Formação Executiva em Inteligência Artificial para Gestores
Cenário da Inteligência Artificial e as suas Aplicações
Módulo 1 – Fundamentos da IA
- História e evolução da IA
- Tipos de IA: estreita, geral e superinteligência
- Mecanismos de funcionamento da IA
- Perspectivas de IA
- Conceitos sobre ciência de dados
- Conceitos básicos de engenharia de dados
- Tipos de algoritmo de ML e as suas aplicações
- Aprendizado profundo
- Aplicação de IA em marketing
- Aplicação de IA em finanças
- Aplicação de IA na saúde
- Aplicação de IA na gestão
- Aplicação de IA no RH
- Outras aplicações
Governança de Inteligência Artificial
Módulo 1 – Introdução ao ambiente de Governança de IA
- Evolução dos sistemas de IA
- Camada ética, camada de governança e camada regulatória
- Governança corporativa
- Sistema de governança de IA
- Atribuições do gerente de governança de IA
- Comitê de governança em IA
- Maturidade em governança de IA
- Estruturas e papéis
- Pessoas, habilidades e competências
- Princípios para IA
- Modelos de governança de IA
- Práticas de governança de IA
- Planejamento estratégico de IA
- Questões éticas relevantes
- Legislações sobre IA
- IA e riscos organizacionais
- IA benéfica e responsável
- Implicações socioeconômicas de IA
Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios
Módulo 1 – Fundamentos de machine learning
- Conceito
- Categorias de ML
- Aprendizado supervisionado, não supervisionado e reforçado
- Deep learning
- IA generativa
- Classificação
- Regressão
- Agrupamento
- Aprendizado por reforço
- Critérios de seleção de escolha algorítmica
- Experiência de clientes com IA
- Personalização
- Sistemas de recomendação
- Sistemas de prevenção de fraudes
- Análise de crédito
- Diagnósticos
- Automação
- Outras aplicações
- Conceito
- Revisão do seu treinamento
- Tipos de IA generativa
- Aplicações de IA generativa em diferentes modalidades de negócio
Transformação Digital por meio da IA
Módulo 1 – Transformação ágil e digital
- Transformação ágil e digital
- Estratégias e potencial de transformação digital
- Tecnologias digitais conectadas à IA (blockchain, IoT, big data e computação quântica)
- Cultura de dados e direcionamento por IA
- Modelos de negócios baseados em IA
- Portfólio, programa e projetos no contexto da transformação digital
- Ciclo de vida de projetos de IA
- Framework CRISP-DM
- Estratégias adaptativas em projetos de IA: PoC, protótipo, piloto e MVPs
- ROI em projetos de IA
- Time de projetos versus time de data science
- Ecossistema para projetos de IA
- GPUs e TPUs
- ETL
- Data warehouses e data lakes
- Data mining
- Engenharia de dados
- Resistência à mudança e à tecnologia
- Fundamentos da engenharia de prompt
- Definição e importância da engenharia de prompt em IA
- Exemplos de prompts bem-sucedidos em diferentes contextos de negócios
