Programa do Curso

Introdução à IA

  • O que é Inteligência Artificial?
  • Pontos-chave no desenvolvimento da IA
  • IA vs. Aprendizado de Máquina vs. Aprendizado Profundo
  • Tipos de IA: IA Estreita, IA Geral e IA Superinteligente

Conceitos Fundamentais de IA

  • Dados, Algoritmos e Modelos
  • Fundamentos do Aprendizado de Máquina: Supervisionado, Não Supervisionado e por Reforço
  • Noções básicas de Redes Neurais e Aprendizado Profundo
  • Visão geral de Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Aplicações da IA no Mundo Real

  • IA na saúde, finanças, varejo e transporte
  • Assistentes virtuais inteligentes e chatbots
  • IA em análise de negócios e tomada de decisão

Preparação de Dados para IA

  • Qualidade dos dados e pré-processamento
  • Dados estruturados vs. não estruturados
  • Ethics e vieses nos dados
  • Métodos de coleta e rotulação de dados

Ethics e Governança da IA

  • Preocupações éticas no desenvolvimento da IA
  • Vieses em modelos e algoritmos de IA
  • Marcos regulatórios e governança na IA
  • Prestação de contas e transparência da IA

Ferramentas e Tecnologias de IA

  • Visão geral dos principais frameworks de IA
  • Introdução a plataformas de IA (Google AI, Microsoft Azure, IBM Watson)
  • Noções básicas de automação e RPA (Robotic Process Automation)

Riscos, Segurança e Desafios da IA

  • Desafios de segurança em sistemas de IA
  • Riscos do excesso de dependência da IA
  • Impacto socioeconômico da adoção de IA
  • Problemas de desempenho e monitoramento dos modelos de IA

Preparação para a Prova BCS e Prática

  • Formato e estrutura da prova BCS
  • Perguntas de exemplo e quizzes de prática
  • Áreas-chave para focar na preparação para a prova
  • Dicas e estratégias finais para a preparação

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Não são necessários pré-requisitos

Público-alvo

  • Profissionais de TI
  • Analistas de negócios
  • Gestores de projetos
 7 Horas

Próximas Formações Provisórias

Categorias Relacionadas