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Curso de Inteligência Artificial e Ciência de Dados: Currículo e Formação

In-depth discussion
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This document outlines the pedagogical project for a course in Artificial Intelligence and Data Science at CEUN-IMT, detailing the course structure, objectives, curriculum, and institutional policies. It emphasizes the importance of practical applications and the integration of technology in education.
  • main points
  • unique insights
  • practical applications
  • key topics
  • key insights
  • learning outcomes

  • • main points

    • 1
      Comprehensive curriculum structure covering essential AI and Data Science topics
    • 2
      Clear alignment with institutional goals and educational policies
    • 3
      Focus on practical applications and real-world relevance

  • • unique insights

    • 1
      Integration of technology in the learning process to enhance student engagement
    • 2
      Emphasis on interdisciplinary approaches in AI and Data Science education

  • • practical applications

    • The document serves as a foundational guide for educators and students, outlining the necessary competencies and learning outcomes for success in AI and Data Science fields.

  • • key topics

    • 1
      Curriculum Design
    • 2
      Educational Policies
    • 3
      Practical Applications of AI

  • • key insights

    • 1
      Detailed pedagogical framework for AI and Data Science education
    • 2
      Focus on competency-based learning outcomes
    • 3
      Integration of research and extension activities in the curriculum

  • • learning outcomes

    • 1
      Understand the structure and objectives of the AI and Data Science curriculum
    • 2
      Recognize the importance of practical applications in education
    • 3
      Identify best practices for integrating technology in teaching
examples
tutorials
code samples
visuals
fundamentals
advanced content
practical tips
best practices

“ Introdução ao Curso de Inteligência Artificial e Ciência de Dados

O curso de Inteligência Artificial e Ciência de Dados emerge como uma resposta à crescente demanda por profissionais capacitados a lidar com o volume massivo de dados e a desenvolver soluções inteligentes para os desafios contemporâneos. Este artigo explora o Projeto Pedagógico do Curso (PPC), detalhando sua estrutura, objetivos e alinhamento com as necessidades do mercado e as diretrizes educacionais. A Inteligência Artificial (IA) e a Ciência de Dados (CD) são áreas cruciais para a inovação e o desenvolvimento tecnológico, impactando diversos setores da economia e da sociedade.

“ Perfil Institucional e Objetivos do Curso

O curso está inserido em um contexto institucional com um histórico de excelência em educação e tecnologia. Seus objetivos abrangem a formação de profissionais com uma sólida base teórica e prática, capazes de aplicar os conhecimentos de IA e CD na resolução de problemas complexos. A instituição busca promover um ambiente de aprendizado inovador, que estimule a criatividade e o desenvolvimento de habilidades essenciais para o sucesso profissional dos alunos. A localização estratégica da instituição, em uma região metropolitana de grande importância econômica, também contribui para a relevância do curso.

“ Organização Didático-Pedagógica: Currículo e Competências

A organização didático-pedagógica do curso é estruturada para garantir uma formação completa e abrangente. O currículo é cuidadosamente planejado para abordar os principais temas e conceitos de IA e CD, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina, análise de dados, visualização de informações e desenvolvimento de sistemas inteligentes. Além disso, o curso enfatiza o desenvolvimento de competências essenciais, como pensamento crítico, resolução de problemas, comunicação e trabalho em equipe. A abordagem pedagógica é centrada no aluno, com o uso de metodologias ativas de ensino-aprendizagem.

“ Núcleos de Conteúdo: Ciências Básicas, Profissionalizantes e Específicos

O currículo do curso é organizado em diferentes núcleos de conteúdo, que abrangem desde as ciências básicas até os conhecimentos profissionalizantes e específicos da área de IA e CD. O núcleo de ciências básicas fornece a base teórica necessária para a compreensão dos conceitos e técnicas utilizados na área. O núcleo de conteúdos profissionalizantes aborda temas como programação, estatística, banco de dados e engenharia de software. Já o núcleo de conteúdos específicos aprofunda os conhecimentos em IA e CD, com disciplinas como aprendizado de máquina, mineração de dados, processamento de linguagem natural e visão computacional.

“ Atividades Complementares e Trabalho de Conclusão de Curso

Além das disciplinas obrigatórias, o curso oferece uma variedade de atividades complementares, como projetos de pesquisa, estágios supervisionados, participação em eventos científicos e cursos de extensão. Essas atividades proporcionam aos alunos a oportunidade de aprofundar seus conhecimentos, desenvolver habilidades práticas e construir uma rede de contatos profissionais. O Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) é um momento importante na formação dos alunos, permitindo que eles apliquem os conhecimentos adquiridos na resolução de um problema real, sob a orientação de um professor.

“ Perfil do Egresso e Alinhamento com as Diretrizes Curriculares

O perfil do egresso do curso de IA e CD é de um profissional com uma sólida formação técnica e científica, capaz de atuar em diversas áreas do mercado, como empresas de tecnologia, instituições de pesquisa, consultorias e órgãos governamentais. O curso está alinhado com as Diretrizes Curriculares Nacionais (DCNs) para os cursos de graduação em Ciência da Computação, garantindo a qualidade e a relevância da formação oferecida. O currículo é constantemente atualizado para acompanhar as evoluções tecnológicas e as demandas do mercado.

“ Tecnologias de Informação e Comunicação no Ensino-Aprendizagem

O curso utiliza diversas tecnologias de informação e comunicação (TICs) no processo de ensino-aprendizagem, como plataformas de ensino a distância, ferramentas de colaboração online, softwares de simulação e visualização de dados. O uso das TICs contribui para tornar o aprendizado mais dinâmico, interativo e personalizado. Além disso, o curso oferece disciplinas ministradas de forma remota, permitindo que os alunos tenham acesso a conteúdos e professores de outras instituições e regiões.

“ Pesquisa, Extensão Universitária e Políticas de Educação

A instituição incentiva a pesquisa científica e o desenvolvimento tecnológico, por meio de projetos de pesquisa, grupos de pesquisa e programas de iniciação científica. A extensão universitária também é valorizada, com a oferta de cursos, eventos e projetos que visam promover a interação entre a universidade e a sociedade. A instituição adota políticas de educação ambiental, direitos humanos e inclusão social, buscando formar cidadãos conscientes e engajados com os desafios do mundo contemporâneo.

“ Corpo Docente: Qualificação e Experiência

O corpo docente do curso é composto por professores com alta qualificação e vasta experiência profissional e acadêmica. Os professores possuem títulos de mestrado e doutorado, e muitos deles atuam em projetos de pesquisa e desenvolvimento tecnológico. A instituição investe na formação continuada dos professores, oferecendo cursos de atualização e aperfeiçoamento. A experiência e a dedicação dos professores são fundamentais para garantir a qualidade do ensino e a formação de profissionais competentes.

“ Infraestrutura e Recursos de Apoio ao Curso

O curso conta com uma infraestrutura completa e moderna, incluindo salas de aula equipadas com recursos audiovisuais, laboratórios de informática com softwares especializados, biblioteca com um vasto acervo de livros e periódicos, e acesso à internet de alta velocidade. A instituição oferece diversos recursos de apoio aos alunos, como programas de tutoria, orientação acadêmica e apoio psicopedagógico. A infraestrutura e os recursos de apoio são essenciais para criar um ambiente de aprendizado favorável ao desenvolvimento dos alunos.

 Original link: https://maua.br/files/ppc-inteligencia-artificial-e-ciencia-de-dados-2024-1720443162.pdf

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