Matriz Curricular

Organização curricular preliminar do curso de IA e Ciência de Dados.

A matriz curricular combina uma base comum em computação, matemática, estatística, inteligência artificial e ciência de dados, além de projetos integradores e trilhas de aprofundamento no último ano.

Visão geral

Matriz curricular do curso em formato de linha do tempo

  • IA e Ciência de Dados
  • Computação
  • Matemática
  • Competências transversais
  • Estatística

Núcleo comum

O núcleo comum organiza a formação inicial do estudante em computação, matemática, estatística, inteligência artificial, ciência de dados, projetos integradores e componentes transversais. Ele cria uma base técnica e metodológica para que o estudante possa, nos últimos semestres, seguir uma trilha de aprofundamento associada a áreas de aplicação.

Fundamentos

Programação, matemática, estatística, estruturas de dados, sistemas, bancos de dados e infraestrutura computacional.

Ver núcleo comum

IA e dados

Aprendizado de máquina, mineração, visualização, big data, processamento de linguagem natural e visão computacional.

Ver disciplinas

Integração e prática

Projetos integradores, competências transversais, estágio, extensão e trabalho de conclusão de curso.

Conheça o curso

Trilhas de aprofundamento

Nos dois últimos semestres, o estudante segue uma trilha de aprofundamento associada a áreas de aplicação. As trilhas reforçam a dimensão interdisciplinar do curso e aproximam a formação técnica de problemas concretos da sociedade.

Placeholder para a trilha de Cidades Inteligentes e Sustentáveis

Cidades Inteligentes e Sustentáveis

Sistemas IoT, visão computacional para monitoramento urbano, mobilidade inteligente, eficiência energética, sustentabilidade e mudanças climáticas.

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Administração Pública e Governo Digital

Dados públicos, transparência, análise de evidências, cenários em políticas públicas, governo digital e laboratório aplicado.

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Saúde e Esporte de Alto Rendimento

Saúde digital, fisiologia do exercício, sensores, monitoramento fisiológico, visão computacional e análise de desempenho.

Componentes formativos

  • Computação
  • Matemática
  • Estatística
  • IA e Ciência de Dados
  • Competências transversais
  • Projetos integradores
  • Estágio
  • TCC