Eixo 1

Capacitação

A tecnologia está cada vez mais presente em nossas vidas, e a inteligência artificial (IA) é um dos principais motores dessa transformação. Não há como negar que a ciência de dados e inteligências artificiais estão mudando a forma como as pessoas trabalham e solucionam problemas.

O NIAJus defende que é importante que o Direito acompanhe essa transformação proporcionada pelas IAs, usando-as para melhorar a eficácia do direito, ampliar o acesso à justiça e promover discussões baseadas em dados.

Por essa razão, o eixo de capacitação do NIAJus tem como objetivo qualificar e sensibilizar universitários, servidores do judiciário e advogados para trabalhar com essas novas tecnologias, oferecendo cursos introdutórios sobre ciência de dados, aprendizagem de máquina, big data e outros temas envolvidos na criação e uso de inteligências artificiais, tudo isso aplicado ao Direito e com dados do poder judiciário do Brasil.

O NIAJus oferece cursos que abordam conceitos envolvidos na criação e uso de inteligências artificiais, com foco em aplicações no direito. As capacitações são online e disponibilizadas em uma plataforma Moodle própria. Ao se inscrever nos cursos, ingresse também em nosso servidor do eixo de capacitação no Discord para tirar dúvidas e participar de discussões com a comunidade.

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Curso 1

Introdução à Estrutura do Judiciário Usando Ciência de Dados

Resumo
O poder judiciário brasileiro é essencial para a justiça no Brasil. Trata-se de uma parte do Estado que despende anualmente mais de 100 bilhões de reais para seu funcionamento, segundo o relatório Justiça em Números 2022. O CNJ – Conselho Nacional de Justiça -, tem se esforçado para dar cada vez maior transparência e eficiência ao poder judiciário do Brasil. O Painel de Estatísticas do Poder Judiciário, publicado e atualizado mensalmente pelo CNJ, apresenta um conjunto significativo de dados abertos sobre o funcionamento da justiça. Esse conjunto de dados será usado como principal fonte de dados para exploração e desenvolvimento de atividades didáticas neste curso introdutório, que vai introduzir seus participantes no mundo da ciência de dados. Este primeiro curso de capacitação é introdutório, e por essa razão não é exigido que o aluno tenha conhecimentos sobre programação de computadores. As habilidades e conhecimentos em computação são trabalhados e aperfeiçoados no decorrer do curso, sempre que necessário. Ao final do curso espera-se que o aluno esteja apto a iniciar seus estudos em inteligências artificiais aplicadas à justiça.
Curso concluido
Totalmente online e gratuito
Carga horária: 30 h
Ao público geral das áreas de Direito e Tecnologia. Sem pré-requisitos.
Programação

A ementa do curso contempla os seguintes pontos:

  1. Avanços da Tecnologias Digitais de Informação e Comunicação.
  2. Dados estatísticos sobre a justiça brasileira.
  3. Noções de estrutura do Poder Judiciário e da Justiça Brasileira.
  4. Noções de ciência da computação e ciência da informação.
  5. Introdução prática à Ciência de Dados, com programação usando Notebooks.
  6. Linguagem de programação Python.
  7. Noções de análise estatística de dados intervalares e categóricos.
Ministrado por:
  • Jorge Henrique Cabral Fernandes — Professor do departamento de Ciência da Computação da UnB e coordenador do eixo de capacitação do NIAJus
  • Eduardo Luis Lafetá de Oliveira — Advogado
  • Larissa Pereira da Costa Santos
Curso 2

Introdução à Estrutura do Judiciário Usando Aprendizagem de Máquina não Supervisionada

Curso concluido
Totalmente online e gratuito
Com certificação de 30h
Ao público geral das áreas de Direito e Tecnologia, com conhecimentos básicos sobre Python e Google Colab.
Resumo
Este curso dá sequência ao curso de Introdução à Estrutura do Judiciário usando Ciência de Dados e fundamenta-se na premissa de que a ciência de dados e a inteligência artificial podem ser usadas para a melhoria da justiça e paz social. Neste curso, o Painel de Estatísticas do Poder Judiciário é usado, assim como no curso anterior, como principal fonte de dados para exploração e desenvolvimento de atividades didáticas, que vão introduzir seus participantes no mundo da aprendizagem de máquina, dessa vez com foco na Aprendizagem de Máquina Não-Supervisionada. O objetivo do curso é promover um nivelamento conceitual e uso prático de técnicas de Aprendizagem de Máquina Não-Supervisionada para Promover a exploração de dados do Painel de Estatísticas do Poder Judiciário, atualizado mensalmente pelo CNJ, como forma de introdução a técnicas de inteligência artificial, combinada com a compreensão da estrutura e funcionamento do poder judiciário brasileiro.
Programação

A ementa do curso contempla os seguintes pontos:

  1. Conceituação e diferenciação de estatística, ciência de dados, aprendizagem de máquina e inteligência artificial.
  2. Conceito de regressão estatística e seu uso em aprendizagem de máquina.
  3. Desenvolvimento e análise de um modelo de aprendizagem de máquina não supervisionada aplicado a dados da justiça brasileira.
Ministrado por:
  • Jorge Henrique Cabral Fernandes — Professor do departamento de Ciência da Computação da UnB e coordenador do eixo de capacitação do NIAJus
Curso 3

Introdução à Arquitetura e Programação de Sistemas Big Data Aplicados à Justiça

De 25/09 à 06/10/2023
Totalmente online e gratuito
Com certificação de 20h
Ao público geral, com conhecimentos sobre área de Tecnologia da Informação (linguagem python e Linux)
Resumo
Este curso introduz o estudante no mundo Big Data a fim de capacitá-lo a construir aplicações reais em clusters no contexto da Justiça. Neste contexto será feita uma introdução ao framework Hadoop e uma imersão no framework Apache Spark, com uma abordagem teórica e prática sobre as principais características dos módulos que o compõem. Trata-se de um curso de 20 horas, com uso de material autoinstrucional – para permitir que o aluno planeje seus horários de estudo – e lives, de modo a complementar os conhecimentos necessários para que o estudante possa resolver problemas típicos da área do judiciário com uso de tecnologias de nuvem. O curso se destina a estudantes das áreas de Tecnologia da Informação e Direito e ao público geral que tenha conhecimentos sobre área de Tecnologia da Informação (linguagem de programação Python e sistema operacional Linux).
Programação

A ementa do curso contempla os seguintes pontos:

  1. Introdução ao contexto Big Data e tecnologias associadas.
  2. Big Data com Hadoop.
  3. Big Data com Spark.
  4. Programando com RDDs no Spark.
  5. SparkSQL, DataFrames & Datasets no Spark.
  6. Spark Streaming.
  7. Machine Learning (ML) no Spark.
Ministrado por:
  • Fernando William Cruz — Professor da Faculdade UnB Gama
  • Joao Pedro Moura Oliveira
  • Thiago Sampaio de Paiva

Dúvida?

Introdução à Arquitetura e Programação de Sistemas Big Data Aplicados à Justiça

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