Formação Executiva em Engenharia de IA Generativa e Machine Learning

Por meio de um processo supervisionado pela Coordenação Acadêmica da FGV, o portador deste badge completou os objetivos educacionais do curso Formação Executiva em Engenharia de IA Generativa e Machine Learning.

Ementa:
1 – Fundamentos de Engenharia de IA e Deep Learning
Lógica do aprendizado de máquina (input, processamento, output). Papel dos dados no treinamento (treino, validação, teste). Redes neurais: neurônios, camadas e funções de ativação. Intuição por trás do treinamento (loss functions e backpropagation explicados visualmente). Introdução prática aos frameworks (PyTorch/TensorFlow). Arquiteturas essenciais: CNNs (visão) e introdução a transformers (texto).

2 – Engenharia de Dados e Machine Learning
Engenharia de dados. Times de data science. Preparo e gestão de datasets. Data warehouses e data lakes. Panorama geral das categorias de ML. Critérios de decisão para categorias de ML em contexto organizacional. Modelagem e validação. Classificação, regressão e clustering.

3 – Fundamentos Modernos de LLMs
LLMs e tokenização. Embeddings/vetores. Busca semântica. RAG. Prompting avançado. Seleção de modelos. Métricas de avaliação (clássicas e para LLMs).

4 – Arquitetura e Desenvolvimento de Soluções: Segurança, Testes e Confiabilidade de IA em Produção.
Arquitetura de redes neurais. Arquiteturas cloud para IA. Agentes (planejamento, memória e ferramentas). Custos, escalabilidade e segurança. Ameaças em IA (prompt injection, data poisoning, model stealing e jailbreaks). Avaliação (métricas clássicas e para LLMs). Guardrails e filtros. Mitigação de vieses. Privacidade e LGPD. Documentação (risk register e model/data cards). Auditoria e conformidade.

Competências:
gerenciar o ciclo completo de dados, modelar e validar algoritmos para aplicações diversas;
trabalhar com LLMs, embeddings, prompting avançado e técnicas de fine-tuning;
implementar soluções seguras;
aplicar privacidade e conformidade à LGPD;
mitigar riscos e vieses em IA;
avaliar a performance;
monitorar modelos;
garantir a governança ética e técnica nas operações.

O que é necessário para conquistar este badge

Tem direito ao certificado digital e badge FGV o/a estudante que tiver participado das atividades propostas e atendido aos critérios de nota e/ou frequência para aprovação.