Formação Executiva em Inteligência Artificial para Gestores

Por meio de um processo supervisionado pela Coordenação Acadêmica da FGV, o portador deste badge completou os objetivos educacionais do curso Formação Executiva em Inteligência Artificial para Gestores.

Ementa:
1 – Cenário da Inteligência Artificial e as suas Aplicações
História da IA. Evolução das tecnologias e teorias de IA. Marcos históricos de IA. Introdução ao ML. Modelos e algoritmos de ML. Aplicações de IA em diversas áreas da organização. Estudos de caso de IA em negócios. Considerações sobre ciência de dados. Aspectos éticos ligados à IA.

2 – Inteligência Artificial Aplicada a Projetos
Aplicações de IA para a gestão de projetos ligados a: gestão de projetos, programas e portfólios.?Uso da IA generativa na gestão de projetos. Considerações sobre projetos preditivos e adaptativos. Predições em gerenciamento de projetos usando IA. Gestão de stakeholders e outras áreas de conhecimento com IA. Kanban. Scrum. Outras metodologias para gerenciamento de projetos usando IA.

3 – Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios
Panorama geral das categorias de ML. Critérios de decisão para categorias de ML em contexto organizacional.? Introdução aos algoritmos de ML: classificação, regressão e clustering. Comparação de algoritmos de ML dentro de cada categoria. Seleção de algoritmos de ML baseada em necessidades específicas. Definição de performance em modelos de IA. Explicabilidade em IA. Acurácia versus complexidade em modelos de ML. Critérios de avaliação de modelos de ML. Mapeamento de algoritmos de ML para oportunidades de negócio. Ajuste de algoritmos de ML para diferentes domínios de aplicação. Estratégias para implementação de ML em ambientes corporativos. Exploração de algoritmos de IA generativa para inovação e criação de conteúdo.

4 – Governança de Inteligência Artificial
Fundamentos técnicos da ciência de dados. Infraestrutura e ferramentas de data science. Segurança e escalabilidade em ambientes de dados. Ambiente de processamento e armazenamento de dados. Papéis e responsabilidades em equipes de data science. Cientista de dados e o engenheiro de dados: funções e colaborações. Ética e IA: princípios fundamentais. Privacidade e consentimento em projetos de IA. Bias e justiça algorítmica. Estratégias de governança em IA. Regulamentações e compliance em IA. Auditoria e accountability de sistemas de IA.

Competências:
interagir melhor com equipes de ciência de dados para estabelecer, acompanhar e avaliar melhor projetos de IA;
orientar projetos de IA na sua organização;
gerenciar projetos de IA com mais segurança e conforto, além de descobrir como a IA pode ser usada na própria gestão do projeto;?
traçar diretrizes sobre a governança de IA incluindo questões relativas ao ambiente tecnológico, ético e de segurança.?

O que é necessário para conquistar este badge

Tem direito ao certificado digital e badge FGV o/a estudante que tiver participado, contribuindo de forma crítica nas atividades propostas e obtido nota mínima 7,0 (sete) em cada disciplina do curso.

Testemunho deste badge

matricula: 578325/2024 – turma: ONL024ZV-IAGLV2441

FUNDAÇÃO GETULIO VARGAS