Esta formação apresenta os principais conceitos, técnicas e aplicações da Inteligência Artificial, combinando fundamentos teóricos com atividades práticas.
Ao longo da formação, os formandos terão contacto com Python, NumPy, Pandas, Scikit-learn, Machine Learning, Deep Learning, Redes Neuronais, NLP e IA Generativa, desenvolvendo competências para compreender e criar soluções baseadas em Inteligência Artificial.
A formação termina com um projeto prático no qual os conhecimentos adquiridos serão aplicados à resolução de um problema real ou simulado.
O que vai aprender
- Compreender os fundamentos e conceitos da Inteligência Artificial.
- Distinguir Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning.
- Utilizar Python em tarefas relacionadas com IA e análise de dados.
- Preparar, limpar e transformar dados.
- Desenvolver modelos básicos de Machine Learning.
- Aplicar técnicas de regressão, classificação e clustering.
- Avaliar e melhorar modelos de aprendizagem automática.
- Compreender o funcionamento das redes neuronais.
- Conhecer aplicações de Deep Learning e visão computacional.
- Compreender os fundamentos do Processamento de Linguagem Natural.
- Compreender o funcionamento e as aplicações da IA Generativa.
- Utilizar modelos de linguagem e ferramentas de IA de forma adequada.
- Criar prompts eficazes para diferentes tarefas.
- Integrar serviços de IA através de APIs.
- Identificar questões relacionadas com ética, segurança, privacidade e utilização responsável da IA.
- Desenvolver um projeto prático baseado em Inteligência Artificia
Programa do curso
5 módulos1 Fundamentos de Inteligência Artificial 9 temas · 8 horas
- Conceitos e evolução da Inteligência Artificial
- Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning
- Tipos e aplicações de IA
- Sistemas inteligentes
- Dados e algoritmos
- Aprendizagem supervisionada e não supervisionada
- Introdução às redes neuronais
- Aplicações da IA em empresas e diferentes setores
- Ética, privacidade e utilização responsável da IA
Formador: Formador principal do curso
2 Python e Preparação de Dados para IA 10 temas · 10 horas
- Introdução à programação Python
- Variáveis e tipos de dados
- Estruturas condicionais e de repetição
- Funções
- Listas, dicionários e outros tipos de dados
- Manipulação de ficheiros
- Introdução ao NumPy e Pandas
- Importação e preparação de dados
- Limpeza e transformação de dados
- Jupyter Notebook
Formador: Formador principal do curso
3 Machine Learning 12 temas · 12 horas
- Fundamentos de Machine Learning
- Preparação de dados para aprendizagem automática
- Regressão
- Classificação
- Árvores de decisão
- K-Nearest Neighbors
- Clustering
- Treino e teste de modelos
- Avaliação de modelos
- Overfitting e Underfitting
- Introdução ao Scikit-learn
- Aplicações práticas de Machine Learning
Formador: Formador principal do curso
4 Deep Learning e Redes Neuronais 10 temas · 10 horas
- Conceitos de Deep Learning
- Estrutura das redes neuronais
- Neurónios artificiais
- Funções de ativação
- Treino de redes neuronais
- Redes neuronais profundas
- Introdução às redes convolucionais (CNN)
- Reconhecimento e classificação de imagens
- Introdução ao processamento de linguagem natural
- Aplicações práticas de Deep Learning
Formador: Formador principal do curso
5 IA Generativa, NLP e Aplicações Inteligentes 11 temas · 8 horas
- Conceitos de IA Generativa
- Modelos de linguagem
- Large Language Models (LLMs)
- Processamento de Linguagem Natural (NLP)
- Geração de texto
- Geração e análise de conteúdos
- Assistentes virtuais e chatbots
- Engenharia de prompts
- Utilização de APIs de IA
- Aplicações de IA Generativa em empresas
- Ética, segurança e limitações da IA Generativa
Formador: Formador principal do curso
Auxiliares didácticos
- Computadores com acesso à Internet
- Projetor multimédia
- Quadro branco
- Python
- Jupyter Notebook
- NumPy
- Pandas
- Scikit-learn
- Frameworks de Deep Learning
- Ambientes de desenvolvimento
- APIs e plataformas de Inteligência Artificial
- Datasets para exercícios
- Manuais e documentação técnica
- Guias de exercícios práticos
- Estudos de caso
- Fichas de atividades
- Projetos práticos
- Ferramentas de visualização e análise de dados
Empregabilidade
Profissões possíveis
Técnico de Inteligência Artificial, Analista de Dados, Analista de Machine Learning Júnior, Técnico de Machine Learning, Desenvolvedor de Soluções de IA, Técnico de IA Generativa ...
Faixa salarial
180.000 - 650.000 Kz
Empresas que contratam
Chevron, Total Energie, Unitel
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