Pós-graduação em Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão em Negócios (Rio de Janeiro, Rio de Janeiro)

Introdução Sistemas inteligentes de apoio à decisão vêm sendo empregados com sucesso em previsão, otimização, análise de risco, controle, inferência, modelagem e detecção de fraude, nas mais diversas áreas de negócio. Esses sistemas oferecem soluções extensíveis a gestores e tomadores de decisão em aplicações complexas e extensas, consideradas difíceis, extremamente restritivas ou mesmo impossíveis. O Curso de Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão em Negócios tem caráter eminentemente prático: parte de um embasamento teórico e promove a exemplificação de sistemas em áreas específicas, visando a tornar o estudante capaz de identificar, especificar e utilizar sistemas de apoio à decisão no seu ramo de negócios. Objetivo Promover a sólida formação de profissionais especializados, aptos a participar de atividades de concepção, projeto, desenvolvimento, manutenção, gerenciamento, administração e utilização de métodos e sistemas inteligentes de apoio à decisão em geral. Métodos inteligentes de apoio à decisão referem-se a uma coleção de tecnologias computadorizadas cujo objetivo é dar apoio ao trabalho gerencial e ao processo de tomada de decisão. O curso aborda a teoria, a construção e a aplicação de métodos inteligentes de apoio à decisão em diversas áreas de negócios: "Economia e Finanças", "Indústria e Comércio", "Energia", "Direito", "Educação", "Marketing", "Meio Ambiente" e "Medicina e Biologia". Aplicações típicas incluem: 1.Programação e controle da Produção 2.Otimização do Roteiro da Entrega de Cargas visando à redução de custos e antecipação de entregas 3.Estratégias de Relacionamento e Retenção ("Churn") de Clientes 4.Avaliação de Idoneidade,, Risco e Scoring de Clientes para Concessão de Financiamentos 5.Conhecimento do Cliente e Otimização da Eficiência e Lucratividade de Campanhas de Marketing 6.Previsão de Falências de Corporações 7.Previsão de Consumo e Demanda 8.Previsão de Fenômenos Naturais (chuva, vazão, temperatura, etc) 9.Investigação de Irregularidades e Detecção de Fraudes 10.Identificação e Prevenção de Inadimplência de Clientes 11.Controle Inteligente de Processos e de Plantas Industriais 12.Otimização de Planejamento (Scheduling) 13.Otimização da Cadeia de Suprimentos 14.Otimização do Dimensionamento de Estruturas Industriais 15.Otimização da Distribuição, Transporte, Coleta, Embarque, Manutenção e Produção de Produtos 16.Otimização de Portfolio (investimento, projetos, títulos, etc) 17.Otimização de Fluxo de Caixa 18.Inferência On-line de Propriedades e Qualidade de Produtos Industriais 19.Sistemas de Caracterização e Controle de Confiabilidade Humana 20.Monitoramento e Diagnóstico de Falhas 21.Extração de Conhecimento de Bases de Dados Operacionais 22.Simuladores de Processos Industriais 23.Sistemas de Assistência a Auditores Financeiros 24.Avaliação de Desempenho de Empregados 25.Alocação Ótima de Recursos Humanos em Projetos 26.Análise Econômica de Projetos 27.Previsão de Preços de Ativos Financeiros 28.Apoio à Gerência de Apelação Jurídica 29.Sistema de Apoio na área da Legislação de Marcas e Patentes 30.Detecção e Diagnóstico de doenças a partir de sintomas, históricos e de resultados de exames 31.Sistemas Case-Based Reasoning online de diagnóstico (trouble shooting) e suporte ao cliente 32.Gestão do Conhecimento por Sistemas Especialistas Metodologia O Curso de Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão em Negócios tem caráter eminentemente prático: parte de um embasamento teórico e promove a exemplificação de sistemas em áreas específicas, visando a tornar o estudante capaz de identificar, especificar e utilizar sistemas de apoio à decisão no seu ramo de negócio. A metodologia de ensino inclui: Teoria Prática (em computadores) Cases (estudo de casos reais) Disciplinas básicas introduzem os principais conceitos e teoria básica dos métodos inteligentes de apoio à decisão; as demais disciplinas abordam "cases" e projetos de sistemas inteligentes de apoio à decisão voltados para a área de interesse do aluno. A metodologia de ensino utilizada é de acordo com as características próprias de cada disciplina. As disciplinas teóricas terão aulas predominantemente expositivas, ilustradas com exemplos práticos, complementadas por seminários e discussão de artigos. As disciplinas de cunho prático serão predominantemente realizadas em laboratórios computacionais. Material didático produzido pelos professores servirá de guia para as práticas de laboratório, devendo exercitar os conceitos apresentados nas aulas expositivas tanto da própria disciplina como de disciplinas anteriormente cursadas. Além disso, serão oferecidas palestras, apresentadas por especialistas em temas de interesse. Nas aulas Cases, os alunos irão vivenciar exemplos de casos reais de sistemas inteligentes de apoio à decisão de empresas nacionais e internacionais. Para isso o curso dispõe de uma completa e atualizada base de cases classificados por área, constando de artigos, apresentações e dados originais, a qual os alunos terão acesso para consulta a qualquer momento.