Disciplina: Deep Learning para Scientific Machine Learning (2025/2)
Programa: Pós‑graduação em Modelagem Computacional (Campus Nova Friburgo – UERJ)
Nome da disciplina: TEMC –Deep Learning
Código: IPR59117
Modalidade: 100% online
Horário: terças‑feiras, das 17h às 21h
Início: 12 de agosto de 2025
Carga Horária: 60 h
Docentes: Prof. Vahid Nikoofard e Prof. Germano Monerat - Laboratório Interdisciplinar Virtual de Inteligência Artificial (LIVIA)
Justificativa
O curso capacita alunos para o uso de Deep Learning como ferramenta fundamental em Scientific Machine Learning. Dada a importância crescente das redes neurais em modelagem e simulação de fenômenos complexos, a disciplina oferece formação sólida em arquiteturas modernas e aplicações em visão computacional, PLN e, especialmente, modelagem científica baseada em dados. Os interessados podem participar na disciplina como aluno externo.
Ementa
1. Ecossistema Python para Deep Learning
PyTorch, JAX, TensorFlow; manipulação e visualização de dados (pandas, numpy, matplotlib)
2. Fundamentos de Redes Neurais
Perceptron, MLP, funções de ativação, perdas, otimização (SGD, Adam)
3. Redes Convolucionais (CNNs)
Processamento de imagens, data augmentation, regularização
4. Redes Recorrentes (RNNs)
Séries temporais, LSTM, GRU
5. Transfer Learning
Fine‑tuning de modelos pré‑treinados
6. Physics‑Informed Neural Networks (PINNs)
Integração de leis físicas em redes; aplicações em EDPs
7. Transformers
Mecanismo de atenção; aplicações em texto e séries temporais
8. Modelos de Difusão & GANs
Fundamentos e aplicações em geração de dados e simulações
Bibliografia Básica
Zhang et al., Dive into Deep Learning (2021)
Goodfellow, Bengio & Courville, Deep Learning (2016)
Brunton & Kutz, Data‑Driven Science and Engineering (2ª ed., 2022)
Raissi et al., Physics‑Informed Neural Networks (2022)
Rackauckas et al., SciML Lecture Notes (2022)
Pré‑requisitos
Conhecimento intermediário em Python
Ter Facilidade com as bibliotecas pandas e numpy
Inscrições como disciplina isolada
1. Preencha o formulário de interesse (baixar formulário).
2. Envie seu histórico acadêmico junto com o formulário preenchido para livia@fat.uerj.br até 22/07/2025.
3. Haverá análise de currículo.
4. Resultado final divulgado em até 5 dias úteis após o prazo.
Participe e aprofunde seus conhecimentos em Deep Learning e Scientific Machine Learning!
Eventos e Cursos encerrados
6° Curso de Extensão: Introdução Prática à Ciência de Dados
Olá!
O Prof. Vahid Nikoofard docente da Faculdade de Tecnologia da UERJ, campus Resende, pretende lecionar novamente o curso de extensão, no período 2025.1, chamado 'Introdução Prática à Ciência de Dados usando Python'.
A disciplina será às segundas-feiras nos horários 17:00 - 19:30 (T6, N1 e N2). A duração do curso é de 50h. O curso será gratuito e quem terminar vai ganhar um certificado. O começo das aulas será no dia 17/03/2025 e as aulas terão a modalidade presencial (para alunos da UERJ/FAT) e remota com transmissão ao vivo (para alunos de fora da UERJ/FAT), sendo realizadas no laboratório de informática da UERJ.
As aulas serão realizadas junto com as aulas da disciplina 'Sistemas de Informação' da engenharia de produção.
Objetivo: Discutir as características dos processos decisórios e como integrar informações estruturadas na elaboração de modelos de decisão, apresentando ferramentas de software para suportar tais processos.
Ementa:
O Que é Ciência de Dados
Uma Breve Revisão da Linguagem Python e Plataforma Orange
Tratamento de Dados
Visualização de dados e Storytelling
Introdução à Modelagem
Preditiva: Correlação e Métodos de segmentação
Ajustando um Modelo aos Dados: Regressão e Classificação
Regressão Linear
Regressão Logística
K-Nearest Neighbors
Arvores de decisão e Random Forests
Maquinas de suporte vetorial
Sobreajuste (overfitting) e Problema de Generalização
Similaridade, Vizinhos e Agrupamento
Pensamento Analítico para escolher um Modelo
Melhorando o Desempenho dos Modelos
Evidência e Probabilidade: Teorema de Bayes
Representação e Mineração de Textos
SQL
Deep Learning
Para maiores informações: livia@fat.uerj.br
Para se inscrever no curso click aqui
5° Curso de Extensão: Introdução Prática à Ciência de Dados
Inscrição Fechada
O Prof. Vahid Nikoofard docente da Faculdade de Tecnologia da UERJ, campus Resende, pretende lecionar um curso de extensão, no período 2024.2, chamado 'Introdução Prática à Ciência de Dados usando Python'.
A disciplina será às quartas-feiras nos horários 16:00 - 19:00 (T5, T6 e N1). A duração do curso é de 50h. O curso será gratuito e quem terminar vai ganhar um certificado. O começo das aulas será no dia 14/08/2024 e as aulas terão a modalidade presencial (para alunos da UERJ) e remota (para alunos de fora), sendo realizadas no laboratório de informática da UERJ.
As aulas serão realizadas junto com as aulas da disciplina 'Sistemas de Apoio à Decisão' da engenharia de produção. Os alunos deste curso podem se matricular nessa disciplina em vez do curso de extensão.
Objetivo:
Discutir as características dos processos decisórios e como integrar informações estruturadas na elaboração de modelos de decisão, apresentando ferramentas de software para suportar tais processos.
Ementa:
O Que é Ciência de Dados
Uma Breve Revisão da Linguagem Python e Plataforma Orange
Tratamento de Dados
Visualização de dados e Storytelling
Introdução à Modelagem
Preditiva: Correlação e Métodos de segmentação
Ajustando um Modelo aos Dados: Regressão e Classificação
Regressão Linear
Regressão Logística
K-Nearest Neighbors
Arvores de decisão e Random Forests
Maquinas de suporte vetorial
Sobreajuste (overfitting) e Problema de Generalização
Similaridade, Vizinhos e Agrupamento
Pensamento Analítico para escolher um Modelo
Melhorando o Desempenho dos Modelos
Evidencia e Probabilidade: Teorema de Bayes
Representação e Mineração de Textos
SQL
Big Data
Deep Learning
Para maiores informações: livia@fat.uerj.br
WEBINAR:
Quem tem medo do ChatGPT?
Algumas Inteligências Artificiais, como o ChatGPT, tem gerado alardes e um certo temor. Até na área artística, grandes discussões são geradas sobre a ética em torno das novas tecnologias. Porém é um medo plausível?
Em parceria com o @L2EIA (Laboratório de Educação Empreendedora, Inovação e Aprendizagem) faremos um Webinar para falar sobre o impacto de ferramentas como o ChatGpt e outras Inteligências artificiais na sociedade!
Será uma conversa sobre o tema onde seremos guiados por Sthéfano Cordeiro, hacker corporativo trabalhando com negócios digitais e inovação no setor bancário há mais de 15 anos, Coordenador de Gestão da Mudança e Transformação Digital no Banco do Brasil e especialista em IA pela Data Science Academy, além do nosso parceiro Vahid Nikoofard, doutor em Física Teórica, com vasta experiência na área de inteligência artificial (especialmente machine learning e suas aplicações), professor da UERJ campus Resende e coordenador aqui do LIVIA.
Dia: 19/01/2023
Horário: 20h
Local: Zoom (Online)
Entre: https://us02web.zoom.us/j/5076985417
Palestra:
Autogestão e Gestão do tempo: Sucesso na vida profissional e universitária utilizando o Notion
Você irá aprender a se organizar melhor nas suas tarefas diárias do trabalho, faculdade, projetos, e muito mais!
“Remember that time is money”. Quem falou essa celebre frase foi Benjamin Franklin, e ela continua sendo parte da nossa realidade nos tempos atuais. Quanto mais organizados conseguirmos ser com o nosso tempo, ele rende mais e nossos afazeres fluem de uma forma mais leve.
Nele você pode:
1️⃣Fazer anotações;
2️⃣Criar páginas para assuntos distintos;
3️⃣Fazer um check list de tarefas.
Essa palestra será ministrada pelo Matheus Afonso. Ele ensinará de forma pratica algumas ferramentas contidas nesse aplicativo.
Dia: 11/01/2023
Horário: 16h
Local: Fat- UERJ, Espaço Dona Zélia (Biblioteca)
Inscreva-se
Workshop de Power Bi : Analise de Dados
"Dados são o novo petróleo". Essa frase deixa explícito a importância dos dados na atualidade. Sua segurança, forma de armazenamento e manipulação podem fazer uma empresa crescer exponencialmente como também podem fazê-la desaparecer. Por isso, aplicativos e plataformas surgem para facilitar o tratamento desses dados, e o Power Bi é uma das plataformas mais utilizadas.
Power Bi é uma plataforma de business intelligence, muito utilizada nas empresas ao redor do mundo. Oferece uma estrutura completa para a implementação de soluções, sendo capaz de capturar dados de diversas fontes, tratá-los e gerar dashboards interativos e automatizados que facilitam a tomada de decisão e a visualização dos dados.
Esse workshop será ministrado pelo Gabriel Bertazini. Ele ensinará de forma pratica algumas ferramentas contidas nessa plataforma.
Dia: 30/11/2022
Horário: 19h às 21h
Local: Fat- UERJ na Sala de Informática 03
Curso de Extensão: Introdução Prática à Ciência de Dados (2022.2)
Inscrição encerradas
O Prof. Vahid Nikoofard docente da Faculdade de Tecnologia da UERJ, campus Resende, vai lecionar um curso de extensão, no período 2022.2, chamado 'Introdução Prática à Ciência de Dados usando Python'.
A disciplina será às quartas-feiras nos horários 17:00 - 20:00 (T6, N1 e N2). A duração do curso é de 50h. O curso será gratuito e quem terminar vai ganhar um certificado da UERJ. O começo das aulas será no dia 19/10/2022 e as aulas serão presenciais e serão realizadas no laboratório de informatica da UERJ.
As aulas serão realizadas junto com as aulas da disciplina 'Sistemas de Apoio à Decisão' da engenharia de produção. Os alunos deste curso podem se matricular nessa disciplina em vez do curso de extensão. Para fazer a pre-inscrição podem clicar aqui. (Somente os alunos da engenharia de produção da FAT)
Objetivo:
Discutir as características dos processos decisórios e como integrar informações estruturadas na elaboração de modelos de decisão, apresentando ferramentas de software para suportar tais processos.
Ementa:
O Que é Ciência de Dados
Uma Breve Revisão da Linguagem Python e Plataforma Knime
Tratamento de Dados
Visualização de dados e Storytelling
Introdução à Modelagem
Preditiva: Correlação e Métodos de segmentação
Ajustando um Modelo aos Dados: Regressão e Classificação
Regressão Linear
Regressão Logística
K-Nearest Neighbors
Arvores de decisão e Random Forests
Maquinas de suporte vetorial
Sobreajuste (overfitting) e Problema de Generalização
Similaridade, Vizinhos e Agrupamento
Pensamento Analítico para escolher um Modelo
Melhorando o Desempenho dos Modelos
Evidencia e Probabilidade: Teorema de Bayes
Representação e Mineração de Textos
Big Data
Deep Learning
Para maiores informações: livia@fat.uerj.br
Semana Portas abertas ao Empreendedorismo
MiniCurso- Fundamentos do Deep Learning
Data: 31/08/2022
Local: Faculdade de Tecnologia da UERJ no Laboratório de informática
Evento Gratuito! Para estudantes universitários!
Professor que ministrará: Vahid Nikoofard
Duração: 8h (Híbrido)
Presencial: Quarta-Feira (Dia 31/08)
13:30h às 17:30h
Online: Sábado (Dia 03/09)
9h às 13h
Será ensinado:
Técnicas e ferramentas necessárias para treinar um modelo de deep learning;
Ganhará experiência com tipos de dados comuns de deep learning e arquiteturas de modelo;
Aprimore os conjuntos de dados através do aumento de dados para melhorar a precisão do modelo;
Aproveite o aprendizado de transferência entre modelos para alcançar resultados eficientes com menos dados e computação;
Criará confiança para assumir seu próprio projeto com uma estrutura moderna.
Inscreva-se pelo link:
https://forms.gle/aFba7W7dHYYnsvdf6
Esse curso é em parceria com a NVIDIA, que é uma empresa multinacional de tecnologia, conheça mais sobre ela:
https://www.nvidia.com/pt-br/about-nvidia/
Sobre Certificados:
Serão emitidos após o termino das tarefas.
Entre em contato conosco:
(11)940358247
Ou pelo LinkedIn do LIVIA:
https://www.linkedin.com/company/livia-uerj/
Essa semana foi criada pela Incubadora de Empresas Sul Fluminense, e o LIVIA (Laboratório interdisciplinar Virtual de Inteligência Artificial) irá ministrar um minicurso de 8h sobre Fundamentos do Deep Learning.