Inteligência Artificial: Desenvolva produtos e serviços usando IA . Fernando Kumasaka . MIT xPRO

About the Program

Este curso de 10 semanas é ideal para você se é líder de produto técnico, profissional de tecnologia, consultor de tecnologia ou empreendedor que deseja aprofundar sua compreensão dos fundamentos e ferramentas de IA, além de explorar os diversos processos de design envolvidos em produtos baseados em IA. Conhecimentos de cálculo, álgebra linear, estatística e probabilidade são recomendados, assim como experiência básica em Python. O programa é ideal para: Gerentes e Líderes de Produtos Técnicos responsáveis por machine learning e produtos baseados em IA em suas organizações, que buscam agregar valor aproveitando o que há de mais avançado em tecnologias de IA. Profissionais de Tecnologia que projetam e desenvolvem soluções de tecnologia alinhadas às necessidades das organizações e desejam ampliar sua compreensão sobre o desenvolvimento de soluções baseadas em IA utilizando algoritmos de machine learning. Consultores de Tecnologia que atuam na análise, design e desenvolvimento de soluções de tecnologia para clientes. Fundadores de Startups de IA que desenvolvem aplicações baseadas em IA e querem aprender um framework comprovado para criar produtos de IA viáveis, além de ampliar sua rede com outros profissionais de tecnologia. Designers e Líderes de UI/UX responsáveis por gerenciar a experiência do usuário em aplicações baseadas em IA.

Skills/Knowledge

Categorizar Diferentes Algoritmos de Machine Learning: Classificar e descrever diversos algoritmos de machine learning
como supervised
unsupervised e reinforcement learning
destacando suas características e aplicações únicas. Categorizar Diferentes Algoritmos de Convolutional/Deep/Recurrent Neural Networks: Distinguir entre os diferentes tipos de redes neurais
incluindo convolutional neural networks (CNNs)
deep neural networks (DNNs) e recurrent neural networks (RNNs)
explicando suas estruturas
funcionalidades e casos de uso. Categorizar Tecnologias de Generative AI: Compreender as arquiteturas subjacentes a transformers e outras abordagens de generative AI para poder avaliar criticamente quando utilizá-las em um determinado contexto de negócios. Avaliar as Quatro Etapas do AI Design Process Model: Avaliar criticamente as quatro etapas-chave do processo de design de IA
discutindo sua importância
desafios e melhores práticas para implementação bem-sucedida. Explicar Como Humanos e Computadores Interagem em IA: Analisar a interação entre humanos e computadores em sistemas de IA
focando em como a intervenção
supervisão e colaboração humanas potencializam o desempenho da IA e a tomada de decisões. Descrever Como Diferentes Tipos de Superminds Resolvem Diversos Problemas: Ilustrar o conceito de superminds — grupos de indivíduos e máquinas trabalhando juntos — e como diferentes configurações de superminds podem abordar de forma eficaz problemas variados. Prever Oportunidades de IA em Processos de Negócios Digitais: Identificar e projetar oportunidades potenciais impulsionadas por IA em processos de negócios digitais
enfatizando áreas onde a IA pode gerar inovação
eficiência e vantagem competitiva. Construir um Business Case para Iniciar uma Aplicação de IA: Desenvolver um business case completo para a implementação de uma aplicação de IA
incluindo análise de custo-benefício
alinhamento estratégico
avaliação de riscos e roadmap de implementação.

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