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 estão 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.
A Especialização em Inteligência Artificial Avançada será ofertada em modalidade EaD remota síncrona com exigência de frequência mínima de 75%. Isso significa que as disciplinas foram planejadas para ocorrer com professores e estudantes conectados simultaneamente, por meio da plataforma de videoconferência, favorecendo a interação, as discussões, a resolução de dúvidas e as atividades desenvolvidas em sala. A presença será, em regra, comprovada pela participação nas aulas, mas situações excepcionais poderão ser analisadas pelo docente responsável, permitindo formas alternativas de acompanhamento. Essa flexibilidade deve ocorrer apenas em casos pontuais, pois o curso não é assíncrono. Candidatos com restrições recorrentes de disponibilidade devem conversar com a coordenação antes da matrícula para avaliar a compatibilidade com o formato do curso.
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.