IA aplicada aos negócios
Aprenda como integrar estrategicamente tecnologias inovadoras aos objetivos de negócios da sua empresa
Modalidade Presencial
Carga horária: 32 horas
O curso é direcionado a executivos que buscam compreender como incorporar tecnologias de dados e IA em sua agenda de negócios, de modo a otimizar a geração de valor. Com a evolução rápida da tecnologia, é importante estar atento a novas soluções e aplicações que possam ser úteis na melhoria de processos e na tomada de decisão estratégica.
Além disso, é fundamental entender como as tecnologias estão mudando a forma como as empresas operam e se relacionam com seus clientes. O objetivo do curso é proporcionar aos participantes uma visão geral das tecnologias orientadas a dados e AI, bem como discutir suas aplicações em cenários de negócio.
Acompanhar as tecnologias disruptivas é crucial para garantir a competitividade e o sucesso dos negócios no futuro. Por isso, é importante estar sempre atualizado e pronto para aproveitar as oportunidades que elas oferecem. O curso é uma oportunidade valiosa de atualização e aprimoramento de seus conhecimentos, permitindo-lhes estar sempre à frente da curva tecnológica.
Investimento
Valor integral R$ 8.189,00
Valor para matrícula antecipada (10% de desconto até 25 dias antes do início do curso)R$ 7.370,10
Valor para Alumni Insper (25% de desconto)R$ 6.141,75
Formas de pagamento
- À vista no boleto ou cartão de crédito
- Ou parcele em até 10X sem juros no cartão de crédito
Por que fazer o curso?
Compreender os conceitos e aplicações das tecnologias disruptivas mais relevantes, incluindo Chat GPT, Creative AI, Blockchain, NFTs, Metaverso, Computação em Nuvem, No Code e Low Code, bem como suas aplicações em cenários de negócio;
Avaliar as vantagens e desvantagens dessas tecnologias e como elas podem ser usadas para melhorar processos e aumentar a geração de valor;
Identificar oportunidades de incorporar essas tecnologias em sua empresa, bem como implementar soluções eficientes e estratégicas.
O que você precisa saber
Perfil
Executivos com formação acadêmica diversificada, como: Administração, Economia, Engenharia, Ciência da Computação, Marketing, entre outras áreas relacionadas. Importante ter uma compreensão dos princípios e práticas de negócios.
Pré-requisitos
É necessário no mínimo 2 anos de experiência profissional e conhecimento da língua inglesa para leitura de textos.
O que você vai aprender
Introdução a Data Science e Inteligência Artificial
- Fundamentos de Data Science;
- Técnicas de análises de dados;
- Introdução à Inteligência artificial;
- Aplicações de IA em negócios.
IA Generativa e IA Responsável
- Fundamentos de IA Generativa – LLMs;
- Casos de Uso de IA Generativa nos negócios;
- Princípios de IA Responsável;
- Implementação de Práticas de IA Responsável.
Tecnologias Emergentes e a Saúde Organizacional
- Introdução ao Creative AI;
- Aplicações criativas de IA;
- Computação em Nuvem para Executivos;
- Melhoria da Produtividade e Saúde Organizacional com IA.
Estratégias Disruptivas
- Panorama das demais soluções emergentes: Metaverso, NFTs, Blockchain;
- Aplicações no mundo corporativo;
- Desenho de estratégia de incorporação de tecnologias disruptivas;
- Avaliação da maturidade da governança de IA em instituições.
Corpo Docente
A maioria dos nossos professores é de mestres e doutores oriundos de renomadas escolas nacionais e internacionais e/ou executivos com extensa experiência profissional e prática.
André Filipe de Moraes Batista
Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.
André Filipe de Moraes Batista
Doutor em Engenharia da Computação pela Universidade de São Paulo (USP). Graduação e mestrado em ciência da computação com ênfase em inteligência artificial. Mais de 10 anos de experiência no mercado de tecnologia da informação e computação de alto desempenho. Atua também como cientista de dados na área da Saúde; realizou pós-doutorado em Data Science aplicado à Saúde na Escola de Saúde Pública da Universidade de São Paulo, com parcerias internacionais, em destaque com a Universidade de Harvard.
Camila Guimarães
Advogada, especialista em Direito e Tecnologia da Informação pela Escola Politécnica da USP e mestranda em Direito e Tecnologia pela FGV/SP. Graduada em Direito pela Universidade Presbiteriana Mackenzie, com mais de 12 anos de atuação em direito digital, pesquisadora acadêmica em inteligência artificial, possui Curso Avançado de Proteção de Dados pela Universidade de Coimbra e certificação CIPM/IAPP. É professora convidada em cursos de Pós-graduação.
Camila Guimarães
Advogada, especialista em Direito e Tecnologia da Informação pela Escola Politécnica da USP e mestranda em Direito e Tecnologia pela FGV/SP. Graduada em Direito pela Universidade Presbiteriana Mackenzie, com mais de 12 anos de atuação em direito digital, pesquisadora acadêmica em inteligência artificial, possui Curso Avançado de Proteção de Dados pela Universidade de Coimbra e certificação CIPM/IAPP. É professora convidada em cursos de Pós-graduação.
Eduardo Barbosa
Possui mestrado e graduação em economia pela FEA-USP. Possui vasta experiência em projetos de data science nas áreas de risco, educação e esporte, tendo atuado em grandes empresas, startups e como consultor. Também possui experiência de gerenciamento de produto de tecnologia e empreendedorismo.
Eduardo Barbosa
Possui mestrado e graduação em economia pela FEA-USP. Possui vasta experiência em projetos de data science nas áreas de risco, educação e esporte, tendo atuado em grandes empresas, startups e como consultor. Também possui experiência de gerenciamento de produto de tecnologia e empreendedorismo.
Processo Seletivo
Conheça as etapas para ingressar no curso:
01.
Preencha o formulário de inscrição
02.
Análise do seu perfil
03.
Aprovação
04.
Matrícula Digital
Programas específicos da área de Tecnologia e Data Science, passam pela etapa da entrevista anterior a aprovação.