os processos de produção de uma empresa" 

No passado, os trabalhadores de diferentes setores de atividade tinham que se submeter a tarefas complexas e monótonas que envolviam longas e árduas jornadas de trabalho. No entanto, o surgimento de mecanismos de automação de última geração e de dispositivos de Inteligência Artificial possibilitou não apenas a agilização do trabalho desses profissionais, mas também a minimização dos custos de produção das empresas. Nesse cenário, cientistas da computação com  alto nível de proficiência na implementação, operação e supervisão desses sistemas tecnológicos estão em demanda em um ambiente de trabalho que está sendo constantemente digitalizado.

Por esse motivo, aTECH criou essa qualificação, com a qual o aluno obterá os conhecimentos mais relevantes e atualizados sobre Automação e Inteligência Artificial impulsionando assim seu crescimento nesse setor. Ao longo desse período acadêmico, você identificará as melhores estratégias para realizar a manutenção preditiva dos sistemas de automação ou estabelecerá o potencial dos assistentes virtuais para realizar determinadas tarefas Da mesma forma, você aprenderá a detectar oportunidades de implementar RaaS e serviços de robótica nas empresas. 

Como estePrograma avançado é desenvolvido por meio de uma metodologia 100% online, os alunos poderão combinar seu excelente aprendizado com suas obrigações pessoais e profissionais. Além disso, esse programa é projetado e ministrado por especialistas de alto calibre que atuam na área de Automação e Inteligência Artificial. Portanto, o conhecimento que o aluno adotará será totalmente atualizado.

Com este Curso, aprenda a detectar de forma otimizada as oportunidades de implementação de serviços de RaaS e robótica nas diferentes áreas de uma empresa" 

Este Programa avançado de Automação e Inteligência Artificial conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em IA e soluções tecnológicas 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão. 
• Contém exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhoraro aprendizado. 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Lições teóricas, perguntas aos especialistas, fóruns de discussão sobre assuntos controversos e trabalhos de reflexão individuais 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet 

Este Programa avançado conta com uma metodologia 100% online que permitirá que você aprenda sem depender de horários pré-estabelecidos desconfortáveis" 

A equipe de professores do programa inclui profissionais do setor que trazem a experiência de seu trabalho para essa capacitação, bem como especialistas reconhecidos das principais sociedades e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, onde o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos. 

Desfrute de uma ampla variedade de formatos textuais e multimídia diferentes para escolher de acordo com suas necessidades de estudo"

Graças a esse programa, você adotará as estratégias mais sofisticadas para realizar a manutenção preditiva de diferentes sistemas de automação"

O programa dessa graduação é composto de 3 módulos nos quais o aluno se aprofundará no campo da Automação e Inteligência Artificial para conhecer suas complexidades. Todos os materiais didáticos disponíveis para você ao longo deste programa estão disponíveis em uma ampla variedade de formatos textuais e interativos. Por isso, e por meio de uma metodologia 100% online, o cientista da computação obterá um ensino resoluto e factível com apenas um dispositivo com conexão à Internet.

Esse plano de estudos, elaborado pelos melhores especialistas em automação e IA, fornecerá a você o conteúdo de ensino mais atualizado nessas áreas" 

Módulo 1. Sistemas de automação da indústria 4.0

1.1. Automação industrial

1.1.1. Automatização
1.1.2. Arquitetura e componentes
1.1.3. Safety

1.2. Robótica industrial

1.2.1. Fundamentos da robótica industrial
1.2.2. Modelos e impacto nos processos industriais

1.3. Sistemas PLC e controle industrial

1.3.1. Desenvolvimentos e status do PLC
1.3.2. Evolução linguagem de programação
1.3.3. Automação Integrada por Computador CIM

1.4. Sensores e atuadores

1.4.1. Classificação dos transdutores
1.4.2. Tipos de sensores
1.4.3. Padronização dos sinais

1.5. Monitorar e gerenciar

1.5.1. Tipos de atuadores
1.5.2. Sistemas de controle de feedback

1.6. Conectividade industrial

1.6.1. Barras de campo padronizadas
1.6.2. Conectividade

1.7. Manutenção pró-ativa/ preditiva

1.7.1. Manutenção preditiva
1.7.2. Identificação e análise falhas
1.7.3. Ações pró-ativas baseadas na manutenção preditiva

1.8. Monitoramento contínuo e manutenção prescritiva

1.8.1. Conceito de manutenção prescritiva em ambientes industriais
1.8.2. Seleção e exploração de dados para auto-diagnóstico

1.9. Lean Manufacturing

1.9.1. Lean Manufacturing
1.9.2. Benefícios da implementação Lean nos processos industriais

1.10. Processos industrializados na Indústria 4.0. Caso de uso

1.10.1. Definição do projeto
1.10.2. Seleção de tecnologia
1.10.3. Conectividade
1.10.4. Exploração de dados

Módulo 2. Big Data e Inteligencia Artificial 

2.1. Princípios fundamentais do Big Data

2.1.1. O Big Data
2.1.2. Ferramentas para trabalhar com Big Data

2.2. Mineração e armazenamento de dados

2.2.1. A mineração de dados. Limpeza e padronização
2.2.2. Extração de informações, tradução automática, análise de sentimentos, etc.
2.2.3. Tipos de armazenamento de dados

2.3. Aplicações de ingestão de dados

2.3.1. Princípios de ingestão de dados
2.3.2. Tecnologias de ingestão de dados para atender às necessidades comerciais

2.4. Visualização de dados

2.4.1. A importância da visualização dos dados
2.4.2. Ferramentas para realizá-lo Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®

2.5. Aprendizado automático ( Machine Learning)

2.5.1. Entendemos o Machine Learning
2.5.2. Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
2.5.3. Tipos de algoritmos
2.6. Rede neural (Deep Learning)
2.6.1. Rede neural: peças e funcionamento
2.6.2. Tipos de redes: CNN, RNN
2.6.3. Aplicações de redes neurais; reconhecimento de imagens e interpretação de linguagem natural
2.6.4. Redes de textos generativos: LSTM

2.7. Reconhecimento da linguagem natural

2.7.1. PLN (Processamento de linguagem natural)
2.7.2. Técnicas avançadas de PLN: Word2vec, Doc2vec

2.8. Chatbots e assistentes virtuais

2.8.1. Tipos de assistentes: assistentes de voz e texto
2.8.2. Partes fundamentais para o desenvolvimento de um assistente: Intents, entidades e fluxo de diálogo
2.8.3. Integração Web, Slack, Whatsapp, Facebook
2.8.4. Ferramentas para o desenvolvimento de assistentes: Dialogflow, Watson Assistant

2.9. Emoções, criatividade e personalidade na IA

2.9.1. Entendemos como detectar emoções através de algoritmos
2.9.2. Criar uma personalidade: linguagem, expressões e conteúdo

2.10. O futuro da inteligência artificial
2.11. Reflexões

Módulo 3. Robótica, drones e augmented workers

3.1. Robótica

3.1.1. Robótica, sociedade e cinema
3.1.2. Componentes e peças de robôs

3.2. Robótica e Automação avançada: simuladores, sapatos, etc.

3.2.1. Transferência de aprendizagem
3.2.2. Cobots e casos de uso

3.3. RPA (Robotic Process Automatization)

3.3.1. Entendendo a RPA e como ela funciona
3.3.2. Plataformas, projetos e papéis da RPA

3.4. Robot as a Service (RaaS)

3.4.1. Desafios e oportunidades para a implementação de serviços RaaS e robótica nas empresas
3.4.2. Operação de um sistema RaaS

3.5. Drones e veículos autônomos

3.5.1. Componentes e operação do drone
3.5.2. Usos, tipologias e aplicações dos drones
3.5.3. Evolução dos drones e veículos autônomos

3.6. O impacto do 5G

3.6.1. Desenvolvimentos e implicações das comunicações
3.6.2. Usos da tecnologia 5G

3.7. Augmented workers

3.7.1. Integração Homem-Máquina em ambientes industriais
3.7.2. Desafios na colaboração trabalhador-robô

3.8. Transparência, ética e rastreabilidade

3.8.1. Desafios éticos na robótica e inteligência artificial
3.8.2. Métodos de monitoramento, transparência e rastreabilidade

3.9. Prototipagem, componentes e evolução

3.9.1. Plataformas de Prototipagem
3.9.2. Etapas de Prototipagem

3.10. O futuro da robótica

3.10.1. Tendências em robotização
3.10.2. Novas tipologias de robôs

Matricule-se nestePrograma avançadoo e obtenha um ensino eficaz e decisivo por meio de formatos didáticos, como o teste de autoavaliação ou o vídeo explicativo"