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INTRODUÇÃO À INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL

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.

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.

Programa

Módulo 1: Fundamentos e Terminologias da IA

  1. Introdução à Inteligência Artificial

 – O que é IA?

 – Breve história e evolução da IA.

 – Tipos de IA

  1. Principais Terminologias

 – Algoritmos:

 – Redes Neuronais.

 – Machine Learning

 – Deep Learning

 – Processamento de Linguagem Natural (NLP)

 – Visão Computacional

 

Módulo 2: O Potencial da IA

  1. 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.

 

  1. 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

  1. 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.

  1. Inteligência Generativa

 – O que é Inteligência Generativa?

 – Modelos Generativos

 – Exemplos práticos

 

Módulo 4: Vantagens da IA e Inteligência Generativa

 

  1. Vantagens da IA

 – Precisão e eficiência

 – Automação

 – Tomada de Decisão Informada

 

  1. Vantagens da Inteligência Generativa

 – Criatividade Artificial

 – Personalização em Massa

 – Inovação nas Indústrias Criativas

 

Módulo 5: Aplicabilidade da IA e Inteligência Generativa

  1. Aplicações da IA

 – Indústria Financeira.

 – Saúde:

 – Transportes e Mobilidade

 – Serviços ao Cliente

 

  1. Aplicações da Inteligência Generativa

 – Marketing e Publicidade.

 – Media e Entretenimento

 – Desenvolvimento de Produtos

 

Módulo 6: Discussão e Estudos de Casos

  1. Estudos de Caso Reais

 – IA em operações de manufatura.

 – Inteligência Generativa no design de moda.

 – Uso de IA em diagnóstico médico.

  1. Discussão aberta com os participantes (perguntas e respostas)
  2. Conclusão e Avaliação