A transformação digital é um processo de repensar o modelo dos negócios, frente às tecnologias digitais. Inovar não é mais uma opção, passou a ser uma questão de sobrevivência. O rápido avanço das Inteligências Artificiais, e o papel central que ela tende a ocupar nos negócios traz inúmeros desafios que vão muito além da própria tecnologia. O novo Certificado I2AI: AI Technology Foundation é uma formação para todos que querem entender como as principais tecnologias de inteligência artificial funcionam e podem ser aplicadas em suas empresas e negócios. Através de abordagem dinâmica e com vários exemplos práticos, serão apresentados conceitos e aplicações dessas tecnologias, mesmo sendo um curso que fala muito sobre tecnologia, nossos cursos não são técnicos. Os objetivos são proporcionar uma ampla visão e possibilidades de aplicações de IA para os gestores de negócios serem capazes de entender e gerar valor para seus negócios.

O certificado será composto por 4 módulos de curta duração (4 horas), ministrados em modalidade remota através da plataforma Zoom, com professores I2AI. Os módulos podem ser realizados individualmente, mas somente os alunos que realizarem os 4 módulos receberão o Certificado I2AI: AI Technologies Foundation. Confira os módulos:

Módulo I – RPA (Robot Process Automation)

RPA (Robotic Process Automation) é uma excelente tecnologia de automação para ser utilizada como ponto de partida e, também, como aceleradora da jornada de transformação digital das empresas, sendo uma das mais eficientes e eficazes.

As soluções RPA podem ser consideradas forças de trabalho robóticas virtuais que agregam valor às forças de trabalho humanas nas empresas e estão sendo adotadas em todos os setores da indústria e áreas organizacionais com rápido retorno do investimento.

Neste curso você aprenderá:

- Como avaliar o potencial de aderência dos processos candidatos à automação com RPA

- Como identificar os benefícios a serem obtidos e a complexidade dos processos para automação

- Como criar um roadmap de automações de processos com RPA

- Quais os componentes de arquitetura de uma plataforma RPA

- Boas práticas de desenvolvimento de automações com RPA

- Exemplos práticos de automações RPA

- Como estruturar um CoE (Centro de Excelência) em RPA.

Pré-Requisitos: Não há requisitos de conhecimentos técnicos.

Professor: Alexandre Seidl é Engenheiro de Computação formado na PUC-Rio, com especialização em Gestão de Negócios pela COPPEAD/UFRJ e sócio da LuminaMind (www.luminamind.com.br), empresa de consultoria de TI, parceira de negócios da IBM e da UiPath e que possui foco em soluções de automação digital de negócios através do uso de tecnologias como BPMS, BRMS e RPA.

Módulo II – Machine Learning 

Neste curso discutiremos sobre Machine Learning e desvendaremos a “mágica” por trás destas técnicas.  Vamos percorrer um caminho que envolve a tomada de decisões a partir de dados passados, e que habilita a máquina a aprender com os erros e acertos. Com exemplos práticos envolvendo os paradigmas de aprendizado supervisionado e não supervisionado, o aluno terá a possibilidade de entender em quais situações e problemas poderá aplicar cada técnica discutida.

- Aprendizado Supervisionado

- Classificação

- Regressão

-Aprendizado não Supervisionado

- Agrupamento (Clustering)

- Sistemas de Recomendação

⇒ Público: Não técnico, que pretende aprofundar o uso de Machine Learning em seus negócios. Não possuem necessariamente conhecimento em tecnologia (a ponto de desenvolver/programar), mas precisam do aprofundamento que traga valor para os negócios.

Professor: Diego Nogare é Chief Data Officer na Lambda3, foi Microsoft MVP por 11 anos seguidos nas categorias de SQL Server, Data Platform e Inteligência Artificial. Atualmente é Microsoft Regional Director. Também fez parte do board global de diretores do PASS durante os anos 2018 e 2019. É professor em disciplinas de Inteligência Artificial, Aprendizagem de Máquinas e Big Data em programas de pós-graduação. Faz parte do conselho de notáveis da I2AI. É mestre em Inteligência Artificial com pesquisas envolvendo computação avançada em Astronomia e Astrofísica, pelo Mackenzie.

Módulo III – Visão Computacional

A Visão Computacional é uma divisão da inteligência artificial que permite equipamentos reconhecer e/ou extrair informações de imagens estáticas ou vídeos. Com o avanço tecnológico junto à diminuição e viabilidade do custo computacional, o uso desta tecnologia ficou mais fácil e acessível para desenvolvimento de soluções ao mercado. Entenda como este segmento em ascensão, permite que máquinas enxerguem o que acontece ao seu redor.

- Entendendo sobre aquisição de imagem

- Compreendendo o impacto do ambiente de hardware

- Conceitos de Processamento, filtros, segmentação e morphologia

- Reconhecimento de padrões e Rede Neural Convolucional

- Entendendo o desenvolvimento de aplicações para reconhecimento de objetos

Público com o objetivo de compreender visão computacional para tomada de decisões no mercado/negócios.

Professor: Alessandro Faria é Sócio fundador da OITI TECHNOLOGIES, primeiro contato com tecnologia em 1983 com 11 anos de idade. Leva o Linux a sério, pesquisa e trabalhos com biometria e visão computacional desde 1998. Experiência com biometria facial desde 2003, redes neurais artificiais e neurotecnologia desde 2009. Inventor da tecnologia CERTIFACE, mais de 100 palestras ministradas, 14 artigos impressos publicados, mais de 8 milhões de acessos nos 120 artigos publicados, Membro oficial Mozillians, Embaixador OpenSUSE Linux América Latina, Membro do Conselho OWASP SP, Desenvolvedor/Contribuidor da biblioteca OpenCV, Membro Notável da I2AI, Global Innovator Intel e Presidente do Conselho openSUSE INNOVATOR e Responsável da iniciativa Global openSUSE INNOVATOR.

Módulo IV – NLP (Natural Language Processing)

Processamento de Linguagem Natural é uma das principais áreas de estudo dentro da Inteligência Artificial, dar capacidade às máquinas para se comunicar como seres humanos é algo desafiador, dado os contextos linguísticos e sentimentos que fazemos de forma tão natural. Venha aprender como usar essa tecnologia para extrair dados de documentos, e-mails e interagir de forma humana e natural com bots e assistentes.

- Introdução a processamento de linguagem natural

- Normalização de texto (tokenização, stemming e stopwords)

- Explorando dados de texto

- Usos e aplicações em Processamento de Linguagem Natural

- Desenvolvimento e discussão de um modelo básico de Machine Learning para classificação de texto

- Desenvolvendo uma solução de chatbot com extração, análise de sentimentos e interação de forma humana e natural

- Dinâmica e participação dos alunos em atividades e práticas 

Professor: Alexandro Romeira é Engenheiro da computação com especialização em Big Data / Data Science, sócio fundador da I2AI (International Association of Artificial Intelligence) – Associação de fomento a aceleração de tecnologias ligadas à Inteligência Artificial por organizações ao redor do mundo e da D2i (software house de IA e Analytics). Apaixonado por novas tecnologias e forte orientação para resultados, tem mais de 20 anos em cargos estratégicos nas áreas de TI, Inovação e Negócios em empresas de grande porte e startups onde exerce cargos estratégicos e desenvolve projetos de inovação nos segmentos de varejo, indústria, logística, educação, call-center, serviços e terceiro setor. Também é apaixonado por fotografia e esportes, praticando mergulho autônomo tendo realizado viagens em várias partes do mundo.

Dias 06, 13, 20 e 27 de outubro. 19h00 às 22h30

Robotic Process Automation

Machine Learning

Visão Computacional

Natural Language Processing