Apresentar os conceitos fundamentais da IA incluindo sua história, diferentes tipos de IA, aplicações e impactos na sociedade.

Ensinar os fundamentos do aprendizado de máquina, incluindo algoritmos supervisionados, não supervisionados e de reforço. • Aprendizado supervisionado: regressão linear, classificação logística, árvores de decisão e K-Nearest Neighbors (KNN). • Aprendizado não supervisionado: agrupamento K-means, PCA e análise de componentes independentes (ICA). • Aprendizado por reforço: conceitos básicos, algoritmo Q-Learning e aplicações em otimização de processos na construção civil. • Seleção de modelos e avaliação de desempenho: métricas de erro, validação cruzada e seleção de hiperparâmetros

Apresentar os conceitos fundamentais do deep learning, incluindo redes neurais artificiais, convolucionais e recorrentes.

• Introdução ao deep learning;

• Redes neurais artificiais: perceptrons, redes neurais convolucionais (CNNs) e redes neurais recorrentes (RNNs);

• Arquiteturas de redes neurais para reconhecimento de imagens, análise de texto e processamento de linguagem natural (PLN);

• Treinamento de redes neurais com Python: bibliotecas TensorFlow e Keras, otimização de modelos e avaliação de desempenho;

• Aplicações de deep learning na construção civil: detecção de falhas em estruturas, análise de imagens de satélite e reconhecimento de padrões em dados de sensores

Ensinar os fundamentos do processamento de linguagem natural, incluindo análise textual, modelagem de tópicos e tradução automática. • Introdução ao processamento de linguagem natural; • Aplicações do processamento de linguagem natural na construção civil; • Análise textual; • Modelagem de tópicos; • Tradução automática

Apresentar as principais aplicações de IA para otimizar o gerenciamento de projetos e obras de construção civil e capacitar os alunos a utilizarem ferramentas de IA para gerenciamento de projetos e obras. • Otimização de Projetos com IA; • Gerenciamento de Obras com IA; • IA para Planejamento e Controle de Cronograma

Introduzir os conceitos de robótica e automação aplicados à construção civil e apresentar as principais tecnologias e tendências em robótica para a indústria da construção. • Fundamentos de Robótica; • Aplicações de Robótica na Construção Civil; • Automatização de Processos Construtivos

Capacitar os alunos a utilizarem técnicas de IA para otimizar o orçamento e o controle de custos em projetos de construção civil e apresentar ferramentas de IA para previsão de custos, análise de riscos e identificação de oportunidades de economia. • Previsão de Custos com IA; • Análise de Riscos Financeiros com IA; • Otimização de Custos com IA; • Controle de Custos em Tempo Real.

Apresentar as aplicações de IA para otimizar o planejamento urbano e a criação de cidades inteligentes e capacitar os alunos a utilizar ferramentas de IA para modelagem de tráfego , análise ambiental e simulação de cenários urbanos. • Cidades Inteligentes e o Papel da IA; • Otimização do Tráfego Urbano com IA; • Análise Ambiental Urbana com IA; • Planejamento Urbano Participativo com IA

Introduzir os conceitos de visão computacional e deep learning para inspeção e monitoramento automatizado de obras e capacitar os alunos a utilizarem ferramentas de IA para detectar defeitos, rachaduras e anomalias em estruturas. • Fundamentos de Visão Computacional; • Inspeção Automatizada de Estruturas com IA; • Monitoramento de Obras com Visão Computacional; • Aplicações Futuras da Visão Computacional na Construção

Apresentar técnicas de aprendizado de máquina para análise estrutural e simulação de comportamento de estruturas e capacitar os alunos a utilizarem modelos de IA para otimizar o projeto estrutural. • Fundamentos de Análise Estrutural; • Aprendizado de Máquina para Análise Estrutural; • Otimização de Projetos Estruturais com IA; • Aplicações Futuras do Aprendizado de Máquina na Engenharia Estrutural

Apresentar os aspectos éticos e legais da utilização da IA na construção civil e capacitar os profissionais a desenvolverem e implementar soluções de IA de forma ética e responsável, em conformidade com a LGPD. • Ética na Inteligência Artificial; • Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD); • Responsabilidade na Implementação de Soluções de IA; • O Futuro da IA na Construção Civil.

Capacitar os alunos a desenvolverem e implementar soluções de IA personalizadas para resolver problemas específicos da construção civil. • Metodologia para desenvolvimento de soluções de IA: definição do problema, coleta de dados, pré-processamento, modelagem, avaliação e implementação. • Ferramentas e frameworks para desenvolvimento de IA: scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, Keras e bibliotecas específicas para construção civil. • Implementação de projetos práticos de IA na construção civil: otimização de projetos, gerenciamento de obras, controle de custos, segurança e manutenção preditiva