Pós-Graduação Em Inteligência Artificial Para Projetos de Arquitetura e Engenharia

Esta disciplina apresenta os fundamentos essenciais da Inteligência Artificial e da IA Generativa aplicados à Arquitetura e Engenharia, abordando modelos de linguagem, sistemas multimodais, engenharia de contexto e estratégias de prompting para aplicações profissionais. Explora o uso de textos, imagens, documentos, arquivos e dados como contexto, bem como pesquisa, análise e síntese de informações técnicas, organização de projetos e bases de conhecimento e construção de workflows profissionais. Discute critérios para seleção de modelos e ferramentas, limitações, alucinações, validação de resultados, privacidade, segurança e uso responsável da IA, introduzindo ainda as possibilidades de automação, agentes e integração da IA aos processos profissionais que serão aprofundadas ao longo do curso.

Esta disciplina apresenta os conceitos e diferenças entre IA Generativa, design generativo e processos paramétricos aplicados à concepção e ao desenvolvimento de projetos. Aborda o uso de IA em briefing, pesquisa, referências, definição de requisitos e exploração de alternativas, incluindo estudos de viabilidade (feasibility studies), test fitting, planejamento e implantação do terreno (site planning) e concepção em etapas iniciais (early-stage design). Explora a definição de parâmetros, regras, restrições e critérios para geração, comparação, avaliação e otimização de alternativas, considerando potencial construtivo, ocupação, desempenho e requisitos do projeto. Discute a integração entre IA, processos generativos, modelagem digital e workflows de projeto, preservando intenção projetual, autoria e controle profissional.

Esta disciplina explora aplicações da Inteligência Artificial na representação, visualização e comunicação de projetos, abrangendo geração de imagens e renders a partir de modelos, imagens-base, croquis e referências. Aborda estratégias para preservação de geometria e características do projeto, criação e edição de materiais, iluminação e ambientação, pós-produção, correção, aprimoramento e aumento de resolução. Discute consistência visual entre diferentes vistas, criação de imagens conceituais, diagramas e representações gráficas, além da transformação de imagens em vídeos e animações. O módulo aborda ainda a estruturação de narrativas visuais e novas formas de apresentação e comunicação de projetos para clientes e equipes.

Esta disciplina aborda o BIM como ambiente de informação estruturada para aplicações avançadas de Inteligência Artificial. Explora a organização, consulta, interpretação, classificação e extração de dados de modelos, o uso de IA para verificação de informações e apoio ao controle de qualidade, identificação de inconsistências e análise de requisitos. Discute aplicações da IA nos processos de coordenação e compatibilização, integração entre modelos BIM, documentos, bases de dados e sistemas inteligentes, interoperabilidade e construção de fluxos de informação. O módulo evidencia como BIM e IA podem ampliar a confiabilidade, a capacidade analítica e a automação dos processos de projeto.

Esta disciplina aborda a automação de tarefas e processos de projeto no ambiente Revit, partindo da identificação e estruturação de atividades repetitivas passíveis de automação. Apresenta fundamentos de lógica e programação visual aplicados ao Dynamo e explora o uso de IA para criar, compreender, adaptar, otimizar e depurar rotinas e scripts. Introduz a aplicação de Python em automações do Revit, conceitos da Revit API e o desenvolvimento de ferramentas e comandos personalizados com pyRevit, sem exigir formação prévia em programação. O módulo integra Revit, Dynamo, scripts Python e IA em workflows voltados à produtividade, consistência, manipulação de dados e validação de automações.

Esta disciplina apresenta fundamentos de design paramétrico e programação visual aplicados ao desenvolvimento de projetos, explorando relações, parâmetros, regras, sistemas geométricos e geometrias complexas no Rhino e Grasshopper. Aborda a IA como copiloto para construir e desenvolver a lógica paramétrica, auxiliando na compreensão, estruturação, adaptação e depuração de definições e scripts. Explora a geração e comparação de alternativas, a otimização paramétrica segundo critérios de projeto e a transformação de processos paramétricos em workflows reutilizáveis. Discute ainda a interoperabilidade entre Rhino, Grasshopper e plataformas BIM, com ênfase na integração com Archicad e Revit e na transferência de geometrias, parâmetros e informações para o desenvolvimento de projetos.

Esta disciplina explora a aplicação da Inteligência Artificial à análise de desempenho e à otimização de edificações, abrangendo aspectos térmicos, energéticos, lumínicos e ambientais. Aborda a organização e interpretação de dados provenientes de análises e simulações, identificação de padrões, diagnóstico de problemas e comparação de alternativas de projeto. Discute processos de otimização segundo múltiplos parâmetros e requisitos, integração entre BIM, ferramentas de simulação, dados de desempenho e IA e apoio à tomada de decisão em estratégias de sustentabilidade e eficiência energética. O módulo enfatiza o uso crítico de resultados e a avaliação de cenários para orientar decisões projetuais baseadas em desempenho.

Esta disciplina apresenta conceitos, arquitetura e aplicações de agentes de IA em ambientes profissionais, diferenciando assistentes, automações, workflows e sistemas baseados em agentes. Aborda a criação de agentes especializados, bases de conhecimento, RAG e estratégias de recuperação de informação para consulta a documentos, normas e dados de projetos. Explora a automação de análises, documentos, atas, relatórios, comunicações e tarefas recorrentes, além da integração entre agentes, arquivos, sistemas de comunicação e ferramentas do escritório. Discute workflows com múltiplas etapas, conectores, APIs e Model Context Protocol (MCP), soluções low-code/no-code e princípios de segurança, controle, validação e supervisão humana.

Esta disciplina aborda aplicações de Inteligência Artificial na gestão de escritórios de Arquitetura e Engenharia, abrangendo planejamento estratégico, organização de processos internos, estruturação e análise de escopos, propostas comerciais e honorários. Explora o apoio da IA à organização financeira, análise de indicadores, planejamento de capacidade, distribuição de demandas e produtividade de equipes. Discute relacionamento e comunicação com clientes, processos comerciais, prospecção, atendimento e acompanhamento de oportunidades, além de estratégias de posicionamento, marketing e produção de conteúdo. O módulo integra dados e IA ao apoio à tomada de decisão, preservando os critérios profissionais, estratégicos e empresariais.

Esta disciplina apresenta processos para identificação de problemas e oportunidades e criação de soluções digitais aplicadas à Arquitetura e Engenharia com assistência de IA. Aborda conceitos de desenvolvimento assistido por IA, no-code, low-code e vibe coding, estruturação de requisitos, funcionalidades, fluxos de uso e prototipagem rápida. Explora o uso de IA para geração, compreensão, adaptação e depuração de código, criação de interfaces e aplicativos, integração de modelos de IA, APIs, bancos de dados e serviços externos. Discute testes, validação, segurança e limites das aplicações desenvolvidas, bem como estratégias para transformar protótipos em ferramentas reutilizáveis voltadas às necessidades de projetos e escritórios.