MBA AI Leader

Introdução à IA Generativa

Estudo introdutório sobre Inteligência Artificial Generativa, suas características e distinções em relação à IA tradicional. Análise dos critérios que definem uma tecnologia como inteligência ar tificial, explorando limites e ambiguidades conceituais. Apresentação dos principais avanços e números da IA, com enfoque em sua evolução, impacto e aplicações.

Comparativos entre IA´s Generativas

Análise comparativa das diferentes abordagens em Inteligência Artificial Generativa, suas capacidades e limitações.
Discussão sobre a influência de opiniões externas na percepção da IA e o impacto da desinformação. Estudo das principais siglas e conceitos fundamentais da área. Comparação entre a atuação da IA e a inteligência humana em diferentes contextos. Reflexão sobre privacidade e segurança de dados na era da IA . Investigação sobre as tendências futuras da IA e sua inserção na cadeia de valor, considerando aspectos éticos, econômicos e tecnológicos.

Especialista em Instruções para a IA (Engenharia Prompt)

Exploração dos princípios e técnicas da engenharia de prompt para otimização da performance da Inteligência Artificial Generativa. Estudo da precificação da IA e o impacto dos custos computacionais. Análise aprofundada do funcionamento dos tokens e sua influência na geração de respostas. Discussão sobre datasets e benchmarks utilizados para treinamento e avaliação de modelos. Investigação sobre Adaptive Reasoning e sua aplicação na melhoria da resposta da IA. Técnicas para controle de alucinações em modelos generativos, garantindo maior precisão e confiabilidade nos resultados.

Especialista em Agentes de IA

Estudo aprofundado sobre agentes de Inteligência Artificial e suas aplicações. Análise das IAs desenvolvidas na China e seu impacto no cenário global. Exploração das etapas e ferramentas necessárias para a criação de uma IA personalizada. Integração entre modelos de IA tradicional e IA generativa, destacando desafios e opor tunidades. Visão geral dos principais Large Language Models (LLMs ), suas arquiteturas e funcionalidades. Discussão sobre os grandes desafios da IA, incluindo questões éticas, limitações tecnológicas e tendências futuras.

Gerenciamento de Projetos com IA

Estudo das metodologias e práticas de gestão de projetos que incorporam inteligência ar tificial. Análise dasestratégias adequadas para implementar IA em projetos, abordando planejamento, execução e monitoramento eficazes. Apresentação de quatro dicas práticas para otimizar o gerenciamento de projetos com IA , promovendo eficiência e inovação. Exploração de técnicas avançadas, como a criação de clones, para elevar a entrega de projetos a um novo patamar. Investigação da cadeia de valor da IA , examinando como a inteligência artificial agrega valor em cada etapa do ciclo de vida do projeto. Desenvolvimento de habilidades para liderar equipes e tomar decisões baseadas em dados em ambientes impulsionados pela IA, preparando gestores para enfrentar os desafios contemporâneos do setor tecnológico.

Os 6 Tipos de Agente e o Primeiro Tipo

Análise da estratégia por trás dos diferentes tipos de agentes de Inteligência Artificial, com foco no mapeamento de oportunidades para sua aplicação. Estudo aprofundado do Agente de Chat ( Tipo 1), explorando seus fundamentos, arquitetura e capacidades. Apresentação e discussão de casos de uso práticos do Agente de Chat em diversos contextos, visando o desenvolvimento de habilidades para a implementação e otimização dessa tecnologia.

Agente de IA Acionado por Evento (Tipo 2)
Exploração dos princípios e funcionamento dos agentes de Inteligência Ar tificial acionados por eventos ( Tipo 2). Análise de casos de uso práticos para demonstrar a aplicação e eficácia desses agentes em responder a estímulos específicos. Desenvolvimento de competências para implementar e otimizar soluções baseadas em IA acionada por eventos em diversos contextos.

Otimização com Agentes de IA Tipo 2
Estudo das técnicas de otimização empregando Agentes de Inteligência Artificial Tipo 2, abordando seus princípios de funcionamento e estratégias de aplicação eficazes. Análise de casos de uso práticos que demonstram a implementação e os benefícios desses agentes em diversos contextos, como automação de processos, tomada de decisões e resolução de problemas complexos. Desenvolvimento de competências para projetar, implementar e otimizar soluções baseadas em Agentes de IA Tipo 2, enfatizando a identificação de opor tunidades e a adaptação a ambientes dinâmicos e desafiadores.

Multiagentes Sequenciais (Tipo 3)
Estudo dos fundamentos e das técnicas de sistemas multiagentes sequenciais (Tipo 3), focando na interação e coordenação contínua entre múltiplos agentes. Análise de casos de uso práticos que ilustram a aplicação desses sistemas em áreas como automação, logística e gestão de recursos. Desenvolvimento de competências para projetar, implementar e otimizar soluções baseadas em multiagentes sequenciais, enfatizando a modelagem de comportamentos, a comunicação eficaz entre agentes e a resolução de problemas complexos em ambientes dinâmicos e interativos.

Agente Autônomo (Tipo 4)
Estudo dos fundamentos e das técnicas de sistemas multiagentes sequenciais (Tipo 3), focando na interação e coordenação contínua entre múltiplos agentes. Análise de casos de uso práticos que ilustram a aplicação desses sistemas em áreas como automação, logística e gestão de recursos. Desenvolvimento de competências para projetar, implementar e otimizar soluções baseadas em multiagentes sequenciais, enfatizando a modelagem de comportamentos, a comunicação eficaz entre agentes e a resolução de problemas complexos em ambientes dinâmicos e interativos.

Agentes Multimodelos (Tipo 5)
Estudo dos conceitos e das técnicas envolvidas no desenvolvimento de Agentes Multimodelos (Tipo 5) de Inteligência Artificial, enfocando a integração de múltiplos modelos e fontes de dados para aprimorar a tomada de decisões. Análise de casos de uso práticos que demonstram a aplicação desses agentes em diversos contextos, como análise de grandes volumes de dados, interação humana computador e sistemas de recomendação. Desenvolvimento de competências para projetar, implementar e otimizar agentes multimodelos, destacando a comunicação eficiente entre diferentes modelos, a adaptação a ambientes variados e a resolução de problemas complexos. Reflexão sobre os desafios técnicos e éticos na implementação de agentes multimodelos, visando promover a inovação e a eficiência em soluções baseadas em IA.

Multiagentes Autônomos (Tipo 6)
Estudo dos princípios e técnicas envolvidas no desenvolvimento de sistemas multiagentes autônomos (Tipo 6) de Inteligência Artificial, focando na interação, cooperação e coordenação independente entre múltiplos agentes. Análise de casos de uso práticos que demonstram a aplicação desses sistemas em setores como automação, logística, robótica e gestão de recursos. Exploração avançada sobre Agentes Conscientes, abordando aspectos de percepção, tomada de decisão e adaptação em ambientes dinâmicos. Desenvolvimento de competências para projetar, implementar e otimizar soluções baseadas em multiagentes autônomos, enfatizando a resolução de problemas complexos, a comunicação eficiente entre agentes e a integração ética e técnica desses sistemas em contextos reais.

Modelos de Imagem (Image Models)

Estudo dos fundamentos e aplicações dos Modelos de Imagem, iniciando com uma introdução ao universo dos modelos e critérios para a seleção adequada conforme objetivos específicos. Realização de análises comparativas entre diferentes modelos, destacando suas vantagens e limitações. Exploração da tecnologia LoRa no contexto dos modelos de imagem e desenvolvimento de modelos customizados para necessidades par ticulares. Aplicação de técnicas avançadas de conversão de imagem para texto e apresentação de estudos de caso práticos, como a criação de material de branding. O curso visa capacitar os alunos a projetar, implementar e otimizar modelos de imagem, promovendo a habilidade de aplicar conhecimentos teóricos em situações reais de mercado.

IA Generativa na Indústria Criativa

Exploração das aplicações da Inteligência Artificial Generativa no setor criativo, abordando desde a criação de modelos virtuais, como manequins digitais, até a transformação de ambientes comerciais através de Super AI Models. Estudo das técnicas de edição de fotos utilizando modelos Image2Image e a padronização de imagens para e commerce, visando a otimização da presença online. Análise da revolução no Conversion Rate Optimization (CRO) para e commerce promovida pela IA generativa, enfatizando estratégias para aumentar a eficiência e a eficácia das operações comerciais. O curso visa capacitar os alunos a implementar soluções de IA generativa que potencializem a criatividade e a competitividade no mercado digital.

Ética, Responsabilidade e Tomada de Decisão

Estudo dos princípios éticos e das responsabilidades no uso da Inteligência Artificial (IA), abordando dilemas éticos enfrentados na implementação de soluções de IA . Análise do processo de tomada de decisão gerencial assistida por IA , com foco em casos reais de AI Decision Making. Exploração das questões de propriedade intelectual na era da IA generativa e do uso ético de dados para treinamento de sistemas de IA . Discussão sobre a necessidade de regulação da IA, considerando as implicações legais e sociais. O curso promove o desenvolvimento de uma visão crítica sobre as práticas éticas e as responsabilidades envolvidas na integração da IA no ambiente corporativo e na sociedade.

Como usar IA para construir iniciativas educacionais

Estudo sobre o papel da Inteligência Artificial na transformação da educação, abordando suas aplicações no ensino a distância (EAD) e no desenvolvimento de tutores virtuais. Análise das potencialidades da IA na personalização do aprendizado, adaptação de metodologias e automação de processos educacionais. Reflexão sobre as implicações éticas, desafios e benefícios da adoção dessas tecnologias. Investigação sobre as tendências futuras da IA na educação, considerando inovações emergentes e seu impacto na experiência de ensino e aprendizagem.

1. Do Prompt ao Protagonista: Arquitetando Agentes com Identidade e Propósito
2. Modelagem de Comportamento em Agentes: Regras, Recompensas e Autonomia
3. Integração de APIs e Ferramentas com Agentes: IA que Executa e Aprende
4. Gerenciamento de Memória e Contexto: Como Agentes “Lembram e Esquecem”

Workshop 2:

1. Mapeamento de Oportunidades para IA: Como Identificar Projetos Viáveis
2. Canvas para Projetos com IA: Frameworks Visuais para Modelagem Ágil
3. Gerente de Projetos x IA: Cooperação ou Substituição?
4. Orçamentação e Precificação de Projetos com IA

Workshop 2:

1. Planejamento Estratégico com IA: Do Diagnóstico à Execução
2. Foresight e Cenários Futuros com IA
3. IA no Planejamento Orçamentário e Financeiro
4. IA como Parceira de Decisões: Boardrooms Algorítmicas

Workshop 2:

5. Indicadores de Performance Estratégica com IA
6. Redesenho de Modelos de Negócio com IA na Centralidade
7. Gestão da Mudança em Ambientes Inteligentes
8. Compliance e Governança na Estratégia de IA