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IA Generativa na Era da Transformação Digital

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IA Generativa Aplicada para Transformação Digital e o Futuro da Produtividade

A Inteligência Artificial tem revolucionado diversos setores ao automatizar processos, analisar grandes volumes de dados e oferecer insights valiosos. Entre as várias ramificações da IA, a IA generativa se destaca por sua capacidade de criar novos conteúdos, desde texto e imagens até música e códigos de software, com base em padrões aprendidos de dados existentes.

A IA generativa está transformando a indústria ao permitir a automação de tarefas complexas que antes eram exclusivas dos seres humanos. Empresas em setores como marketing, saúde, finanças e entretenimento estão utilizando essa tecnologia para inovar e melhorar a eficiência operacional. À medida que a IA generativa continua a evoluir, seu potencial para impulsionar a inovação e a eficiência em diversos setores só tende a crescer, redefinindo o futuro do trabalho e dos negócios.

75%

dos profissionais esperam que a IA generativa cause “mudanças significativas ou disruptivas na natureza da competição em sua indústria” nos próximos 3 anos.

Fonte: McKinsey

$55,7 bilhões

espera-se que os gastos em plataformas e aplicativos de IA generativa atinjam $55,7 bilhões até 2027.

Fonte: International Data Corporation (IDC)

5 horas

os profissionais de marketing acreditam que a IA generativa economizará, em média, cinco horas de trabalho por semana, o que equivale a um mês por ano.

Fonte: Salesforce, Generative AI Snapshot Series

Um programa centrado na aplicação e otimização da IA generativa no seu dia a dia

O programa on-line do MIT Professional Education, IA Generativa na Era da Transformação Digital, ensinará aos participantes como usar a IA generativa para trabalhar com maior eficácia, impulsionar a inovação e melhorar a experiência do cliente.

CONHEÇA TODO O CONTEÚDO DO PROGRAMA

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Você será capaz

Este curso é especialmente projetado para capacitar os participantes com as ferramentas essenciais para aplicar IA generativa e, assim, otimizar e reinventar os fluxos de valor nos negócios.

1.

Compreender e explicar a história e a linguagem da IA, especificamente da IA generativa.

2.

Utilizar ferramentas de IA generativa de forma eficaz para automatizar fluxos de trabalho e aumentar a produtividade.

3.

Aplicar os princípios da engenharia de prompts para melhorar os resultados de negócios.

4.

Empregar IA generativa para tarefas específicas de domínio, como resumo de vídeo, pesquisa automatizada e insights de dados de conversação.

5.

Compreender as potenciais oportunidades e desafios da transformação digital decorrentes do uso da Inteligência Artificial Generativa.

Conquiste um certificado oficial

Todos os participantes que concluírem com êxito o programa IA Generativa na Era da Transformação Digital receberão um certificado digital do MIT Professional Education (MIT Professional Education Certificate of Completion). Aqueles que finalizarem o programa ganharão * Unidades de Educação Continuada (MIT CEUs*).

Para obter MIT CEUs, os participantes devem preencher um formulário de confirmação MIT CEU obrigatório. Os 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.

Este certificado profissional é dirigida a

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, a fim de 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 de produtos, profissionais de marketing e experiência do cliente que desejam aprender como alavancar a IA generativa para criar novos produtos, novos 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.

Conheça o corpo docente deste programa

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.

Prof. John R. Williams

A investigação do Professor John R. Williams se centra no desenvolvimento e na aplicação de algoritmos de computação em sistemas ciberfísicos distribuídos. Foi diretor do Auto-ID Laboratory, responsável pela invenção da Internet das Coisas (IoT).

É considerado, junto a Bill Gates e Larry Ellison, uma das 50 pessoas mais poderosas em computer networks. Leciona cursos sobre bases da programação, desenvolvimento de softwares modernos, arquitetura de sistemas computacionais, Cloud e Blockchain.

  • Considerado uma das 50 pessoas mais influentes em redes de computadores.
  • Autor e co-autor de mais de 250 artigos em revistas e conferências.
  • Ex-diretor do Laboratório Auto-ID, onde foi inventada a “Internet das coisas”.
Executive Director of MIT’s Geospatial Data Center, Research Scientist; Center for Complex Engineering Systems, Sociotechnical Systems Research Center, under the Schwarzman School of Computer Science.

Dr. Abel Sanchez

Dr. Sanchez é arquiteto de rede global, Internet das Coisas (IoT) e de plataformas de análise de dados para as empresas como: SAP, Ford, Johnson & Johnson, Accenture, Shell, Exxon Mobil e Altria.

Em segurança cibernética, desenvolveu análises sobre impacto de ataques cibernéticos para o Departamento de Defesa dos Estados Unidos e um firewall de senhas para a IARPA. É doutor pelo Instituto Tecnológico de Massachussets (MIT) e participa de cursos do MIT sobre segurança cibernética, engenharia, Blockchain e Data Science.

  • Participou do desenvolvimento de um software educativo para a Microsoft e no estabelecimento da Accenture Technology Academy.
  • Produziu mais de 150 vídeos educativos e conta com mais de 10 anos de experiência com sistemas de gestão de aprendizagem.
  • Realizou ações em América, Ásia e Europa.

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.

Prof. Armando Solar-Lezama

Armando Solar-Lezama é Professor no Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação do MIT. Ele é o Diretor Associado e COO no Laboratório de Ciência da Computação e Inteligência Artificial (CSAIL), onde lidera o grupo de Programação Assistida por Computador. Solar-Lezama e seu grupo de pesquisa focam na síntese de programas, uma área de pesquisa na interseção entre sistemas de programação e inteligência artificial.

Atualmente, ele é o principal investigador (PI) do projeto Expeditions “Understanding the World through Code”, financiado pela NSF, e também é o fundador do playskript.com, uma plataforma on-line para criação de apresentações interativas. Solar-Lezama obteve seu PhD na Universidade da Califórnia, Berkeley.

Afiliações

  • CSAIL: Vertical AI Community of Research; Applied Machine Learning Community of Research; Computation Structures Group; Center for Deployable Machine Learning (CDML).
    • Associate Director and COO, Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory.
  • LEAD: Computer-Aided Programming Group.

Áreas de interesse e especialização

  • Sistemas de programação com foco em síntese de software.
  • Ferramentas de programação para computação paralela e de alto desempenho.
  • Alto rendimento.
  • Cibersegurança.

https://www.csail.mit.edu/person/armando-solar-lezama

Colaboradora científica do MIT

MIT Research Contributor

Katie M. Lewis

Katie M. Lewis recebeu seu PhD pelo MIT em Desenvolvimento de Modelos Generativos Específicos de Domínio. Como Assistente de Pesquisa, desenvolveu o método GIST para gerar descrições textuais específicas de imagens de alta precisão usando LLMs. Ela também criou um método baseado em aprendizado para alinhar varreduras cerebrais clínicas esparsas de MRI com maior precisão em 92% dos casos e 100 vezes mais rápido em CPUs.

Algumas de suas publicações em aprendizado de máquina generativo incluem At the Intersection of Conceptual Art and Deep Learning: The End of Signature, Generating Image-Specific Text for Fine-grained Object Classification, e Machine Learning for Healthcare (ML4H) at NeurIPS 2018.

Recentemente, defendeu sua dissertação sob a orientação de John Guttag e Frédo Durand, e estagiou duas vezes no Google com a equipe de Ira Kemelmacher-Shlizerman.

Colaboradores da indústria

Chief Information Officer and Senior Vice President of Information Technology and Data Analytics

Susan Doniz

Susan Doniz é a Chief Information Officer (CIO) na The Boeing Company e Vice-Presidente Sênior de Tecnologia da Informação e Análise de Dados, onde lidera todos os aspectos de tecnologia da informação, segurança da informação, dados e análise. Ela também apoia o crescimento dos negócios da Boeing por meio de programas geradores de receita relacionados à TI e análise.

Antes de ingressar na Boeing em 2020, Doniz foi CIO do Grupo na Qantas Airways, onde expandiu o ecossistema digital da companhia aérea e adotou novas tecnologias para atender às necessidades do negócio e dos clientes.

Anteriormente, durante uma carreira de 17 anos na Procter & Gamble, ela liderou programas de TI e Análise em apoio a vendas, pesquisa e desenvolvimento, cadeia de suprimentos, além de um programa multifuncional para digitalizar a empresa. Doniz também trabalhou na SAP, onde foi conselheira estratégica do CEO global em questões de transformação e tecnologia em suporte aos clientes, bem como na Aimia.

CIO and Enterprise Strategist

Mark Schwartz

Mark Schwartz é um premiado CIO que atualmente trabalha como Estrategista Corporativo na Amazon Web Services, onde ajuda executivos seniores de algumas das maiores empresas do mundo a formular estratégias e superar obstáculos para ter sucesso na era digital.

Mark Schwartz também é um autor reconhecido e seu trabalho mais recente, intitulado Adaptive Ethics for Digital Transformation, aborda como o processo de transformação digital requer uma mudança no panorama moral e nas suposições éticas de um negócio.

Em 2010, Mark Schwartz foi nomeado um dos 100 principais líderes de TI pela Computerworld Magazine por sua contribuição em liderança tecnológica, ideias inovadoras e gestão eficaz para estratégias de TI.

Deputy Chief Security Officer

Jacob Depriest

Jacob DePriest é Vice-Presidente e Deputy Chief Security Officer no GitHub, onde é responsável por gerenciar a equipe de segurança da empresa. Antes de ingressar no GitHub, Jacob foi um executivo sênior na Agência de Segurança Nacional (NSA) dos Estados Unidos, onde construiu e liderou o programa de Experiência do Desenvolvedor, foi o patrocinador executivo da agência para código aberto e liderou várias iniciativas de transformação de TI e segurança.

DePriest possui mais de 15 anos de experiência como engenheiro nas áreas de cibersegurança, arquitetura em nuvem e organização de equipes técnicas.

Conheça a experiência de nossos participantes

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