Programa do Curso

Introdução à Engenharia de IA

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

Tecnologias Nucleares de IA

  • Compreendendo a aprendizagem de máquina
  • Aprendizado profundo e redes neurais
  • Processamento de linguagem natural (NLP)

Solução de Problemas com IA

  • Identificando problemas adequados para soluções de IA
  • Coleta e pré-processamento de dados
  • Seleção e treinamento do modelo

IA no Desenvolvimento de Software

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

IA e Engenharia de Dados

  • Tecnologias Big Data e seu papel na IA
  • Fluxos de dados e processos ETL
  • Armazenamento e gerenciamento de dados para IA

IA Ética

  • Compreendendo vieses e justiça nos sistemas de IA
  • Privacidade e segurança na engenharia de IA
  • Considerações éticas e melhores práticas

Gerenciamento de Projetos de IA

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

Engenharia de IA Prática

  • Configuração do 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 na engenharia de IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de programação
  • Experiência com programação em 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

Declaração de Clientes (1)

Próximas Formações Provisórias

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