IA para Iniciantes

Um Curso de Formação Profissional Sobre:

IA para Iniciantes

Navegando pela Inteligência Empresarial: Estruturas Estratégicas e Fundamentos Técnicos

Calendário do curso

Sobre o curso IA para Iniciantes

A inteligência artificial evoluiu rapidamente, tornando-se um motor indispensável da vantagem competitiva comercial e da modernização operacional. Os ambientes empresariais modernos exigem que profissionais de todas as funções de negócio avaliem capacidades inteligentes, naveguem por ecossistemas de dados e liderem iniciativas orientadas por dados com clareza. Este curso de formação estabelece uma base executiva abrangente, desmistificando princípios tecnológicos complexos para colmatar a lacuna entre a teoria técnica e a implementação empresarial.

As organizações que procuram um crescimento sustentável devem capacitar os profissionais-chave para enfrentar as mudanças tecnológicas com autoridade e discernimento. O curso de formação IA para Principiantes proporciona aos participantes uma perspetiva completa sobre os mecanismos de aprendizagem automática, as estruturas arquitetónicas profundas, as capacidades de linguagem natural e as normas de governação ética, a fim de gerar valor estratégico.

Resultados esperados

O curso de formação IA para Principiantes proporciona uma imersão estruturada nos princípios fundamentais da inteligência artificial, na conceção algorítmica, nos sistemas neurais e na governação responsável.

A conclusão deste curso de formação permite aos participantes:

  • Avaliar as principais classificações da inteligência artificial, os avanços evolutivos e as aplicações comerciais de alto impacto em setores globais.
  • Diferenciar os paradigmas de aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço para alinhar os métodos computacionais aos objetivos organizacionais.
  • Formular estratégias de preparação de dados que abranjam uma coleta rigorosa, uma limpeza sistemática e uma engenharia de atributos avançada.
  • Explicar as arquiteturas de redes neurais, as funções das camadas ocultas e os mecanismos de retropropagação que impulsionam operações complexas de aprendizagem profunda.
  • Construir modelos neurais funcionais e estruturas convolucionais voltados para tarefas de visão computacional e identificação de imagens.
  • Implementar protocolos de processamento de linguagem natural, incluindo tokenização de texto, mapeamento de entidades nomeadas, análise de sentimentos e modelos transformadores.
  • Avaliar a viabilidade comercial das principais bibliotecas de desenvolvimento do mercado e plataformas de inteligência nativas da nuvem.
  • Estabelecer estruturas de governança robustas que abordem o viés algorítmico, as regulamentações de privacidade e os padrões organizacionais responsáveis.
  • Analisar as trajetórias das tecnologias emergentes, a integração da computação quântica e a evolução da força de trabalho em modelos econômicos automatizados.

Este curso é indicado para

A participação no curso de formação IA para iniciantes aprimora diretamente as capacidades dos profissionais encarregados de avaliar, gerir ou desenvolver soluções operacionais inteligentes.

  • Estrategistas de tecnologia
  • Analistas de dados e especialistas em inteligência de negócios
  • Gestores de Transformação Empresarial
  • Engenheiros de Software e Desenvolvedores de Sistemas
  • Diretores de Infraestrutura de TI
  • Diretores de Operações
  • Investigadores Técnicos Associados

Método de formação

Este curso de formação utiliza uma arquitetura de aprendizagem imersiva e altamente envolvente, concebida para transformar conceitos técnicos em capacidades empresariais imediatas. Segmentos de formação informativos que abrangem lógica algorítmica, sistemas neurais e governação regulamentar alternam com exercícios estruturados e interativos, permitindo aos participantes adquirir familiaridade prática com os princípios fundamentais e os quadros analíticos.

Os participantes envolvem-se na resolução colaborativa de problemas, em avaliações de dados do mundo real e em avaliações de desempenho orientadas. Através de reflexão estruturada, análises de exercícios interativos e debates conduzidos por especialistas, os participantes analisam as capacidades das plataformas e aperfeiçoam os planos de implementação estratégica para gerar valor imediato quando regressarem às suas organizações.

Programa do curso

Dia 1:Introdução à Inteligência Artificial e às suas Aplicações
  • Definição e tipos de IA: IA estreita (específica para determinadas tarefas), IA geral (semelhante à humana) e o conceito teórico de IA superinteligente.
  • Evolução histórica da IA: desde os primórdios da IA simbólica até aos avanços modernos na aprendizagem automática e na aprendizagem profunda
  • A IA na prática: como a IA está a transformar setores, desde os cuidados de saúde e as finanças até aos transportes e ao retalho
  • Principais técnicas de IA: aprendizagem automática, redes neuronais, processamento de linguagem natural (PLN) e IA aplicada à robótica e à automação
  • A IA no mundo real: estudos de caso de aplicações de IA bem-sucedidas, incluindo os desafios encontrados e as lições aprendidas
Dia 2:Fundamentos de Aprendizagem Automática
  • Visão geral da aprendizagem automática: explicação da aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço
  • Principais algoritmos de aprendizagem automática: regressão linear, árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte e agrupamento
  • O papel dos dados na IA: a importância dos dados na IA e na aprendizagem automática, abrangendo a recolha, o pré-processamento e a engenharia de atributos
  • Engenharia de atributos: técnicas para criar atributos relevantes para modelos de aprendizagem automática, ajudando a melhorar a precisão dos modelos
  • Aprendizagem automática prática: os participantes aplicarão algoritmos de aprendizagem automática utilizando conjuntos de dados reais e criarão modelos simples de classificação, regressão e agrupamento
Dia 3:Redes Neurais e Aprendizagem Profunda
  • Redes neurais: compreensão da arquitetura das redes neurais, desde as camadas de entrada até às camadas de saída, e de como a informação é transmitida através das camadas ocultas
  • Treino de redes neurais: explicação da retropropagação e de como as redes neurais «aprendem» ajustando os pesos com base nos erros
  • Aprendizagem profunda: introdução à aprendizagem profunda e às razões pelas quais é considerada uma das tecnologias de IA mais transformadoras
  • Redes neurais convolucionais (CNNs): como as CNNs são concebidas para processar dados visuais, como imagens e vídeos, e as suas aplicações em visão computacional
  • Aprendizagem profunda prática: os participantes utilizarão bibliotecas de aprendizagem profunda, como TensorFlow ou Keras, para criar uma rede neural simples ou uma CNN para classificação de imagens
Dia 4:Processamento de Linguagem Natural (PLN) e ferramentas de IA
  • Introdução ao PLN: como os sistemas de IA analisam e compreendem dados de texto e de fala
  • Aplicações do PLN: análise de sentimentos, tradução automática, chatbots e reconhecimento de fala
  • Técnicas de PLN: tokenização, reconhecimento de entidades nomeadas e etiquetagem morfossintática, bem como modelos avançados, como Word2Vec e modelos Transformer (BERT, GPT)
  • Ferramentas de desenvolvimento de IA: visão geral de estruturas populares de desenvolvimento de IA, como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn
  • IA como serviço: como as empresas utilizam serviços de IA baseados na nuvem (Google AI, Microsoft Azure AI, IBM Watson) para acelerar projetos de IA
  • Aplicação prática de PLN e ferramentas: os participantes desenvolverão um chatbot baseado em PLN ou utilizarão ferramentas de IA para resolver um problema real (por exemplo, analisar o sentimento nas redes sociais)
Dia 5:Ética, desafios e tendências futuras da IA
  • Implicações éticas da IA: vieses nos algoritmos de IA, questões de privacidade e o potencial da IA para reforçar as desigualdades sociais
  • A IA e o futuro do trabalho: análise do impacto da IA na automatização de funções, nos futuros mercados de trabalho e nas competências necessárias em uma economia impulsionada pela IA
  • Governança da IA: desafios regulatórios da IA e o papel dos governos no estabelecimento de políticas e normas para o desenvolvimento da IA
  • O futuro da IA: uma análise das tendências emergentes em IA, como a IA na computação quântica, a IA para a inovação na área da saúde e a automatização impulsionada pela IA
  • Desafios da expansão da IA: questões relacionadas a dados, poder computacional, interpretabilidade e garantia de que os sistemas de IA permaneçam seguros, justos e transparentes
  • Revisão do projeto final e encerramento do curso: os participantes revisitarão os projetos em que trabalharam durante o curso, discutirão os principais aprendizados e explorarão formas de continuar aprendendo sobre IA

Certificado

Após a conclusão bem-sucedida do curso de formação, os participantes receberão um Certificado de Conclusão da 360 Leaders Training. Os participantes obterão entre 25 e 30 créditos, de acordo com os registos de assiduidade ao longo do curso de formação.
Cada Hora de Aprendizagem Orientada corresponde a 60 minutos de presença efetiva. Os registos de assiduidade são mantidos e geridos em conformidade com o nosso sistema de gestão da qualidade certificado segundo a norma ISO 9001:2015.

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Perguntas frequentes sobre IA para Iniciantes

A conclusão deste curso de formação estabelece uma base sólida, de nível empresarial, em conceitos de inteligência artificial, permitindo-lhe liderar iniciativas técnicas, tomar decisões estratégicas orientadas por dados e comunicar de forma eficaz com as equipas técnicas e os níveis de gestão executiva.  

Você adquirirá capacidade prática para avaliar frameworks de aprendizado de máquina, analisar aplicações de processamento de linguagem natural, utilizar plataformas de inteligência em nuvem e auditar sistemas quanto a vieses algorítmicos e à conformidade regulatória.  
As organizações passam a contar com profissionais capazes de identificar oportunidades de implementação de alto impacto, mitigar riscos operacionais associados ao viés algorítmico e à privacidade de dados e acelerar projetos de transformação digital.  
Não é necessária experiência prévia em programação. O currículo foi concebido para orientar os participantes de forma progressiva, desde os princípios teóricos fundamentais até às aplicações tecnológicas práticas.  
Você retornará à sua organização com uma estrutura prática para avaliar ferramentas de software emergentes, orientar iniciativas tecnológicas interfuncionais e elaborar políticas de governança responsável adaptadas ao seu ambiente operacional.  
Os participantes recebem guias de referência estruturados e modelos analíticos concebidos para apoiar a implementação após o curso, a prática profissional contínua e a aprendizagem continuada nas respetivas funções.  

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