Pós-Graduação
Este curso de pós-graduação oferece uma imersão completa no desenvolvimento e aplicação de Inteligências Artificiais focado em prática e inovação tecnológica. O programa inicia com uma contextualização histórica da área e uma revisão sólida dos principais conceitos de estatística e análise exploratória de dados — fundamentos indispensáveis para compreender o funcionamento e a lógica dos modelos de aprendizado de máquina.
A partir dessa base, o estudante será conduzido a uma jornada prática e aplicada, desenvolvendo modelos de IA com diferentes algoritmos e técnicas voltadas à resolução de problemas reais. O curso aborda todo o ciclo de vida de um projeto de Inteligência Artificial — desde a coleta, preparação e tratamento de dados até a construção, validação e entrega de modelos preditivos e prescritivos.
Com foco no desenvolvimento de competências técnicas e estratégicas, esta pós-graduação prepara profissionais para atuar de forma crítica, criativa e eficaz no ecossistema de IA, explorando suas múltiplas possibilidades de aplicação em diferentes contextos e setores.
Esta pós-graduação oferece uma formação prática em Inteligência Artificial, abordando desde os fundamentos de estatística e análise de dados até o desenvolvimento, validação e aplicação de modelos de aprendizado de máquina. O curso percorre todo o ciclo de vida de projetos de IA, com foco na resolução de problemas reais e na inovação tecnológica, preparando profissionais para atuar de forma crítica e estratégica em diferentes setores.
Duração
6 Meses
Início
Março de 2026
Modalidade
EAD
Carga horária
360 horas
Destaques do curso
Certificado reconhecido pelo MEC
Projetos práticos com cases reais
Mentoria com profissionais do mercado
Acesso vitalício às gravações
Destaque-se na revolução tecnológica?
Sabia que profissionais especializados em Inteligência Artificial e Dados estão entre os mais valorizados do mundo, com alta demanda e escassez de talentos qualificados? O mercado não procura apenas quem sabe programar, mas especialistas capazes de transformar dados em decisões estratégicas.
+1 milhão de vagas de emprego abertas no setor
Objetivo do Curso
Mergulhe no universo da IA: da teoria à prática, construindo modelos que vão da análise de dados à resolução de cenários reais.
O curso de Pós-Graduação em Machine Learning – EAD tem como objetivo capacitar profissionais para compreender, desenvolver e aplicar soluções em Machine Learning e Inteligência Artificial, voltadas à análise de dados, automação de processos e apoio à tomada de decisão em diferentes contextos organizacionais.
A formação proporciona o domínio das principais técnicas, algoritmos, ferramentas e frameworks do ecossistema de Inteligência Artificial, preparando o profissional para atuar de forma estratégica, inovadora e orientada a dados, em consonância com as demandas do mercado e das organizações.
Além da formação técnica, o curso promove uma visão ética, crítica e responsável sobre o uso do Machine Learning e da Inteligência Artificial, considerando impactos sociais, regulatórios e organizacionais, formando profissionais aptos a enfrentar os desafios da transformação digital.
Ao final do curso, você será capaz de:
Liderar projetos de Data Science do início ao fim
Criar modelos preditivos para finanças, saúde e varejo
Atuar na construção de MVPs e sistemas robustos de IA
Escolher os melhores algoritmos para cada caso de negócio
Este curso é para você?
Confira se você se encaixa no perfil ideal para aproveitar ao máximo esta especialização.
Pra quem é este curso?
Pré-requisitos
O curso está organizado em níveis progressivos
Garantindo uma formação sólida e completa, do básico ao avançado.
Grade Curricular
Apresenta os fundamentos conceituais e históricos da Inteligência Artificial, abordando suas áreas, aplicações e impacto na sociedade e nos negócios. Introduz os principais ramos da IA, como aprendizado de máquina, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Explora os conceitos essenciais de estatística descritiva e inferencial voltados para a análise e modelagem de dados. Enfatiza o uso de métricas, distribuições e testes de hipóteses como base para a construção de modelos de IA.
Desenvolve a capacidade de explorar, visualizar e compreender conjuntos de dados complexos. Ensina técnicas de limpeza, transformação e análise visual com foco na identificação de padrões e insights para modelagem preditiva.
Apresenta os princípios teóricos do aprendizado de máquina, seus tipos (supervisionado, não supervisionado e por reforço) e o fluxo geral de desenvolvimento de modelos, incluindo coleta, treino, avaliação e validação.
Introduz a biblioteca Scikit-Learn e o processo prático de construção, treinamento e avaliação de modelos preditivos. Aborda boas práticas de implementação e interpretação de resultados.
Aprofunda os conceitos e aplicações de modelos de regressão para previsão numérica. Ensina a implementar e avaliar regressões lineares e polinomiais, analisando métricas de desempenho e ajustes de curva.
Explora algoritmos de classificação baseados em árvores de decisão e probabilidades condicionais. Enfatiza a interpretação de modelos, análise de overfitting e comparação de desempenho.
Apresenta a regressão logística como técnica de classificação binária. Aborda conceitos matemáticos, interpretação de coeficientes e métricas de avaliação.
Aprofunda técnicas e algoritmos supervisionados adicionais, e redes neurais básicas. Explora ajustes de hiperparâmetros e otimização de performance dos modelos.
Introduz o aprendizado não supervisionado por meio do algoritmo K-Means, aplicando técnicas de agrupamento para segmentação e descoberta de padrões em dados não rotulados.
Aborda métodos hierárquicos de agrupamento e suas aplicações em análise exploratória. Ensina a interpretar dendrogramas e definir o número ideal de clusters.
Apresenta técnicas de redução de dimensionalidade com PCA (Principal Component Analysis) e t-SNE, aplicadas à simplificação de dados complexos e melhoria de desempenho dos modelos.
Explora o algoritmo Apriori e a descoberta de regras de associação em grandes bases de dados. Aplica o conceito de market basket analysis para identificar correlações e padrões de comportamento.
Discute avanços recentes, bibliotecas emergentes e aplicações práticas de IA em diferentes domínios. Incentiva a pesquisa aplicada e o pensamento crítico sobre tendências tecnológicas.
Apresenta o conceito de ensemble learning e técnicas de combinação de modelos como bagging, boosting e stacking. Ensina a aplicação prática no Scikit-Learn para melhoria de acurácia.
Aprofunda os principais algoritmos de ensemble modernos. Compara desempenho e eficiência de Random Forest, CatBoost e LightGBM, com foco em aplicações reais e otimização de modelos em larga escala.
Investimento
De: R$ 1.756,70
Por: R$ 932,17
ou 12x de R$ 77,69
Como você vai aprender?
Confira se você se encaixa no perfil ideal para aproveitar ao máximo esta especialização.
Aulas ao vivo
Encontros síncronos com professores especialistas para aprendizado em tempo real.
Material exclusivo
Conteúdo desenvolvido pela Rocketseat com a chancela acadêmica do Grupo Anchieta.
Mentorias em grupo
Sessões de mentoria para tirar dúvidas e acelerar seu desenvolvimento.
Comunidade ativa
Acesso a uma comunidade exclusiva de alunos e profissionais do mercado.
Projetos práticos
Aplicação do conhecimento em projetos reais que vão para seu portfólio.
Certificação MEC
Diploma de pós-graduação reconhecido pelo Ministério da Educação.
Perguntas frequentes
Tire suas dúvidas sobre nossos cursos de pós-graduação.
O curso tem duração de 12 a 18 meses com carga horária total de 420 horas. Formato: Aulas gravadas + Mentorias ao vivo opcionais.
Sim! Todos os nossos cursos de pós-graduação são reconhecidos pelo Ministério da Educação (MEC). O Grupo Anchieta possui mais de 84 anos de tradição em educação.
O curso é 100% EAD com aulas gravadas + mentorias ao vivo opcionais. Você pode estudar no seu ritmo, com flexibilidade total.
Sim! O curso pode ser parcelado em 18x de R$ 600,00. Também oferecemos 15% de desconto à vista (R$ 9.180,00) para pagamento à vista.
Você pode começar imediatamente após a matrícula! Não precisa esperar por uma turma.
Os pré-requisitos variam de acordo com cada curso. Consulte a seção de pré-requisitos nesta página para verificar se você atende aos critérios.
Oferecemos garantia de 7 dias. Se você não estiver satisfeito com o curso, devolvemos 100% do seu investimento, sem burocracia.