Boletim de Serviço Eletrônico em 22/11/2024

 

 

Ministério da Educação

​UNIVERSIDADE TECNOLÓGICA FEDERAL DO PARANÁ

DIRETORIA DE PESQUISA E PÓS-GRADUAÇÃO - CAMPUS DOIS VIZINHOS

DEPARTAMENTO DE APOIO DOS CURSOS DE ESPECIALIZAÇÃO LATO-SENSU DO CAMPUS DOIS VIZINHOS

 

EDITAL  nº 20/2024

Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação – Câmpus Dois Vizinhos

CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM Inteligência Artificial aplicada à agricultura

 

Pelo presente, fazemos saber aos interessados que se acham abertas as inscrições para o CURSO DE ESPECIALIZAÇÃO EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À AGRICULTURA, nível Lato Sensu, cujo funcionamento foi aprovado pelo Conselho de Ensino, Pesquisa e Pós-Graduação da UTFPR - COPPG, conforme Resolução 155/2023, de acordo com o Regulamento da Organização Didático-Pedagógica dos Cursos de Pós-Graduação Lato Sensu da UTFPR, aprovado pela Resolução de 30 de setembro de 2019, do COPPG, e em concordância com a Resolução 01/2018 CNE/CES, obedecendo as seguintes condições:

I - FINALIDADE DO CURSO

ÁREA DE CONHECIMENTO: Ciência da Computação (1.03.00.00-7)

 

 

II - LOCAL DO CURSO

O curso será ministrado totalmente on-line no modelo EAD. O curso será ministrado por meio de Ambiente Virtual de Ensino e Aprendizagem (AVEA), Moodle Institucional da UTFPR, e de serviço de conferência web. A sede física do curso se localiza na Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Campus Dois Vizinhos, situada à Estr. p/ Boa Esperança, km 04 e admite alunos de qualquer localidade do país.

 

III - DURAÇÃO, TURNO E HORÁRIO DE FUNCIONAMENTO DO CURSO

A carga horária total do curso é de 390 horas, sendo que as aulas são ministradas aos sábados, no período da manhã.

 

As aulas serão ministradas pelo ambiente virtual Moodle institucional da UTFPR. Por meio do Ambiente Virtual de Ensino e Aprendizagem (AVEA) os professores irão disponibilizar materiais e vídeos das aulas, se comunicar com os alunos, tirar dúvidas, entre outras atividades conforme previsto nos planos de ensino das disciplinas.

 

IV - VAGAS

O curso oferece 50 vagas para concorrência pública. Sobre o número total de alunos matriculados a UTFPR se reserva o direito de acrescer vagas adicionais (10%) visando a capacitação de servidores, conforme política institucional da UTFPR.

A quantidade de vagas para concorrência pública pode ser majorada em até 25%, respeitando os critérios de seleção e classificação.

 

 

A turma será aberta se houver no mínimo 21 candidatos selecionados com matrícula confirmada.

 

 

V - DATAS PARA INSCRIÇÃO, CLASSIFICAÇÃO E MATRÍCULA

Período de Inscrição

01/12/2024 à 02/02/2025

Resultado da classificação

05/02/2025

Interposição de Recurso

06/02/2025 à 09/02/2025

Período de Matrícula

10/02/2024 à 20/02/2024

Segunda chamada para matrícula

21/02/2024 à 28/02/2024

 

VI - CONDIÇÕES PARA INSCRIÇÃO

Os interessados em participar do processo de classificação deverão:

  1. Efetuar a inscrição no site http://conveniar.funtefpr.org.br/eventos/ 

  2. Efetuar o pagamento da taxa de inscrição no valor de R$ 45,00 (Quarenta e cinco reais).

  3. Encaminhar através do site da inscrição, até o dia 02/02/2025 (último dia da inscrição), cópia dos seguintes documentos:

   4.     O candidato, ao se inscrever, aceita as condições constantes no presente edital, delas não podendo alegar desconhecimento.


  5.    O candidato deve armazenar o número do protocolo e código de acesso, gerados no momento da inscrição no sistema. Essas informações serão necessárias para acompanhar os processos de inscrição e classificação.
 

VII - CRONOGRAMA DE EXECUÇÃO DO CURSO

 

Início das atividades letivas

08/03/2025

Férias

Meados de dezembro e julho de cada ano

Reinício das atividades letivas

Meados de fevereiro e agosto de cada ano

Término das atividades letivas

Novembro de 2026
 

VIII - CRITÉRIOS PARA CLASSIFICAÇÃO

Os candidatos serão classificados por uma Comissão designada pelo Diretor Geral do Campus Dois Vizinhos, conforme Regulamento da Organização Didático-Pedagógica dos Cursos de Pós-Graduação Lato Sensu da UTFPR;

  1. A classificação dos candidatos será feita até o número de vagas existentes na concorrência pública. Os demais comporão lista de espera para o caso de desistências.

  2. O resultado da seleção será publicado no site de inscrição, na data indicada no item V;

  3.   A interposição de recurso, em relação ao resultado do processo de seleção, deve ser feita junto à Assessoria/Diretoria de Pós-Graduação Lato Sensu, até a data indicada no item V do presente documento.

  4. A Seleção dos Candidatos será feita pelos seguintes critérios de acordo com a tabela/ficha de pontuação para seleção, considerando atividades dos últimos 5 (cinco) anos, apresentada a seguir (em caso de empate será selecionado o candidato com idade mais avançada).

Tabela de Pontuação de currículos – Curso de Especialização em inteligência artificial aplicada à agricultura

Tabela/fICHA DE PONTUAÇÃO PARA SELEÇÃO

 

Nome do Candidato:
Discriminação da atividade Pontos Limite de pontos Preenchimento pelo candidato
Artigo publicado
em periódico ou artigos publicados em conferências com Qualis		 JCR acima de 2 ou SNIP acima de 1,501, ou com Qualis até A1. 15 pontos por trabalho Não há  
JCR de 1 até 1,99, ou SNIP de 1,001 até 1,500, ou com Qualis até A3. 12 pontos por trabalho Não há  
JCR de 0,2 até 0,99, ou SNIP de 0,501 até 1,000, ou com Qualis até B1. 8 pontos por trabalho Não há  
SNIP de 0,001 até 0,500 ou Qualis até B3. 5 pontos por trabalho Não há  
Sem Qualis, JCR ou SNIP 1 pontos por trabalho 10  
Trabalhos publicados em eventos científicos internacionais 5 pontos por trabalho 30  
Trabalhos publicados em eventos científicos nacionais 4 pontos por trabalho 20  
Trabalhos publicados em eventos científicos regional ou local (trabalho completo ou resumo expandido)  2 pontos por trabalho 10  
Trabalhos publicados em eventos científicos regional ou local (resumo) 1 ponto por trabalho 10  
Livro publicado (com ISBN) 6 pontos por livro Não há  
Capítulo de livro publicado (com ISBN) 4 pontos por capítulo Não há  
Patente Concedida  10 pontos por patente 50  
Registro de Software 10 pontos por registro 50  
Participação em projetos financiados 5 pontos por projeto 50  
Experiência profissional comprovada na área do curso  (Ciência da Computação ou em Ciências Agrárias) 2 pontos por semestre 50  
Média aritmética de notas obtidas na graduação (na ausência da média no histórico, será utilizado o coeficiente de rendimento acadêmico normalizado) 8 a 10 10 10  
6 a 8 5 5  
4 a 6 3 3  

 

 

IX - MATRÍCULA

 

  1. O processo de matrícula compreende entrega ou envio dos seguintes documentos:

(*) O certificado ou declaração de conclusão será aceito apenas para matrícula; para receber o Certificado da Especialização, além de cumprir os requisitos acadêmicos do curso, o estudante deverá obrigatoriamente enviar cópia autenticada do Diploma de Graduação conforme especificado no edital;

(**) Os diplomas de graduações adquiridos no exterior, deve estar autenticado na Embaixada ou Representação Consular do Brasil em seu país de origem.

 (***) Ao chegar ao país, existe o prazo de 30 dias, contados da data da entrada, para que o estrangeiro se apresente à Polícia Federal para solicitar o Registro Nacional de Estrangeiros (RNE). A cédula, entretanto, não fica pronta imediatamente. O  estrangeiro receberá um protocolo. Este protocolo já possui o número do RNE. que é o que é preciso para proceder à matrícula. O estudante poderá agendar o atendimento na Polícia Federal pela Internet, mesmo antes de entrar no país.​

 

    2. Os candidatos selecionados deverão efetuar o pagamento da taxa de matrícula até 07/03/2025.

    3.  Os candidatos que não fizerem a matrícula até a data limite perderão suas vagas, sendo as mesmas preenchidas a partir da lista de espera.

    4. O endereço para envio dos documentos pelos Correios é:  Estrada para Boa Esperança, Km 04 CEP 85660-000 - Dois Vizinhos - PR – Brasil. No envelope deverá constar a identificação: Documento para inscrição no Curso de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada à Agricultura. 

    5. Os candidatos selecionados que prefiram entregar os documentos diretamente no câmpus Dois Vizinhos da UTFPR, devem fazê-lo em envelope fechado indicando a seguinte identificação: Documento para inscrição no Curso de Especialização em Especialização em Inteligência Artificial Aplicada à Agricultura, aos cuidados da Diretoria de Pesquisa e Pós Graduação. Em caso de situação de pandemia será enviado um e-mail sobre como proceder a entrega presencialmente.

X – CONVÊNIO UTFPR E FUNTEF-PR

  1. A Fundação de Apoio à Educação, Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (FUNTEF-PR) atuará como apoio à UTFPR na gestão financeira do presente curso, sendo a responsável pela inscrição inicial e captação das mensalidades, e esta parceria entre a UTFPR e FUNTEF-PR é regulada pelo Convênio No. 04/2024.

XII - CONDIÇÕES DE PAGAMENTO

  1. O candidato, no ato da matrícula, fará a opção de uma das seguintes condições de pagamento:

  1. Não haverá a devolução da taxa de inscrição dos candidatos desistentes ou não classificados, caso o curso tiver sua abertura confirmada.

  1. A devolução da taxa de matrícula, no caso de desistência, se fará no montante de 80% de seu valor, desde que solicitada antes do início das aulas do curso.

Atenção: Para fins de formalização dos serviços prestados durante o curso, o aluno deverá realizar o aceito eletrônico na etapa de inscrição. http://conveniar.funtefpr.org.br/eventos/

 

XIII - CERTIFICADO DE CONCLUSÃO

Ao estudante que cumprir com todos os requisitos previstos no Regulamento da Organização Didático-Pedagógica dos Cursos de Pós-Graduação Lato Sensu da UTFPR vigente, fará jus ao respectivo Certificado de Especialista, acompanhado de seu Histórico Escolar.

 

XIV – INFORMAÇÕES GERAIS

  1. O candidato não selecionado poderá interpor recurso, conforme prazos estabelecidos no item V do edital de abertura.

  2. Eventuais questões do presente edital poderão ser dirimidas, em caso de discordância, no foro da Justiça Federal para dirimir eventuais questões decorrentes do edital, não solucionadas administrativamente.

  3. Informações adicionais e eventuais dúvidas sobre o curso poderão ser atendidas pelo e-mail da coordenação do curso (ianoagro.utfpr@gmail.com).

  4. O presente edital será publicado em meio eletrônico no site da FUNTEF.

  5. Casos omissos a este edital serão resolvidos pelo Diretor de Pesquisa e Pós-graduação.

 

Dois Vizinhos,  de março de 2024.

 

 

Prof Marina Celant de Prá

Diretora Geral pro tempore Campus Dois Vizinhos

 

Prof. Paula Fernandes Montanher

Diretora de Pesquisa e Pós-Graduação - DIRPPG-DV
 

 

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Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) PAULA FERNANDES MONTANHER, DIRETOR(A), em (at) 21/11/2024, às 18:35, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil time), com fundamento no (with legal based on) art. 4º, § 3º, do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020.
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Documento assinado eletronicamente por (Document electronically signed by) MARINA CELANT DE PRA, DIRETOR(A)-GERAL, em (at) 22/11/2024, às 10:06, conforme horário oficial de Brasília (according to official Brasilia-Brazil time), com fundamento no (with legal based on) art. 4º, § 3º, do Decreto nº 10.543, de 13 de novembro de 2020.
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Relação de links desse edital:

 

Diretoria de Pesquisa e Pós-Graduação-Câmpus Dois Vizinhos (DIRPPG-DV):

https://www.utfpr.edu.br/estrutura/pesquisa-e-pos-graduacao/dirppg/dois-vizinhos

 

Pós-Graduação Lato Sensu-Especializações:

https://www.utfpr.edu.br/pesquisa-e-pos-graduacao/cursos

 

Inscrição | Postagem de documentos | Consulta seleção:

http://pos.funtefpr.org.br/

 

Regulamento da Organização Didático-Pedagógica dos Cursos de Pós-Graduação Lato Sensu da UTFPR:

http://portal.utfpr.edu.br/documentos/pesquisa-e-pos-graduacao/proppg/lato-sensu/regulamento_lato_sensu_2018/view

 

Disciplinas do Curso de Especialização

 

Disciplina: Sistemas de Produção Agrícola

Carga Horária: 30

Programa: Tipos de sistemas de produção agropecuários: avanços e perspectivas. Tipos de implementos agrícolas. Fundamentos do uso de tecnologias de precisão na agricultura. Novas tecnologias e inovações em mecanização agrícola. Custos operacionais da produção agrícola. Desafios e oportunidades para a gestão sustentável de recursos. Monitoramento de práticas de gestão de recursos. Visão geral sobre as possibilidades de uso de Inteligência Artificial e Agricultura de Precisão em Sistemas de Produção Agrícola.

Bibliografia:

 

1. SOBENKO, Luiz R.; BRUNINI, Rodrigo G.; LANGNER, Josana A.; et al. Máquinas e Mecanização Agrícola. Grupo A, 2021. E-book. ISBN 9786556902968.

 

2. TAVARES, Maria F F. Introdução à gestão do agronegócio. Grupo A, 2018. E-book. ISBN 9788595024717.

 

3 CREPALDI, Silvio A. Contabilidade Rural. Grupo GEN, 2019. E-book. ISBN 9788597021639.

 

4. NEVES, Marcos F.; ZYLBERSZTAJN, Decio; CALEMAN, Silvia M. de Q. Gestão de Sistemas de Agronegócios. Grupo GEN, 2015. E-book. ISBN 9788522499151.

 

5. TAVARES, Maria F. de F.; SILVEIRA, Fabiana de M.; HAVERROTH, Eduardo J.; et al. Introdução à agronomia e ao agronegócio. Grupo A, 2018. E-book. ISBN 9788595028074.

 

 

Disciplina: Fundamentos de Programação para Aplicações na Agricultura

Carga Horária: 30

Programa:

Identificação da Importância da Computação/Programação para Agricultura; Introdução à Programação; Estruturas de Dados; Funções e Módulos; Trabalhando com Arquivos; Integração com outras bibliotecas.

Bibliografia:

 

1. BARRY, Paul. Use a Cabeça! Python. Editora Alta Books, 2018. E-book. ISBN 9786555207842.

 

2. ALVES, William P. Linguagem e Lógica de Programação. Editora Saraiva, 2013. E-book. ISBN 9788536519371.

 

3. MUELLER, John P.; MASSARON, Luca. Python Para Data Science Para Leigos.Editora Alta Books, 2020. E-book. ISBN 9786555201512.

 

4. LAMBERT, Kenneth A. Fundamentos de Python: estruturas de dados. Cengage Learning Brasil, 2022. E-book. ISBN 9786555584288.

 

5. . ALVES, William P. Programação Python: aprenda de forma rápida. Editora Saraiva, 2021. E-book. ISBN 9786558110149.

 

 

Disciplina: Fundamentos de Fitossanidade

Carga Horária: 30

Programa: Introdução a Fitossanidade. Doenças de Plantas. Insetos-praga de importâncai agrícola. Manejo integrado de pragas (MIP) e Manejo integrado de Doenças (MID). Estudos de caso e boas práticas no MIP e MID.

 

 

Bibliografia:

 

1. FONSECA, Eliene Maciel dos S.; ARAÚJO, Rosivaldo Cordeiro de. Fitossanidade princípios básicos e métodos de controle de doenças e pragas 1ª edição 2015. Editora Saraiva, 2014. E-book

 

2. LISBÔA, Heitor; MOURA, Alesandra dos S.; TAROUCO, Camila P.; et al. Plantas Daninhas. Grupo A, 2021. E-book. ISBN 9786556901800.

 

4. GULLAN, P.J; CRANSTON, P.S. Insetos - Fundamentos da Entomologia, 5ª edição. Grupo GEN, 2017. E-book. ISBN 9788527731188.

 

5. DALMOLIN, Diego A.; SILVA, Kelly Justin da; LIMA, Rejayne B.; et al. Fitopatologia. : Grupo A, 2020. E-book. ISBN 9786556900056.

 

 

Disciplina:Banco de dados aplicado ao cenário agrícola

Carga Horária: 30

Programa: Modelagem de banco de dados. Perspectivas de projetos envolvendo dados geográficos em adição as funcionalidades de bancos de dados tradicionais. Consultas espaciais e não espaciais em bancos de dados. Conceitos Básicos de Bancos de Dados Geográficos. Representações Computacionais do Espaço Geográfico. Algoritmos geométricos e representações topológicas. Modelagem de Dados Geográficos. Arquiteturas e Linguagens. Métodos de Acesso Espacial. Sistemas de Informações Geográficas.

Bibliografia:

 

1. SILBERSCHATZ, Abraham. Sistema de Banco de Dados. Grupo GEN, 2020. E-book. ISBN 9788595157552.

 

2. SILVA, Luiz F C.; RIVA, Aline D.; ROSA, Gabriel A.; et al. Banco de Dados Não Relacional. Grupo A, 2021. E-book. ISBN 9786556901534.

 

3. FERREIRA, Rafael G C.; MIRANDA, Leandro B. A de; PINTO, Rafael A.; et al. Preparação e Análise Exploratória de Dados. Grupo A, 2021.

 

4. OBE, R. O. & HSU L. S. (Paul Ramsey). PostGIS in Action. 2 ed. Manning. 2011

 

5. CHANG, K. Introduction to Geographic Information Systems. McGraw-Hill Higher Education. 2006.

 

6. CAMARA, G. Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica. São Paulo: UNICAMP. 1996.

 

Disciplina:Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina

Carga Horária: 30

Programa: Introdução à Mineração de Dados; Pré-processamento de Dados; Exploração de Dados Agrícolas; Técnicas de Mineração de Dados; Introdução ao Aprendizado de Máquina; Pré-processamento de Dados; Aprendizado Supervisionado; Aprendizado Não Supervisionado; Métricas de Avaliação para Algoritmos de Aprendizado de Máquina.

Bibliografia:

 

1. MUELLER, John P.; MASSARON, Luca. Python Para Data Science Para Leigos.Editora Alta Books, 2020. E-book. ISBN 9786555201512.

 

2. CASTRO, Daniel Gomes Ferrari Leandro Nunes de. Introdução à Mineração de Dados: Conceitos Básicos, Algoritmos e Aplicações. Editora Saraiva, 2016. E-book. ISBN 978-85-472-0100-5.

 

3. LENZ, Maikon L.; NEUMANN, Fabiano B.; SANTARELLI, Rodrigo; et al. Fundamentos de aprendizagem de máquina. Grupo A, 2020. E-book. ISBN 9786556900902.

 

4. . FACELI, Katti; LORENA, Ana C.; GAMA, João; AL, et. Inteligência Artificial - Uma Abordagem de Aprendizado de Máquina. Grupo GEN, 2021. E-book. ISBN 9788521637509.

 

5. AMARAL, Fernando. Aprenda Mineração de Dados. Editora Alta Books, 2019. E-book. ISBN 9786555206852.

 

 

Disciplina: Deep Learning aplicado Aplicado ao Agronegócio

Carga Horária: 30

Programa: Redes Neurais Artificiais; Redes Neurais Convolucionais (RNCs); Introdução à Visão Computacional; Processamento de Imagens e Vídeos; Aplicações de RNCs na classificação de imagens; Aplicações de RNCs em séries temporais; Aplicações de RNCs no Agronegócio.

Bibliografia:

 

1. HAYKIN, Simon. Redes neurais princípios e prática. Grupo A, 2001. E-book. ISBN 9788577800865.

 

2. FERREIRA, Rogério. Deep learning. Editora Saraiva, 2021. E-book. ISBN 9786589881520.

 

3. SÁ, Yuri Vasconcelos de A. Desenvolvimento de aplicações IA: robótica, imagem e visão computacional. Editora Saraiva, 2021. E-book. ISBN 9786589881681.

 

4. MUELLER, John P.; MASSARON, Luca. Python Para Data Science Para Leigos. Editora Alta Books, 2020. E-book. ISBN 9786555201512.

 

5. MUELLER, John P. Aprendizado profundo para leigos. Editora Alta Books, 2020. E-book. ISBN 9788550816982.

 

 

Disciplina: : Visão Computacional Aplicada à Agricultura

Carga Horária: 30

Programa:

Conceitos de Visão Computacional; Detecção e Rastreamento de Objetos; Segmentação de Imagens; Aplicações Avançadas de Deep Learning na Agricultura; Produção de Imagens Sintéticas.

Bibliografia:

 

1. Szeliski, R. (2022). Computer vision: algorithms and applications. Springer Nature

 

2. HAYKIN, Simon. Redes neurais princípios e prática. Grupo A, 2001. E-book. ISBN 9788577800865.

 

3. FERREIRA, Rogério. Deep learning. Editora Saraiva, 2021. E-book. ISBN 9786589881520.

 

4. SÁ, Yuri Vasconcelos de A. Desenvolvimento de aplicações IA: robótica, imagem e visão computacional. Editora Saraiva, 2021. E-book. ISBN 9786589881681.

 

5. MUELLER, John P. Aprendizado profundo para leigos. Editora Alta Books, 2020. E-book. ISBN 9788550816982.

 

 

Disciplina: Dispositivos IOT Aplicados à Produção Agrícola

Carga Horária: 30

Programa:

Fundamentos de dispositivos eletrônicos: funcionamento, tipos, aplicações. Tecnologias de comunicação. Sistemas de controle. Aplicação de dispositivos em IoT: estudos de caso. Aplicação de dispositivos na produção agrícola. APIs para controle e programação.

Bibliografia:

 

1. QUEIROZ, Daniel Marçal de et al. Agricultura Digital. 2ª edição. São Paulo, SP: Oficina de Textos, 2021. 223 p

 

2. MAGRANI, Eduardo. A internet das coisas. 1ª edição. Rio de Janeiro, RJ: FGV Editora, 2018. 192 p.

 

3. COELHO, Pedro. Internet das Coisas: Introdução prática. Edição Português. Editora FCA, 2017.

 

4. VICENTIN, Tissiane. O campo conectado: a internet das coisas pode mudar completamente a maneira como trabalham os produtores rurais. .São Paulo, SP, v.10, n.15, mar. 2019. Disponível em: https://www.cgi.br/media/docs/publicacoes/3/revistabr-ano-10-2019-edicao15.pdf

 

5. Pires, P. F., Delicato, F., Batista, T., Barros, T., Cavalcante, E., Pitanga, M. (2015). Plataformas para a internet das coisas. Minicursos SBRC-Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.. Disponível em: https://www.researchgate.net/profile/Marcelo-Alves-9/publication/334443396_Platafor mas_para_a_Internet_das_Coisas/links/5d29c3a6a6fdcc2462daef7f/Plataformas-para -a-Internet-das-Coisas.pdf

 

6. Sociedade Brasileira de Computação. Revista da Sociedade Brasileira de Computação - INTERNET DAS COISAS: Nós, as cidades, os robôs, os carros: Tudo conectado. Edição 29. 2015. Dispónivel em: https://www.sbc.org.br/images/flippingbook/computacaobrasil/computa_29_pdf/comp_ brasil_2015_4.pdf

 

 

Disciplina: Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

Carga Horária: 30

Programa:

Fundamentos teóricos de geoprocessamento. Cartografia. Conceitos básicos de Sensoriamento Remoto. Tipos de GNSS e sua Aplicação. Bases digitais na Internet. Sistemas de informações geográficas (SIG). Consulta e Análise Espacial. Aquisição de Imagens. Processamento Digital de Imagens. Espectro eletromagnético. Interpretação de imagens e comportamento espectral de alvos. Segmentação e Classificação de imagens. Índices de vegetação. Instrumentalização de técnicas do geoprocessamento e sensoriamento remoto.

 

Bibliografia:

 

1. FITZ, Paulo Roberto. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo, SP: Ocina de Textos, 2008. 160 p.

 

2. FORMAGGIO, Antonio Roberto; SANCHES, Ieda Del´Arco. Sensoriamento remoto em agricultura. São Paulo, SP: Ocina de Textos, 2017. 284 p..

 

3. NOVO, Evlyn M. L. de Moraes. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. 4. ed. rev. São Paulo, SP: Blücher, 2010. 387 p.

 

4. FERREIRA, Marcos César. Iniciação à análise geoespacial: teoria, técnicas e exemplos para geoprocessamento. 1. ed. São Paulo, SP: UNESP, 2014. 343 p..

 

5. MOREIRA, Maurício Alves. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. 4. ed. atual. ampl. Viçosa, MG: Ed. da UFV, c2011. 320 p.

 

 

 

Disciplina: Geoestatística e Agricultura de Precisão

Carga Horária: 45

Programa:

Introdução à geoestatística. Variabilidade espacial. Modelos geoestatísticos. Interpolação de dados. Correlação espacial. Análise de agrupamentos. Componentes de um sistema de agricultura de precisão. Variabilidade Espacial e Manejo Localizado de Atributos físico-químicos do solo e aspectos agronômicos do desenvolvimento de plantas. Dados de produtividade. Processamento de dados georreferenciados. Criação e Interpretação de mapas temáticos. Avaliação e comparação de mapas temáticos. Zonas de manejo: Definição e avaliação de zonas de manejo.

Bibliografia:

 

1. YAMAMOTO, Jorge Kazuo; LANDIM, Paulo Milton Barbosa (Autor). Geoestatística: conceitos e aplicações. São Paulo, SP: Ofcina de Textos, c2013. 215 p.

 

2. BRAGA, L. P. V. Introdução à geoestatística. Editora E-Papers. 1.ed. 2021.

 

3. MOLIN, José Paulo; AMARAL, Lucas Rios do; COLAÇO, André Freitas. agricultura de precisão. 1. ed. São Paulo, SP: Ocina de Textos, 2015. 238 p.

 

4. AGRICULTURA digital. 2. ed. atual. e ampl. São Paulo, SP: Ocina de Textos, 2021. 223 p

 

5. FORMAGGIO, Antonio Roberto; SANCHES, Ieda Del´Arco. Sensoriamento remoto em agricultura. São Paulo, SP: Ocina de Textos, 2017. 284 p.

 

 

Disciplina: Integração de bases de dados agrícolas

Carga Horária: 15

Programa:

Introdução ao uso de Dados Agrícolas; Conhecendo bases de dados de dados públicos. Casos de uso e perspectivas do uso de big data. Coleta de dados, limpeza e integração. Armazenamento. Metodologias de big data. Integração de dados com sistemas e aplicações.

 

Bibliografia:

 

1. BISWAS, A. R.; DUPONT, C.; PHAM, C. IoT, Cloud and BigData Integration for IoT Analytics. United Kingdom, Europe: River Publishers, 2022. DOI 10.1201/9781003337423-3.

 

2.CHAUHAN, B.; BHATT, C. Bigdata Analytics in Industrial IoT. [s. l.]: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2018. v. 30DOI 10.1007/978-3-319-60435-0_16.

 

3. DRESCHER, A. W. et al. A Manual on Developing a GIS Database for Periurban and Rural Wastewater Irrigated Agriculture. [s. l.], 2008.

 

4. KÜHN, D. D. Pesquisa e análise de dados : problematizando o rural e a agricultura numa perspectiva científica. Brazil, South America: Editora da UFRGS, 2017.

 

5. ARSHAD, M. et al. NoSQL: Future of BigData Analytics Characteristics and Comparison with RDBMS. [s. l.]: Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2023. v. 1056DOI 10.1007/978-3-031-12382-5_106. 6.

 

6. SHIBATA, Y.; SATO, G.; UCHIDA, N. Road State Information Platform Based on Multi-sensors and Bigdata Analysis. [s. l.]: Springer, 2020. v. 97DOI 10.1007/978-3-030-33506-9_40.

 

 

Disciplina: Gestão da Inovação no Agronegócio

Carga Horária: 30

Programa: Introdução ao conceito de Inovação. Da inovação fechada à inovação aberta novas dinâmicas para se inovar no agronegócio. Gestão da inovação e a necessidade de se sistematizar a inovação. Processos de inovação aberta baseados em funil de inovação no agronegócio. Ferramentas para desempenho da gestão da inovação, incluindo a propriedade intelectual. Relacionamentos com agtechs para ações de inovação aberta.

Bibliografia:

 

1. .ZUIN, Luís Fernando S.; QUEIRÓZ, Timóteo R. Agronegócios: gestão, inovação e sustentabilidade - 2ED. Editora Saraiva, 2019.

 

2. CHESBROUGH, Henry; VANHAVERBEKE, Wim; WEST, Joel. Novas fronteiras em inovação aberta. Editora Blucher, 2017

 

3. OCDE; FINEP. Manual de Oslo: Proposta de Diretrizes para Coleta e Interpretação de Dados sobre Inovação Tecnológica. Rio de Janeiro. 2004.

 

4. SCHUMPETER, J. A. Teoria do Desenvolvimento Econômico: Uma investigação sobre lucros, capital, crédito, juro e o ciclo econômico. Tradução de Maria Sílvia Possas. São Paulo: Editora Nova Cultural, 1997.

 

5. BRASIL. Lei nº 10.793 de 2 de dezembro de 2004. Presidência da República, Brasília, 24 dez. 2004. Disponivel em: . Acesso em: out. 2023.

 

6. RIES, Eric. A Startup Enxuta. Rio de Janeiro: Editora Casa da Palavra, 2012.

 

7. MAURYA, Ash. Comece sua startup enxuta. [Digite o Local da Editora]: Editora Saraiva, 2018. E-book

 

 

Disciplina: Resolução de Problemas da Agricultura com Inteligência Artificial

Carga Horária: 30

Programa:

Desafios Éticos e Regulatórios na Inteligência Artificial na Agricultura. Ciclo de vida de Software. Planejamento de Metodologia para Resolução de problemas da Agricultura com Inteligência Artificial na Agricultura. Redação de Projetos de Inteligência Artificial na Agricultura

Bibliografia:

1. ALMEIDA, Mário de S. ELABORAÇÃO DE PROJETO, TCC, DISSERTAÇÃO E TESE: Uma Abordagem Simples, Prática e Objetiva. Grupo GEN, 2014. E-book. ISBN 9788597025927. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788597025927/. Acesso em: 20 set. 2023.

 

2. GABRIEL, Martha. Inteligência Artificial: Do Zero ao Metaverso. Grupo GEN, 2022. E-book. ISBN 9786559773336. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786559773336/. Acesso em: 20 set. 2023.

 

3. SORDI, José Osvaldo de. Desenvolvimento de Projeto de Pesquisa, 1ª edição. Editora Saraiva, 2017. E-book. ISBN 9788547214975. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788547214975/. Acesso em: 20 set. 2023.

 

4. MORAIS, Izabelly S.; ZANIN, Aline. Engenharia de software. Grupo A, 2020. E-book. ISBN 9788595022539. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9788595022539/. Acesso em: 20 set. 2023.

 

5. VILENKY, Renata. Inteligência Artificial - Uma oportunidade para você empreender. Editora Saraiva, 2021. E-book. ISBN 9786558110330. Disponível em: https://integrada.minhabiblioteca.com.br/#/books/9786558110330/. Acesso em: 20 set. 2023.

 

Docentes do Curso de Especialização

 

 

Disciplina

Carga Horária (horas)

Titulação

Docente Responsável

Link para o Currículo Lattes

Instituição

Sistemas de Produção Agrícola

30

Doutorado

Laércio Ricardo Sartor

 http://lattes.cnpq.br/8250309915750628

UTFPR-DV

Fundamentos de Fitossanidade

30

Doutorado

Michele Potrich / Maristela dos Santos Rey

http://lattes.cnpq.br/6017285848848713

http://lattes.cnpq.br/2881579615367576

UTFPR-DV

Fundamentos de Programação para Aplicações na Agricultura

30

Doutorado

Evandro Miguel Kuszera

 http://lattes.cnpq.br/5330421411544786

UTFPR-DV

Banco de Dados Aplicado ao Cenário Agrícola

30

Doutorado

Claudio Leones Bazzi

 http://lattes.cnpq.br/2170981286370303

UTFPR-MD

Mineração de Dados e Aprendizado de Máquina

30

Doutorado

Marlon Marcon

 http://lattes.cnpq.br/3467949718089933

UTFPR-DV

Deep Learning aplicado ao Agronegócio

30

Doutorado

André Roberto Ortoncelli

 http://lattes.cnpq.br/0272073623612801

UTFPR-DV

Visão Computaciona Aplicada à Agricultura

30

Doutorado

Marlon Marcon

 http://lattes.cnpq.br/3467949718089933

UTFPR-DV

Dispositivos IOT Aplicados à Produção Agrícola

30

Doutorado

Fernando Schutz / Ricardo Sobjak

http://lattes.cnpq.br/8912470216819864

http://lattes.cnpq.br/4715050023362183

UTFPR-MD

Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

30

Doutorado

Kelyn Schenatto / Ricardo Sobjak

http://lattes.cnpq.br/1434499828357999

http://lattes.cnpq.br/4715050023362183

UTFPR-MD

Integração de bases de dados agrícolas

15

Doutorado

Ricardo Sobjak

 http://lattes.cnpq.br/4715050023362183

UTFPR-MD

Geoestatística e Agricultura de Precisão

45

Doutorado

Claudio Leones Bazzi

 http://lattes.cnpq.br/2170981286370303

UTFPR-MD

Gestão da Inovação no Agronegócio

30

Mestrado

Tatiana Fiuza Dourado Bastos

 http://lattes.cnpq.br/5211124890598115

COCRIAGRO

Resolução de Problemas da Agricultura com Inteligência Artificial

30

Doutorado

André Roberto Ortoncelli

 http://lattes.cnpq.br/0272073623612801

UTFPR-DV

 

Obs.: O quadro de professores poderá sofre alterações sem perda de conteúdo ou de qualidade das aulas.

Referência: Processo nº 23064.039268/2024-78 SEI nº 4583465