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Programa do Curso

Introdução à Engenharia de IA

  • O que é Engenharia de IA?
  • A evolução da IA e seu impacto na engenharia
  • Conceitos-chave e terminologia em IA

Tecnologias Centrais de IA

  • Compreendendo o Aprendizado de Máquina
  • Aprendizado profundo e redes neurais
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN)

Resolução de Problemas com IA

  • Identificação de problemas adequados para soluções de IA
  • Coleta e pré-processamento de dados
  • Seleção e treinamento de modelos

IA no Desenvolvimento de Software

  • Ferramentas de IA para desenvolvedores
  • Integração da IA em sistemas existentes
  • Controle de versão e gestão de modelos

IA e Engenharia de Dados

  • Tecnologias de big data e seu papel na IA
  • Pipelines de dados e processos ETL
  • Armazenamento e gestão de dados para IA

IA Ética

  • Compreensão de viés e justiça em sistemas de IA
  • Privacidade e segurança na Engenharia de IA
  • Considerações éticas e melhores práticas

Gestão de Projetos de IA

  • Metodologias ágeis para projetos de IA
  • Papéis e responsabilidades da equipe
  • Documentação e relatórios

Engenharia de IA na Prática

  • Configuração do seu ambiente de desenvolvimento de IA
  • Construção e avaliação de modelos simples de IA
  • Projetos colaborativos de Engenharia de IA

O Futuro da Engenharia de IA

  • Tendências emergentes em IA
  • Aprendizado contínuo e desenvolvimento de habilidades
  • Oportunidades de carreira em Engenharia de IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de programação
  • Experiência com a linguagem Python
  • Familiaridade com estatística básica e álgebra linear

Público-Alvo

  • Engenheiros de IA
  • Desenvolvedores de software
  • Analistas de dados
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

Próximas Formações Provisórias

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