Um Curso de Formação Profissional Sobre:

Fundamentos da Inteligência Artificial (AI): Da Teoria à Prática

Dominar a Inteligência Artificial Empresarial: Fundamentos Estratégicos, Aprendizagem Automática e Integração Operacional

Calendário do curso

Sobre o curso Fundamentos da Inteligência Artificial (AI): Da Teoria à Prática

A inteligência artificial oferece às organizações uma capacidade sem precedentes para otimizar operações, extrair perspetivas preditivas e conquistar diferenciação no mercado. Desenvolver conhecimentos sólidos em AI prática permite às equipas técnicas e aos decisores estratégicos transformar modelos abstratos de dados em ativos empresariais operacionais. Ao compreender mecanismos algorítmicos, arquitetura neuronal e estratégias de implementação escaláveis, as empresas podem implementar tecnologias inteligentes que gerem retornos comerciais mensuráveis.

O curso de formação Fundamentos da Inteligência Artificial (AI): Da Teoria à Prática proporciona aos profissionais uma base completa em aprendizagem automática, redes neuronais, processamento de linguagem natural e governação tecnológica. Este conteúdo abrangente estabelece fluência de ponta a ponta na seleção de algoritmos, preparação de dados empresariais, frameworks de software e infraestrutura de AI baseada na cloud. Os participantes adquirem a clareza analítica e técnica necessária para avaliar ferramentas emergentes, orientar iniciativas complexas de AI e aplicar quadros éticos responsáveis nas suas organizações.

Resultados esperados

O curso de formação Fundamentos da Inteligência Artificial (AI): Da Teoria à Prática apresenta metodologias práticas e frameworks técnicos concebidos para desenvolver capacidade empresarial completa.

Os participantes desenvolverão as seguintes capacidades:

Avaliar Modelos Cognitivos Fundamentais: Distinguir entre estruturas de inteligência artificial estreita, geral e teórica para alinhar as capacidades dos sistemas com os objetivos estratégicos corporativos.
Implementar Algoritmos de Aprendizagem Automática: Executar algoritmos supervisionados, não supervisionados e por reforço para resolver desafios empresariais de classificação, regressão e agrupamento.
Otimizar Pipelines de Engenharia de Dados: Aplicar técnicas de limpeza de dados, construção de características e pré-processamento para preparar conjuntos de dados complexos para modelação de elevada precisão.
Construir Redes Neuronais Profundas: Criar arquiteturas neuronais multicamada e redes convolucionais para extrair inteligência aplicável de fluxos de dados visuais e não estruturados.
Desenvolver Fluxos de Linguagem Natural: Integrar processamento de texto, modelos transformer e análise semântica para automatizar interações com clientes e documentação operacional.
Avaliar Frameworks de Desenvolvimento de AI: Avaliar bibliotecas empresariais de desenvolvimento e serviços de plataformas cloud para acelerar a adoção tecnológica e a escalabilidade.
Estabelecer Governação Responsável: Formular protocolos robustos de conformidade, salvaguardas de privacidade e políticas de mitigação de viés para manter padrões éticos nos sistemas automatizados.

Este curso é indicado para

O curso de formação Fundamentos da Inteligência Artificial (AI): Da Teoria à Prática foi concebido especificamente para especialistas e líderes com visão de futuro responsáveis pela adoção tecnológica.

Chief Technology Officers e Arquitetos de Soluções Empresariais
Analistas de Dados Principais e Especialistas de Business Intelligence
Engenheiros de Software Sénior e Developers de Sistemas
Diretores de Estratégia de Transformação Digital
Gestores de Inovação Tecnológica
Líderes de Operações e Infraestrutura de TI

Método de formação

Este curso de formação utiliza um quadro de aprendizagem interativo centrado na análise estruturada, avaliação de tecnologias do mundo real e resolução colaborativa de problemas. Os participantes envolvem-se em discussões orientadas por especialistas, revisões de arquitetura e cenários operacionais práticos concebidos para transformar modelos teóricos em capacidade prática.

Os participantes analisam desafios técnicos, avaliam implementações reais de frameworks e partilham perspetivas estratégicas com pares do setor. Este ambiente colaborativo garante que cada participante conclua o curso com uma compreensão robusta e aplicável da tecnologia inteligente, diretamente transferível para o seu contexto empresarial.

Programa do curso

Dia 1:Introdução à Inteligência Artificial e às Suas Aplicações

Definição e Tipos de AI: AI Estreita (específica para tarefas), AI Geral (semelhante à humana) e o conceito teórico de AI Superinteligente.
Evolução Histórica da AI: Desde a AI simbólica inicial até aos avanços modernos em aprendizagem automática e deep learning
AI na Prática: Como a AI está a transformar setores, desde a saúde e finanças até aos transportes e retalho
Principais Técnicas de AI: aprendizagem automática, redes neuronais, processamento de linguagem natural (NLP) e AI para robótica e automação
AI no Mundo Real: Estudos de caso de aplicações bem-sucedidas de AI, incluindo desafios encontrados e lições aprendidas

Dia 2:Fundamentos da 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, random forests, máquinas de vetores de suporte e agrupamento
O Papel dos Dados na AI: A importância dos dados na AI e aprendizagem automática, abrangendo recolha de dados, pré-processamento e engenharia de características
Engenharia de Características: Técnicas para criar características relevantes para modelos de aprendizagem automática, ajudando a melhorar a precisão do modelo
Aprendizagem Automática Prática: Os participantes aplicarão algoritmos de aprendizagem automática utilizando conjuntos de dados reais, construindo modelos simples de classificação, regressão e agrupamento

Dia 3:Redes Neuronais e Deep Learning

Redes Neuronais: Compreender a arquitetura das redes neuronais, desde as camadas de entrada às camadas de saída, e como a informação passa pelas camadas ocultas
Treino de Redes Neuronais: Explicação da retropropagação e de como as redes neuronais "aprendem" ajustando pesos com base nos erros
Deep Learning: Introdução ao deep learning e por que é considerado uma das tecnologias de AI mais transformadoras
Redes Neuronais Convolucionais (CNNs): Como as CNNs são concebidas para processar dados visuais, como imagens e vídeos, e as suas aplicações em visão computacional
Deep Learning Prático: Os participantes utilizarão bibliotecas de deep learning como TensorFlow ou Keras para construir uma rede neuronal simples ou CNN para classificação de imagens

Dia 4:Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Ferramentas de AI

Introdução ao NLP: Como os sistemas de AI analisam e compreendem dados de texto e voz
Aplicações de NLP: Análise de sentimento, tradução automática, chatbots e reconhecimento de voz
Técnicas de NLP: Tokenização, reconhecimento de entidades nomeadas e etiquetagem de classes gramaticais, bem como modelos avançados como Word2Vec e modelos Transformer (BERT, GPT)
Ferramentas de Desenvolvimento de AI: Visão geral de frameworks populares de desenvolvimento de AI, como TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn
AI como Serviço: Como as empresas utilizam serviços de AI baseados na cloud (Google AI, Microsoft Azure AI, IBM Watson) para acelerar projetos de AI
Aplicação Prática de NLP e Ferramentas: Os participantes construirão um chatbot baseado em NLP ou utilizarão ferramentas de AI para resolver um problema real (por exemplo, analisar o sentimento nas redes sociais)

Dia 5:Ética, Desafios e Tendências Futuras da AI

Implicações Éticas da AI: Viés nos algoritmos de AI, questões de privacidade e o potencial da AI para reforçar desigualdades sociais
AI e o Futuro do Trabalho: Explorar o impacto da AI na automação de empregos, nos futuros mercados de trabalho e nas competências necessárias numa economia impulsionada por AI
Governação de AI: Desafios regulamentares da AI e o papel dos governos no estabelecimento de políticas e normas para o desenvolvimento da AI
O Futuro da AI: Exploração de tendências emergentes de AI, como AI na computação quântica, AI para inovação na saúde e automação impulsionada por AI
Desafios da Escalabilidade da AI: Questões relacionadas com dados, capacidade computacional, interpretabilidade e garantia de que os sistemas de AI permanecem seguros, justos e transparentes
Revisão do Projeto Final e Encerramento do Curso: Os participantes reverão os projetos em que trabalharam durante o curso, discutirão as principais conclusões e explorarão como continuar a aprender AI

Certificado

Certificado de Conclusão da 360 Leaders Training para os participantes que frequentarem e concluírem o curso de formação

Este curso é indicado para

Chief Technology Officers e Arquitetos de Soluções Empresariais
Analistas de Dados Principais e Especialistas de Business Intelligence
Engenheiros de Software Sénior e Developers de Sistemas
Diretores de Estratégia de Transformação Digital
Gestores de Inovação Tecnológica
Líderes de Operações e Infraestrutura de TI

Método de formação

Áreas de formação relacionadas:

Inteligência Artificial (IA)

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Perguntas frequentes sobre Fundamentos da Inteligência Artificial (AI): Da Teoria à Prática

Concluir o curso Fundamentals of Artificial Intelligence (AI): From Theory to Practice proporciona-lhe os conhecimentos estratégicos e técnicos necessários para ligar visão executiva a implementação complexa de software. Esta capacidade multifacetada posiciona-o como um ativo inestimável para funções de liderança em transformação digital, arquitetura técnica e governação de sistemas.

As organizações passam a contar com profissionais capazes de avaliar com precisão tecnologias de IA, reduzir riscos de implementação e simplificar operações de dados. Isto garante implementação acelerada, maior precisão operacional e máximo retorno sobre o investimento em infraestrutura tecnológica empresarial.

Adquirirá competências para avaliar a preparação dos dados empresariais, selecionar algoritmos ideais para desafios operacionais, desenvolver modelos funcionais de linguagem e machine learning e formular políticas de governação para abordar riscos de privacidade e enviesamento.

Embora seja útil uma compreensão fundamental de sistemas de dados e conceitos tecnológicos, os conteúdos centram-se em princípios essenciais, desenho estratégico de sistemas, lógica algorítmica e governação operacional, e não em programação de software.

Módulos dedicados exploram equidade algorítmica, transparência das decisões automatizadas, legislação de proteção de dados e frameworks de governação, permitindo-lhe criar sistemas que permanecem plenamente conformes e eticamente sólidos.

Ao centrar-se em princípios essenciais, desenho arquitetónico e estruturas fundamentais de machine learning, em vez de utilitários de software de curta duração, os conhecimentos adquiridos proporcionam uma base permanente para adaptação à evolução contínua da tecnologia.