INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA ANÁLISE DE DADOS EMPRESARIAL

Descrição do Curso

A inteligência artificial está transformando o mercado e deve ser aproveitada da melhor maneira possível. Inclusive, na gestão de dados para obtenção de resultados optimizados. Ao utilizar inteligência artificial na gestão de dados no dia a dia, a empresa optimiza processos, reduz a necessidade de aumentar a equipe e tem eficiência. Resumidamente a IA intensifica:  A produtividade;  O Ganho de agilidade;  Personalização de experiências;  Auxilia a empresa para se preparar para mudanças;  Indicadores de desempenho. Desde os primeiros módulos, é proporcionado o acesso a ferramentas e soluções de IA que podem ser integradas nas operações do seu negócio, gerando resultados rápidos e mensuráveis. Esse enfoque permite comprovar o valor da IA antes mesmo de concluir o curso, solidificando a importância do conhecimento aplicado, trata-se de um Curso de Formação com uma vertente eminentemente prática e com uma forte orientação para as necessidades do mercado de trabalho. Esta formação vai permitir aos formandos obter os conhecimentos que os capacitarão na aplicação de técnicas da inteligência artificial para a análise de dados de maneira objectiva e confiável, de modo a proporcionar uma gestão ágil. Na forma de formação live streaming tudo funciona em tempo real, a interação entre o formador e os formandos acontece em directo ou ao vivo. Para se fazer um live streaming é necessária uma ligação à internet, um computador, uma câmara web e um microfone, que permite enviar e receber som e imagem. O live streaming permite que a comunicação aconteça em tempo real. Enquanto o formador está em directo, os formados podem interagir com o formador e entre si, colocando perguntas e fazendo observações. A plataforma a ser usada para as sessões de live streaming será indicada pela VTC, bem como todas as indicações necessárias para se ter acesso à mesma. No dia anterior ao início da formação os formandos recebem os dados de acesso à plataforma do live streaming para poderem conhecer a plataforma e realizar testes. OBJETIVOS São objectivos do curso: • Compreender a evolução histórica da Inteligência Artificial; • Compreender os conceitos fundamentais como sejam IA, machine learning, deep learning, LLM e GenAI e sua aplicação em contextos empresariais; • Sinalizar tendências emergentes em IA e suas implicações para o futuro; • Dinamizar, através de actividades práticas, uma experiência hands-on com ferramentas e plataformas de IA; • Compreender os conceitos fundamentais de IA e a sua aplicação em contextos empresariais; • Conhecer as principais aplicações reais de IA no mercado. • Compreender as diferentes estratégias de aplicação da IA em várias áreas de negócio, nomeadamente, estratégia, vendas, RH, marketing, operações e finanças. METODOLOGIAS A análise de dados com o uso de Inteligência Artificial (IA) tornou-se uma ferramenta indispensável no mundo empresarial. Com a crescente quantidade de dados disponíveis, a capacidade de interpretá-los corretamente e tomar decisões informadas com base em algoritmos de IA diferencia as empresas mais competitivas. A IA permite, assim, identificar padrões ocultos, prever tendências e otimizar processos, impactando áreas como o marketing, finanças, operações e estratégia. Esta formação responde à crescente necessidade de profissionais que compreendam como aplicar IA à análise de dados para suportar a tomada de decisão estratégica nas organizações. Método Expositivo, Demonstrativo e Estudo de casos. Demonstrações de Ferramentas e Tecnologias de IA • Sessões Interativas • Atividades Práticas (Hands-On) CONTEÚDOS PROGRAMÁTICOS MODOLO 1 – Introdução à Inteligência Artificial 1.1 Génese Histórica e Conceitos Fundamentais de IA: • Artificial Intelligence (AI), Artificial Narrow Intelligence (ANI), Artificial General Intelligence (AGI) e Artificial Super Intelligence (ASI); • Inteligência Artificial Generativa (Generative AI); • Tipos de aprendizagem: • O Machine Learning, Deep Learning, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Self-supervised Learning, Reinforcement Learning e Federated Learning • Tipos de Modelos de Linguagem:  Large Language Models (LLMs) e Large Video Language Models (LVLMs)  Os modelos BERT e GPT • Natural Language Processing (NLP): • Agentes de IA (AI Agents):  Explainable AI (XAI)~  Edge Computing MODOLO 2: Análise de Dados com IA para Tomada de Decisão 2.1 Introdução à Inteligência Artificial e Machine Learning; 2.2 Ciclo de vida da análise de dados; 2.3 Introdução às ferramentas de visualização de dados (Power BI, Tableau); 2.4 Estudos de caso: Como a IA tem transformado a tomada de decisões nas empresas. MÓDOLO 3: Aplicações Práticas de GenAI para Negócios/Empresas 1. Exemplos de Aplicações Reais • Estratégia:  Planeamento estratégico com suporte de IA para tomada de decisões baseadas em dados.  Ferramentas de simulação para avaliar diferentes cenários e resultados esperados. • Marketing:  Desenvolvimento de campanhas publicitárias.  Criação de conteúdos para redes sociais.  Análise de dados para segmentação de clientes. • Finanças/Administração:  Análise de Relatórios Financeiros, insights e forecasting.  Suporte na estratégia de pricing. • Produtividade:  Otimização de processos internos com automações personalizadas.  Criação de fluxos de trabalho mais eficientes. • Recursos Humanos:  Auxílio no recrutamento e seleção de talentos.  Desenvolvimento de planos de gestão de talento e estratégias de retenção.  Implementação de programas de change management. • Processos e Procedimentos:  Documentação automática de procedimentos operacionais.  Monitorização de processos e identificação de áreas de melhoria. 2. Perspetivas Futuras da IA • O que está por vir:  Modelos de IA cada vez mais especializados.  Tendências emergentes: reconhecimento de imagens, gestão de inventário, assistentes proativos.  Implicações éticas e regulatórias no futuro da IA. MÓDULO 4: Exame de Avaliação em Plataforma Digital e Apresentação de Grupo DESTINATÁRIOS Gestores de diferentes áreas (marketing, finanças, operações) que pretendam utilizar a IA para melhorar a qualidade das suas decisões e/ou qualquer profissional interessado em explorar o impacto da IA na gestão de dados e na tomada de decisões.