O que realmente é inteligência artificial
Inteligência artificial, software tradicional, automação, algoritmos, modelos, IA especializada, 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 a inteligência artificial moderna funciona, sem necessidade de experiência em programação, matemática avançada ou formação técnica prévia.
US$145
Um Certificado Eletrônico de Conclusão da First BCI University, em formato PDF, será fornecido após a conclusão bem-sucedida do curso.
AI-101
Visão geral do curso
Fundamentos de Inteligência Artificial é um curso introdutório estruturado para quem deseja compreender a inteligência artificial além das manchetes, demonstrações de produtos e jargão técnico.
O curso explica como dados, aprendizagem de máquina, redes neurais, IA generativa, visão computacional, sistemas de áudio, robótica e sistemas autônomos se relacionam. Os estudantes também analisam as limitações da IA e a importância da privacidade, segurança, equidade, verificação e supervisão humana significativa.
O programa foi desenvolvido para adultos e profissionais que desejam adquirir uma compreensão sólida da inteligência artificial. Não é necessário ter experiência em programação, matemática avançada ou estudos prévios em ciência da computação.
Objetivos de aprendizagem
O que você aprenderá
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01
Explicar como a inteligência artificial difere do software tradicional, da automação e dos sistemas baseados em regras.
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02
Descrever o papel dos conjuntos de dados, treinamento, validação, testes e inferência no desenvolvimento de sistemas de inteligência artificial.
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03
Distinguir entre aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço.
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04
Explicar redes neurais, aprendizagem profunda e Transformers em nível conceitual.
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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 alucinações, sobreajuste, viés, vazamento de dados e mudanças na distribuição dos dados.
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07
Compreender os fundamentos da visão computacional, IA de áudio, robótica e sistemas autônomos.
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08
Avaliar um sistema de inteligência artificial de acordo com seu objetivo, dados, método, resultados, riscos e supervisão humana.
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09
Analisar privacidade, segurança, equidade, transparência e responsabilidade no uso responsável da inteligência artificial.
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10
Identificar caminhos para estudos adicionais em inteligência artificial e desenvolvimento profissional.
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 completo de vida dos dados.
Fundamentos da aprendizagem de máquina
Aprendizagem supervisionada, não supervisionada e por reforço, avaliação de modelos, generalização, sobreajuste e análise prática de erros.
Redes neurais e aprendizagem profunda
Camadas, pesos, representações, redes convolucionais, redes recorrentes, Transformers e os pontos fortes e limitações da aprendizagem profunda.
Processamento de linguagem natural e IA generativa
Modelos de linguagem, tokens, contexto, elaboração de prompts, geração, alucinações, verificação, recuperação de informações e conceitos introdutórios de agentes de IA.
Visão computacional, IA de áudio e sistemas multimodais
Reconhecimento de imagens, detecção de objetos, sistemas de voz e áudio, mídia sintética, análise multimodal, autenticidade e consentimento.
Robótica e sistemas autônomos
Sensores, percepção, planejamento, controle, atuadores, autonomia, limites de segurança e intervenção humana.
Inteligência artificial no mundo real
Aplicações de IA em saúde, finanças, educação, varejo, logística, manufatura, administração pública, agricultura e pequenas empresas.
Inteligência artificial responsável
Ética, privacidade, segurança, viés, equidade, explicabilidade, responsabilidade, governança e supervisão humana significativa.
O futuro da IA e as habilidades humanas
Agentes de IA, sistemas multimodais, aplicações emergentes, funções profissionais, habilidades humanas transferíveis e aprendizagem ao longo da vida.
Livro didático oficial recomendado
First BCI University Artificial Intelligence Foundations
A Non-Technical Guide to Data, Machine Learning, Generative AI, Robotics, and Responsible Use
- Autor
- Konstantin Titov
Este livro é o material de estudo recomendado para AI-101. Seus dez capítulos acompanham a estrutura do curso e oferecem explicações ampliadas, situações realistas, verificações de conhecimento e atividades de aprendizagem aplicada.
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Avaliação e conclusão
Componentes da avaliação
- Dez verificações de conhecimento, uma para cada módulo
- Atividades de aprendizagem aplicada baseadas em situações realistas de inteligência artificial
- Uma avaliação final cobrindo os principais conceitos do curso
- Uma análise final de um sistema de inteligência artificial do mundo real
Requisitos para conclusão
- Concluir todos os dez módulos de aprendizagem
- Completar as verificações de conhecimento obrigatórias
- Obter pelo menos 70% na avaliação final
- Entregar a análise final de um sistema de inteligência artificial
AI-101 Matrícula
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