POR QUE CURSAR A ESPECIALIZAÇÃO EM IoT?

100% EAD, MAIS FLEXIBILIDADE PARA VOCÊ

Curso 100% online, estude no seu tempo e com o apoio dos próprios professores das disciplinas. Conte com a excelência da UTFPR em EAD. A especialização em IoT é para graduados e profissionais das mais diversas áreas de TI e Engenharias. Seguindo a resolução CNE/CES nº 1, de 06/04/2018, o TCC não é obrigatório.

POR QUE ESTUDAR IoT?

- Carreira em alta: Domine uma das áreas mais demandadas por empresas de tecnologia, saúde, indústria e cidades inteligentes.
- Inovação sem limites: Desenvolva projetos que otimizam processos, reduzem custos e melhoram a qualidade de vida.
- Impacto real: Com IoT, você pode criar desde casas inteligentes até sistemas que revolucionam a agricultura e a logística.

APLICAÇÕES E VANTAGENS DA IoT?

A IoT é amplamente utilizada para: Monitorar equipamentos e sensores; Automatizar processos; Criar sistemas inteligentes e autônomos.
Benefícios da IoT: Aumenta a produtividade ao automatizar tarefas; Reduz custos operacionais; Gera dados estratégicos para análises e melhorias contínuas.

CONHEÇAS AS DISCIPLINAS

CORPO DOCENTE

Dr. Alexandre Romolo Moreira Feitosa

Doutorado em Informática pela Universidade Federal do Paraná (2013). Atualmente é professor de ensino tecnológico da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Programação Avançada de Alta Tecnologia, atuando principalmente nos seguintes temas: Informática aplicada a Educação; Sistemas Tutorias Inteligentes; Ferramentas para o ensino de xadrez; Desenvolvimentos de sistemas para Dispositivos Móveis; e Jogos Digitais.

Doutorado pelo USP/ICMC (2010) em Ciências da Computação. Atualmente é professor titular da Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Gerenciamento e Projeto de Redes, Protocolos e aplicações de Redes, Arquiteturas de computadores e Compilação para hardware.

Doutorado pela Universidade de São Paulo – USP. Professor Adjunto da Universidade Tecnológica Federal do Paraná – UTFPR e Professor Colaborador do Programa de Pós-graduação em Informática (PPGI). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Visão Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: análise de imagens e reconhecimento de padrões.

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Estadual de Campinas (2006), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2009) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (2013), em co-tutela com o Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Toulouse. Atualmente é professor de magistério superior da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, atuando principalmente nos seguintes temas: Processamento de sinais, Wavelets, compressão de dados, compressão de sinais biomédicos, sistemas de controle, controle robusto, controle de sistemas LTV, desigualdades matriciais lineares (LMIs).

Mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (2006). Atualmente é professor efetivo da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). Os interesses atuais envolvem pesquisa com ênfase em Processamento de Alto Desempenho (Cluster / Grid / Nuvem / Programação Paralela – MPI / Hadoop e Aplicações / BigData / eScience).

Engenheiro eletricista (2011), mestre (2015) e doutor (2018) pela Universidade de São Paulo. Atuou no programa de pós-graduação do Departamento de Engenharia Mecânica da mesma universidade por meio de um pós-doutorado com bolsa CAPES (PNPD). Possui tese e dissertação na área de aprendizado de máquina aplicados a problemas industriais, mais especificamente em redes de comunicação. Foi sócio de uma empresa do setor de consultoria e desenvolvimento de produtos para protocolos industriais de comunicação por aproximadamente 8 anos. Atualmente, é professor no Departamento Acadêmico de Elétrica da Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campus Cornélio Procópio.

Doutor em Pesquisa Operacional pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica e Universidade Federal de São Paulo (2020). Atualmente é Consultor de Inovação – SENAI – Departamento Regional do Paraná. Atua como membro e coordenador de projetos no Instituto Senai de Tecnologia da Informação e Comunicação (IST TIC). Tem experiência na área de Engenharia Elétrica e Produção, com ênfase em Automação Industrial, Eletrônica e Controle de Processos Industriais. Atua na gestão de projetos para digitalização de processos e manufatura 4.0.
Possui título de doutora pela Universidade de São Paulo (2018) .Atualmente é Professora Adjunta  e membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da UTFPR. Dispõe de experiência na área de Engenharia da Computação, com ênfase em Criptografia, Sistemas Embarcados Críticos, Veículos Autônomos Não tripulados, Controle, Navegação e Fusão de Dados. Realizou um estágio de pesquisa no exterior durante o período de abril de 2014 a abril de 2015 na University of Sydney, Austrália, na área de Robótica e Fusão de Dados.<
Doutorado (2022) em Engenharia Elétrica com ênfase em Engenharia de Computação pela Escola Politécnica da USP. É autora do livro Big Data – Técnicas e tecnologias para extração de valor dos dados, publicado pela editora Casa do Código. Atua como Professora do Magistério Superior na UTFPR. Seus principais interesses de pesquisa são: big data, economia circular e sustentabilidade.

Professor Adjunto da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), campus Cornélio Procópio, e docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE-CP) e docente-pesquisador colaborador do Programa de Pós-Graduaçao Associado em Engenharia Elétrica (PPGAEE – UTFPR-CP/UEL). Doutor em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), com período sanduíche na Università degli Studi di Padova (Itália), mestre em Engenharia Elétrica e bacharel em Ciência da Computação pela UNESP. Realizou estágios de pós-doutorado na UNICAMP, UFSCar e UNESP, com experiência em colaborações nacionais e internacionais. Coordena e participa de projetos de pesquisa em sistemas embarcados, medidores inteligentes, eficiência energética, inteligência artificial e diagnóstico de falhas em máquinas elétricas, envolvendo metodologias de aprendizado de máquina, deep learning e ciência de dados. Atua na formação de recursos humanos em iniciação científica, mestrado e doutorado, com produção científica publicada em periódicos indexados e eventos internacionais de relevância. É membro do IEEE, SBA e SBC.

INVESTIMENTO

TAXA DE INSCRIÇÃO

R$50,00

TAXA DE MATRÍCULA

R$250,00

18 MENSALIDADES

R$250,00

CRONOGRAMA

INSCRIÇÃO

de 02/03/2026 a 03/07/2026

CLASSIFICAÇÃO

06/07/2026

MATRÍCULAS

de 10/07/2026 a 20/07/2026

INÍCIO DAS AULAS

20/07/2026

FÉRIAS

De 21/12/2026 à 03/01/2027

TÉRMINO

12/06/2027