O que a inteligência artificial realmente é
Inteligência artificial, software convencional, automação, algoritmos, modelos, IA estreita, inteligência artificial geral e o desenvolvimento histórico da área.
Inteligência Artificial AI-101
Fundamentos de Inteligência Artificial
Uma introdução não técnica à inteligência artificial moderna
Desenvolva uma compreensão clara e prática de como funciona a inteligência artificial moderna, sem necessidade de programação, matemática avançada ou formação técnica prévia.
US$145
Um Certificado Eletrônico de Conclusão da First BCI University em formato PDF está incluído após a conclusão bem-sucedida do curso.
AI-101
Visão geral do curso
Fundamentos de Inteligência Artificial é um curso estruturado de nível iniciante destinado a alunos que desejam compreender a inteligência artificial para além das manchetes, das demonstrações de produtos e do jargão técnico.
O curso explica como dados, aprendizado de máquina, redes neurais, IA generativa, visão computacional, sistemas de áudio, robótica e sistemas autônomos se integram. Os alunos também examinam as limitações da IA e a importância da privacidade, da segurança, da equidade, da verificação e de uma supervisão humana efetiva.
O programa foi desenvolvido para alunos adultos com boa capacidade de compreensão e não exige experiência em programação, conhecimentos de matemática avançada nem estudos anteriores em ciência da computação.
Objetivos de aprendizagem
O que você aprenderá
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01
Explicar como a inteligência artificial difere dos softwares convencionais, da automação e dos sistemas baseados em regras.
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02
Descrever como conjuntos de dados, treinamento, validação, testes e inferência sustentam o desenvolvimento da IA.
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03
Distinguir o aprendizado supervisionado, o não supervisionado e o por reforço.
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04
Explicar, em nível conceitual, redes neurais, aprendizado profundo e transformers.
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05
Descrever como a IA generativa e os grandes modelos de linguagem produzem conteúdo.
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06
Reconhecer problemas comuns, como alucinação, sobreajuste, viés, vazamento de dados e mudança de distribuição.
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07
Compreender os fundamentos da visão computacional, da IA aplicada a áudio, da robótica e dos sistemas autônomos.
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08
Avaliar um sistema de IA examinando sua finalidade, seus dados, seu método, seus resultados, seus riscos e sua supervisão humana.
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09
Discutir privacidade, segurança, equidade, transparência e responsabilização no uso responsável da IA.
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10
Identificar caminhos para a continuidade dos estudos e o desenvolvimento profissional em IA.
Dez módulos estruturados
Currículo do curso
Dados: a base da inteligência artificial
Dados estruturados e não estruturados, coleta, rotulagem, qualidade, representatividade, privacidade, viés e o ciclo de vida completo dos dados.
Fundamentos do aprendizado de máquina
Aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço, avaliação de modelos, generalização, sobreajuste e análise prática de erros.
Redes neurais e aprendizado profundo
Camadas, pesos, representações, redes convolucionais, redes recorrentes, transformers e os pontos fortes e as limitações do aprendizado profundo.
Processamento de linguagem natural e IA generativa
Modelos de linguagem, tokens, contexto, elaboração de prompts, geração, alucinações, verificação, recuperação de informações e conceitos introdutórios sobre agentes de IA.
Visão computacional, IA aplicada a áudio e sistemas multimodais
Reconhecimento de imagens, detecção de objetos, sistemas de fala, mídia sintética, análise multimodal, autenticidade e consentimento.
Robótica e sistemas autônomos
Sensores, percepção, planejamento, controle, atuadores, autonomia, limites de segurança e intervenção humana.
A inteligência artificial no mundo real
Aplicações da IA em saúde, finanças, educação, varejo, logística, manufatura, governo, agricultura e pequenas empresas.
Inteligência artificial responsável
Ética, privacidade, segurança, viés, equidade, explicabilidade, responsabilização, governança e supervisão humana efetiva.
O futuro da IA e da capacidade humana
Agentes de IA, sistemas multimodais, aplicações emergentes, funções profissionais, competências humanas transferíveis e aprendizagem ao longo da vida.
Livro didático oficial recomendado
Fundamentos de Inteligência Artificial da First BCI University
Um guia não técnico sobre dados, aprendizado de máquina, IA generativa, robótica e uso responsável
- Autor
- Konstantin Titov
Este livro é o material de aprendizagem recomendado para o AI-101. Seus dez capítulos acompanham o currículo do curso e apresentam explicações detalhadas, cenários realistas, verificações de conhecimentos e atividades de aprendizagem aplicada.
Disponível como eBook para download seguro por US$12.99.
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Avaliação e conclusão
Componentes da avaliação
- Dez verificações de conhecimentos, uma para cada módulo
- Atividades de aprendizagem aplicada baseadas em cenários realistas de IA
- Uma avaliação final que abrange os principais conceitos do curso
- Uma análise final de um sistema de IA do mundo real
Requisitos para conclusão
- Concluir todos os dez módulos de aprendizagem
- Concluir as verificações de conhecimentos obrigatórias
- Obter pelo menos 70% na avaliação final
- Enviar a análise final do sistema de IA
AI-101 Matrícula
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