AI and Value Creation
- Panorama das atuais tecnologias e aplicações de IA.
- A IA como inovação disruptiva em diferentes sectores.
- Como pode criar um novo valor significativo e resolver os seus maiores desafios empresariais utilizando tecnologias de IA.
AI Fundamentals
- Machine Learning.
- Neural Networks.
- Deep Learning.
Machine Learning, Deep Learning e Gen AI
- A evolução da inteligência artificial (IA) ao longo do tempo
- As principais tecnologias de IA - machine learning, deep learning, reinforcement learning, IA generativa
- As principais áreas de aplicação de IA dentro das organizações
- Casos de uso de aplicação das principais tecnologias de IA no negócio
AI Strategy
- Implicações da IA na estratégia empresarial.
- Como desenvolver e executar uma estratégia de IA para criar uma vantagem competitiva.
- Como criar um ecossistema para desenvolver projetos de IA.
- Estudo de caso.
AI & Data
- IA generativa, evolução da tecnologia.
- IA generativa vs. IA/ML tradicional.
- Impacto da IA generativa na economia.
- Casos de utilização da IA generativa por sector.
- Principais riscos da IA generativa
Ethics for AI
- Dimensões éticas da AI (privacidade, viés, etc.).
- Impacto da ética na competitividade.
- EU AI Act e GDPR - implicações práticas no presente e no futuro; casos de estudo.
AI & Strategy for Cpacity Building
- Os impactos da (Gen)AI na Transformação dos Negócios
- A jornada de (Gen)AI, a sua complexidade e potencial transformador
- (Gen)AI Center of Excellence (CoE) Playbook
AI for Customer Experience
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- Importância da experiência do cliente (CX).
- Next tech marketing.
- Aprimorando a experiência do cliente com IA.
- Tendências e inovações em IA para marketing.
Case Study
- IA for ALL. O caso da iCapital, Vanda Jesus, I Capital
- Aplicações de AI no nosso produto: Predictive analyses and Computer vision
- Aplicação de GenAI interna - iChat
- Aplicação de AI for Developes / Copilot para Github
AI for Productivity
- Gen AI: conceitos chave e a parceria Microsot AI & Open AI.
- AI em toda a Plataforma MSFT: Adoptar Microsoft Copilot stack, Expandir Microsoft Copilot ou Desenvolver o seu próprio copilot:
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- Visão Geral do Microsoft Copilot Stack.
- Aplicações práticas, use cases, benefícios e ganhos de eficiência (incluindo indicadores reais resultantes do EAP - Early Adopters program)
- Introdução à IA
- Definição e história da IA.
- Tipos de IA: estreita vs. geral.
- Principais tecnologias de IA
- Aprendizagem automática, aprendizagem profunda e processamento de linguagem natural.
- Visão computacional e robótica
- IA nas empresas
- Casos de utilização em todos os sectores (por exemplo, cuidados de saúde, finanças, fabrico).
- Impacto na produtividade, inovação e competitividade.
- Automação e otimização de processos empresariais
- RPA (Robotic Process Automation) e suas aplicações.
- Integração da IA para melhorar a eficiência dos processos empresariais.
- Adoção estratégica da IA
- Desenvolvimento de uma estratégia de IA para as organizações.
- Avaliação da prontidão e superação de desafios.Da apreensão à adopção: como começar e desenvolver a jornada de AI.
AI for Automation
- Introdução à IA
- Definição e história da IA.
- Tipos de IA: estreita vs. geral.
- Principais tecnologias de IA
- Aprendizagem automática, aprendizagem profunda e processamento de linguagem natural.
- Visão computacional e robótica
- IA nas empresas
- Casos de utilização em todos os sectores (por exemplo, cuidados de saúde, finanças, fabrico).
- Impacto na produtividade, inovação e competitividade.
- Automação e otimização de processos empresariais
- RPA (Robotic Process Automation) e suas aplicações.
- Integração da IA para melhorar a eficiência dos processos empresariais.
- Adoção estratégica da IA
- Desenvolvimento de uma estratégia de IA para as organizações.
- Avaliação da prontidão e superação de desafios
Hands-on Workshop AI for Value Creation
- Introdução aos LLMs
- Visão geral da Inteligência Artificial e Machine Learning
- O que são os Large Language Models (LLMs)?
- exemplos: GPT, BERT, PaLM, etc
- Como os LLMs se diferenciam dos modelos tradicionais de IA
- Aplicações reais dos LLMs
- Configuração e interação com um LLM
- Ferramentas para aceder aos LLMs
- API, Hugging Face, LangChain
- Modelos locais VS baseados na cloud
- Prática: configuração de um ambiente para interagir com LLM
- Fundamentos de Phytin para interação com APIs
- API da OpenAI
- Escrita de prompts
- Exemplo de Q&A, sumarização e de código
- Fine-Tuning e Personalização
-
- Introdução ao fine-tuning de modelos
- Quando e porquê ajustar (fine-tune) um modelo
- Datasets para fine-tuning
- Pré-processamento de dados
- Garantir inputs de alta qualidade
- Prática: fine-tuning do ChatGPT4
- Engenharia de Prompts e Boas práticas
- Técnicas principais de engenharia de prompts
- Fe-shot learning
- Chain-of-thought prompting
- Prática: diferentes tipos de prompt e avalição de respostas de LLMs
- Integração de LLMs em Aplicações
- Usar LLMs em projetos reais
- Chatbots e assistentes virtuais
- geração de conteúdos
- Análise de sentimentos e sumarização
- APIs e ferramentas para integração
- Flask para integração web
- Prática: construção de um chatbot simples com um LLM
