André Roberto Ortoncelli
UTFPR - Campus Dois Vizinhos
Doutor em Ciência da Computação; e
Orientador de mestrado na linha de Inteligência Computacional no Programa de Pós-Graduação em Informática da UTFPR.
A Universidade
A seguir você tem informações para ajudar a escolher o nosso curso e a UTFPR
UTFPR
Ao final do curso você terá certificação de umas das melhores Universidades do Brasil
Qualidade Reconhecida
A UTFPR possui NOTA MÁXIMA na oferta de cursos em EAD
Corpo Docente
Professores altamente qualificados e atualizados.
O CURSO
Principais Características
100% online
390h de Carga Horária remota, com aulas síncronas (ao vivo) e assíncronas. Aulas, Provas e Trabalhos, tudo online.
Orientada a projetos
Desenvolvimento de projetos práticos no decorrer do curso.
Sem TCC
Para conclusão do curso não é necessária a entrega de Trabalho de Conclusão de Curso.
Investimento
Taxa de Inscrição de R$45,00 + Matrícula de R$399,00 + 20 Parcelas de R$399,00
ou
Taxa de Inscrição de R$45,00 + Matrícula de R$399,00 + Parcela Única (valor a vista) de R$7.541,10
Para mais informações: Clique aqui
Inscrições: de 01/12/2024 à 24/02/2025
Docentes do curso
O corpo docente é composto por pesquisadores e professores da UTFPR dos campi Dois Vizinhos e Medianeira e do Cocriagro. A maioria dos docentes são doutores com grande especialização da área, tanto da Inteligência Artificial quando de aplicações na Agrigultura. Saiba mais sobre nosso time de docentes abaixo.
Claudio Leones Bazzi
UTFPR - Campus Medianeira
Doutor em Engenharia Agrícola;
Bolsista Produtividade CNPQ; e
Orientador de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Tecnologias Computacionais para o Agronegócio da UTFPR.
Evandro Miguel Kuszera
UTFPR - Campus Dois Vizinhos
Doutor em Ciência da Computação.
Fernando Schutz
UTFPR - Campus Medianeira
Doutor em Engenharia Elétrica e Informática Industrial.
Kelyn Schenatto
UTFPR - CAMPUS MEDIANEIRA
Doutora em Engenharia Agrícola; e
Orientadora de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Recursos Naturais e Sustentabilidade da UTFPR.
Laércio Ricardo Sartor
UTFPR - CAMPUS DOIS VIZINHOS
Doutor em Agronomia;
Bolsista Produtividade CNPQ;
Orientador de mestrado/doutorado no Programa de Pós-Graduação em Zootecnia (UTFPR/Unioeste); e
Orientador de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Agroecossistemas da UTFPR.
Maristela dos Santos Rey
UTFPR - Campus Dois Vizinhos
Doutora em Fitossanidade; e
Orientadora de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Agroecossistemas da UTFPR.
Marlon Marcon
UTFPR - Campus Dois Vizinhos
Doutor em Ciência da Computação; e Orientador de mestrado na linha de Inteligência Computacional no Programa de Pós-Graduação em Informática da UTFPR
Michele Potrich
UTFPR - Campus Dois Vizinhos
Doutora em Agronomia;
Bolsista Produtividade CNPQ;
Orientadora de mestrado/doutorado no Programa de Pós-Graduação em Agronomia da UTFPR;
Orientadora de doutorado no Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia da UTFPR; e
Orientadora de mestrado no Programa de Pós-Graduação em Agroecossistemas da UTFPR.
Ricardo Sobjak
UTFPR - Campus Medianeira
Doutor em Engenharia Agrícola.
Tatiana Fiuza Dourado Bastos
COGRIAGRO
Head de Inovação do Cocriagro;
Mestre em Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia;
Mestre em Geografia;
Indicada na lista da Forbes entre as 20 mulheres que atuam no Brasil com inovação e agtechs; e
Indicada pelo Radar Agtech 2022 na lista de Mulheres que inspiram outras Mulheres no Agro.
Disciplinas
Conheça as disciplinas do curso
Sistemas de Produção Agrícola
30 horas
Apresentar aos alunos os fundamentos de práticas relacionadas à gestão eficiente de recursos naturais e à utilização de tecnologias de mecanização na agricultura. Com a disciplina os alunos devem ser capazes de compreender conceitos relacionados a sistemas de produção agrícola que promovam a sustentabilidade, a produtividade e a rentabilidade nas operações agrícolas.
Fundamentos de Fitossanidade
30 horas
Proporcionar ao estudante, uma compreensão dos fundamentos de fitossanidade. Com a disciplina os alunos devem ser capazes de compreender os princípios básicos da fitossanidade e sua importância na agricultura e conhecer sobre métodos de manejo de insetos e doenças de plantas.
Fundamentos de Programação para Aplicações na Agricultura
30 horas
Fornecer aos alunos uma base sólida em programação com a linguagem Python, com foco nas aplicações em Inteligência Artificial no contexto do agronegócio. Visa preparar profissionais com conhecimentos essenciais em programação, permitindo-lhes desenvolver algoritmos e aplicativos para análise de dados, processamento de informações agrícolas e implementação de soluções de inteligência artificial.
Banco de dados aplicado ao cenário agrícola
30 horas
Capacitar o aluno para entendimento de modelos de dados aplicados à cenários agrícolas. Aprofundar conceitos de modelagem de bancos de dados tradicionais aos cenários de produção agrícola. Construção e manipulação de bancos de dados. Tipos de dados tradicionais e espaciais. Regras de bancos de dados espaciais aplicados ao cenário agrícola.
Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina
30 horas
Capacitar os alunos a compreenderem, aplicarem e explorarem técnicas avançadas de mineração de dados no contexto do agronegócio. Preparar profissionais com conhecimentos sólidos em análise de dados e inteligência artificial, permitindo-lhes extrair insights valiosos a partir de grandes conjuntos de dados agrícolas, otimizar processos e tomar decisões embasadas.
Deep Learning aplicado ao Agronegócio
30 horas
Proporcionar aos alunos conhecimentos avançados e habilidades práticas para aplicar técnicas de aprendizado profundo em problemas específicos relacionados ao agronegócio. Abordar desafios específicos enfrentados no setor agrícola e explorar como as técnicas de Deep Learning podem ser aplicadas para resolver problemas, como previsão, monitoramento e classificação.
Visão Computacional Aplicada à Agricultura
30 horas
Qualificar os alunos a compreenderem, aplicarem e desenvolverem técnicas avançadas de visão computacional no contexto do agronegócio. Formar profissionais que sejam capazes de extrair informações a partir de imagens e vídeos agrícolas, automatizar tarefas de análise visual e melhorar a tomada de decisões no setor.
Dispositivos IOT Aplicados à Produção Agrícola
30 horas
Apresentar aos alunos os principais dispositivos para Internet das Coisas. Ao final da disciplina os alunos deverão ser capazes de compreender o funcionamento de um dispositivo, suas aplicações e formas de comunicação para seu funcionamento na Internet das Coisas, e principalmente identificar, caracterizar e implementar mecanismos de controle aplicados à produção agrícola.
Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto
30 horas
Proporcionar aos estudantes uma compreensão dos fundamentos de geoprocessamento e sensoriamento remoto. Além do entendimento do funcionamento dos sistemas de GNSS, sistemas de informação geográfica e comportamento espectral de alvos. Objetiva ainda a realização de análises espaciais em imagens, aplicação de técnicas de sensoriamento remoto na representação de fenômenos espaciais.
Geoestatística e Agricultura de Precisão
45 horas
A disciplina objetiva proporcionar aos estudantes o entendimento dos conceitos fundamentais de geoestatística, bem como a aplicação desses conceitos de forma prática em agricultura de precisão. Além disso, conduz o aluno a aprender sobre os diferentes componentes de um sistema de agricultura de precisão e a construção de mapas temáticos e zonas de manejo.
Integração de bases de dados agrícolas
15 horas
Capacitar os alunos a adquirir, explorar, preparar e integrar dados agrícolas de diversas fontes, como dados meteorológicos, imagens de satélite ou outras fontes relevantes, a fim de fornecer uma visão abrangente e informada do ambiente agrícola. Desenvolver habilidades para consolidar informações provenientes de múltiplas fontes e criar conjuntos de dados integrados que possam ser utilizados para análises avançadas, tomada de decisões e otimização de práticas no contexto agrícola.
Gestão da Inovação no Agronegócio
30 horas
Proporcionar aos estudantes uma compreensão dos fundamentos de gestão da inovação e inovação aberta voltada ao agronegócio. A disciplina visa apresentar também os conceitos de inovação e as estratégias de processos de inovação com indicações para a ISO 56002 - Sistemas de Gestão da Inovação. Além disso, serão expostos os conceitos de startups e as formas de relacionamento com esse tipo de negócio.
Resolução de Problemas da Agricultura com Inteligência Artificial
O objetivo desta disciplina é capacitar os estudantes a aplicar de forma prática e eficaz os conhecimentos adquiridos em todas as demais disciplinas do curso, a fim projetar soluções inovadoras e inteligentes para desafios reais na agricultura.