Torne-se um AI Project Leader e lidere projetos de IA

Domine todo o ciclo de vida de projetos de IA/ML e entre para um seleto grupo de líderes que estão navegando em um oceano azul.
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Habilidades de gerenciamento de projetos de IA estão em alta demanda

Empresas de todos os tamanhos estão implementando projetos de Inteligência Artificial (IA), aprendizado de máquina (ML) e tecnologia cognitiva para uma ampla gama de aplicações em muitos setores e setores de clientes, desde seguros a finanças, de TI a construção, de varejo a automotivo e muito mais.

Na verdade, de acordo com a pesquisa da Cognilytica, até 2025, mais de 90% das organizações pesquisadas implementarão alguma forma de IA ou projeto de aprendizado de máquina 

Lidando com a alta taxa de falhas de projetos de IA

De acordo com muitas estimativas, até 80% dos projetos de IA falham devido a uma vasta gama de razões, tais como a falta de disponibilidade e acessibilidade de dados ou um desalinhamento do problema empresarial específico com a tentativa de solução de IA.

Com toda a excelente tecnologia que temos e com tantos desenvolvedores e profissionais de dados altamente treinados, por que temos uma taxa de falhas tão alta?

A razão número 1 das falhas de projetos de IA

85% dos projetos de IA falham devido a objetivos pouco claros e processos obscuros de gerenciamento de projetos

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Por que não podemos usar abordagens de gerenciamento de projetos existentes para projetos de IA?

É evidente que as abordagens existentes de gestão de projetos não conseguem satisfazer a necessidade de projetos de IA e de dados avançados. Muitas dessas metodologias de gerenciamento de projetos altamente comprovadas, mas com décadas de existência, como a certificação Project Management Professional (PMP) do Project Management Institute (PMI) ou a metodologia PRINCE2, são abordagens com foco mais geral para gerenciar uma ampla gama de tecnologias e não- projetos de tecnologia.

Embora essas abordagens funcionem para o gerenciamento geral de projetos em setores como construção, jurídico, TI, saúde e outros setores, e tenham sido aplicadas com sucesso tanto para o gerenciamento estratégico quanto tático de projetos, elas não fornecem orientação específica sobre como executar e executar com sucesso e gerenciar um projeto de IA.

Outras abordagens, como Metodologias Ágeis, Scaled Agile ou abordagens SCRUM, estão mais focadas nos aspectos de gerenciamento de projetos complexos de desenvolvimento de aplicativos ou na execução de equipes de tecnologia, mas não estão focadas nos aspectos específicos de projetos orientados a dados.

AI-CPL: Domine todo o ciclo de vida e gestão de projetos de IA

Um modelo de gerenciamento e liderança de projetos de AI iterativo, ágil e centrado em dados.

A AI-CPL aproveita e estende metodologias e abordagens anteriores de gestão de projetos, como a Metodologia Ágil e o CRISP-DM, que foram pioneiras em métodos para conduzir projetos grandes, complexos e em constante mudança, capazes de responder a necessidades contínuas, ao mesmo tempo em que focam nos aspectos centrados em dados desses projetos.

Faz aprimoramentos específicos às metodologias Ágil e CRISP-DM para atender aos requisitos específicos de IA, especialmente no que diz respeito aos requisitos mencionados acima. Ao estender essas metodologias, em vez de criar uma nova abordagem, o AI-CPL pode ser implementado em organizações que já possuem equipes Ágeis em funcionamento e organizações de dados em operação. Introduzir algo novo e estranho é uma maneira certa de encontrar resistência.

Portanto, o segredo é fornecer uma abordagem combinada que simultaneamente entregue os resultados esperados para a organização e forneça um framework para desenvolvimento iterativo contínuo com o menor risco possível. No final das contas, gerenciar e executar com sucesso um projeto de IA deve ser o objetivo de todos.

ALGUNS NÚMEROS

Esse exato conteúdo me ajudou a alcançar resultados como:

1 X

Aumento de 3x na produtividade dos times de software

70 %

Redução de 90% dos defeitos escapados (identificados pelo cliente)

100 %

De 1 projeto entregue a cada 3 anos, para 3 projetos entregues em 1 ano.

Veja o que alguns dos meus alunos dizem sobre o curso:

“Curso simplesmente SENSACIONAL, nivelou os conceitos básicos e inseriu mais 50 novos, aprofundou de forma transparente e forrados de casos dos desafios do dia-a-dia, sempre com muita competência e enorme conhecimento que já é sua característica.”

Marcelo Faustino, Gerente de Projetos @ HP

“Superou todas as minhas expectativas! Esse curso era exatamente o que precisava nesse momento em que a IA está crescendo tanto e sendo cada vez mais necessária para os negócios.”

Ana Paula Rosa, Project Manager @ Grupo Casas Bahia

Conteúdo muito bem planejado. Foram insights poderosos. Super recomendo.

Vera Lucia Silva Camargo

“Excelente curso com visão e experiências do ponto de vista operacional e gerencial o que auxiliará a todos na aplicação prática no dia a dia das empresas e dos clientes.”

Mario Cardoso, Executive Director @ LCF Consulting

“Como sempre seus treinamentos absurdamente didáticos e com muitas dicas práticas para o nosso dia a dia.”

Claudia Mara Linhares

“Foi excelente. Adorei a forma como você trouxe assuntos complexos de forma muito didática e das trocas com os demais participantes.”

Marcelo Velloso, Head of Delivery @ Boticário

“Excepcional! Fiquei mais do que satisfeito com a entrega desse curso. Kelvin conseguiu surpreender.”

Edmilton Correia, Agile Master @ Biz

“Excelente curso! Tive muitos insights, e saio com a certeza de que aprendi muito. “

Aléxia Lage de Faria, Agile Coach @ Unisys

COMO ESTE TREINAMENTO ESTÁ ORGANIZADO

Conteúdo exclusivo desta formação - 7 módulos ao vivo para você se tornar um especialista

Fundamentos da inteligência artificial
  • O que é inteligência Artificial
  • Aspectos fundamentais da inteligência humana
  • Os 3 tipos de inteligência artificial
  • Augmented Intelligence
  • Machine Learning
  • Sistemas probabilísticos e determinísticos
  • Algoritmos de Machine Learning vs Modelos de Machine Learning
  • Tipos de treinamento de Machine Learning
  • Deep Learning
  • Machine Learning vs Deep Learning
  • IA Generativa
  • RAG, Fine-tuning e Engenharia de prompt
Inteligência artificial aplicada
  • Principais aplicações para a IA
  • AI Building Blocks
  • Os padrões de aplicação da Inteligência artificial
  • Aplicando a Detecção de anomalias
  • Aplicando a Hiperpersonalização
  • Aplicando o Reconhecimento
  • Visão computacional
  • Aplicando o padrão Conversacional
  • Aplicando a Análise preditiva e decisões
  • Aplicando de Sistemas autônomos
  • Aplicando o padrão de Sistemas dirigidos a objetivos
Fundamentos da Gestão de Projetos de IA
  • Sucesso e falha em AI Projects
  • Porque abordagens de gerenciamento de projetos para AI são desafiadoras
  • A natureza dos AI Projects é diferente
  • O ciclo de vida de um projeto de IA é contínuo
  • Não faça promessas excessivas
  • Projeto de dados não de funcionalidades
  • Abordagem Waterfall
  • Abordagem Ágil
  • Data-driven Projects
  • A abordagem ideal
  • NexAI-PMDF (AI Project Management & Development Framework)
Entendendo o negócio e os dados
  • Endereçando um problema real
  • Definir o objetivo de negócio
  • Avaliar a necessidade de uma solução de IA
  • AI Canva
  • Identificação dos padrões de IA
  • Decomposição e priorização
  • MVP – Produto Viável Mínimo
  • Táticas de priorização de projetos de IA
  • Táticas para redução de custo e tempo (e aumento do ROI)
  • Usando GenAI para acelerar seu projeto
  • Construindo o backlog do produto de IA
  • Fundamentos de dados e Big Data
  • Análise de dados (data analytics)
  • Entendimento dos dados
  • Modelos pré-treinados
Desenvolvendo o modelo
  • Engenharia de dados vs. Ciência de dados
  • Dívida de dados (data debt)
  • Pipeline de dados para Aprendizado de Máquina
  • Tipos de pipeline de dados para projetos de IA
  • Selecionar, limpar, aumentar e rotular dados
  • O calcanhar de aquiles da IA
  • Treinando um modelo de IA
  • Como separar os conjuntos de dados para evitar viés
  • Selecionando e avaliando os algorítmos
  • Avaliando o equilíbrio do modelo
  • Underfitting e Overfitting
  • Hiperparâmetros e tuning do modelo
  • Curva de aprendizado do Aprendizado de Máquina
  • Métricas de avaliação de performance
  • Avaliação contínua
Operação do Modelo
  • Abordagem para operacionalização
  • Modelo de operacionalização
  • O que é operacionalizar a IA?
  • Locais para operacionalização
  • Os três diferentes ambientes de tecnologia de IA
  • Predição em modo de lote (batch)
  • Predições em tempo real
  • Gerenciamento do ciclo de vida do modelo
Gestão de projetos de IA
  • Visão geral
  • NexAI-PMDF – Work Coordenation
  • Gerenciando o backlog
  • Hipóteses testáveis, questionamentos, data user stories, user stories
  • Backlog Discovery
  • Planejamento da iteração
  • Item-based iteration
  • Iteration Backlog Board
  • Coordenação do trabalho
  • Revisão da iteração

DATAS E LOCAL DO TREINAMENTO

AULAS 100% ONLINE

Todas as aulas 100% online e ao vivo, pelo Zoom, para seu maior conforto. Aulas serão gravadas e ficarão disponíveis por 12 meses, caso você perca alguma aula ao vivo.

DATAS CONFIRMADAS

Turma 03: De 02 à 06 de Dezembro
Horário: 19h00 às 22h00 (horário de Brasília)

CERTIFICADO DE CONCLUSÃO

Obtenha seu certificado oficial do treinamento ao concluir o curso.

SUPORTE PARA DÚVIDAS

Contaremos com um grupo de whatsapp para suporte durante e após o treinamento.

TURMA 03
COM 27% DE DESCONTO!

LANÇAMENTO - 20 VAGAS RESTANTES NESTE LOTE

DE 1.799,00

por apenas 12x de

R$ 130,22

ou R$ 1297,00 à vista

F. A. Q

Perguntas frequentes

As perguntas que mais são feitas e que também pode ser as suas.

Sem dúvida. Sou um profissional com mais de 20 anos de atuação no mercado. Desde 2012 dou treinamentos presenciais e online. Já formei mais de 30 mil alunos nos últimos 10 anos. Não faço promessas que não posso cumprir.

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