Selo ABMES renovado em 2026
O Selo ABMES de Compromisso com a Empregabilidade reforça o foco na carreira
Redes Neurais e Computação de Borda (Edge Computing)
Pós-Graduação em Redes Neurais e Computação
A pós-graduação em Redes Neurais e Computação de Borda (Edge Computing) foi desenvolvida para formar profissionais com domínio técnico avançado e capacidade de aplicar esse conhecimento na prática.
- Indicado para graduados que desejam ampliar conhecimentos e desenvolver a carreira
- Instituição com nota máxima em avaliação MEC
- Currículo com Deep Learning E Arquiteturas Neurais Avançadas
Sobre o curso
A Pós-Graduação em Pós-Graduação em Redes Neurais e Computação de Borda (Edge Computing) foi desenvolvida para formar profissionais com domínio técnico avançado e capacidade de tomada de decisão estratégica em contextos reais de mercado. Ao longo do curso, o estudante desenvolve competências aplicadas, integrando teoria, prática e resolução de problemas, com foco em geração de valor, inovação e alta performance profissional. A formação é orientada às demandas atuais do mercado, preparando o profissional para atuar com protagonismo em ambientes dinâmicos e competitivos.
Vantagens UNIASSELVI
- 1300 polos ativos pelo país
Mais de 1300 polos em todos os estados ampliam o acesso ao ensino UNIASSELVI
- Nota máxima 5 direto do MEC
Nota máxima 5, no Conceito Institucional, em avaliação homologada pelo MEC.
- Aulas, biblioteca e suporte
O Leo App e o AVA integram aulas, biblioteca, materiais e suporte ao aluno.
Dê o próximo passo na sua carreira
Mercado de trabalho em Redes Neurais e Computação de Borda (Edge Computing)
O mercado apresenta alta demanda por profissionais especializados, com oportunidades em empresas de tecnologia, indústrias, consultorias, startups e projetos próprios. O egresso poderá atuar em funções estratégicas, técnicas e de liderança, contribuindo diretamente para inovação, eficiência operacional e crescimento organizacional.
Nossa Metodologia
Experiência que inspira
Uma jornada acadêmica pensada para ampliar suas possibilidades.
Suporte e qualidade sempre perto
Conte com professores e recursos que ajudam você a compreender os conteúdos, esclarecer dúvidas e avançar com mais segurança ao longo do curso.
Educação acessível e inovadora
Mensalidades que cabem no seu bolso, com um ensino pensado para te preparar para o mercado de trabalho
Perguntas Frequentes
O que faz um profissional de Redes Neurais e Edge Computing?
O que faz um profissional de Redes Neurais e Edge Computing?
Esse profissional desenvolve e otimiza modelos de inteligência artificial para execução em dispositivos próximos à fonte dos dados. Ele combina Deep Learning, hardware embarcado, IoT e sistemas distribuídos, buscando baixa latência, privacidade, eficiência energética e funcionamento confiável em ambientes com conectividade limitada.
Como está o mercado de trabalho para profissionais de Edge AI?
Como está o mercado de trabalho para profissionais de Edge AI?
O mercado cresce com câmeras inteligentes, automação industrial, veículos, wearables e dispositivos conectados. Indústrias, empresas de tecnologia, agronegócio, logística e saúde procuram profissionais de machine learning, visão computacional, sistemas embarcados, IoT, robótica e otimização de modelos para a borda.
Quanto ganha um Machine Learning Engineer no Brasil?
Quanto ganha um Machine Learning Engineer no Brasil?
Segundo o Glassdoor Brasil (2026), Machine Learning Engineers recebem em média cerca de R$ 11,5 mil mensais. Profissionais seniores aparecem próximos de R$ 17 mil, com faixas superiores em projetos de Deep Learning, Edge AI, cloud e sistemas de alta complexidade.
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Redes Neurais e Edge Computing?
Em quais áreas pode atuar quem tem especialização em Redes Neurais e Edge Computing?
As principais frentes profissionais incluem: Machine learning e Deep Learning Visão computacional para indústria e robótica TinyML e inteligência artificial embarcada Edge, Fog Computing e IoT Otimização de modelos e aceleração por hardware Aprendizado federado e sistemas distribuídos
Qual é a diferença entre Edge, Fog e Cloud Computing?
Qual é a diferença entre Edge, Fog e Cloud Computing?
Edge processa dados diretamente ou muito próximo do dispositivo. Fog adiciona camadas intermediárias distribuídas entre borda e nuvem. Cloud centraliza recursos em data centers. A arquitetura pode combinar as três abordagens conforme latência, conectividade, privacidade, custo e capacidade computacional.
O que é TinyML?
O que é TinyML?
TinyML utiliza modelos de machine learning em microcontroladores e dispositivos com pouca memória, energia e processamento. Para isso, aplica quantização, pruning e compressão. A tecnologia permite sensores inteligentes, manutenção preditiva e reconhecimento local sem conexão permanente com a nuvem.
Aprendizado federado protege a privacidade dos dados?
Aprendizado federado protege a privacidade dos dados?
Ele ajuda porque o treinamento ocorre nos dispositivos e apenas atualizações do modelo são compartilhadas. Contudo, não elimina todos os riscos, pois parâmetros podem vazar informações. Técnicas adicionais, segurança de comunicação e governança são necessárias para uma proteção mais robusta.
É necessário conhecer hardware para trabalhar com Edge AI?
É necessário conhecer hardware para trabalhar com Edge AI?
Sim, ao menos em nível suficiente para avaliar memória, energia, latência, aceleradores e interfaces. O profissional não precisa projetar todos os circuitos, mas deve compreender as limitações de GPUs, TPUs, NPUs, FPGAs e microcontroladores para otimizar modelos e aplicações.