Pacote para TJ-PB (Inteligência Artificial) 2026 (Pós-Edital)
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Pacote para TJ-PB (Inteligência Artificial) 2026 (Pós-Edital)
Pacote para o concurso TJ-PB (Inteligência Artificial) 2026 (Pós-Edital): cursos completos das matérias do concurso em Livro Digital Interativo e Fórum de Dúvidas.
Produto
Pacote para TJ-PB (Inteligência Artificial) 2026 (Pós-Edital)
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Cursos disponíveis nesse produto
CursoProfessores
Raciocínio Lógico e Matemático para TJ-PB (Analista - Área TI) (PÓS-EDITAL)Professores: Estrategia academy
Conjuntos Numéricos
Operações Básicas
Frações; Razão e Proporção; Proporcionalidade
Regra de Três Simples e Composta
Porcentagem
Juros Simples
Juros Compostos
Equações e Inequações
Introdução ao Estudo das Funções
Função do 1º Grau
Função de 2º Grau
Função Exponencial
Função Logarítmica
Progressão Aritmética e Progressão Geométrica
Matrizes e Determinantes
Estruturas Lógicas I
Estruturas Lógicas II
Equivalências Lógicas
Diagramas Lógicos
Lógica de Argumentação
Problemas de Lógica I
Problemas de Lógica II
Raciocínio Sequencial
Apresentação de Dados
Médias
Medidas Separatrizes ou Quantis
Moda
Medidas de Variabilidade ou Dispersão
Análise Combinatória
Probabilidade
Inteligência Artificial para TJ-PB (Inteligência Artificial) (PÓS-EDITAL)Professores: Lucas Ianni
Inteligência Artificial; Vieses e equidade em modelos de IA: fontes de viés nos dados e nos modelos, métricas de equidade (fairness) e técnicas de explicabilidade (SHAP e LIME). Governança algorítmica: avaliação de impacto algorítmico…
Ciclo de desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina: divisão em conjuntos de treino, validação e teste, validação cruzada, sobreajuste (overfitting) e subajuste (underfitting), regularização e ajuste de hiperparâmetros.
Aprendizado de máquina supervisionado: regressão, árvores de decisão, SVM e Random Forest;
Aprendizado de máquina não supervisionado: K-Means e agrupamento hierárquico.
Redes neurais e aprendizado profundo (deep learning): perceptron multicamadas, funções de ativação, retropropagação (backpropagation), redes convolucionais (CNN) e redes recorrentes (RNN e LSTM).
Avaliação de modelos: matriz de confusão, acurácia, precisão, revocação (recall), F1- score, curva ROC e AUC; métricas de regressão (MAE, RMSE e R²).
Processamento de linguagem natural: pré-processamento de texto (tokenização, stemming, lematização e remoção de stop words); representação de texto: TF-IDF e word embeddings. Arquitetura Transformer e modelos de linguagem grandes (LLMs); engenharia…
MLOps: versionamento de dados e de modelos, implantação (deploy) e monitoramento de modelos em produção, deriva de dados e de conceito (data drift e concept drift).
Desenvolvimento de Software para TJ-PB (Inteligência Artificial) (PÓS-EDITAL)Professores: Vinicius Borges; Diego Carvalho; Lucas Ianni
Lógica de Programação [tópico não explícito no edital]
ALGORITMOS E PROGRAMAÇÃO: Complexidade de algoritmos (notação Big-O). Algoritmos de busca e de ordenação.
Estruturas de dados: listas, pilhas, filas, árvores e tabelas hash.
Programação orientada a objetos: classes, objetos, herança, polimorfismo, encapsulamento e abstração.
Java: Collections, Streams e recursos modernos (lambdas, records, sealed classes, pattern matching, switch expressions e virtual threads).
Spring
Hibernate/JPA.
JavaScript
TypeScript
Node.js.
Frameworks frontend: Angular e React.
Python
Manipulação e análise de dados com Python: bibliotecas Pandas e NumPy.
Princípios SOLID.
Noções de linguagem R.
Banco de Dados para TJ-PB (Inteligência Artificial) (PÓS-EDITAL)Professores: Lucas Ianni; Diego Carvalho
Banco de Dados (Conceitos Básicos) [não explícito no edital, mas ajuda a entender as aulas seguintes]
Modelo Relacional [não explícito no edital, mas ajuda a entender as aulas seguintes]
SQL: subconsultas e funções de agregação (GROUP BY e HAVING). SQL: funções de janela (window functions): ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD e agregações com OVER e PARTITION BY. (Parte 1)
SQL: subconsultas e funções de agregação (GROUP BY e HAVING). SQL: funções de janela (window functions): ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD e agregações com OVER e PARTITION BY. (Parte 2)
PostgreSQL;
Oracle;
MySQL/MariaDB;
Microsoft SQL Server.
Otimização de consultas (query tuning): planos de execução, indexação, estatísticas e particionamento.
Bancos de dados NoSQL: modelos chave-valor, documentos (MongoDB), colunares e grafos.
ENGENHARIA DE DADOS: Data Warehouse, Data Lake e Data Lakehouse: conceitos, diferenças e arquitetura de dados para grandes volumes. Pipelines ETL e ELT: extração, transformação, integração, carga e disponibilização de dados. Orquestração de…
QUALIDADE, GOVERNANÇA E INTEGRAÇÃO NACIONAL DE DADOS: Qualidade de dados: saneamento, higienização, validação, cruzamento e qualificação de bases de dados institucionais e processuais. Governança de dados: framework DAMA-DMBOK, gestão de metadados…
Legislação de TI para TJ-PB (Inteligência Artificial) (PÓS-EDITAL)Professores: Fernando Pedrosa
Normas do CNJ sobre IA no Judiciário: vedações e limites de uso de IA em atos decisórios.
Base Nacional de Dados do Poder Judiciário (DataJud, Resolução CNJ nº 331/2020): regras, payloads e remessa contínua de metadados processuais.
Língua Portuguesa para TJ-PB (PÓS-EDITAL)Professores: Felipe Luccas; Adriana Figueiredo
Nivelamento
Domínio da ortografia oficial.
Emprego das classes de palavras.
Emprego das classes de palavras: preposição e conjunção
Emprego das classes de palavras: pronomes
Colocação dos pronomes átonos.
Emprego das classes de palavras: verbos
Correlação de tempos e modos verbais. Vozes Verbais
Domínio da estrutura morfossintática da oração.
Relações de coordenação e subordinação.
Concordância verbal e nominal
Regência verbal e nominal. Emprego do sinal indicativo de crase.
Emprego dos sinais de pontuação.
Domínio dos mecanismos de coesão textual.
Significação das palavras.
Reconhecimento de tipos e gêneros textuais.
Gêneros Textuais
Compreensão e interpretação de textos de gêneros variados.
Reescrita de textos de diferentes gêneros e níveis de formalidade.