Implementação de Inteligência Artificial nos Negócios
O curso Implementação de Inteligência Artificial nos Negócios apresenta as principais aplicações da IA no ambiente corporativo, ajudando empresas a automatizar processos, melhorar a experiência do cliente e impulsionar a tomada de decisões estratégicas. Os participantes aprenderão a identificar oportunidades de uso da IA, escolher as melhores ferramentas e integrar soluções inteligentes para aumentar a eficiência e competitividade dos negócios.
Análise de dados e tomada de decisão baseada em algoritmos inteligentes
Saiba como a IA transforma grandes volumes de dados em insights valiosos para decisões mais assertivas e ágeis.
Automação de processos e aumento da produtividade com IA
Descubra como a IA otimiza fluxos de trabalho, reduz custos operacionais e libera tempo para atividades estratégicas.
Fundamentos da Inteligência Artificial e suas aplicações nos negócios
Entenda os conceitos-chave da IA e como ela está revolucionando setores ao impulsionar inovação, eficiência e competitividade.
Uso de IA para personalização da experiência do cliente
Explore como a IA permite criar interações personalizadas, antecipar necessidades e melhorar a jornada do consumidor.
Programa do Curso
Implementação de Inteligência Artificial nos Negócios
Módulo 1: Fundamentos da Inteligência Artificial e Identificação de Oportunidades
Conceitos Básicos de IA
Introdução à Inteligência Artificial, Machine Learning, Deep Learning e GenAI
Estudos de caso de aplicações em diferentes setores
Como a IA pode apoiar a tomada de decisão e promove eficiência
Identificação de Oportunidades para IA
Mapeamento de áreas que podem se beneficiar da IA
Priorização de projetos: Avaliando impacto no negócio e viabilidade técnica
Hands-On: Escolha de Oportunidades para aplicação de IA
Módulo 2: Planejamento e Desenvolvimento de Projetos de IA
Definição de Objetivos e Métricas do Projeto
Estabelecimento de objetivos claros e mensuráveis
Exemplos práticos: Como definir objetivos de IA para prever demanda ou melhorar a cadeia de suprimentos
Fundamentos do Desenvolvimento de Modelos
Preparação e coleta de dados: desafios e boas práticas
Seleção de algoritmos e construção do fluxo de modelagem
Validação e Avaliação de Modelos
Hands-On: Planejamento do Projeto de IA
Módulo 3: IA na Prática: Ferramentas No-Code para Resolver Problemas do Dia a Dia
Introdução ao No-Code e IA
O que são ferramentas no-code e como elas facilitam o uso da IA
Benefícios e limitações do no-code para projetos de IA
Exploração de Ferramentas Gratuitas
ChatGPT Free & Google Bard: Uso de IA generativa para criação de textos, resumos e ideias
Poe.com: Acesso a diferentes modelos de IA em um só lugar
Canva (com IA gratuita): Geração de imagens, apresentações e materiais visuais com IA
Microsoft Copilot: Aplicação de IA diretamente no Word, Excel e PowerPoint
Lumen5: Criação automática de vídeos a partir de textos
PandasAI: Como usar IA para análise de dados em planilhas sem precisar programar
Casos Práticos e Demonstração
Automação de tarefas repetitivas com IA no-code
Como gerar insights a partir de textos e dados usando ferramentas simples
Hands-On: Aplicação de uma ferramenta no-code em um desafio real dos participante
Ronaldo Lage Pessoa
Bacharel em Engenharia de Produção - UFC, Especialista em Gerenciamento de Projetos - FGV, Mestre em Modelagem e Métodos Quantitativos - UFC Cientista de dados na Profectum Tecnologia (responsável por projetos de inteligência computacional e otimização)