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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.

Não precisa acreditar em mim.
Veja o que os meus alunos dizem sobre meus treinamentos

Posso dizer sem sombra de dúvidas que ele (Kelvin) foi um grande responsável pela mudança de carreira que tive.

Hayrthon F. Muylaert Service Delivery Manager

Todo e qualquer curso que o Kelvin ministrar fica altamente recomendável.

Fabio Mota Senior Agilist Master

Kelvin contribuiu muito com a minha carreira profissional! Suas aulas não foram apenas sessões de transmissão de informações, mas jornadas imersivas que me envolveram nas histórias, nos desafios e nas soluções.

Samuel Santiago Agile Project Manager

As aulas ministradas pelo Kelvin tem sido fundamental para minha carreira. Recomendo para todo mundo que busca aprender mais sobre agilidade.

Camila M. Figueiredo SME Project manager

Cheguei ao curso achando que meu conhecimento sobre Agilidade era grande, mas saí entendendo que ainda tenho muito o que aprender e que as oportunidades para minha carreira estão muito além do que eu imaginava!

Vanessa Franchi Agile Development Leader

COMO ESTE TREINAMENTO ESTÁ ORGANIZAZADO

Conteúdo exclusivo desta formação - 5 módulos ao vivo para você se tornar um especialista

Literacia em IA
  • Conceitos iniciais e definições
  • Algoritmo Tradicional versus IA
  • Explicando Machine e Deep Learning
  • Fundamentos do Machine Learning
  • IA generativa e aplicações práticas
  •  Frameworks da OCDE para classificação de tipos de IA
Dados & Infraestrutura
  • Fundamentos da gestão e governança de dados
  • Ciclo de vida dos dados & pipeline de dados
  • Modelos de armazenamento de dados
  • Modelos para avaliação da qualidade dos dados
  • Técnicas para transformação de dados
  • Principais ferramentas 
  • Infraestrutura para treinamento de modelos
  • Infraestrutura necessária para executar AI projetos
Gerenciamento de AI Projects (AI-CPL)
  • Porque projetos de IA falham
  • Entendendo as fases de um projeto de IA
  • AI Projects & Agile
  • Como gerenciar o escopo de AI Projects
  • Como lidar com estimavas e prazos de projetos de IA
  • Entendendo o negócio e os dados
  • Gerenciando o desenvolvimento do modelo
  • Colocando em operação (MLOps)
  • Métricas de desempenho para modelos de IA
Gerenciamento projetos de Ciência de Dados
  • Quando e como executar projetos de ciência de dados
  • A metodologia CRISP-DM
  •  Integrando o CRISP-DM com Scrum e Kanban
Gerenciando AI Project Teams
  • Estrutura típica de time para projetos de IA
  • Principais e responsabilidades
  • Como gerenciar e liderar pessoas técnicas

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 01:
De 22 à 26 de Julho 2024, das 19h00 às 22h00 (horário de Brasília)

TURMA 02:
De 16 à 20 de Setembro 2024, das 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.

CONDIÇÕES PARA TURMA 02

De R$ 1.797,00 por

Oferta de lançamento com 32% de desconto.

Somente para as 20 primeiras inscrições

12 X R$ 120,18

ou R$ 1197,00 à vista

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.

CONDIÇÕES PARA TURMA 01

De R$ 1.797,00 por

ÚTLIMAS 2 VAGAS

12 X R$ 160,34

ou R$ 1597,00 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.

Você pode fazer sua inscrição com pagamento em até 12x no cartão, boleto à vista e PIX.

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