Analista em IA Inteligência Artificial

Sobre o Curso

O curso de Inteligência Artificial tem como objetivo
fornecer aos participantes uma compreensão abrangente e prática dos conceitos,
técnicas e ferramentas utilizados na área da IA. Ao final do curso, os alunos
estarão capacitados a:

1. Compreender
   os Fundamentos da IA:
• Conhecer
  os conceitos básicos, a evolução da Inteligência Artificial e as
  diferentes categorias de IA, incluindo suas aplicações em diversos
  setores.
2. Dominar
   os Fundamentos de Machine Learning:
• Diferenciar
  IA de Machine Learning, explorar algoritmos de aprendizado e aprender a
  preparar dados para modelos de aprendizado de máquina.
3. Utilizar
   Ferramentas e Bibliotecas de Machine Learning:
• Configurar
  um ambiente de desenvolvimento e utilizar bibliotecas essenciais, como
  NumPy, Pandas e Scikit-learn, para construir modelos preditivos.
4. Aplicar
   IA em Processamento de Áudio e Vídeo:
• Implementar
  técnicas de reconhecimento de fala e transcrição automática, além de
  realizar análises de vídeo e reconhecimento de objetos, utilizando
  ferramentas específicas.
5. Desenvolver
   Chatbots e Assistentes Virtuais:
• Criar
  chatbots inteligentes e integrá-los a plataformas como ChatGPT, aplicando
  técnicas de NLP para aprimorar o atendimento ao cliente.
6. Explorar
   Processamento de Linguagem Natural (NLP):
• Aplicar
  técnicas de NLP para análise de texto, utilizando ferramentas como NLTK e
  SpaCy, com foco em análise de sentimentos e chatbots.
7. Adotar
   Melhores Práticas em IA:
• Considerar
  aspectos éticos relacionados à IA, garantir a documentação e
  reprodutibilidade, e aprender sobre a implantação de modelos em ambientes
  de produção.
8. Implementar
   Soluções de IA com Ferramentas Avançadas:
• Trabalhar
  com plataformas de Cloud e aprender sobre o uso de TensorFlow e Keras
  para desenvolver e implantar modelos de IA.

Conteúdo Programático:

1. Introdução à Inteligência Artificial

   • Conceitos básicos e evolução da IA
   • Tipos de IA: fraca vs. forte, supervisada vs. não supervisionada
   • Aplicações da IA em diferentes setores

2. Fundamentos de Machine Learning

   • Diferença entre IA e Machine Learning
   • Algoritmos de aprendizado: regressão, classificação, clustering
   • Preparação de dados: limpeza, normalização e transformação

3. Ferramentas e Bibliotecas de Machine Learning

   • Introdução ao Python para IA
   • Bibliotecas: NumPy, Pandas, Scikit-learn
   • Configuração do ambiente de desenvolvimento (Jupyter Notebook)

4. Processamento de Áudio e Vídeo com IA

   • Processamento de Áudio:
     • Reconhecimento de fala e transcrição automática
     • Ferramentas: Google Speech-to-Text, IBM Watson Speech to Text
     • Aplicações em atendimento ao cliente e análise de sentimentos
   • Processamento de Vídeo:
     • Análise de vídeo e reconhecimento de objetos
     • Ferramentas: OpenCV, TensorFlow
     • Aplicações em segurança e monitoramento

5. Chatbots e Assistentes Virtuais

   • Desenvolvimento de chatbots inteligentes
   • Integração com plataformas como o ChatGPT
   • Ferramentas: Dialogflow, Microsoft Bot Framework
   • Aplicações em atendimento ao cliente e suporte

6. Processamento de Linguagem Natural (NLP)

   • Técnicas de NLP para análise de texto
   • Ferramentas: NLTK, SpaCy
   • Aplicações em análise de sentimentos e chatbots

7. Melhores Práticas em IA

   • Ética em IA e considerações sobre viés
   • Documentação e reprodutibilidade
   • Implantação de modelos em produção

8. Ferramentas para Implementação

   • Introdução ao TensorFlow e Keras
   • Uso de plataformas de Cloud (AWS, Google Cloud, Azure)
   • Deploy de modelos em ambientes de produção

9. Estudos de Caso Práticos

   • Análise de casos de sucesso em IA
   • Projetos práticos em grupo: aplicação de ferramentas e técnicas aprendidas