Introdução à inteligência artifical
Descrição do curso
A Inteligência Artificial (IA) está a transformar a forma como as empresas trabalham, competem e inovam. Para além de permitir ganhos significativos na eficiência e qualidade dos processos e da gestão, abre novas possibilidades de criação de valor, quer a nível dos produtos, quer na interação com os clientes. A IA tornou-se um fator crítico de sobrevivência e crescimento no mercado atual, pelo que este curso foi desenvolvido para profissionais de TI e desenvolvedores de software, bem como profissionais de negócios e tomadores de decisão que desejam compreender os fundamentos da IA, perceber a diferença entre IA e Inteligência generativa e explorar as suas aplicações práticas no mundo real e industrial, em diversas áreas de atuação.
Valor
200€
Modalidade
Presencial/Híbrido
Duração
8 Horas
Objetivos Gerais
- Compreender os conceitos fundamentais de IA: Familiarizar os participantes com as definições, terminologias e tipos de Inteligência Artificial.
- Explorar o potencial da IA em diversas indústrias: Identificar as principais áreas de impacto da IA em setores como saúde, manufatura, educação e negócios.
- Compreender as diferenças entre IA tradicional de Inteligência Generativa: Diferenciar IA convencional (voltada para a otimização de tarefas específicas) e Inteligência Generativa (focada na criação de novos conteúdos e soluções), bem como complementaridades.
- Reconhecer as vantagens da IA e da Inteligência Generativa: Analisar os benefícios da automação, otimização e inovação que a IA traz para os processos, bem como as capacidades criativas e inovadoras da Inteligência Generativa.
- Aplicar o conhecimento adquirido em contextos práticos: Identificar aplicações reais da IA e da Inteligência Generativa em ambientes industriais, serviços e outras áreas de negócios, destacando a sua aplicabilidade no mundo real.
- Desenvolver uma visão crítica sobre o futuro da IA: Discutir as implicações éticas, os desafios e as oportunidades de desenvolvimento futuro da IA e da Inteligência Generativa.
Objetivos Específicos
- Definir e explicar os principais termos e conceitos de IA: Capacitar os participantes para diferenciar termos como Machine Learning, Neural Networks, IA Generativa, entre outros, no contexto da IA.
- Identificar as aplicações práticas da IA em diferentes indústrias: Analisar como a IA pode ser aplicada na automação de processos industriais, na verificação de qualidade, em diagnósticos médicos, e em setores como transportes e marketing.
- Distinguir entre IA tradicional e Inteligência Generativa: Demonstrar, através de exemplos práticos, as diferenças entre o uso da IA para otimização de tarefas e a criação de novos conteúdos com IA Generativa.
- Identificar os benefícios da automação com IA: Analisar como a IA pode aumentar a eficiência, precisão e qualidade em processos automatizados, além de reduzir erros e custos.
Destinatários
- Profissionais de TI e desenvolvedores de software: Engenheiros de software, desenvolvedores de aplicativos e outros profissionais de TI interessados em expandir suas habilidades para incluir Machine Learning em seus projetos ou aplicativos.
- Profissionais de negócios e tomadores de decisão: Gerentes de produto, analistas de negócios e outros profissionais que desejam entender os conceitos básicos de Machine Learning para tomar decisões informadas e estratégicas baseadas em dados.
Programa
Módulo 1: Fundamentos e Terminologias da IA
- Introdução à Inteligência Artificial
– O que é IA?
– Breve história e evolução da IA.
– Tipos de IA
- Principais Terminologias
– Algoritmos:
– Redes Neuronais.
– Machine Learning
– Deep Learning
– Processamento de Linguagem Natural (NLP)
– Visão Computacional
Módulo 2: O Potencial da IA
- Transformação dos Negócios e da Indústria
– Otimização de processos e automação.
– Melhorias na eficiência operacional (manufatura, logística).
– Tomada de decisão baseada em dados e predições.
- Impacto Social e Económico
– Saúde: Diagnóstico automatizado, apoio na descoberta de medicamentos.
– Educação: Personalização do ensino, plataformas adaptativas.
– Meio Ambiente: Previsão de mudanças climáticas, otimização de recursos energéticos.
Módulo 3: Diferença entre IA e Inteligência Generativa
- Definição e Exemplos de IA Tradicional
– IA utilizada para resolver problemas específicos, como diagnóstico médico, classificação de imagens, etc.
– Algoritmos programados para otimizar tarefas definidas.
- Inteligência Generativa
– O que é Inteligência Generativa?
– Modelos Generativos
– Exemplos práticos
Módulo 4: Vantagens da IA e Inteligência Generativa
- Vantagens da IA
– Precisão e eficiência
– Automação
– Tomada de Decisão Informada
- Vantagens da Inteligência Generativa
– Criatividade Artificial
– Personalização em Massa
– Inovação nas Indústrias Criativas
Módulo 5: Aplicabilidade da IA e Inteligência Generativa
- Aplicações da IA
– Indústria Financeira.
– Saúde:
– Transportes e Mobilidade
– Serviços ao Cliente
- Aplicações da Inteligência Generativa
– Marketing e Publicidade.
– Media e Entretenimento
– Desenvolvimento de Produtos
Módulo 6: Discussão e Estudos de Casos
- Estudos de Caso Reais
– IA em operações de manufatura.
– Inteligência Generativa no design de moda.
– Uso de IA em diagnóstico médico.
- Discussão aberta com os participantes (perguntas e respostas)
- Conclusão e Avaliação
DATA DE INÍCIO
Novembro de 2025 (Início da ação sujeito ao número mínimo de formandos)
Formador
- Rui Ribeiro
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