Visão Geral
O curso Certified Artificial Intelligence Manager tem como objetivo capacitar profissionais para planejar, implementar e gerenciar iniciativas de Inteligência Artificial dentro das organizações. A formação aborda desde os fundamentos técnicos da Inteligência Artificial até a gestão estratégica de projetos de IA, incluindo governança, ética, segurança, ciclo de vida de modelos, integração com sistemas corporativos e geração de valor de negócio.
Durante o curso, os participantes aprendem como identificar oportunidades de aplicação de IA, estruturar projetos, selecionar tecnologias adequadas, coordenar equipes multidisciplinares e garantir conformidade com requisitos legais e de governança de dados. O treinamento também explora conceitos como Machine Learning, Deep Learning, Data Strategy, MLOps e AI Governance, permitindo que gestores liderem iniciativas de transformação digital baseadas em Inteligência Artificial.
Objetivo
Após realizar este curso Certified Artificial Intelligence Manager, você será capaz de:
- Compreender os principais conceitos e tecnologias de Inteligência Artificial
- Identificar oportunidades de aplicação de IA em processos de negócio
- Planejar e estruturar projetos de Inteligência Artificial
- Gerenciar o ciclo de vida de soluções baseadas em IA
- Definir estratégias de governança e ética em IA
- Integrar soluções de IA com arquiteturas corporativas
- Gerenciar riscos, segurança e conformidade em projetos de IA
- Liderar equipes multidisciplinares em iniciativas de Inteligência Artificial
Publico Alvo
- Gestores de tecnologia
- Gerentes de inovação e transformação digital
- Líderes de projetos de dados e inteligência artificial
- Profissionais de TI que desejam atuar na gestão de projetos de IA
- Consultores de tecnologia e estratégia digital
- Arquitetos de soluções e líderes técnicos
Pre-Requisitos
- Conhecimentos básicos de tecnologia da informação
- Noções de análise de dados
- Experiência prévia em gestão de projetos ou liderança de equipes é recomendada
- Familiaridade com conceitos básicos de transformação digital
Materiais
Inglês/Português + Exercícios + Lab Pratico
Conteúdo Programatico
Module 1: Introduction to Artificial Intelligence Management
- Fundamentals of Artificial Intelligence
- AI ecosystem and technology landscape
- AI adoption in modern enterprises
- Role of the Artificial Intelligence Manager
- AI transformation strategies
Module 2: AI Technologies and Architectures
- Machine Learning fundamentals
- Deep Learning concepts and neural networks
- Natural Language Processing and Computer Vision
- AI platforms and frameworks
- Data pipelines and AI system architectures
Module 3: AI Strategy and Business Value
- Identifying AI opportunities in business processes
- AI use case discovery and prioritization
- AI value creation and ROI analysis
- Building AI-driven business models
- AI adoption roadmaps
Module 4: Data Strategy for Artificial Intelligence
- Data governance for AI initiatives
- Data collection and data quality management
- Data engineering fundamentals
- Data privacy and compliance requirements
- Building data-driven organizations
Module 5: AI Project Management
- AI project lifecycle
- Agile methodologies for AI development
- Managing cross-functional AI teams
- AI risk management
- Budgeting and resource planning
Module 6: MLOps and AI Operations
- Machine Learning lifecycle management
- Model deployment and monitoring
- Continuous integration and continuous deployment for ML
- Model governance and auditing
- AI performance monitoring
Module 7: AI Ethics, Governance and Compliance
- Ethical AI principles
- Responsible AI frameworks
- Bias detection and mitigation
- AI regulation and compliance
- AI governance models
Module 8: Future of Artificial Intelligence in Business
- Generative AI and Large Language Models
- Autonomous AI systems
- AI-driven enterprise transformation
- Emerging AI technologies
- Building long-term AI strategy
TENHO INTERESSE