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Fundamentos da Inteligência Artificial no Futebol

Escola de Gestão e Negócios

Fundamentos da Inteligência Artificial no Futebol

Sobre o curso

Diante da crescente digitalização do futebol e da transformação impulsionada por dados, tecnologia e automação, o curso Fundamentos da Inteligência Artificial no Futebol surge como uma resposta estratégica às novas demandas da performance, da análise e da gestão esportiva. A compreensão dos conceitos e aplicações da IA tornou-se essencial para profissionais que desejam se manter atualizados e competitivos em um cenário onde algoritmos influenciam decisões táticas, contratações, prevenção de lesões e avaliação de desempenho. Com base em fundamentos técnicos acessíveis e exemplos reais da aplicação de IA no futebol, o curso oferece uma formação sólida e introdutória que conecta teoria e prática. São abordados temas como análise de dados, visão computacional, modelos preditivos, scouting automatizado e ética no uso de tecnologias, sempre com foco no contexto esportivo. Trata-se de uma formação atualizada e indispensável para treinadores, analistas, gestores, cientistas de dados, advogados do esporte e demais profissionais que atuam ou desejam atuar com inteligência de dados no futebol. Em um ambiente onde decisões baseadas em evidências podem definir resultados, reputações e investimentos, dominar os fundamentos da inteligência artificial é cada vez mais crucial para uma atuação estratégica, eficiente e orientada ao futuro do esporte.
 

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investimento

Fundamentos da Inteligência Artificial no Futebol

Módulo 1: Introdução à Inteligência Artificial e ao Futebol Digital
Objetivo da disciplina:
Apresentar os conceitos fundamentais de inteligência artificial e contextualizar sua aplicação no futebol, destacando o papel da tecnologia na transformação do esporte.
Carga horária: 2h

Tópicos abordados:

  • O que é inteligência artificial: definições e classificações
  • Machine learning, deep learning e data science: diferenças e intersecções
  • IA simbólica vs IA estatística
  • Panorama da transformação digital no futebol

Módulo 2: Aplicações de Inteligência Artificial no Esporte

Objetivo da disciplina:
Analisar como diferentes modalidades esportivas têm adotado IA e identificar os principais usos no futebol profissional.
Carga horária: 3h
Tópicos abordados:

  • Casos de uso da IA em esportes olímpicos e coletivos
  • Ferramentas baseadas em IA utilizadas por clubes de futebol
  • IA na análise de desempenho, scout, lesões e táticas
  • Tendências tecnológicas e desafios de adoção no futebol

Módulo 3: Dados no Futebol – Coleta, Tipos e Qualidade
Objetivo da disciplina:
Compreender os principais tipos de dados utilizados no futebol, suas fontes, estruturação e desafios para uso em IA.
Carga horária: 3h
Tópicos abordados:

  • Tipos de dados: dados de evento, rastreamento, GPS, fisiológicos e biomecânicos
  • Plataformas de dados: Wyscout, Instat, SkillCorner, GPSports, Catapult
  • Processos de coleta, limpeza e estruturação de dados esportivos
  • Qualidade dos dados e impactos nos modelos de IA

Módulo 4: IA na Análise de Desempenho no Futebol
Objetivo da disciplina:
Explorar como algoritmos e técnicas de IA são utilizados na análise de desempenho tático, técnico e físico de jogadores e equipes.
Carga horária: 4h
Tópicos abordados:

  • Identificação de padrões táticos com visão computacional
  • Detecção e análise automatizada de jogadas
  • Predição de performance técnica e física
  • Softwares e algoritmos aplicados à análise de jogo

Módulo 5: IA no Scouting e Recrutamento de Atletas

Objetivo da disciplina:
Investigar como a IA tem impactado o processo de identificação e avaliação de talentos no futebol.
Carga horária: 2h
Tópicos abordados:

  • Análise de scouting baseada em dados e vídeo
  • Modelos preditivos para contratação de atletas
  • Ferramentas automatizadas e dashboards de desempenho
  • Comparativos com o scouting tradicional

Módulo 6: IA na Prevenção de Lesões e Gestão Física
Objetivo da disciplina:
Apresentar como modelos de machine learning podem apoiar a prevenção de lesões e o planejamento de carga de treinamento.
Carga horária: 2h
Tópicos abordados:

  • Modelos preditivos de risco de lesão
  • Análise de carga interna e externa com dados fisiológicos
  • IA no monitoramento de recuperação e fadiga
  • Integração entre áreas médicas, físicas e analíticas

Módulo 7: Ética, Privacidade e Governança na IA Esportiva
Objetivo da disciplina:
Refletir sobre os aspectos éticos e regulatórios do uso da IA no futebol, incluindo privacidade dos dados, viés e responsabilidade.
Carga horária: 2h
Tópicos abordados:

  • Privacidade de dados de atletas e regulamentações (LGPD, GDPR)
  • Transparência e explicabilidade dos algoritmos
  • Viés algorítmico e riscos éticos na tomada de decisão automatizada
  • Governança dos dados nas entidades esportivas

Módulo 8: Oficina de Ferramentas e Projeto Aplicado
Objetivo da disciplina:
Proporcionar uma experiência prática de aplicação dos conhecimentos por meio da exploração de ferramentas e construção de um projeto básico com dados de futebol.
Carga horária: 2h

Tópicos abordados:

  • Introdução a ferramentas: Google Colab, Python, SciKit-learn, plataformas de dados esportivos
  • Exploração de datasets reais e simulações de aplicação
  • Desenvolvimento de mini-projeto: clusterização, predição ou dashboard
  • Apresentação e discussão de soluções
     

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