Ao contrário do que muitos imaginam, a sociedade já tem se beneficiado dos avanços da inteligência artificial, que vem ocorrendo por décadas. No entanto, recentes conquistas no campo têm atraído uma maior atenção por criarem possibilidades de automação de atividades que são altamente dependentes da cognição humana e, que até então, eram realizadas exclusivamente por pessoas qualificadas, como por exemplo, da área gestão de operações.

Com isso, a inteligência artificial tem sido chamada de nova eletricidade por conta da magnitude dos impactos nas empresas e na sociedade que são esperados para os próximos anos, em analogia ao que ocorreu em decorrência do domínio da eletricidade. De fato, o domínio dos fenômenos elétricos nos permitiu atingir os avanços em telecomunicações, computação e na própria inteligência artificial que vivemos hoje.

Os progressos mais recentes do campo abrem espaço para novas formas de produzir e conduzir as operações. Em 2020, uma pesquisa apontou que 85% dos líderes acreditam que a inteligência artificial mudará significativamente a forma que fazem negócios nos próximos cinco anos. Assim, muitas empresas novatas encontram menores barreiras na entrada e rapidamente ganham relevância no mercado aproveitando as novas formas de criação de valor, redução de custos e atendimento a demandas específicas, antes inviáveis no paradigma de operações tradicionais. Ao mesmo tempo, empresas já estabelecidas encontram dificuldades em atualizar sua forma de criar, entregar e capturar valor utilizando inteligência artificial. De fato, pesquisas apontam que apenas 4% dessas empresas conseguem utilizar inteligência artificial com sucesso. Consequentemente, estamos presenciando um processo de transformação com mudanças no panorama competitivo das empresas e nas funções dos profissionais de diversas áreas, incluindo operações.

Neste curso, os participantes entenderão como as técnicas de Inteligência Artificial podem se tornar suas aliadas para a garantia do sucesso de operações diante dos desafios atuais e futuros.

O CURSO:

Este curso em 18 módulos desmistifica a utilização de inteligência artificial em operações dando subsídios teóricos e práticos para os participantes iniciarem a utilização de técnicas em suas atividades profissionais. Com orientação prática, suportada por vários exercícios, os alunos iniciam a utilização de inteligência artificial a partir do Microsoft Excel, e, caminham progressivamente para um ambiente mais especializado. 

Além disso, os participantes aprenderão: 

  • os principais conceitos do campo, sua história, áreas e aplicações; 

  • os desafios da década e os impactos em operações; 

  • como preparar os dados para obter um melhor aprendizado de máquina;

  • diversas aplicações em gestão de operações, tais como previsão de demanda, otimização de alocação de recursos, redução de desperdícios e custos, aumento de sustentabilidade da operação, previsões de falhas e churn;

  • os principais modelos, como redes neurais e algoritmos genéticos, dentre outros; e

  • futuro da inteligência artificial na gestão de operações.

PREENCHA OS DADOS ABAIXO E RECEBA O PROGRAMA COMPLETO DO CURSO.


DATA*

Turma 02 –27, 29 de abril, 04, 06, 11, 13, 18 e 20 de maio de 2021
Terças e Quinta-feiras – 19h às 21h30

*As datas estão sujeitas a alterações com prévio aviso.


 INVESTIMENTO

Investimento total: R$ 2.300,00
Boleto bancário: à vista
Cartão de crédito: à vista ou parcelado até 6 vezes.


  PLATAFORMAS UTILIZADAS

  • Zoom

  • Plataforma de EAD Moodle

  • WhatsApp e E-mail groups para networking


PARA QUEM O CURSO É INDICADO

Profissionais da área de operações e produção de empresas que desejam se preparar para o futuro através de conhecimento sobre como a Inteligência Artificial está transformando operações e produção, quais são as oportunidades existentes, e quais as técnicas e como são aplicadas


O QUE VOCÊ VAI APRENDER

O curso apresentará um breve histórico e contextualização do tema Inteligência Artificial aplicado à gestão de operações, bem como os principais conceitos e técnicas relacionados ao tema. Os participantes também conhecerão como algumas técnicas funcionam, as novas possibilidades em termos de aplicações e os principais impactos nas áreas de operações e produção. Além disso, os alunos praticarão através de exercícios práticos, onde criarão e utilizarão modelos reais de Inteligência Artificial utilizando dados reais.


PROGRAMA

  • Módulo 1 – Introdução ao Curso Módulo 1 – Introdução ao Curso 
    No módulo 1, o aluno conhecerá a dinâmica do curso, bem como o caminho do aprendizado que percorrerá. Já no primeiro módulo, os alunos farão um exercício de análise de informações.

  • Módulo 2 – Introdução à inteligência artificial
    No módulo 2 serão apresentados os principais conceitos relacionados à Inteligência Artificial. Os alunos conhecerão as principais definições e os objetivos do campo. Além disso, serão apresentadas as principais sub áreas da Inteligência Artificial e seus objetivos, e exemplos de como são utilizadas. Os alunos conhecerão também a história do campo. Serão apresentadas cronologicamente as principais realizações e conquistas da Inteligência Artificial, desde sua criação até o presente.

  • Módulo 3 – Introdução ao aprendizado de máquina (machine learning)
    No módulo 3 os participantes conhecerão como funciona o aprendizado de máquina,  e as diferentes estratégias de aprendizado. Os alunos conhecerão como funciona o neurônio artificial e como ele consegue aprender. No final, os alunos farão atividades de aprendizado de máquina utilizando o neurônio artificial, que é o componente fundamental das redes neurais artificiais.

  • Módulo 4 – Os grandes desafios da década em operações
    No módulo 4 os participantes conhecerão a transformação profunda pela qual a operação das empresas está passando ou passará para atingir metas globais até 2030. Tal agenda proposta pela ONU implica numa profunda redefinição da transformação de recursos naturais e sua utilização para a geração de valor em busca de um mundo mais sustentável. A área de operações sofrerá grande pressão por mudanças decorrentes da criação de políticas e regulações resultantes do compromisso de governos com tal agenda. Neste contexto, a busca por inovações para garantia da sustentabilidade faz parte da agenda desta área. Nesse módulo, será apresentado como a Inteligência Artificial está se tornando uma ferramenta importante para operações sustentáveis, bem como será mostrada uma mudança de paradigma que pode ser esperada. Os alunos farão atividades no final do módulo.

  •  Módulo 5 – A inteligência artificial em gestão de operações
    No módulo 5, os alunos conhecerão um histórico das aplicações de Inteligência Artificial em Gestão de Operações. Além disso, serão apresentados os progressos recentes juntamente com diversos exemplos e resultados de aplicações.

  •  Módulo 6 – Técnicas aplicadas I 
    No módulo 6, os alunos aprenderão como funcionam as redes neurais artificiais, bem como serão expostos a exemplos práticos de funcionamento. Os participantes farão atividades práticas de utilização de tais redes neurais, desde o treino até a utilização delas para classificação de dados.

  •  Módulo 7 – Ferramentas de Aprendizado de Máquina
    No módulo 7, os alunos aprenderão a utilizar algumas ferramentas para aprendizado de máquina. Várias atividades de hands-on serão realizadas.

  • Módulo 8 – Melhorando os dados disponíveis para aumento da qualidade dos modelos
    Os dados podem ser considerados o combustível do aprendizado de máquina, e, considerando-se o potencial de tal combinação aplicada aos negócios, eles têm sido considerados o novo petróleo. No entanto, a etapa de preparação dos dados requer uma série de cuidados para que eles possam aumentar a qualidade dos modelos de Inteligência Artificial. No módulo 7 os alunos aprenderão quais são os principais cuidados, e, como eles devem ser utilizados na preparação dos dados. Os participantes farão ainda exercícios práticos.

  • Módulo 9 – Visão Geral de outras Técnicas e o Futuro
    No último módulo, será apresentada uma visão geral de outras técnicas. Por fim, os alunos conhecerão os progressos que são esperados em Inteligência Artificial e suas aplicações em gestão de operações, bem como quais impactos e mudanças são esperados.

  • Módulo 10 – Otimização de alocação de recursos
    O objetivo deste módulo é ensinar técnicas para que o aluno saiba como otimizar a alocação de recursos na operação. Atividades práticas serão realizadas.

  • Módulo 11 – Técnicas aplicadas IV
    No módulo 11, os alunos aprenderão mais técnicas de aprendizado de máquina que permitem explorar o conhecimento que o modelo extraiu dos dados, para  apoiar os gestores no entendimento das regras governando o comportamento codificado nos dados para tomada de decisões. Os participantes farão exercícios práticos utilizando tais técnicas.

  • Módulo 12 – Reduzindo desperdícios e custos (tornando a operação mais sustentável)
    No módulo 12, os participantes entenderão como é possível utilizar as informações geradas pelo aprendizado de máquina para reduzir custos e desperdícios na operação, bem como tornar a operação mais sustentável. Atividades serão desenvolvidas.

  • Módulo 13 – Técnicas aplicadas V
    No módulo 13, os alunos aprenderão técnicas de aprendizado de máquina para validações rápidas da viabilidade dos dados para geração de modelos que possam ser utilizados na operação. Os participantes farão exercícios práticos utilizando tais técnicas.

  •  Módulo 14 – Prevendo falhas
    No módulo 14, os alunos aprenderão como a Inteligência Artificial pode ser utilizada para prever falhas, reduzindo os custos decorrentes de downtime dentre outros potenciais danos laterais (imagem da empresa, por exemplo). Os participantes farão exercícios práticos utilizando tais técnicas.

  • Módulo 15 – Técnicas aplicadas VI
    No módulo 15, os alunos aprenderão técnicas de aprendizado de máquina para validações rápidas da viabilidade dos dados para geração de modelos que possam ser utilizados na operação. Os participantes farão exercícios práticos utilizando tais técnicas.

  • Módulo 16 – Prevendo churn
    No módulo 16, os alunos aprenderão técnicas de aprendizado de máquina para validações rápidas da viabilidade dos dados para geração de modelos que possam ser utilizados na operação. Os participantes farão exercícios práticos utilizando tais técnicas.

  •  Módulo 17 – Técnicas aplicadas VII – Introdução ao Aprendizado Profundo (Deep Learning)
    No módulo 17, os alunos conhecerão os princípios de funcionamento das redes neurais profundas utilizadas no aprendizado profundo (deep learning). Os alunos farão atividades práticas para experimentar tais técnicas em funcionamento.

  • Módulo 18 – O Futuro
    No módulo 18, os participantes conhecerão os progressos futuros nos desenvolvimentos da Inteligência Artificial e suas aplicações em gestão de operações, bem como quais impactos e mudanças são esperados.


PROFESSOR

Alexandre Moreira Nascimento
Visionário e empreendedor em série no Brasil e no Vale do Silício, onde reside atualmente. Mais de 20 anos de experiência no desenvolvimento de produtos e plataformas inovadoras de alta tecnologia. Desenvolveu a primeira mídia social móvel em 2000. Forte e eclética formação acadêmica em negócios, inteligência artificial, engenharia e comportamento humano nas mais prestigiadas universidades do Brasil (USP, FGV, UNIFESP) e do mundo (MIT, Harvard, Stanford University e Universidade de Massachusetts), incluindo mais de 10 certificados e mais de 20 honras e prêmios. Pesquisador na Universidade de Stanford e Faculty da Singularity University. Publicou mais de 25 artigos científicos e seis livros (primeiro livro aos 13 anos). Membro do conselho consultivo de start-ups de alta tecnologia. Apaixonado por projetar, construir e testar soluções não convencionais para problemas complexos e criar negócios lucrativos ao seu redor. Além de construir robôs como hobby, possui uma vasta coleção de computadores retrô.


Soluções concretas para o setor público
Prof. Roberto Marx (coordenador)
Roberto Marx concluiu a livre docência em 2008 e o doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade de São Paulo em 1996. Consultor Ad-hoc da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de S. Paulo, do CNPq e da CAPES, Professor Doutor e Livre Docente da Universidade de São Paulo e Consultor Ad-hoc da CAPES, CNPq, FAPESP, entre outras.


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