Sobre o curso

O curso de Especialização Lato Sensu em Indústria 4.0 vai preparar o profissional   para assumir postos de trabalho na gestão e operação da nova indústria, entendendo e aplicando as novas tecnologias para a busca do alto desempenho e qualidade total nos processos produtivos. O curso aborda as tecnologias de inteligência artificial, big data e internet das coisas, além das ferramentas da qualidade já consagradas pela indústria convencional.

Webinário FGS

É um seminário online em vídeo, gravado ou ao vivo, que permite a interação da audiência via chat dentro do nosso AVA – Ambiente Virtual de Aprendizagem, a plataforma Orchestra/Classroom ou através da plataforma Google Meet, que permite interação síncrona. É um eficiente formato de apresentação e discussão de conteúdo para o aprendizado contínuo, constituindo-se um diferencial dos cursos Suprema/FGS EAD.

Ao concluir o curso, o profissional receberá a certificado de Pós-Graduação em Indústria 4.0

Coordenador (a) do Curso

Thiago Braga

Público-alvo

Se você é graduado em qualquer área, poderá cursar a pós-graduação Lato Sensu em Indústria 4.0, um curso fortemente recomendado para quem trabalha ou deseja trabalhar com engenharia de produção ou gestão da produção industrial. Este curso não exige pré-requisitos em termos de conhecimento técnico.

Disciplinas

Disciplina 1: Ferramentas da Qualidade

Unidade I – Fundamentos da Qualidade

• Conceitos de Qualidade
• Eras da Qualidade
• Gurus da Qualidade
• Gestão da Qualidade Total (TQM)

Unidade II – Ferramentas Básicas da Qualidade

• Ferramentas para Controle e Melhoria da Qualidade
• Sete Ferramentas da Qualidade
• Ferramentas Gerenciais da Qualidade
• PDCA e Masp

Unidade III – 6sigma, BSC e 5s

• Seis Sigma e FMEA
• Balanced Scorecard (BSC)
• Prêmio Nacional da Qualidade
• Programa 5s

Unidade IV – Desdobramento da Função Qualidade e Benchmarking

• Desdobramento da Função Qualidade (QFD) e Benchmarking
• Versões do QFD e a Matriz da Qualidade
• Aplicabilidade e Benefícios do QFD
• Benchmarking

Disciplina 2: Internet das Coisas

Unidade I – Redes e Conectividade

• Entendendo às Redes
• Conceito de DNS
• Como os Dados Trafegam na Rede
• Formas de Conectividade

Unidade II – Internet e o Cloud Computing

• Propósito da Criação da Internet
• Diferença entre Internet e Nuvem
• Tipos de Nuvens
• Hospedando Serviços On-Line

Unidade III – Conectando as Coisas com a Internet

• Conceitos Básicos e Planejando um Equipamento
• Arduino e Raspberry Pi
• Conexão de Equipamentos à Internet
• Vantagens de Conectar os Equipamentos à Internet

Unidade IV – IOT: Segurança, Legislação e Mercado

• Implementação Privada, Pública e Híbrida
• Segurança no IOT
• Legislação de Implementação do IOT
• Mercado para Internet das Coisas

Disciplina 3: Meio Ambiente, Desenvolvimento e Sustentabilidade

Unidade I – Fundamentos sobre Meio Ambiente

• Meio Ambiente
• Fundamentos da Ecologia
• Evolução da Consciência Ambiental
• Novos Padrões Ambientais

Unidade II – Desenvolvimento e Meio Ambiente

• Desenvolvimento Ambiental
• Economia Ambiental no Brasil
• Valoração Ambiental
• Instrumentos Econômicos para Gestão Ambiental

Unidade III – Gestão Ambiental

• Gestão Ambiental
• Sistema de Gestão Ambiental
• Concepção Ambiental na Gestão Pública
• Políticas Públicas Ambientais

Unidade IV – Sustentabilidade Socioambiental

• Sustentabilidade
• Desenvolvimento Sustentável
• Meio Ambiente e Sociedade
• Educação Ambiental

Disciplina 4: Inteligência Artificial

Unidade I – Fundamentos da Inteligência Artificial

• Fundamentos da Inteligência Artificial e sua História
• Agentes Inteligentes e o Ambiente para a IA
• Lógica Proporcional
• Grafos para Busca em Espaço de Estados

Unidade II – Inteligência Artificial e as Incertezas

• Como a IA Trata a Incerteza
• Algoritmo de Bayes para Tratamento das Incertezas
• O Modelo Oculto de Markov
• Tomada de Decisão Simples e Complexa em IA

Unidade III – Aprendizagem de Máquinas

• Aprendizagem Supervisionada: Como os Sistemas Digitais Aprendem
• Lógica Indutiva
• Aprendizagem por Modelos Probabilísticos
• Aprendizagem por Reforço

Unidade IV – Linguagens de Programação para IA

• Definição e Modelos de Linguagem Natural
• Extração, Recuperação e Classificação de Informações
• Gramáticas e os Modelos de Linguagem Natural
• O Processo de Percepção da IA

Disciplina 5: Big Data e Ciências dos Dados

Unidade I – Introdução a Big Data

• História e Evolução do Big Data
• Aplicabilidade das Tecnologias de Big Data
• Técnicas de Visualização de Dados
• Onde Aplicar Big Data

Unidade II – Ciência de Dados

• Conceitos e Escopos da Ciência De Dados
• Princípios e Diferenças Entre Ciência De Dados E Big Data
• O Papel e a Importância do Cientista de Dados
• Aplicações da Ciência de Dados

Unidade III – A Estrutura e Organização do Big Data

• Processamento de Grandes Volumes de Dados
• Inteligência de Negócio para Big Data
• Bancos de Dados para Big Data
• Recuperação de Informações

Unidade IV – Big Data, Ia e Cloud Computing

• Técnicas de Aprendizado de Máquina
• Gerência de Dados e Computação na Nuvem
• Bioinformática
• Inovação Tecnológica e Novas Tendências

Trabalho de Conclusão do Curso - TCC (OPTATIVO)

Informações e Inscrições: (32) 2101-5039 (Pós-graduação Suprema)

A orientação se dará através de vídeos, aulas, materiais complementares e/ou fóruns de discussão com o tutor/professor, após contratação da disciplina extra de Metodologia da Pesquisa, acrescidos de mais dois meses de pagamento de mensalidades.

Disciplina 1: Introdução ao Método Científico:

• Métodos Científicos;
• Metodologia: do conhecimento prévio à síntese;
• Como selecionar a técnica apropriada ao seu objeto de estudo
• Hipóteses de Pesquisa.

Disciplina 2: Qualidade da Informação e Pesquisa em Bases de Dados:

• Fontes Confiáveis de Informação Acadêmica;
• Escolha de Fontes para Elaboração de Materiais.
• Pesquisa na Base de Dados SciELO.

Redação Científica: Tutorial e Acompanhamento para Elaboração do Trabalho de Conclusão de Curso do Estudante até o 12º mês
• Normatização do Trabalho de Conclusão de Curso;
• Elaboração do Trabalho de Conclusão de Curso no formato de Artigo Científico Original, Artigo de Revisão ou Artigo de Relato de Experiência que contenham propostas de intervenção na unidade escolar dos pós-graduandos;
• Acompanhamento e Tutoria para Elaboração de Artigos Científicos.

Certificação MEC

• Cursos autorizados de acordo com a resolução MEC N° 1/2018
• Mesmo diploma do ensino presencial.

e-Biblioteca

Acervo disponível na biblioteca virtual acervo composto de aproximadamente 2500 (dois mil e quinhentos) livros digitais, bases de dados e outros recursos digitais disponibilizados pela biblioteca da IES

Documentação necessária para inscrição

Enviar para: posgraduacao@suprema.edu.br

• 1 foto 3X4;
• RG, CPF ou carteira do conselho regional (frente e verso);
• Título de eleitor (frente e verso);
• comprovante de residência;
• Diploma (frente e verso).