O egresso do Bacharelado em Inteligência Artificial (BIA) deve ter interesse em computação, matemática e nas técnicas e ferramentas de IA. O estudante deve ser curioso e interessado em adquirir e dominar novos conhecimentos, além de ser capaz de, com base neles, construir soluções inovadoras por meio dos produtos que sejam resultantes de seu esforço individual ou de trabalho em equipe das quais participa, sem necessariamente estar sob supervisão direta.

O Bacharel em Inteligência Artificial estará apto a contribuir efetivamente com equipes no desenvolvimento de modelos e sistemas inteligentes, aplicando algoritmos de aprendizado de máquina, visão computacional, processamento de linguagem natural e outras áreas de IA em diversos campos de aplicação.

Do ponto de vista pessoal, o egresso deve ser capaz de trabalhar de forma harmoniosa e ética, colaborando de maneira eficaz na criação de soluções inteligentes.

De acordo com as Diretrizes Curriculares Nacionais (DCN) para cursos de Ciência da Computação, da qual a Inteligência Artificial é uma área constituinte, espera-se dos egressos do BIA:
● Aplicação de fundamentos matemáticos, computacionais e técnicas de IA para desenvolver sistemas inteligentes de alta qualidade;
● Execução, de forma individual ou em equipe, das atividades necessárias para a produção de soluções baseadas em IA de maneira sistemática, controlada, eficaz e eficiente;
● Consideração dos aspectos legais, éticos, sociais e econômicos na aplicação da IA e em seu uso como produto;
● Utilização da criatividade e inovação para resolver problemas complexos que podem ser abordados com sistemas inteligentes, abrindo novas perspectivas ou atendendo a oportunidades de negócios relevantes;
● Reconhecimento do contexto social e econômico no qual a IA será inserida e atuação de maneira reflexiva em sua construção, compreendendo seu impacto direto e indireto nas pessoas e na sociedade;
● Emprego de métodos, técnicas, processos e tecnologias de IA existentes ou desenvolvidos pelo próprio profissional, utilizando modelos de melhoria de processos e de garantia da qualidade.

Essas competências e habilidades são essenciais para que os bacharéis em Inteligência Artificial possam se destacar no mundo do trabalho e contribuir de maneira significativa para o avanço da tecnologia e da sociedade. A seguir, essas competências serão apresentadas organizadas em três campos principais: técnicas, ferramentas e processos, garantindo uma visão clara e estruturada das diferentes habilidades que os futuros profissionais de IA deverão desenvolver para enfrentar os desafios contemporâneos da área.

No campo das Técnicas:
1. Domínio de Fundamentos Matemáticos: Conhecimento sólido em álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade;

2. Capacidade de Abstração e Programação: Aptidão para entender problemas complexos e desenvolver soluções programáticas;

3. Habilidade em Criar e Otimizar Algoritmos Eficientes: Competência em desenvolver algoritmos que solucionem problemas de forma eficaz e eficiente;

4. Aplicação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina: Capacidade de implementar e otimizar algoritmos de aprendizado de máquina;

5. Técnicas de Processamento e Análise de Imagens: Competência em trabalhar com técnicas de visão computacional e processamento de imagens;

6. Desenvolvimento de Sistemas que Entendem e Geram Linguagem Humana: Habilidade em técnicas de processamento de linguagem natural (NLP);

7. Coleta, Processamento e Interpretação de Grandes Volumes de Dados: Capacidade de lidar com big data, desde a coleta até a análise;

8. Construção de Modelos Matemáticos e Simulações: Aptidão para modelar matematicamente problemas e realizar simulações;

9. Aplicação de IA para Melhoria de Processos e Tomadas de Decisão: Capacidade de usar IA para otimizar processos e decisões empresariais;

10.Criação de Sistemas Autônomos e Inteligentes: Habilidade em desenvolver sistemas que operam de forma autônoma;

11. Segurança Cibernética Aplicada a Sistemas de IA: Compreensão dos aspectos de segurança e proteção de dados em sistemas de IA;

12.Aplicação de IA para Automação de Processos Industriais eComerciais: Competência em utilizar IA para automação e eficiência de processos;

13.Desenvolvimento e Implementação de Sistemas de Recomendação: Habilidade em criar sistemas que personalizam conteúdo e sugestões;

14.Aplicação de Técnicas de Aprendizado Profundo: Proficiência em deep learning e suas aplicações práticas.

No campo das ferramentas:

1. Proficiência em Linguagens de Programação: Habilidade em linguagens essenciais para IA, como Python, R, Java, etc;

2. Uso de Frameworks de Aprendizado Profundo: Competência em frameworks como TensorFlow, PyTorch, etc;

3. Computação em Nuvem: Conhecimento em plataformas de computação em nuvem e sua aplicação em IA

4. Criação de Visualizações de Dados: Habilidade para desenvolver visualizações que facilitam a interpretação e comunicação de insights.

No campo dos processos:

1. Investigação e Estruturação de Domínios de Aplicação: Capacidade de entender e estruturar problemas considerando aspectos éticos, sociais, legais e econômicos;

2. Colaboração Eficaz com Equipes Multidisciplinares: Aptidão para trabalhar em conjunto com profissionais de diferentes áreas;

3. Comunicação de Conceitos Técnicos: Habilidade para explicar conceitos de IA para públicos técnicos e não técnicos;

4. Planejamento, Execução e Gestão de Projetos de IA: Competência em gerenciar e liderar projetos na área de IA;

5. Adaptação às Mudanças Tecnológicas e de Mercado: Capacidade de se manter atualizado e responder rapidamente às inovações;

6. Pesquisa Científica e Desenvolvimento de Novas Tecnologias: Aptidão para realizar pesquisa acadêmica e criar soluções inovadoras;

7. Identificação, Análise e Resolução de Problemas Complexos: Capacidade de abordar e solucionar desafios complexos de maneira estruturada;

8. Criação de Interfaces Homem-Máquina: Habilidade em desenvolver interfaces que melhoram a interação entre humanos e sistemas de IA;

9. Compreensão das Questões Éticas e Legais: Conhecimento profundo sobre as implicações éticas e legais da aplicação da IA.

Ao dominar esses conhecimentos, os egressos estarão preparados para enfrentar os desafios complexos da área, promover a inovação e liderar projetos que utilizem a IA para gerar impactos positivos em diversos setores.

A formação robusta e abrangente oferecida pelo curso visa não apenas capacitar tecnicamente os alunos, mas também desenvolver suas capacidades críticas, éticas ecolaborativas, essenciais para o desenvolvimento de soluções tecnológicas responsáveis e sustentáveis.

O Bacharelado em Inteligência Artificial (BIA) da UFRN é 3.200 (três mil e duzentas) horas, distribuídas ao longo dos períodos, com o objetivo de garantir uma formação abrangente que engloba desde os fundamentos matemáticos e computacionais até o uso prático das mais avançadas técnicas e ferramentas de Inteligência Artificial.

O BIA é um curso de formação associada, contemplando parte especializada em inteligência artificial, pensado como uma continuação direta do Bacharelado em Tecnologia da Informação (BTI), que constitui a sua formação generalista. Essa estrutura em duas etapas de formação permite aos estudantes, após uma formação inicial mais generalista, direcionarem seus estudos para áreas mais específicas ou optar pela ênfase em Inteligência Artificial, onde seu perfil formativo seguirá pelos componentes curriculares da estrutura do PES em Inteligência Artificial. Desde a formação generalista, os alunos têm contato com disciplinas que oferecem as bases
necessárias para a especialização, com ênfase em fundamentos teóricos, práticos e interdisciplinares.

A metodologia do curso está alicerçada em princípios pedagógicos que promovem a aprendizagem ativa e colaborativa, com a utilização de estratégias como a sala de aula invertida, Aprendizagem Baseada em Projetos (PBL) e gamificação. Tais abordagens incentivam os alunos a serem protagonistas de seu processo de aprendizagem, aplicando os conhecimentos adquiridos em situações reais e desafiadoras, promovendo o desenvolvimento de soluções criativas e tecnológicas para problemas complexos.

Além da estrutura curricular, que será detalhada nesta seção, a metodologia do BIA também abrange outros elementos essenciais para o desenvolvimento completo do estudante. Isso inclui a integração com o mundo do trabalho por meio de estágios supervisionados, projetos de pesquisa e extensão, além da ênfase em atividades que envolvem o uso de tecnologias educacionais avançadas e a promoção de competências transversais, como ética profissional, colaboração interdisciplinar e comunicação efetiva.

O estudante do Bacharelado em Inteligência Artificial deve ser capaz de desenvolver um bom raciocínio lógico-dedutivo, ser proativo na busca por soluções computacionais para problemas complexos, e demonstrar criatividade e inovação na aplicação de técnicas de Inteligência Artificial em diversas áreas do conhecimento.

Também é desejável que tenha a capacidade de trabalhar em equipe multidisciplinar, onde a colaboração, a comunicação eficaz e o respeito pelas diferentes áreas do conhecimento sejam fundamentais para alcançar objetivos comuns e desenvolver soluções integradas e inovadoras. Dessa maneira, a avaliação no processo de ensino e aprendizagem e a avaliação constante do projeto pedagógico são elementos fundamentais para garantir a qualidade da formação oferecida, identificar áreas de melhoria contínua e assegurar que os objetivos educacionais e as competências esperadas sejam alcançadas de forma eficaz e alinhada com as demandas do mercado e da sociedade.

9.1 Avaliação do processo de ensino e aprendizagem

Os mecanismos de avaliação do rendimento dos alunos nos componentes curriculares devem se basear na especificação clara das atividades a serem desenvolvidas, na delimitação precisa dos limites no qual o aluno deve atuar e no incentivo à busca por soluções criativas aos desafios apresentados, promovendo uma aprendizagem ativa e significativa. Os procedimentos de avaliação dos processos de ensino-aprendizagem nos componentes curriculares do Bacharelado em Inteligência Artificial serão realizados de acordo com o Regulamento dos Cursos de Graduação da UFRN, Resolução nº 016/2023-CONSEPE, de 04 de julho de 2023. As avaliações terão por base a verificação da aprendizagem das competências, habilidades e atitudes estabelecidas no projeto pedagógico do curso (PPC).
Os mecanismos de avaliação do rendimento dos alunos nos componentes curriculares incluem uma variedade de métodos para refletir a natureza multidisciplinar e a dinâmica da área de Inteligência Artificial. Conforme apresentado na Seção 7.2, é esperado que o egresso do curso, além de ser capaz de resolver problemas complexos de maneira eficiente, demonstre habilidades em inovação, capacidade de adaptação às novas tecnologias, e competência para trabalhar em equipes multidisciplinares. Neste contexto, o professor assumirá a responsabilidade de orientar e guiar a trilha de aprendizagem em cada disciplina, estimulando à
busca e complementação do conhecimento, para muito além do que está registrado nos livros, revistas, CDs, páginas na internet, DVDs, e diversos outros recursos que hoje devem ser também explorados pelos professores. Muito além de apenas transmitir um conteúdo, o professor deve, principalmente, orientar o aluno sobre onde buscar os conteúdos e cobrar dele a sua aplicação e uma análise crítica. Hoje, torna-se mais que necessário o professor deve motivar o aluno sobre a importância do conteúdo a ser aprendido. Este não é um trabalho fácil, exigindo tempo e dedicação do professor.
Diante deste contexto, faz-se necessário o uso de procedimentos para avaliação do estudante e a perspicácia do professor para identificar se ele não faz o uso de recursos tecnológicos para evitar práticas desonestas ou plágio, garantindo assim a integridade e a veracidade do processo de aprendizagem. Esses procedimentos incluirão provas escritas, trabalhos práticos e projetos, participação em aulas e discussões, autoavaliação e avaliação entre pares.

9.2 Avaliação do projeto pedagógico
A avaliação do projeto pedagógico do curso de Bacharelado em Inteligência Artificial consiste em um processo contínuo e multidimensional, que visa garantir a qualidade da formação oferecida aos estudantes, a pertinência dos conteúdos programáticos e a eficácia das metodologias de ensino e aprendizagem. Esse processo é fundamental para assegurar que o curso esteja alinhado às demandas do mundo do trabalho e às tendências emergentes na área de Inteligência Artificial e aos princípios institucionais da UFRN, promovendo, assim, a formação de profissionais altamente capacitados e adaptáveis.
Uma vez implantado, o BIA constituirá o Núcleo Docente Estruturante (NDE), que será responsável, dentre outras ações, por:
● definir as políticas pedagógicas do curso;
● elaborar e acompanhar o Plano de Ação Trienal dos Cursos de Graduação (PATCG);
● acompanhar os mecanismos externos de avaliação do curso, como avaliações in-loco do INEP, visando aprimoramento contínuo do curso;
● pautar ações acadêmico-pedagógicas e participar da Semana de Avaliação e Planejamento (SAP), para discussão dos principais pontos de potencialidade e fragilidades do curso;
A composição do NDE obedecerá a regulamentação vigente da UFRN e deverá ter interação direta com as instâncias responsáveis pelo curso de formação generalista (BTI).
É relevante destacar a importância do instrumento PATCG no processo de avaliação e melhoria do projeto pedagógico do BIA. Este configura como um plano estratégico do curso, com diagnóstico situacional e cronograma de ações compartilhado entre os gestores, docentes e discentes para os três anos seguintes à sua aprovação, sendo elaborado pelo seu NDE e devendo ser aprovado e acompanhado pelo Colegiado do Curso, através de relatórios anuais de execução.
A avaliação do projeto pedagógico será realizada com base em critérios e indicadores que abrangem diferentes aspectos do curso, incluindo a estrutura curricular, a eficácia das estratégias de ensino, a adequação dos recursos didáticos, o desempenho acadêmico dos estudantes e a satisfação dos diversos atores, como alunos, professores e egressos. As seguintes dimensões podem ser utilizadas como balizadoras deste processo:
● Estrutura curricular e conteúdo programático: periodicamente, o currículo do BIA será revisado e atualizado pelo NDE. Essa revisão terá como objetivo assegurar que os conteúdos programáticos estejam atualizados e alinhados às inovações e avanços na área de Inteligência Artificial. O NDE também avaliará a coerência entre os objetivos de aprendizagem e os resultados esperados, além de garantir que as disciplinas oferecidas proporcionem uma formação sólida e interdisciplinar.

● Metodologias de ensino e aprendizagem: a eficácia das metodologias de ensino adotadas será avaliada por meio de 1) avaliação institucional feita pelo SIGAA pelos estudantes e professores; e 2) questionários aplicados aos estudantes e docentes, feedbacks qualitativos e quantitativos e pela análise do desempenho acadêmico dos alunos. Serão investigadas, especialmente, a adequação das metodologias ativas e inovadoras utilizadas no curso, como aprendizagem baseada em projetos, estudos de caso e simulações, que são essenciais para a formação prática e teórica na área de IA.
● Recursos didáticos e infraestrutura: a disponibilidade e a qualidade dos recursos didáticos e da infraestrutura de apoio ao ensino serão periodicamente avaliadas para garantir que os estudantes tenham acesso às melhores ferramentas e tecnologias de aprendizagem. Isso incluirá a avaliação de laboratórios, softwares especializados, plataformas de aprendizagem online e bibliografia recomendada. A atualização constante desses recursos será fundamental para acompanhar a rápida evolução da tecnologia na área de IA.
● Desempenho acadêmico e progressão dos estudantes: a avaliação do desempenho acadêmico dos estudantes será realizada através da análise dos resultados das avaliações de aprendizagem, taxas de aprovação e retenção, além da evolução da progressão acadêmica ao longo do curso. Serão desenvolvidos mecanismos de análise, inclusive utilizando a própria
Inteligência Artificial para realizar o acompanhamento, visando identificar e apoiar os alunos que apresentem dificuldades.
● Processos de autoavaliação e melhoria contínua: a autoavaliação do projeto pedagógico será realizada de forma sistemática e participativa, envolvendo todos os segmentos da comunidade acadêmica. Os resultados das avaliações internas e externas serão analisados pelo Núcleo Docente Estruturante (NDE) e pelo Colegiado do Curso, que terão a responsabilidade de propor ações de melhoria e inovação. O objetivo é garantir que o curso se mantenha dinâmico, relevante e capaz de formar profissionais preparados para os desafios e oportunidades da área de inteligência artificial.
É relevante destacar também, a estreita relação entre os entes que compõem o Curso de Bacharelado em Inteligência Artificial, a Diretoria de Ensino do IMD e a Comissão Própria de Avaliação (CPA) e a Pró-Reitoria de Graduação (PROGRAD) por meio da Diretoria de Desenvolvimento Pedagógico (DDPed). Nos casos avaliativos em que haja necessidade de adequação ou reformulação deste Projeto Pedagógico do Curso (PPC), essas entidades trabalharão de forma conjunta e colaborativa para assegurar que as alterações propostas estejam em conformidade com as diretrizes institucionais e pedagógicas, mantendo a coerência do curso com as demandas do mercado e da sociedade.
As reformulações poderão ser baseadas em resultados de avaliações internas e externas, incluindo o feedback de alunos e docentes, avaliações de desempenho do curso, e indicadores de qualidade estabelecidos pela CPA e PROGRAD. A colaboração contínua entre esses entes garante que o curso se mantenha atualizado com as tendências tecnológicas e educacionais, promovendo a constante melhoria da formação dos discentes.