PROGRAMA ON-LINE
IA Generativa na Era da Transformação Digital
Motivos para se inscrever
Lidere a transformação digital em sua organização aprendendo os fundamentos da IA generativa e seu potencial.
Domine e integre a engenharia de prompts para otimizar as tarefas diárias e automatizar fluxos de trabalho em sua área.
Cultive uma cultura de uso de IA em sua organização, compreendendo os aspectos éticos e de risco associados à implementação dessa tecnologia.
Explore ferramentas como o ChatGPT, bem como outras tecnologias emergentes para aumentar a produtividade.
Interaja com especialistas, instrutores e colegas do MIT em sessões síncronas ao vivo para obter uma experiência de aprendizagem mais completa.
As oportunidades de networking durante o curso estabelecem conexões profissionais com especialistas do setor e com os seus colegas.
Você vai aprender a
Compreender profundamente a IA generativa, incluindo seu desenvolvimento histórico.
Descobrir como diversos domínios do saber (arte, biologia, psicologia e educação) aplicam a IA Generativa.
Compreender e implementar engenharia de prompts para melhorar a produtividade. Desenvolver estratégias para automatizar fluxos de trabalho organizacionais usando IA Generativa.
Entender a dinâmica do aprendizado por reforço e o poder da busca de dados na IA Generativa.
Navegar pelos aspectos éticos, de conformidade e de risco associados à IA Generativa.
Entender as oportunidades de transformação digital possibilitadas pela inteligência artificial generativa para sua organização
Compreender o que sua organização precisa para tornar a inteligência artificial útil, tanto do ponto de vista tecnológico quanto cultural
Todos os participantes que concluírem seu programa com sucesso receberão um Certificado de Conclusão do MIT Professional Education, bem como Unidades de Educação Continuada (CEUs)*. Para obter MIT CEUs, os participantes devem preencher um formulário de confirmação MIT CEU obrigatório, que estará disponível ao final do curso. MIT CEUs são calculados com base no número de horas de aprendizagem em cada curso. *Uma Unidade de Educação Continuada (CEU) equivale a 10 horas de aprendizado contínuo e indica o tempo dedicado a um programa de desenvolvimento profissional que não seja de crédito ou de graduação. Para entender se estes CEUs podem ser aplicados para certificação profissional, requisitos de licenciamento, outros treinamentos necessários ou horas de educação contínua, por favor, consulte diretamente seu departamento de ensino ou órgão licenciador.
Jornada de aprendizado
O programa IA Generativa na Era da Transformação Digital explora em profundidade as tecnologias de inteligência artificial generativa para a transformação digital. Combina perfeitamente conhecimentos técnicos com perspectivas de gestão, considerações éticas e fatores humanos, proporcionando uma compreensão integral das estratégias de transformação digital que aproveitam a inteligência artificial como força motriz da mudança.
A quem se dirige este curso?
Líderes seniores encarregados de informar decisões sobre iniciativas de IA generativa para suas organizações.
Líderes de tecnologia que desejam aprender as melhores práticas atuais para adotar e otimizar sistemas de IA generativa e impulsionar resultados comerciais.
Gerentes seniores e executivos de meia-carreira que desejam obter insights sobre as potenciais aplicações da IA generativa dentro de suas organizações.
Gerentes de inovação, de vendas e produtos, de marketing e UX que desejam a alavancar a IA generativa e criar novos produtos, conteúdos e experiências personalizadas para os clientes.
Investidores em capital de risco, private equity ou fundos hedge que buscam entender as oportunidades de investimento criadas pela IA generativa.
Participantes de todas as indústrias e setores são bem-vindos para criar um ecossistema de aprendizado dinâmico.
Pré-requisito: Não é necessário conhecimento técnico em computação/dados.
Faculty
Professor of Information Engineering, Civil and Environmental Engineering and Director of MIT Geospatial Data Center, and a faculty member in the Center for Computational Science and Engineering part of the Schwarzman School of Computer Science
Executive Director of MIT’s Geospatial Data Center, Research Scientist; Center for Complex Engineering Systems, Sociotechnical Systems Research Center, under the Schwarzman College of Computing
Corpo docente Colaborador
Professor in MIT’s Department of Electrical Engineering and Computer Science; Head of Computer-Assisted Programming Group and Associate Director and COO of MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory
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