Fundamentos sólidos
Estatística, aprendizado de máquina, redes neurais, aprendizado profundo e por reforço.
UFRGS · Instituto de Informática · EAD
Fundamentos sólidos, modelos generativos e desenvolvimento de soluções.
Uma formação completa e aplicada para compreender, projetar, avaliar e implantar soluções de IA em cenários contemporâneos, com rigor técnico e responsabilidade.
Por que este curso?
O avanço de modelos fundacionais, IA generativa, agentes e sistemas baseados em dados ampliou a demanda por profissionais capazes de ir além do uso de ferramentas.
O curso combina fundamentos de IA, prática com dados e modelos, avaliação crítica, segurança, governança e implantação de soluções em ambientes reais.
Estatística, aprendizado de máquina, redes neurais, aprendizado profundo e por reforço.
LLMs, RAG, agentes, PLN, recuperação de informação e aplicações conversacionais.
MLOps, alto desempenho, segurança, interpretabilidade, ética e avaliação.
Para quem é
Indicado para pessoas com formação em Computação, Engenharia, Sistemas de Informação, Ciência de Dados, Engenharia de Software e áreas afins. Candidatos de outras formações podem ser considerados quando houver experiência em tecnologia, desenvolvimento de software, análise de dados ou áreas relacionadas.
Investimento
Esta especialização é um curso de pós-graduação lato sensu pago, oferecido na modalidade a distância.
O investimento foi estruturado para acompanhar toda a duração prevista do curso, distribuído em parcelas mensais ao longo da formação.
R$ 19.200 por aluno
Incluindo disciplinas e supervisão de TCC.
R$ 1.668
A ser paga assim que confirmada a seleção do candidato. Este valor está incluído no valor total.
18 x R$ 974
Desconto de até 8% para pagamento deste saldo à vista.
Estrutura curricular
Grade curricular cuidadosamente estruturada por professores e pesquisadores especialistas em Inteligência Artificial, integrando fundamentos, tecnologias atuais e aplicações práticas em 375 horas de formação.
A especialização inclui ainda um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) obrigatório, desenvolvido com orientação docente, e realizado e defendido ao longo dos 22 meses previstos para o curso.
Python, preparação de dados, análise exploratória, visualizações, dashboards, notebooks e ferramentas assistidas por IA.
IA generativa, LLMs, agentes de codificação, ferramentas, APIs, RAG, prototipação e avaliação de limitações.
Estatística descritiva, variáveis aleatórias, distribuições, inferência, estimação, testes de hipóteses e análise de dados.
Classificação, regressão, validação cruzada, bootstrap, métricas, desbalanceamento, calibração, overfitting e data leakage.
Redes neurais, backpropagation, CNNs, modelos sequenciais, Transformers, grafos, regularização e IA generativa.
Agente-ambiente, processos de decisão de Markov, políticas, funções de valor, Q-learning e reforço profundo.
Explicabilidade global e local, modelos interpretáveis, vieses, justiça algorítmica, robustez, documentação e ética.
LUCAS RAFAEL COSTELLA PESSUTTO
Agrupamento, k-means, clustering hierárquico, DBSCAN, PCA, t-SNE, UMAP, padrões frequentes e anomalias.
Engenharia de dados, ciclo de vida dos dados, Teorema CAP, bancos chave-valor, documentos, colunas e grafos.
DENNIS GIOVANI BALREIRA e LUCIANA REGINA BENCKE
PLN, LLMs, RAG, agentes, indexação, ranking, embeddings, busca semântica, recuperação híbrida.
Tendência, sazonalidade, autocorrelação, ARIMA, ETS, previsão, validação temporal e métricas de erro.
THIAGO LOPES TRUGILLO DA SILVEIRA
Imagens digitais, filtragem, realce, extração de características, CNNs, classificação, detecção e segmentação.
GPU, gargalos, observabilidade, mixed precision, paralelismo, treinamento distribuído, quantização, PEFT e serving de LLMs.
Ciclo de vida de modelos, versionamento, pipelines, CI/CD, testes, deployment, monitoramento, drift e documentação.
Segurança em IA, ataques adversariais, data poisoning, prompt injection, vazamento de dados, agentes, RAG, LGPD e governança.
Problemas e hipóteses, revisão de literatura, delineamento experimental, escrita acadêmica, ética e uso responsável de IA, preparação para TCC.
Como funciona
Encontros online no turno da noite, com atividades em alguns sábados, conforme a carga horária de cada disciplina.
Materiais, atividades, comunicação e apoio via Moodle, com uso de MS Teams para aulas síncronas.
Exercícios, estudos dirigidos, trabalhos práticos e projetos com foco em problemas reais.
Desenvolvimento do trabalho de conclusão com orientação de professores do curso e docentes da UFRGS, reconhecidos em suas áreas de atuação e pesquisa.
Coordenação
A especialização é coordenada por docentes do Instituto de Informática da UFRGS, com atuação em ensino, pesquisa e desenvolvimento em Inteligência Artificial.
Mariana Recamonde Mendoza
Luciana Regina Bencke
Turma prevista: setembro 2026
Os detalhes sobre as inscrições e o processo de seleção serão disponibilizados no edital.
FAQ
O curso é oferecido integralmente na modalidade EAD (a distância), sem encontros presenciais obrigatórios. Candidatos de outros estados ou do exterior podem participar normalmente.
Sim. O curso é 100% remoto e não há restrições geográficas de acesso. As plataformas utilizadas (Moodle e Microsoft Teams) são acessíveis internacionalmente. O TCC pode ser redigido em português ou inglês, conforme acordo com o orientador.
O curso combina aulas síncronas — realizadas em horários fixos, com presença ao vivo do professor — e atividades assíncronas, desenvolvidas de forma autônoma. Os encontros síncronos ocorrem tipicamente às terças e quintas (19h30–21h30) e a cada duas semanas aos sábados (8h30–12h00), via Microsoft Teams. As aulas expositivas síncronas são gravadas e ficam disponíveis para consulta, mas é exigida frequência mínima de 75%.
O Moodle da UFRGS será utilizado para acompanhamento das disciplinas, disponibilização de materiais e atividades. As aulas síncronas e o atendimento aos alunos ocorrerão por meio do Microsoft Teams, ao qual os estudantes terão acesso após a matrícula na UFRGS.
O curso prevê uma dedicação média aproximada de 10 horas semanais, considerando aulas síncronas, estudos e atividades complementares.
O curso tem duração de 22 meses e carga horária de 375 horas-aula de disciplinas obrigatórias, acrescidas das horas dedicadas ao TCC. Os primeiros 18 meses são destinados às disciplinas; os demais, ao desenvolvimento e apresentação do TCC. A primeira turma tem início previsto para setembro de 2026 e conclusão prevista para julho de 2028.
O curso cobre fundamentos e temas avançados de IA, incluindo análise de dados, aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado, redes neurais e aprendizado profundo, aprendizado por reforço, processamento de linguagem natural, visão computacional, séries temporais, sistemas baseados em LLMs, RAG, agentes inteligentes, MLOps, segurança em IA, interpretabilidade, ética, governança e metodologia científica. A grade curricular completa está disponível no edital e no site.
Sim. O curso integra atividades práticas ao longo das disciplinas e culmina no desenvolvimento de um TCC aplicado a um problema real, preferencialmente vinculado à realidade profissional do aluno.
Não é um requisito formal, mas o TCC pode ser desenvolvido com rigor científico suficiente para embasar publicações. A disciplina de Metodologia Científica para IA apoia esse processo. A supervisão do trabalho por pesquisadores experientes potencializa a produção de artigos científicos.
Não. Trata-se de um curso de especialização lato sensu pago, vinculado à UFRGS, com receita proveniente de mensalidades. Os contratos serão assinados com a fundação de apoio FEENG.
O valor total é de R$ 19.200,00. Após o pagamento da taxa de matrícula de R$ 1.668,00, o saldo restante pode ser quitado nas seguintes modalidades: à vista com 8% de desconto (R$ 16.129,44); em até 6 parcelas com 4% de desconto (6× R$ 2.805,12); ou em até 18 parcelas sem desconto (18× R$ 974).
Há reserva de 10% das vagas para colaboradores da UFRGS. Não estão previstas bolsas adicionais ou descontos específicos para ex-alunos neste edital.
A taxa de matrícula é irrestituível, não sendo reembolsada em caso de desistência, independentemente do momento em que esta ocorra. Os demais valores pagos também não serão ressarcidos após o início do curso.
O curso prevê 60 vagas, sendo 54 para candidatos externos e 6 reservadas para colaboradores da UFRGS.
A seleção será baseada na análise da documentação entregue, incluindo histórico escolar, carta de motivação e carta de recomendação. Os critérios constam no edital.
Sim. É necessário apresentar diploma de graduação ou atestado de conclusão de curso reconhecido pelo MEC no momento da inscrição.
O público principal é formado por profissionais das áreas de Computação e Tecnologia da Informação, mas o curso também se dirige a profissionais de outras áreas — como engenharias, saúde, administração e setor público — que buscam requalificação. Candidatos de outras áreas poderão ser considerados desde que possuam experiência prévia, mesmo que em nível menos aprofundado, na área da especialização.
Não é exigido nível avançado, mas familiaridade básica com lógica de programação e conceitos matemáticos elementares é recomendada.
Sim, o curso aceita candidatos de diferentes áreas de formação — incluindo saúde, direito, administração e outras áreas não técnicas —, desde que possuam experiência prévia com programação. Por se tratar de uma especialização, e não de uma graduação, o curso não cobre fundamentos básicos de computação. Alguma vivência com programação é, portanto, necessária para acompanhar as disciplinas e aproveitar plenamente a formação.
O TCC é desenvolvido ao longo dos últimos meses do curso, com orientação a distância por um professor do programa. A apresentação final ocorre de forma síncrona, em banca, ao término do curso.
A obtenção do certificado requer frequência mínima de 75% nas disciplinas, aprovação em todas as disciplinas obrigatórias e aprovação no TCC. O curso confere certificado de Especialização lato sensu em Inteligência Artificial Avançada, emitido pela UFRGS e reconhecido pelo MEC.