Em Breve!

Inteligência Artificial (IA) e Geoprocessamento

O curso Inteligência Artificial e Geoprocessamento foi desenvolvido para profissionais e estudantes que desejam ir além das análises tradicionais em SIG, incorporando técnicas modernas de Inteligência Artificial e Machine Learning aplicadas a dados geoespaciais.

Ao longo do curso, você aprenderá a integrar IA com ferramentas de geoprocessamento, como QGIS, dados de sensoriamento remoto e bases espaciais, para realizar classificações automatizadas, detecção de padrões espaciais, análise preditiva e geração de mapas inteligentes para apoio à tomada de decisão.

O foco é prático e aplicado ao mercado, com exemplos reais nas áreas ambiental, agronegócio, planejamento territorial e monitoramento espacial. Você entenderá como a IA pode otimizar processos, aumentar a precisão das análises e abrir novas oportunidades profissionais no setor geoespacial.

Ao final do curso, você será capaz de:

• Aplicar conceitos de Inteligência Artificial em dados geográficos

• Automatizar análises espaciais e classificações de imagens

• Integrar SIG, sensoriamento remoto e IA

• Criar mapas e produtos geoespaciais inteligentes

• Utilizar técnicas modernas para análise e previsão espacial

Indicado para: geógrafos, engenheiros, analistas ambientais, profissionais de SIG, estudantes e todos que desejam se destacar no mercado de geotecnologias.

Ementa – Curso Inteligência Artificial (IA) e Geoprocessamento

Carga horária total: 4 horas
Nível: Intermediário
Modalidade: Online

Módulo 1 – Fundamentos de IA aplicada ao Geoprocessamento

• O que é Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning

• Diferenças entre análises tradicionais em SIG e análises com IA

• Onde a IA é aplicada no geoprocessamento

• Exemplos reais de uso: meio ambiente, agronegócio e planejamento territorial

Módulo 2 – Dados Geoespaciais para IA 

• Tipos de dados geoespaciais utilizados em IA

  • Vetor

  • Raster

• Preparação e organização dos dados

• Importância da qualidade dos dados para modelos de IA

• Noções de pré-processamento espacial

Módulo 3 – IA aplicada ao Sensoriamento Remoto

• Classificação automática de imagens

• Índices espectrais e variáveis de entrada

• Introdução à classificação supervisionada com apoio de IA

• Detecção de padrões espaciais e mudanças no território

• Exemplos práticos com imagens de satélite

Módulo 4 – Integração de IA com SIG (QGIS)

• Fluxo de trabalho: SIG + IA

• Uso de plugins e ferramentas auxiliares

• Automatização de análises espaciais

• Geração de mapas inteligentes

• Interpretação e validação dos resultados

Módulo 5 – Aplicações Práticas e Estudos de Caso 

• Caso 1: Análise de uso e cobertura do solo com IA

• Caso 2: Monitoramento ambiental automatizado

• Caso 3: Apoio à tomada de decisão com mapas inteligentes

• Boas práticas e erros comuns

Módulo 6 – Tendências e Próximos Passos 

• O futuro da IA no geoprocessamento

• Google Earth Engine e computação em nuvem (visão geral)

• Caminhos para aprofundamento (Python, ML, Deep Learning)

• Oportunidades profissionais e de mercado

Encerramento

• Revisão dos principais conceitos

• Orientações para continuidade dos estudos

• Aplicações práticas no mercado de trabalho

Diferencial do curso

• Conteúdo direto ao ponto

• Foco em aplicações reais

• Linguagem acessível, sem excesso de programação

• Baseado em projetos e demandas do mercado brasileiro