03/03/2021
Os cientistas da computação explicam a recente disseminação da inteligência artificial (IA) ao big data e à maior capacidade computacional. Do ponto de vista da sociedade, contudo, o valor agregado é a capacidade preditiva dos modelos. Prever cenários futuros e a probabilidade deles se realizarem e quando é estratégico em qualquer atividades (gestão de risco). Os modelos empíricos de aprendizado de máquina (machine learning) são capazes de extrair informações úteis de grandes conjuntos de dados, e a partir delas realizar previsões com alto grau de assertividade. A técnica de redes neurais profundas (deep learning), que predomina na maior parte das aplicações de IA, tem limitações intrínsecas tais como a incerteza, por ser um modelo estatístico de probabilidade, a opacidade (black box) e o viés, o que recomenda considerar seus resultados não como soberanos, mas como complementares à outros processos decisórios.
O mercado de trabalho do século XXI é multidisciplinar, os gestores de negócio precisam ter familiaridade com a lógica e fundamentos da IA, e os gestores de tecnologia precisam ter familiaridade com os impactos éticos e sociais da IA.
O curso não exige conhecimento prévio determinado. O aluno que concluir com sucesso o curso terá uma bagagem conceitual, fundamentada em experiências reais, com potencial de capacitá-lo a uma contribuição estratégica em múltiplas atividades profissionais e de pesquisa.
Saiba mais: https://bit.ly/3kEvhrc