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Programa do Curso

Introdução à IA para Desenvolvimento de Software

  • O que é IA Generativa versus IA Preditiva
  • Aplicações de IA em codificação, análise e automação
  • Visão geral de LLMs, transformadores e modelos de aprendizado profundo

Codificação Assistida por IA e Desenvolvimento Preditivo

  • Conclusão e geração de código alimentada por IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
  • Prever bugs e vulnerabilidades de código antes da implantação
  • Automatizar revisões de código e sugestões de otimização

Construindo Modelos Preditivos para Aplicações de Software

  • Compreender previsão de séries temporais e análise preditiva
  • Implementar modelos de IA para previsão de demanda e detecção de anomalias
  • Utilizar Python, Scikit-learn e TensorFlow para modelagem preditiva

IA Generativa para Geração de Texto, Código e Imagens

  • Trabalhar com GPT, LLaMA e outros LLMs
  • Gerar dados sintéticos, resumos de texto e documentação
  • Criar imagens e vídeos gerados por IA com modelos de difusão

Implantando Modelos de IA em Aplicações do Mundo Real

  • Hospedar modelos de IA usando Hugging Face, AWS e Google Cloud
  • Construir serviços de IA baseados em API para aplicações empresariais
  • Ajustar modelos de IA pré-treinados para tarefas específicas de um domínio

IA para Insights Preditivos e Tomada de Decisão Empresarial

  • Inteligência de negócios impulsionada por IA e análise do cliente
  • Prever tendências de mercado e comportamento do consumidor
  • Automatizar otimizações de fluxo de trabalho com IA

IA Ética e Melhores Práticas no Desenvolvimento

  • Considerações éticas na tomada de decisão assistida por IA
  • Detecção de viés e justiça em modelos de IA
  • Melhores práticas para IA interpretável e responsável

Workshops Práticos e Estudos de Caso

  • Implementar análise preditiva para um conjunto de dados do mundo real
  • Construir um chatbot alimentado por IA com geração de texto
  • Implantar uma aplicação baseada em LLM para automação

Resumo e Próximos Passos

  • Revisão dos principais aprendizados
  • Ferramentas e recursos de IA para aprendizado contínuo
  • Sessão final de perguntas e respostas

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos básicos de desenvolvimento de software
  • Experiência com qualquer linguagem de programação (Python é recomendado)
  • Familiaridade com fundamentos de aprendizado de máquina ou IA (recomendado, mas não obrigatório)

Público-Alvo

  • Desenvolvedores de software
  • Engenheiros de IA/ML
  • Líderes técnicos
  • Gerentes de produtos interessados em aplicações alimentadas por IA
 21 Horas

Número de participantes


Preço por participante

Testemunhos de Clientes (2)

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