Objetivo:
Introduzir conceitos de inteligência artificial aplicados ao futebol, contextualizando a evolução tecnológica no esporte, seus impactos e limites éticos.

Conteúdo:

• História do uso da tecnologia no futebol: do scout manual à IA.
• Conceitos básicos de IA, machine learning e deep learning.
  
• Tipos de dados no futebol: quantitativos, qualitativos, estruturados e não estruturados.
  
• Ética, privacidade e LGPD na gestão de dados esportivos.
  
• Ecossistema de inovação no futebol: startups, federações e grandes clubes

Objetivo:
Desenvolver competências em coleta, organização, análise e visualização de dados esportivos, aplicando técnicas estatísticas e ferramentas de data science.

Conteúdo:

• Estatística descritiva e inferencial aplicada ao esporte.
  
• Fontes de dados no futebol (CBF, FIFA, Transfermarkt, plataformas de desempenho).
  
• Técnicas de limpeza, normalização e tratamento de dados.
  
• Introdução ao Python e R para análise de dados esportivos.
• Visualização de dados e construção de dashboards para clubes.

Objetivo:
Aplicar técnicas de IA para monitorar e analisar a performance de atletas e equipes, conectando ciência de dados ao trabalho de campo.

Conteúdo Programático:

• Tecnologias de coleta: GPS, wearables, câmeras inteligentes.
  
• Modelagem preditiva para carga de treino e prevenção de lesões.
  
• Machine learning para análise de padrões coletivos e individuais.
  
• Análise tática e tomada de decisão baseada em dados.
  
• Estudos de caso: Copa do Mundo, Champions League, Brasileirão.

Objetivo:
Capacitar o aluno a aplicar inteligência artificial em scouting, prospecção e análise de mercado de atletas.

Conteúdo:

• Algoritmos de detecção de talentos: supervised vs unsupervised learning.
  
• IA e predição de potencial esportivo.
  
• Construção de índices de avaliação (KPIs técnicos, físicos e táticos).
  
• Plataformas globais de scouting com IA.
• Exercício prático: prospecção de atletas para posições específicas.

Objetivo:
Desenvolver visão estratégica para aplicação da IA na gestão financeira, comercial e institucional de clubes e federações.

Conteúdo:

• Data analytics aplicado à gestão de clubes.
  
• Precificação de atletas e modelos de valuation.
  
• IA em marketing esportivo: comportamento do torcedor e bilheteria inteligente.
  
• Modelos de previsão de receitas e patrocínios.
• Logística, calendário e otimização operacional.

Objetivo:
Consolidar o aprendizado por meio do desenvolvimento de projetos aplicados a problemas reais enfrentados por clubes e instituições do futebol.

Conteúdo:

• Hackathons em parceria com clubes e startups esportivas.
  
• Desenvolvimento de dashboards interativos para análise de desempenho.
  
• Projetos integradores de scouting, performance e gestão.
  
• Preparação para apresentação de projetos de inovação no futebol.
• Trabalho de Conclusão de Curso (PFC): proposta de solução em IA aplicada ao futebol.