Curso AI Product Owner

  • DevOps | CI | CD | Kubernetes | Web3

Curso AI Product Owner

16h
Visão Geral

O curso oferece oportunidades para profissionais de diversas áreas de negócios se especializarem na implementação de projetos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). O curso destina-se também a empresas que pretendam aumentar as suas capacidades de geração de projetos e soluções de IA, especializando líderes empresariais nesta área para que possam ser o catalisador da mudança e adaptação às novas tecnologias.

Objetivo

Após concluir este Curso AI Product Owner, você será capaz de:

  • Familiarização com os principais conceitos de IA e ML e seu uso em vários setores.
  • Identificar melhorias através da implementação de ML nas atividades dos participantes
  • Liderar a implementação de ML em seu campo de atividade
  • Documentar a primeira definição do problema para um projeto de ML
  • Interpretar e usar os resultados do modelo mesmo sem uma base estatística sólida
Publico Alvo
  • O curso é direcionado a todos os níveis organizacionais, mas é particularmente adequado para Product Owners, líderes empresariais, especialistas em produtos e/ou tecnologia. Este curso é particularmente útil para profissionais que pretendem aprofundar os seus conhecimentos e competências na área da inteligência artificial e da aprendizagem automática e tornar-se líderes na implementação destas tecnologias na sua organização. O curso fornece conhecimentos e habilidades essenciais para liderar projetos de IA, desde a ideia até o desenvolvimento, implementação e monitoramento.
Pre-Requisitos
  • Não são necessários pré-requisitos para este curso.

 

Materiais
Inglês/Português/Lab Pratico
Conteúdo Programatico
  • Key concepts
  • AI Transformation Playbook
  • Need for AI Product Owner
  • AI Strategy
  • Selection of AI solutions
  • Building teams in delivering AI projects
  • The lifecycle of an AI project
  • Rapid experimentation in AI
  • Defining your own project
  • Identify your data and how you can use it
  • Business requirements analysis
  • Key matrices in evaluating model performance and building custom metrics
  • Integrating machine learning models into your existing workflow
  • AI Product Owner Responsibilities
TENHO INTERESSE

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