Qualificação universitária
Porquê estudar no TECH?
A Inteligência Artificial revolucionou o mundo do Marketing, otimizando a eficácia das estratégias e promovendo um relacionamento mais próximo e personalizado com os clientes”
Por que estudar na TECH?
A TECH é a maior escola de negócios 100% online do mundo. Trata-se de uma Escola de Negócios de elite, com o mais alto nível acadêmico. Um centro internacional de alto desempenho e de capacitação intensiva das habilidades de gestão.
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Na TECH Universidade Tecnologica
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Inovação |
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Máxima exigência |
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Networking |
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Empowerment |
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Talento |
Este programa é uma proposta única para revelar o talento do aluno no mundo dos negócios. Uma oportunidade para demonstrar suas inquietudes e sua visão de negócio.
Ao concluir este programa, a TECH ajuda o aluno a mostrar ao mundo o seu talento.
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Contexto Multicultural |
Ao estudar na TECH, o aluno irá desfrutar de uma experiência única. Estudará em um contexto multicultural. Em um Mestrado com visão global, através do qual poderá aprender sobre a forma de trabalhar em diferentes partes do mundo, reunindo as informações mais atuais que melhor se adaptam à sua ideia de negócio.
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Aprenda com os melhores |
Em sala de aula, a equipe de professores da TECH explica o que os levou ao sucesso em suas empresas, trabalhando a partir de um contexto real, animado e dinâmico. Professores que se envolvem ao máximo para oferecer uma capacitação de qualidade, permitindo que o aluno cresça profissionalmente e se destaque no mundo dos negócios.
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A TECH prima pela excelência e, para isso, conta com uma série de características que a tornam uma universidade única:
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Análise |
A TECH explora o lado crítico do aluno, sua capacidade de questionar as coisas, suas habilidades interpessoais e de resolução de problemas.
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Excelência acadêmica |
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Economia de escala |
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Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atuais do mundo acadêmico"
Estrutura e conteúdo
O Mestrado em Inteligência Artificial em Marketing e Comunicação foi projetado para abordar tópicos exclusivos e avançados. A inclusão de módulos específicos, como “Geração de conteúdo com IA” e “Automação e otimização de processos de marketing com IA”, proporcionará uma profundidade inigualável em áreas importantes. O foco na ética, nas tendências futuras e na integração de histórias de sucesso proporcionará uma compreensão abrangente e prática de como a IA está redefinindo as estratégias atuais de marketing digital.
Você adquirirá as habilidades e competências fundamentais para incorporar recursos de Inteligência Artificial à gestão de vendas e à geração de leads”
Plano de estudos
Este Mestrado em Inteligência Artificial em Marketing e Comunicação se destaca por sua abordagem abrangente e avançada. A diversidade de módulos, que inclui áreas como geração de conteúdo, automação e otimização de processos, análise de dados e tomada de decisões com base em IA, além de vendas e geração de leads, proporcionará aos profissionais uma perspectiva holística sobre como integrar a Inteligência Artificial a várias facetas do Marketing Digital.
Diferentemente de outros programas, este se diferencia por oferecer um conteúdo abrangente que vai desde os fundamentos essenciais até as tendências futuras, garantindo que os alunos adquiram conhecimentos aprofundados e atualizados.
Além disso, não se concentrará apenas na teoria, mas também oferecerá aplicação prática por meio de estudos de caso e histórias de sucesso, permitindo que os alunos desenvolvam habilidades práticas
e estratégicas.
Além disso, uma atenção especial às considerações éticas e às tendências futuras garantirá que os alunos estejam preparados para enfrentar os desafios e aproveitar as oportunidades emergentes no campo dinâmico da Inteligência Artificial em Marketing. Trata-se de um programa de estudos focado no aprimoramento profissional para atingir os objetivos de trabalho e é oferecido por meio de um sistema de aprendizagem online inovador e flexível, permitindo que os participantes combinem o ensino com suas outras funções.
Dessa forma, para facilitar a assimilação e a retenção de todos os conceitos, a TECH baseia todos os seus programas na metodologia inovadora e eficaz do Relearning. Com essa abordagem, os alunos fortalecerão sua compreensão por meio da repetição de conceitos-chave, apresentados em uma variedade de formatos audiovisuais para uma aquisição natural e gradual de habilidades.
Este Mestrado tem duração de 24 meses e é dividido em 20 módulos:
Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial
Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados
Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial
Módulo 4 .Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação
Módulo 5. Algoritmo e complexidade em Inteligência Artificial
Módulo 6. Sistemas inteligentes
Módulo 7. Machine learning e mineração de dados
Módulo 8. Redes neurais como base do Deep Learning
Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas
Módulo 10. Personalização de modelos e treinamento com TensorFlow
Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais
Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção
Módulo 13. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão
Módulo 14. Computação bioinspirada
Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações
Módulo 16. Inteligência Artificial em estratégias de marketing digital
Módulo 17. Geração de conteúdo com IA
Módulo 18. Automatização e otimização dos processos de marketing com IA
Módulo 19. Análise de dados de comunicação e marketing para tomada de decisões
Módulo 20. Vendas e geração de leads com Inteligência Artificial
Onde, quando e como é ensinado?
A TECH oferece a possibilidade de realizar este Mestrado em Inteligência Artificial em Marketing e Comunicação totalmente online. Durante os 12 meses de capacitação você poderá acessar todo o conteúdo deste programa a qualquer momento, o que lhe permite gestionar o seu tempo de estudo
Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial
1.1. História da inteligência artificial
1.1.1. Quando começamos a falar de inteligência artificial?
1.1.2. Referências no cinema
1.1.3. Importância da inteligência artificial
1.1.4. Tecnologias que habilitam e dão suporte à inteligência artificial
1.2. Inteligência Artificial em jogos
1.2.1. Teoria dos jogos
1.2.2. Minimax e poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulação: Monte Carlo
1.3. Redes de neurônios
1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neurônios supervisionadas e não supervisionadas
1.3.4. Perceptron simples
1.3.5. Percetrão multicamadas
1.4. Algoritmos genéticos
1.4.1. História
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificação de problemas
1.4.4. Geração da população inicial
1.4.5. Algoritmo principal e operadores genéticos
1.4.6. Avaliação de indivíduos: Fitness
1.5. Tesauros, vocabulários, taxonomias
1.5.1. Vocabulários
1.5.2. Taxonomias
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologias
1.5.5. Representação do conhecimento: web semântica
1.6. Web Semântica
1.6.1. Especificações RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferência/raciocínio
1.6.3. Linked Data
1.7. Sistemas especializados e DSS
1.7.1. Sistemas especializados
1.7.2. Sistemas de suporte à decisão
1.8. Chatbots e assistentes virtuais
1.8.1. Tipos de assistentes: assistentes de voz e texto
1.8.2. Partes fundamentais para o desenvolvimento de um assistente: Intenções, entidades e fluxo de diálogo
1.8.3. Integração Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Ferramentas para o desenvolvimento de assistentes: Dialog Flow, Watson Assistant
1.9. Estratégia de implementação da IA
1.10. O futuro da inteligência artificial
1.10.1. Entendemos como detectar emoções através de algoritmos
1.10.2. Criar uma personalidade: linguagem, expressões e conteúdo
1.10.3. Tendências da inteligência artificial
1.10.4. Reflexões
Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados
2.1. Estatísticas
2.1.1. Estatísticas: descritivas e inferências
2.1.2. População, amostra, individual
2.1.3. Variáveis: definição, escalas de medição
2.2. Tipos de dados estatísticos
2.2.1. De acordo com o tipo
2.2.1.1. Quantitativos: dados contínuos e dados discretos
2.2.1.2. Qualitativo: dados binomiais, dados nominais, dados ordinais
2.2.2. De acordo com sua forma
2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico
2.2.3. De acordo com a fonte
2.2.3.1. Primários
2.2.3.2. Secundários
2.3. Ciclo de vida dos dados
2.3.1. Etapas do ciclo
2.3.2. Marcos do ciclo
2.3.3. Princípios FAIR
2.4. Etapas iniciais do ciclo
2.4.1. Definição de objetivos
2.4.2. Determinação de recursos necessários
2.4.3. Diagrama de Gantt
2.4.4. Estruturas dos dados
2.5. Coleta de dados
2.5.1. Metodologia de coleta
2.5.2. Ferramentas de coleta
2.5.3. Canais de coleta
2.6. Limpeza de dados
2.6.1. Fases da limpeza de dados
2.6.2. Qualidade dos dados
2.6.3. Manipulação de dados (com R)
2.7. Análise de dados, interpretação e avaliação dos resultados
2.7.1. Medidas estatísticas
2.7.2. Índices de relação
2.7.3. Mineração de dados
2.8. Armazém de dados (datawarehouse)
2.8.1. Elementos que o compõem
2.8.2. Desenho
2.8.3. Aspectos a considerar
2.9. Disponibilidade de dados
2.9.1. Acesso
2.9.2. Utilidade
2.9.3. Segurança
2.10. Aspectos regulamentares
2.10.1. Lei Geral de Proteção de Dados
2.10.2. Boas práticas
2.10.3. Outros aspectos regulamentares
Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial
3.1. Ciência de dados
3.1.1. Ciência de dados
3.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados
3.2. Dados, informações e conhecimentos
3.2.1. Dados, informações e conhecimentos
3.2.2. Tipos de dados
3.2.3. Fontes de dados
3.3. De dados a informações
3.3.1. Análise de dados
3.3.2. Tipos de análise
3.3.3. Extração de informações de um Dataset
3.4. Extração de informações através da visualização
3.4.1. A visualização como ferramenta de análise
3.4.2. Métodos de visualização
3.4.3. Visualização de um conjunto de dados
3.5. Qualidade dos dados
3.5.1. Dados de qualidade
3.5.2. Limpeza de dados
3.5.3. Pré-processamento básico de dados
3.6. Dataset
3.6.1. Enriquecimento do Dataset
3.6.2. A maldição da dimensionalidade
3.6.3. Modificação de nosso conjunto de dados
3.7. Desequilíbrio
3.7.1. Desequilíbrio de classes
3.7.2. Técnicas de mitigação do desequilíbrio
3.7.3. Equilíbrio de um Dataset
3.8. Modelos não supervisionados
3.8.1. Modelo não supervisionado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Classificação com modelos não supervisionados
3.9. Modelos supervisionados
3.9.1. Modelo supervisionado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Classificação com modelos supervisionados
3.10. Ferramentas e práticas recomendadas
3.10.1. Práticas recomendadas para um cientista de dados
3.10.2. O melhor modelo
3.10.3. Ferramentas úteis
Módulo 4 .Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação
4.1. Inferência estatística
4.1.1. Estatística descritiva vs. Inferência estatística
4.1.2. Procedimentos paramétricos
4.1.3. Procedimentos paramétricos
4.2. Análise exploratória
4.2.1. Análise descritiva
4.2.2. Visualização
4.2.3. Preparação dos dados
4.3. Preparação dos dados
4.3.1. Integração e limpeza de dados
4.3.2. Normalização de dados
4.3.3. Transformando atributos
4.4. Os Valores Perdidos
4.4.1. Tratamento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputação de máxima verosimilhança
4.4.3. Imputação de valores perdidos utilizando a aprendizado de máquinas
4.5. O ruído nos dados
4.5.1. Classes de ruído e seus atributos
4.5.2. Filtragem de ruídos
4.5.3. O efeito do ruído
4.6. A maldição da dimensionalidade
4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Redução de dados multidimensionais
4.7. De atributos contínuos a discretos
4.7.1. Dados contínuos versus discretos
4.7.2. Processo de discretização
4.8. Os dados
4.8.1. Seleção de dados
4.8.2. Perspectivas e critérios de seleção
4.8.3. Métodos de seleção
4.9. Seleção de Instâncias
4.9.1. Métodos para seleção de instâncias
4.9.2. Seleção de protótipos
4.9.3. Métodos avançados para seleção de instâncias
4.10. Pré-processamento de dados em ambientes Big Data
Módulo 5. Algoritmo e complexidade em Inteligência Artificial
5.1. Introdução às Estratégias de design de algoritmos
5.1.1. Recursividade
5.1.2. Divisão e conquista
5.1.3. Outras estratégias
5.2. Eficiência e análise de algoritmos
5.2.1. Medidas de eficiência
5.2.2. Como medir o tamanho da entrada
5.2.3. Como medir o tempo de execução
5.2.4. Melhor, pior e médio caso
5.2.5. Notação assintótica
5.2.6. Critérios de análise matemática para algoritmos não recursivos
5.2.7. Análise matemática de algoritmos recursivos
5.2.8. Análise empírica de algoritmos
5.3. Algoritmos de ordenação
5.3.1. Conceito de ordenação
5.3.2. Ordenação bolha (Bubble sort)
5.3.3. Ordenação por seleção (Selection sort)
5.3.4. Ordenação por inserção (Insertion Sort)
5.3.5. Ordenação por mistura (merge_sort)
5.3.6. Classificação rápida (quick_sort)
5.4. Algoritmos com árvores
5.4.1. Conceito de árvore
5.4.2. Árvores binárias
5.4.3. Caminhos de árvores
5.4.4. Representar expressões
5.4.5. Árvores binárias ordenadas
5.4.6. Árvores binárias balanceadas
5.5. Algoritmos com Heaps
5.5.1. Os Heaps
5.5.2. O algoritmo Heapsort
5.5.3. As filas de prioridade
5.6. Algoritmos com grafos
5.6.1. Representação
5.6.2. Caminho em largura
5.6.3. Caminho em profundidade
5.6.4. Ordenação topológica
5.7. Algoritmos Greedy
5.7.1. A estratégia Greedy
5.7.2. Elementos da estratégia Greedy
5.7.3. Conversor de moedas
5.7.4. Problema do Caixeiro Viajante
5.7.5. Problema da mochila
5.8. Busca do caminho mínimo
5.8.1. O problema do caminho mínimo
5.8.2. Arco e ciclos negativos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra
5.9. Algoritmos Greedy sobre Grafos
5.9.1. A árvore de extensão mínima
5.9.2. O algoritmo de Prim (algoritmo guloso)
5.9.3. O algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análise de complexidade
5.10. Backtracking
5.10.1. O Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas
Módulo 6. Sistemas inteligentes
6.1. Teoria de Agentes
6.1.1. História do conceito
6.1.2. Definição de agente
6.1.3. Agentes em Inteligência Artificial
6.1.4. Agentes em Engenharia de Software
6.2. Arquiteturas de agentes
6.2.1. O processo de raciocínio de um agente
6.2.2. Agentes reativos
6.2.3. Agentes dedutivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa
6.3. Informação e conhecimento
6.3.1. Distinção entre dados, informações e conhecimento
6.3.2. Avaliação da qualidade dos dados
6.3.3. Métodos de captura de dados
6.3.4. Métodos de aquisição de informações
6.3.5. Métodos de aquisição de conhecimentos
6.4. Representação do conhecimento
6.4.1. A importância da representação do conhecimento
6.4.2. Definição da representação do conhecimento através de suas funções
6.4.3. Características de uma represenação do conhecimento
6.5. Ontologias
6.5.1. Introdução aos metadados
6.5.2. Conceito filosófico de ontologia
6.5.3. Conceito informático de ontologia
6.5.4. Ontologias de domínio e ontologias de nível superior
6.5.5. Como construir uma ontologia?
6.6. Linguagens para ontologias e software para criação de ontologias
6.6.1. Tríade RDF, Turtle e N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introdução às diferentes ferramentas para a criação de ontologias
6.6.6. Instalação e uso do Protégé
6.7. Web Semântica
6.7.1. O estado atual e futuro da segurança ad web semântica
6.7.2. Aplicações da web semântica
6.8. Outros modelos de representação do conhecimento
6.8.1. Vocabulários
6.8.2. Visão global
6.8.3. Taxonomias
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomias
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentais
6.9. Avaliação e integração das representações do conhecimento
6.9.1. Lógica de ordem zero
6.9.2. Lógica de primeira ordem
6.9.3. Lógica descritiva
6.9.4. Relação entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: programação baseada em lógica de primeira ordem
6.10. Raciocinadores Semânticos, Sistemas Baseados no Conhecimento e Sistemas Especialistas
6.10.1. Conceito de raciocinador
6.10.2. Aplicações de um raciocinador
6.10.3. Sistemas baseados no conhecimento
6.10.4. MYCIN, história dos Sistemas Especialistas
6.10.5. Elementos e Arquitetura de Sistemas Especialistas
6.10.6. Criação de Sistemas Especialistas
Módulo 7. Machine learning e mineração de dados
7.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimento e conceitos básicos de machine learning
7.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.2. Perspectiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.3. Fases dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.4. Técnicas utilizadas nos processos de descoberta do conhecimento
7.1.5. Características dos bons modelos de machine learning
7.1.6. Tipos de informações de machine learning
7.1.7. Noções básicas de aprendizagem
7.1.8. Noções básicas de aprendizagem não supervisionada
7.2. Exploração e pré-processamento de dados
7.2.1. Processamento de dados
7.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados
7.2.3. Tipos de dados
7.2.4. Transformações de dados
7.2.5. Visualização e exploração de variáveis contínuas
7.2.6. Visualização e exploração de variáveis categóricas
7.2.7. Medidas de correlação
7.2.8. Representações gráficas mais comuns
7.2.9. Introdução à análise multivariada e redução da dimensionalidade
7.3. Árvore de decisão
7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Overtraining e poda
7.3.4. Análise de resultados
7.4. Avaliação de classificadores
7.4.1. Matrizes de confusão
7.4.2. Matrizes de avaliação numérica
7.4.3. Estatístico de Kappa
7.4.4. Curvas Roc
7.5. Regras de classificação
7.5.1. Medidas de avaliação de regras
7.5.2. Introdução à representação gráfica
7.5.3. Algoritmo de sobreposição sequencial
7.6. Redes Neurais
7.6.1. Conceitos básicos
7.6.2. Redes de neurônios simples
7.6.3. Algoritmo de backpropagation
7.6.4. Introdução às redes neurais recorrentes
7.7. Métodos bayesianos
7.7.1. Conceitos básicas de probabilidade
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introdução às redes bayesianas
7.8. Modelos de regressão e de resposta contínua
7.8.1. Regressão linear simples
7.8.2. Regressão Linear Múltipla
7.8.3. Regressão logística
7.8.4. Árvores de regressão
7.8.5. Introdução às Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
7.8.6. Medidas de bondade do ajuste
7.9. Clustering
7.9.1. Conceitos básicos
7.9.2. Clustering hierárquico
7.9.3. Métodos probabilísticos
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos
7.10. Mineração de texto e processamento de linguagem natural (PNL)
7.10.1. Conceitos básicos
7.10.2. Criação do corpus
7.10.3. Análise descritiva
7.10.4. Introdução à análise de sentimentos
Módulo 8. Redes neurais como base do Deep Learning
8.1. Aprendizagem profunda
8.1.1. Tipos de aprendizagem profunda
8.1.2. Aplicativos de aprendizagem profunda
8.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda
8.2. Operações
8.2.1. Soma
8.2.2. Produtos
8.2.3. Transferência
8.3. Camadas
8.3.1. Camada de entrada
8.3.2. Camada oculta
8.3.3. Camada de saída
8.4. União de Camadas e Operações
8.4.1. Design de arquiteturas
8.4.2. Conexão entre camadas
8.4.3. Propagação para frente
8.5. Construção da primeira rede neural
8.5.1. Design da rede
8.5.2. Definição dos pesos
8.5.3. Treinamento da rede
8.6. Treinador e Otimizador
8.6.1. Seleção do otimizador
8.6.2. Definição de uma função de perda
8.6.3. Definição de uma métrica
8.7. Aplicação dos princípios das redes neurais
8.7.1. Funções de ativação
8.7.2. Retropropagação
8.7.3. Ajuste dos parâmetros
8.8. Dos neurônios biológicos para os artificiais
8.8.1. Funcionamento de um neurônio biológico
8.8.2. Transferência de conhecimento para os neurônios artificiais
8.8.3. Estabelecimento de relações entre ambos
8.9. Implementação de MLP (Perceptron multicamadas) com Keras
8.9.1. Definição da estrutura da rede
8.9.2. Compilação do modelo
8.9.3. Treinamento do modelo
8.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neurais
8.10.1. Seleção da função de ativação
8.10.2. Estabelecer o learning rate
8.10.3. Ajuste dos pesos
Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas
9.1. Problemas de Gradientes
9.1.1. Técnicas de otimização de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialização de pesos
9.2. Reutilização de camadas pré-treinadas
9.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.2.2. Extração de características
9.2.3. Aprendizado profundo
9.3. Otimizadores
9.3.1. Otimizadores de descida de gradiente estocástico
9.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop
9.3.3. Otimizadores de momento
9.4. Programação da taxa de aprendizagem
9.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática
9.4.2. Ciclos de aprendizagem
9.4.3. Termos de suavização
9.5. Sobreajuste
9.5.1. Validação cruzada
9.5.2. Regularização
9.5.3. Métricas de avaliação
9.6. Diretrizes práticas
9.6.1. Design de modelos
9.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação
9.6.3. Testes de hipóteses
9.7. Transfer Learning
9.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.7.2. Extração de características
9.7.3. Aprendizado profundo
9.8. Data Augmentation
9.8.1. Transformações de imagem
9.8.2. Geração de dados sintéticos
9.8.3. Transformação de texto
9.9. Aplicação prática de Transfer Learning
9.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.9.2. Extração de características
9.9.3. Aprendizado profundo
9.10. Regularização
9.10.1. L e L
9.10.2. Regularização por máxima entropia
9.10.3. Dropout
Módulo 10. Personalização de modelos e treinamento com TensorFlow
10.1. TensorFlow
10.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow
10.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow
10.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow
10.2. TensorFlow e NumPy
10.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow
10.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow
10.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento
10.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow
10.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento
10.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento
10.4. Funções e gráficos do TensorFlow
10.4.1. Funções com TensorFlow
10.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos
10.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow
10.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow
10.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow
10.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow
10.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados
10.6. API tfdata
10.6.1. Utilização da API tfdata para processamento de dados
10.6.2. Construção de fluxos de dados com tfdata
10.6.3. Uso da API tfdata para treinamento de modelos
10.7. O formato TFRecord
10.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados
10.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow
10.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos
10.8. Camadas de pré-processamento do Keras
10.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras
10.8.2. Construção de pipelined de pré-processamento com Keras
10.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos
10.9. Projeto TensorFlow Datasets
10.9.1. Utilização do TensorFlow Datasets para carregamento de dados
10.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso do TensorFlow Datasets para treinamento de modelos
10.10. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
10.10.1. Aplicação Prática
10.10.2. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
10.10.3. Treinamento de um modelo com TensorFlow
10.10.4. Utilização da aplicação para previsão de resultados
Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais
11.1. A Arquitetura do Visual Cortex
11.1.1. Funções do córtex visual
11.1.2. Teorias da visão computacional
11.1.3. Modelos de processamento de imagens
11.2. Camadas convolucionais
11.2.1. Reutilização de pesos na convolução
11.2.2. Convolução D
11.2.3. Funções de ativação
11.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras
11.3.1. Agrupamento e Deslocamento
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling
11.4. Arquiteturas CNN
11.4.1. Arquitetura VGG
11.4.2. Arquitetura AlexNet
11.4.3. Arquitetura ResNet
11.5. Implementação de uma CNN ResNet- usando o Keras
11.5.1. Inicialização de pesos
11.5.2. Definição da camada de entrada
11.5.3. Definição da saída
11.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras
11.6.1. Características dos modelos pré-treinados
11.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
11.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados
11.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência
11.7.1. Aprendizagem por transferência
11.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
11.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência
11.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision
11.8.1. Classificação de imagens
11.8.2. Localização de objetos em imagens
11.8.3. Detecção de objetos
11.9. Detecção e rastreamento de objetos
11.9.1. Métodos de detecção de objetos
11.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreamento e localização
11.10. Segmentação semântica
11.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
11.10.2. Detecção de bordas
11.10.3. Métodos de segmentação baseados em regras
Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção
12.1. Geração de texto usando RNN
12.1.1. Treinamento de uma RNN para geração de texto
12.1.2. Geração de linguagem natural com RNN
12.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN
12.2. Criação do conjunto de dados de treinamento
12.2.1. Preparação dos dados para treinamento de uma RNN
12.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treinamento
12.2.3. Limpeza e transformação dos dados
12.2.4. Análise de sentimento
12.3. Classificação de opiniões com RNN
12.3.1. Detecção de temas nos comentários
12.3.2. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda
12.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural
12.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática
12.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder para tradução automática
12.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN
12.5. Mecanismos de atenção
12.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
12.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais
12.6. Modelos Transformers
12.6.1. Uso de modelos Transformers para processamento de linguagem natural
12.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão
12.6.3. Vantagens dos modelos Transformers
12.7. Transformers para visão
12.7.1. Uso de modelos Transformers para visão
12.7.2. Processamento de dados Imagem
12.7.3. Treinamento de modelos Transformers para visão
12.8. Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.1. Uso da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicação da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.9. Outras bibliotecas Transformers. Comparativa
12.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers
12.9.2. Uso das diferentes bibliotecas Transformers
12.9.3. Vantagens das diferentes bibliotecas Transformers
12.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicação Prática
12.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo
12.10.3. Avaliação da aplicação prática
Módulo 13. Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão
13.1. Representação de dados eficientes
13.1.1. Redução da dimensionalidade
13.1.2. Aprendizado profundo
13.1.3. Representações compactas
13.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto
13.2.1. Processo de treinamento
13.2.2. Implementação em Python
13.2.3. Utilização de dados de teste
13.3. Codificadores automáticos empilhados
13.3.1. Redes neurais profundas
13.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
13.3.3. Uso da regularização
13.4. Autoencoders convolucionais
13.4.1. Design de modelos convolucionais
13.4.2. Treinamento de modelos convolucionais
13.4.3. Avaliação de resultados
13.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos
13.5.1. Aplicação de filtros
13.5.2. Design de modelos de codificação
13.5.3. Uso de técnicas de regularização
13.6. Codificadores automáticos dispersos
13.6.1. Aumentando a eficiência da codificação
13.6.2. Minimizando o número de parâmetros
13.6.3. Utilização de técnicas de regularização
13.7. Codificadores automáticos variacionais
13.7.1. Utilização de otimização variacional
13.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
13.7.3. Representações latentes profundas
13.8. Geração de imagens MNIST de moda
13.8.1. Reconhecimento de padrões
13.8.2. Geração de imagens
13.8.3. Treinamento de redes neurais profundas
13.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão
13.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens
13.9.2. Modelagem de distribuições de dados
13.9.3. Uso de redes adversárias
13.10. Implementação dos Modelos
13.10.1. Aplicação Prática
13.10.2. Implementação dos modelos
13.10.3. Uso de dados reais
13.10.4. Avaliação de resultados
Módulo 14. Computação bioinspirada
14.1. Introdução à computação bioinspirada
14.1.1. Introdução à compuação bioinspirada
14.2. Algoritmos de adaptação social
14.2.1. Computação bioinspirada baseada em colônias de formigas
14.2.2. Variantes dos algoritmos das colônias de formigas
14.2.3. Computação baseada em nuvens de partículas
14.3. Algoritmos genéticos
14.3.1. Estrutura geral
14.3.2. Implementações dos principais operadores
14.4. Estratégias de exploração do espaço para algoritmos genéticos
14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodais
14.5. Modelos de computação evolutiva (I)
14.5.1. Estratégias evolutivas
14.5.2. Programação evolutiva
14.5.3. Algoritmos baseados na evolução diferencial
14.6. Modelos de computação evolutiva (II)
14.6.1. Modelos de evolução baseados em estimativas de distribuições (EDA)
14.6.2. Programação genética
14.7. Programação evolutiva aplicada a dificuldades de aprendizagem
14.7.1. Aprendizagem baseada em regras
14.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de instâncias
14.8. Problemas multiobjetivo
14.8.1. Conceito de dominância
14.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problema multiobjetivo
14.9. Redes neurais (I)
14.9.1. Introdução às redes neurais
14.9.2. Exemplo prático com redes neurais
14.10. Redes neurais (II)
14.10.1. Casos de uso de redes neurais na pesquisa médica
14.10.2. Casos de uso de redes neurais em economia
14.10.3. Casos de uso de redes neurais em visão artificial
Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações
15.1. Serviços financeiros
15.1.1. As implicações da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros. Oportunidades e desafios
15.1.2. Casos de uso
15.1.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.1.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.2. Implicações da Inteligência Artificial na área de saúde
15.2.1. Implicações da IA no setor da saúde Oportunidades e desafios
15.2.2. Casos de uso
15.3. Riscos relacionados ao uso de IA na área de saúde
15.3.1. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.3.2. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.4. Retail
15.4.1. Participação da IA no Varejo Oportunidades e desafios
15.4.2. Casos de uso
15.4.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.4.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.5. Indústria
15.5.1. Participação da IA na Indústria. Oportunidades e desafios
15.5.2. Casos de uso
15.6. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA na indústria
15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.6.3. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.7. Administração pública
15.7.1. Implicações da IA na administração pública. Oportunidades e desafios
15.7.2. Casos de uso
15.7.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.7.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.8. Educação
15.8.1. Implicações da IA na educação. Oportunidades e desafios
15.8.2. Casos de uso
15.8.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.8.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.9. Silvicultura e agricultura
15.9.1. Implicações da IA para a silvicultura e agricultura Oportunidades e desafios
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.9.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
15.10. Recursos Humanos
15.10.1. Participação da IA nos Recursos Humanos Oportunidades e desafios
15.10.2. Casos de uso
15.10.3. Potenciais riscos relacionados ao uso de IA
15.10.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA
Módulo 16. Inteligência Artificial em estratégias de marketing digital
16.1. Transformação do marketing digital com IA o ChatGPT
16.1.1. Introdução à Transformação Digital
16.1.2. Impacto na estratégia de conteúdo
16.1.3. Automação do processo de marketing
16.1.4. Desenvolvimento da experiência do cliente
16.2. Ferramentas de IA para SEO e SEM: KeywordInsights e DiiB
16.2.1. Otimização de palavras-chave com IA
16.2.2. Análise da concorrência
16.2.3. Previsões de tendências de pesquisa
16.2.4. Segmentação de audiência inteligente
16.3. Aplicação de IA nas redes sociais
16.3.1. Análise de sentimento com a MonkeyLearn
16.3.2. Detecção de tendências sociais
16.3.3. Automação de publicações com o Metricool
16.3.4. Geração automatizada de conteúdo com a Predis
16.4. Ferramentas de IA para comunicação com o cliente
16.4.1. Chatbots personalizados usando o Dialogflow
16.4.2. Sistemas automatizados de resposta por e-mail usando o Mailchimp
16.4.3. Otimização de respostas em tempo real usando o Freshchat
16.4.4. Análise de feedback do cliente usando o SurveyMonkey
16.5. Personalização da experiência do usuário com IA
16.5.1. Recomendações personalizadas
16.5.2. Adaptação da interface do usuário
16.5.3. Segmentação dinâmica de audiência
16.5.4. Teste A/B inteligente com o VWO (Visual Website Optimizer)
16.6. Chatbots e assistentes virtuais no marketing digital
16.6.1. Interação proativa com o MobileMonkey
16.6.2. Integração multicanal usando o Tars
16.6.3. Respostas contextuais com o Chatfuel
16.6.4. Análise de conversas por meio do Botpress
16.7. Publicidade programática com IA
16.7.1. Segmentação avançada com a Adroll
16.7.2. Otimização em tempo real usando o WordStream
16.7.3. Licitação automática usando o BidIQ
16.7.4. Análise de resultados
16.8. Análise preditiva e Big Data em marketing digital
16.8.1. Previsões de tendências de mercados
16.8.2. Modelos de atribuição avançados
16.8.3. Segmentação preditiva de audiência
16.8.4. Análise de sentimento em Big Data
16.9. IA e E-mail Marketing para personalização e automação em campanhas
16.9.1. Segmentação dinâmica de Listas
16.9.2. Conteúdo dinâmico em E-mails
16.9.3. Automação do fluxo de trabalho breve
16.9.4. Otimização da taxa de abertura com a Benchmark E-mail
16.10. Tendências futuras em IA para marketing digital
16.10.1. IA de conversação avançada
16.10.2. Integração de realidade aumentada usando o ZapWorks
16.10.3. Ênfase na ética da IA
16.10.4. IA na criação de conteúdo
Módulo 17. Geração de conteúdo com IA
17.1. Engenharia do prompt no ChatGPT
17.1.1. Melhoria da qualidade do conteúdo gerado
17.1.2. Estratégias para otimizar o desempenho do modelo
17.1.3. Criação de prompts eficazes
17.2. Ferramentas de geração de imagens com IA por meio do ChatGPT
17.2.1. Reconhecimento e geração de objetos
17.2.2. Aplicação de estilos e filtros personalizados às imagens
17.2.3. Métodos para melhorar a qualidade visual das imagens
17.3. Criação de vídeo com IA
17.3.1. Ferramentas para automatizar a edição de vídeo
17.3.2. Síntese de voz e dublagem automática
17.3.3. Técnicas de rastreamento e animação de objetos
17.4. Geração de texto com IA para blogs e redes sociais via ChatGPT
17.4.1. Estratégias para melhorar o posicionamento de SEO no conteúdo gerado
17.4.2. Uso de IA para prever e gerar tendências de conteúdo
17.4.3. Criação de títulos atraentes
17.5. Personalização do conteúdo de IA para diferentes públicos usando da Optimizely
17.5.1. Identificação e análise de perfis de audiência
17.5.2. Adaptação dinâmica do conteúdo de acordo com os perfis de usuário
17.5.3. Segmentação preditiva de audiências
17.6. Considerações éticas para o uso responsável da IA na geração de conteúdo
17.6.1. Transparência na geração de conteúdo
17.6.2. Prevenção de preconceito e discriminação na geração de conteúdo
17.6.3. Controle e supervisão humana em processos generativos
17.7. Análise de casos de sucesso na geração de conteúdo com IA
17.7.1. Identificação das principais estratégias em casos de sucesso
17.7.2. Adaptação a diferentes setores
17.7.3. Importância da colaboração entre especialistas em IA e profissionais do setor
17.8. Integração do conteúdo gerado por IA às estratégias de marketing digital
17.8.1. Otimização de campanhas publicitárias com geração de conteúdo
17.8.2. Personalização da experiência do usuário
17.8.3. Automação do processo de marketing
17.9. Tendências Futuras na Geração de Conteúdo com IA
17.9.1. Integração avançada e contínua de texto, imagem e áudio
17.9.2. Geração de conteúdo hiperpersonalizado
17.9.3. Aprimoramento do desenvolvimento de IA na detecção de emoções
17.10. Avaliação e Medição do Impacto do Conteúdo Gerado por IA
17.10.1. Métricas apropriadas para avaliar o desempenho do conteúdo gerado
17.10.2. Medição do Engagement da audiência
17.10.3. Melhoria contínua do conteúdo por meio de análise
Módulo 18. Automatização e otimização dos processos de marketing com IA
18.1. Automatização de Marketing com IA
18.1.1. Segmentação de audiências baseada em IA
18.1.2. Automação de Workflows ou fluxos de trabalho
18.1.3. Otimização contínua de campanhas online
18.2. Integração de dados e plataformas em estratégias de marketing automatizado
18.2.1. Análise e unificação de dados multicanal
18.2.2. Interconexão entre diferentes plataformas de marketing
18.2.3. Atualizações de dados em tempo real
18.3. Otimização de campanhas publicitárias com IA Google Ads
18.3.1. Análise preditiva do desempenho do anúncio
18.3.2. Personalização automática do anúncio de acordo com o público-alvo
18.3.3. Ajuste automático do orçamento de acordo com os resultados
18.4. Personalização das audiências com IA
18.4.1. Segmentação e personalização de conteúdo
18.4.2. Recomendações personalizadas de conteúdo
18.4.3. Identificação automática de públicos-alvo ou grupos homogêneos
18.5. Automatização das respostas aos clientes por meio de IA
18.5.1. Chatbots e aprendizado de máquina
18.5.2. Geração automática de respostas
18.5.3. Resolução automática de problemas
18.6. IA em e-mail marketing para automação e personalização
18.6.1. Automação de sequências de e-mails
18.6.2. Personalização dinâmica do conteúdo de acordo com as preferências
18.6.3. Segmentação inteligente da lista de e-mails
18.7. Análise de sentimento de IA em mídias sociais e feedback de clientes
18.7.1. Monitoramento automático de sentimentos nos comentários
18.7.2. Respostas personalizadas às emoções
18.7.3. Análise preditiva de reputação
18.8. Otimização e preços e promoções com IA
18.8.1. Ajuste automático de preços com base em análises preditivas
18.8.2. Geração automática de ofertas adaptadas ao comportamento do usuário
18.8.3. Análise de preços e da concorrência em tempo real
18.9. Integração da IA às ferramentas de marketing existentes
18.9.1. Integração dos recursos de IA com as plataformas de marketing existentes
18.9.2. Otimização das funcionalidades existentes
18.9.3. Integração com sistemas de CRM
18.10. Tendências e o futuro da automação de IA no marketing
18.10.1. IA para melhorar a experiência do usuário
18.10.2. Abordagem preditiva para decisões de marketing
18.10.3. Publicidade conversacional
Módulo 19. Análise de dados de comunicação e marketing para tomada de decisões
19.1. Tecnologias e ferramentas específicas para análise de dados de comunicação e marketing Google Analytics 4
19.1.1. Ferramentas para analisar conversas e tendências em redes sociais
19.1.2. Sistemas para identificar e avaliar emoções em comunicações
19.1.3. Uso de Big Data para analisar comunicações
19.2. Aplicativos de IA na análise de marketing de big data Google BigQuery
19.2.1. Processamento automático de dados em massa
19.2.2. Identificação de padrões de comportamento
19.2.3. Otimização de algoritmos para análise de dados
19.3. Ferramentas para visualização de dados e relatórios de campanhas e comunicações com IA
19.3.1. Criação de Dashboards interativo
19.3.2. Geração automática de Relatórios
19.3.3. Visualização preditiva dos resultados da campanha
19.4. Aplicação da IA na pesquisa de mercado
19.4.1. Processamento automático de dados de pesquisa
19.4.2. Identificação automática de segmentos de público-alvo
19.4.3. Previsão de tendências de mercado
19.5. Análise preditiva em marketing para tomada de decisões
19.5.1. Modelos preditivos do comportamento do consumidor
19.5.2. Previsão de desempenho da campanha
19.5.3. Ajuste automático da otimização estratégica
19.6. Segmentação de mercado com IA meta
19.6.1. Análise automatizada de dados demográficos
19.6.2. Identificação das partes interessadas
19.6.3. Personalização dinâmica de ofertas
19.7. Otimização da estratégia de marketing com IA
19.7.1. Uso de IA para medir a eficácia do canal
19.7.2. Ajuste automático estratégico para maximizar os resultados
19.7.3. Simulação de cenários estratégicos
19.8. IA na medição do ROI de marketing com GA4
19.8.1. Modelos de atribuição de conversão
19.8.2. Análise de ROI usando IA
19.8.3. Estimativa do Customer Lifetime Value ou Valor de Vida Útil do Cliente
19.9. Casos de Sucesso em Análise de Dados com IA
19.9.1. Demonstração por meio de estudos de caso em que a IA melhorou os resultados
19.9.2. Otimização de custos e recursos
19.9.3. Vantagens competitivas e inovação
19.10. Desafios e considerações éticas na análise de dados com IA
19.10.1. Vieses nos dados e resultados
19.10.2. Considerações éticas no manejo e na análise de dados confidenciais
19.10.3. Desafios e soluções para tornar os modelos de IA transparentes
Módulo 20. Vendas e geração de leads com Inteligência Artificial
20.1. Aplicação de IA no processo de vendas Salesforce
20.1.1. Automação de tarefas de vendas
20.1.2. Análise preditiva do ciclo de vendas
20.1.3. Otimização das estratégias de preços
20.2. Técnicas e ferramentas para geração de leads com IA
20.2.1. Identificação automatizada de leads
20.2.2. Análise do comportamento do usuário
20.2.3. Personalização de conteúdo para recrutamento
20.3. Scoring de Leads com IA usando o Hubspot
20.3.1. Avaliação automatizada da qualificação de Leads
20.3.2. Análise de leads baseada em interação
20.3.3. Otimização do modelo de Scoring de Leads
20.4. IA na gestão de relacionamento com clientes
20.4.1. Acompanhamento automatizado para melhorar o relacionamento com o cliente
20.4.2. Recomendações personalizadas para os clientes
20.4.3. Automação de comunicações personalizadas
20.5. Implementação e histórias de sucesso de assistentes virtuais em vendas
20.5.1. Assistentes virtuais para suporte de vendas
20.5.2. Aprimoramento da experiência do cliente
20.5.3. Otimização de conversões e fechamento de vendas
20.6. Previsão das necessidades dos clientes com IA
20.6.1. Análise do comportamento de compra
20.6.2. Segmentação dinâmica de ofertas
20.6.3. Sistemas de recomendação personalizados
20.7. Personalização da Oferta de Vendas com IA
20.7.1. Adaptação dinâmica de propostas comerciais
20.7.2. Ofertas exclusivas baseadas no comportamento
20.7.3. Criação de pacotes personalizados
20.8. Análise da Concorrência com IA
20.8.1. Monitoramento automatizado de concorrentes
20.8.2. Análise comparativa automatizada de preços
20.8.3. Vigilância competitiva preditiva
20.9. Integração de IA em Ferramentas de Vendas
20.9.1. Compatibilidades com sistemas de CRM
20.9.2. Capacitação de ferramentas de vendas
20.9.3. Análise preditiva em plataformas de vendas
20.10. Inovações e previsões no campo de vendas
20.10.1. Realidade aumentada na experiência de compra
20.10.2. Automação avançada de vendas
20.10.3. Inteligência emocional nas interações de vendas
O método de ensino da TECH é único e se adapta às suas circunstâncias profissionais e pessoais”
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