Neste curso, você aprenderá os casos de uso práticos de inteligência artificial (IA), machine learning (ML) e inteligência artificial generativa (IA generativa) em uma variedade de setores, como saúde, finanças, marketing, entretenimento e muito mais. Você também aprenderá sobre os recursos e as limitações da IA, de ML e da IA generativa, as técnicas de seleção de modelos e as principais métricas de negócios.
- Nível do curso: básico
- Duração: 1 hora
Nota: Este curso tiene transcripciones o subtítulos localizados. La narración está en inglés. Para mostrar los subtítulos, haga clic en el botón CC en la esquina inferior derecha del reproductor.
Atividades
Este curso inclui elementos interativos, instruções em texto, gráficos ilustrativos e testes de conhecimento.
Objetivos do curso
Neste curso, você aprenderá a:
- Identificar exemplos de aplicações práticas da IA.
- Reconhecer casos de uso e soluções em que a IA possa atender às necessidades de negócios.
- Estabelecer quando as soluções de AL e ML não são adequadas.
- Identificar os casos de uso que usam técnicas de ML, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço.
- Identificar as capacidades da IA generativa.
- Identificar os desafios da IA generativa.
- Identificar os fatores que devem ser considerados ao selecionar os modelos de IA generativa.
- Identificar as métricas de negócios para as aplicações da IA generativa.
Público-alvo
Este curso se destina a:
- Pessoas interessadas em machine learning e inteligência artificial, independentemente de uma função específica
Pré-requisitos
Recomenda-se que os participantes tenham concluído o curso Fundamentos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA), que ensina o conhecimento básico sobre IA, ML e IA generativa.
Conteúdo do curso
Seção 1: Introdução
- Como usar este curso
- Introdução
Seção 2: Inteligência artificial
- Recapitulação do aprendizado prévio
- Exemplos de casos de uso práticos
- Exemplos de aplicações da IA
Seção 3: Machine learning
- Machine learning
- Técnicas e casos de uso de machine learning
- Teste de conhecimento
Seção 4: IA generativa
- IA generativa
- Capacidades da IA generativa
- Desafios da IA generativa
- Fatores que devem ser considerados ao selecionar um modelo de IA generativa
- Métricas de negócios para IA generativa
- Teste de conhecimento
Seção 5: Conclusão
- Recursos
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