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Página inicialArtificial IntelligenceImplementação de soluções de IA nos negócios

Implementação de soluções de IA nos negócios

Descubra como extrair valor comercial da IA. Aprenda a identificar oportunidades para IA, criar POCs, implementar soluções e desenvolver uma estratégia de IA.

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2 Horas16 Videos56 Exercicios
16.744 AprendizesTrophyDeclaração de Realização

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Descrição do Curso

A Inteligência Artificial (IA) está sendo adotada em um ritmo cada vez mais rápido devido ao aumento da eficiência da computação, à redução dos custos de computação e à maior democratização dos modelos fundamentais. Empresas de todos os setores estão buscando maneiras de aproveitar a IA para otimizar processos, melhorar a experiência do cliente e gerar valor comercial. Neste curso, você aprenderá a implementar com sucesso uma solução de IA para sua empresa. Você identificará os casos de uso comercial adequados, criará uma prova de conceito, medirá o sucesso e avaliará como passar de POC para uma solução totalmente implementada. Você aprenderá como a IA responsável, a segurança e a capacitação são componentes igualmente importantes. Ao final deste curso, você estará equipado com um guia para começar a criar uma estratégia de implementação para a sua empresa.
Para Empresas

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Nas seguintes faixas

Fundamentos de negócios de IA

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  1. 1

    Primeiros passos com a IA

    Grátis

    Saiba o que é IA, como ela evoluiu e como ela é diferente de outras soluções de dados que não são de IA. Neste capítulo, você começará a criar uma estrutura para implementar a IA em sua empresa, incluindo os principais elementos de uma estratégia de IA, as fases de implementação e o projeto técnico básico. Por fim, você aprenderá sobre a importância da governança responsável de IA durante todo o processo.

    Reproduzir Capítulo Agora
    Visão geral da IA
    50 xp
    Você conhece a IA?
    50 xp
    As fases de uma solução de IA
    100 xp
    Visão de 10.000 pés: como a IA funciona?
    50 xp
    Você ainda conhece a IA?
    50 xp
    IA generativa vs. Outra IA
    100 xp
    Componentes de uma solução de IA
    50 xp
    IA responsável
    50 xp
    Por que a IA responsável é importante?
    50 xp
    Princípios comuns da IA responsável
    100 xp
    Avaliação de risco para uma nova solução de IA
    50 xp
  2. 2

    Benefícios, limitações e casos de uso de IA

    Agora você sabe o que é IA e como pensar sobre ela de forma responsável. É hora de você ter uma noção melhor de seus benefícios, limitações e casos de uso nos negócios. Neste capítulo, você fará exatamente isso! Você entenderá o valor que a IA pode trazer para uma organização, bem como as áreas em que ela é insuficiente. Você verá alguns casos de uso de alto nível em diferentes departamentos de uma empresa. Por fim, você aprenderá sobre os princípios para escolher um ótimo caso de uso para uma solução de IA.

    Reproduzir Capítulo Agora
  3. 3

    Criação de uma prova de conceito

    Com os casos de uso em mente, é hora de criar uma prova de conceito! Este é um pequeno projeto que determinará a viabilidade e estimará o valor comercial adicional se for totalmente implementado. Neste capítulo, você conhecerá as fases de um POC, o que as torna bem-sucedidas e os componentes importantes a serem considerados em relação à infraestrutura técnica e aos dados. Por fim, você aprenderá sobre os tipos de funções necessárias para a equipe do projeto POC.

    Reproduzir Capítulo Agora
  4. 4

    Além do POC

    Neste capítulo final do curso, você aprenderá as etapas finais da implementação de uma solução de IA - avaliação do POC, dimensionamento e alinhamento da cultura e das habilidades. Você entenderá as áreas em que uma POC pode ser avaliada, bem como quais são os bons indicadores para avançar com o dimensionamento da solução. Você examinará os principais componentes que devem ser enfocados para a expansão para uma implementação completa, incluindo os requisitos de cultura e capacitação das pessoas em sua empresa.

    Reproduzir Capítulo Agora
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Colaboradores

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Amy Peterson
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James Chapman
Jacob Marquez HeadshotJacob Marquez

Data Scientist at Microsoft

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