ÊNFASE EM DEEP LEARNING
Pós-graduação em
Visão Computacional com Carlos Melo
Pós-graduação em
Visão Computacional com Carlos Melo
O único programa de pós-graduação focado em Visão Computacional com ênfase em Deep Learning, abordando aplicações práticas na Indústria, Robótica e Navegação Autônoma.
Aprenda com Carlos Melo e um time de professores renomados, combinando teoria de ponta com experiência prática.
INSCRIÇÕES ENCERRADAS
Seja especialista na área mais inovadora do mundo e lidere o futuro da tecnologia.
Seu Diploma de Pós-Graduação reconhecida pelo MEC
Aproveite esta oportunidade exclusiva de lançamento, e amplie seu conhecimento com Visão Computacional e Deep Learning com uma Pós-Graduação reconhecida pelo MEC
Diploma de Pós-Graduação
Recebe seu diploma reconhecido pelo MEC após os 18 meses de curso.
Aplicações Práticas
Aprenda conceitos usados em no mundo real, que envolvem desde análise de imagens e vídeos na Indústria até sistemas de Robótica e Drones.
Profissionais Reconhecidos
Participe de aulas com Carlos Melo e professores experientes na área, conectados com o que há de mais moderno em visão computacional.
Mensalidade Promocional
Garanta sua matrícula nesta semana e garanta o valor promocional de lançamento do curso.
Ênfase em Deep Learning
Você aprenderá algoritmos aplicáveis a uma ampla gama de problemas de IA, ampliando suas possibilidades de atuação no mercado.
Salários Maiores
Profissionais com algum tipo de pós-graduação ganham até 60% a mais do que profissionais que apenas concluíram a graduação.
“Profissionais com pós-graduação ganham até 60% a mais no mercado de Tecnologia”
Pesquisa State of Data Brasil 2023
Academia Sigmoidal
Pós-Graduação em Visão Computacional e Deep Learning
Matriz Curricular
Confira a matriz curricular completa da especialização e se prepare para aprofundar seus conhecimentos em aplicações realmente inovadoras.
Fundamentos da Visão Computacional
Entenda os princípios básicos de imagem, desde a formação e detecção de bordas até a segmentação de objetos. Aprenda modelos de cor e geometria de câmeras para iniciar aplicações práticas em visão computacional.
Processamento de Imagens I: Domínio Espacial
Aprenda métodos de filtragem espacial, realce de bordas e remoção de ruídos em imagens. Domine transformações morfológicas e técnicas de segmentação para aplicações iniciais na indústria e pesquisa.
Processamento de Imagens II: Domínio da Frequência
Aprenda conceitos como transformadas de Fourier, filtros no domínio da frequência e técnicas de compressão. Aprofunde a análise de imagens em diferentes escalas e espectros para aplicações avançadas.
Deep Learning: Teoria e Aplicação
Domine redes neurais profundas para tarefas de classificação, detecção e segmentação de imagens. Implemente arquiteturas de ponta utilizando bibliotecas avançadas de IA.
Reconstrução 3D e SLAM
Explore algoritmos para localização e mapeamento simultâneos, além de técnicas de reconstrução tridimensional. Aplique esses conceitos em ambientes de robótica e navegação autônoma.
Navegação Autônoma de Drones
Aprenda métodos de controle, planejamento de trajetória e simulação para drones autônomos. Desenvolva sistemas capazes de operar de forma segura e eficiente em ambientes complexos.
Introdução à Probabilidade e Estatistica
Domine as bases de probabilidade, distribuições amostrais e testes de hipóteses. Aplique métodos práticos em R, simulações de Monte Carlo e inferência estatística para análise de dados sólida.
Fundamentos de Cálculo e Álgebra Linear
Estude derivadas, integrais, equações diferenciais e transformadas de Laplace, construindo a base para modelagem matemática. Aprofunde-se em sistemas lineares e decomposições de matrizes, aplicando conhecimentos na prática.
Projeto de Visão Computacional
Consolide seus conhecimentos acompanhando o desenvolvimento de um projeto de visão computacional. Conheça todas as etapas, desde a aquisição de imagens até a implementação de algoritmos de detecção e reconhecimento.
Introdução à Inteligência Artificial e Data Science
Fundamentos de ciência de dados. Estruturas e tipos de dados. Metodologias e ciclo de vida de projetos. Ética na coleta e análise de dados. Aplicação do Machine Learning Canvas em projetos.
Machine Learning I
Aprendizado supervisionado: regressão e classificação. Desenvolvimento e implementação de modelos de regressão linear, regressão logística e árvores de decisão. Validação cruzada e avaliação de desempenho com métricas.
Machine Learning II
Aprendizado não supervisionado: clustering e redução de dimensionalidade. Desenvolvimento e implementação de métodos como K-Means, DBSCAN e PCA. Modelos de ensemble: Boosting e Bagging. Introdução a redes neurais com TensorFlow.
Teoria de Banco de Dados
Bancos relacionais e modelagem SQL. Normalização, otimização de consultas e boas práticas. Introdução a NoSQL e soluções para dados em larga escala.
IA Generativa
Fundamentos de IA generativa: grandes modelos de linguagem, geração de imagens e outros conteúdos sintéticos. Arquiteturas generativas como GANs, difusão e Transformers.
MATRICULE-SE NA PÓS-GRADUAÇÃO EM
Visão Computacional e Deep LEarning
Matrícula + 18 Mensalidades com Preço Promocional
Corpo Docente
Carlos Melo
Mestre em Engenharia Aeroespacial pelo ITA, MBA em Gestão de Projetos e Graduação em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea. É coordenador da pós-graduação, pesquisador no setor Aeroespacial e especialista em Visão Computacional.
Filipe Rodrigues
Doutor em Engenharia Eletrônica e Computação pelo ITA, Mestre em Guided Weapon Systems pela Cranfield University (Inglaterra) e Graduado em Engenharia Aeronáutica pelo ITA. Também é professor da Divisão de Ciências Fundamentais do ITA .
Hevelyn Carvalho
Desenvolvedora backend na Quero Educação e especialista em Visão Computacional. Graduada em Engenharia de Computação pela Universidade de Brasília (UNB) e pós-graduanda em Engenharia de Software pela USP - Esalq.
Johnathan Doe
Pesquisador em navegação autônoma, otimização de rotas para enxames de drones, aprendizado por reforço e simulação. Especialista em Visão Computacional e Bacharel em Sistemas de Informação pela Universidade Federal de Santa Catarina.
Perguntas Frequentes
Quando começam as aulas?
As aulas da Pós-graduação em Visão Computacional e Deep Learning começaram em maio de 2025. No entanto, o valor promocional é válido apenas para o mês de março.
Até quando posso aproveitar a promoção?
O preço promocional está disponível apenas durante o mês de março.
O curso é reconhecido pelo MEC?
Sim! O curso de pós-graduação é reconhecido pelo MEC.
Você pode verificar o registro do curso acessando este link.
Não tenho graduação, posso fazer o curso?
Sim!
Mesmo que você não seja graduado, você terá acesso ao conteúdo completo do curso – com as mesmas aulas e o mesmo cronograma. Ao finalizar o curso, porém, você não receberá um certificado de pós-graduação, e sim um certificado de aperfeiçoamento.
E se eu não puder assistir às aulas ao vivo?
As gravações das aulas ao vivo são disponibilizadas em até 1 dia após o encontro ao vivo. Os alunos podem acessar as gravações na plataforma exclusiva, garantindo que possam acompanhar todo o conteúdo de maneira flexível.
Você será capaz de realizar todas as atividades e absorver o mesmo conteúdo, seja participando ao vivo ou assistindo à gravação. Não há nenhum prejuízo entre os dois formatos
É possível receber uma orientação de carreira?
Sim. Oferecemos mentorias individuais de carreira, onde os alunos recebem orientação sobre como se posicionar no mercado de trabalho, como construir um portfólio e como preparar um currículo competitivo.
O que acontece se eu não souber programar?
Se você não souber programar, não se preocupe! Você terá uma disciplina sore Python, além de materiais adicionais fornecidos pelo Sigmoidal, onde aprenderá a linguagem do absoluto zero.
Quanto tempo dura a pós-graduação?
A Pós-Graduação em Visão Computacional tem duração total de 18 meses, com uma carga horária de 400 horas.
Quem promove esta pós-graduação?
Este programa de pós-graduação lato sensu, o único do gênero com reconhecimento do MEC no Brasil, nasceu como resultado de anos de pesquisa científica e de um importante convênio de intercâmbio acadêmico e tecnológico entre três instituições de alto nível:
– A Academia Sigmoidal, uma das mais renomadas instituições científicas especializada em Ciências de Dados do Brasil;
– O Instituto Sendtko de Ensino Superior, uma das mais conceituadas incubadoras de Programas Inovadores de Pós-graduação do país, especializada no intercâmbio tecnológico e acadêmico entre a sociedade civil, organizações científicas, empresas e Instituições de Ensino Superior;
– A Faculdade de Governança, Engenharia e Educação de São Paulo (FGE), instituição reconhecida nacionalmente pela qualidade educacional e por sua formação diferenciada de excelência.
Qual a carga horária total?
A pós-graduação integral tem uma carga horária total de 400 horas/aula. As aulas podem acontecer ao vivo ou gravação.
Quais são as opções de pagamento e o número de mensalidades?
O curso consiste em uma matrícula inicial, seguida por 18 mensalidades de R$ 597,00 (valor promocional).
Há também a opção de pagamento à vista do valor total do curso, com desconto de 10%.
Fiz minha matrícula! Qual é o próximo passo?
Após o pagamento da matrícula, você receberá um e-mail de confirmação e deverá aguardar o contato da nossa Secretaria Acadêmica. A equipe entrará em contato por telefone ou e-mail para solicitar os documentos necessários para a confirmação da sua inscrição.
Cada aluno será contatado individualmente por um membro da nossa faculdade.
Quem promove este curso
Este programa de pós-graduação lato sensu, o único do gênero com reconhecimento do MEC no Brasil, nasceu como resultado de anos de pesquisa científica e de um importante convênio de intercâmbio acadêmico e tecnológico entre três instituições de alto nível:
– A Academia Sigmoidal, uma das mais renomadas instituições de ensino em Tecnologia do Brasil;
– O Instituto Sendtko de Ensino Superior, uma das mais conceituadas incubadoras de Programas Inovadores de Pós-graduação do país, especializada no intercâmbio tecnológico e acadêmico entre a sociedade civil, organizações científicas, empresas e Instituições de Ensino Superior;
– A Faculdade de Governança, Engenharia e Educação de São Paulo (FGE), instituição reconhecida nacionalmente pela qualidade educacional e por sua formação diferenciada de excelência.
Coordenador da Pós-Graduação
Carlos Melo fundou o Sigmoidal em 2019, uma empresa dedicada a treinamentos nas áreas de Data Science e Inteligência Artificial. Desde então, já capacitou mais de 6 mil alunos.
É graduado em Ciências Aeronáuticas pela Academia da Força Aérea (AFA) e possui um mestrado em Engenharia Aeroespacial pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA).
Atualmente, atua como consultor em Machine Learning e é coordenador de Pós-Graduação em Data Science no Sigmoidal.
Além disso, também presidiu o Comitê de Inovação com IA pela International Association of Artificial Intelligence (I2AI).
Como piloto da Força Aérea Brasileira, acumulou quase 2 mil horas de voo, foi Cientista de Dados e Head no Centro de Operações Espaciais (COPE), pesquisador do Instituto de Estudos Avançados (IEAv), e teve a honra de ser o primeiro brasileiro convidado a realizar o curso Space Operations pela Royal Canadian Air Force no Canadá.
Carlos Melo
