Módulo 1  |  Fundamentos da Inteligência Artificial

• Introdução à Inteligência Artificial:
• Definição de IA e sua evolução histórica
• Diferenças entre IA, aprendizado de máquina (Machine Learning – ML) e aprendizado profundo (Deep Learning – DL)
• Visão geral dos tipos de IA: IA fraca vs. IA forte
• Conceitos Fundamentais de IA:
• Algoritmos de aprendizado de máquina: supervisionado, não supervisionado e por reforço
• Modelos discriminativos vs Generativos
• Redes neurais e estruturas básicas de dados para IA
• Ferramentas e linguagens de programação para IA: Python, TensorFlow, PyTorch
• Aplicações e Casos de Uso da IA:
• Exemplos práticos de IA no dia a dia
• IA nas indústrias: saúde, finanças, educação e mais
• Benefícios e limitações da IA
• Ética e IA:
• Discussão sobre viés e justiça em sistemas de IA
• Privacidade de dados e segurança na era da IA
• Regulamentações e políticas de IA

Módulo 2  |  Implementando e Trabalhando com IA

• Identificando Oportunidades de IA:
• Como identificar problemas solucionáveis com IA
• Avaliação de prontidão para IA nas organizações (maturidade analítica das organizações)
• Estudos de caso de transformação digital com IA
• Planejamento e Implementação de Soluções de IA:
• Etapas para desenvolver e implementar projetos de IA
• Coleta e tratamento de dados para aprendizado de máquina
• Monitoramento e avaliação de modelos de IA
• Estratégias de Aprendizado e Melhoria Contínua:
• Importância dos dados e da qualidade dos dados para IA
• Técnicas de aprimoramento de modelos: ajuste fino e transferência de aprendizagem
• Implementando ciclos de feedback e aprendizado contínuo
• Liderança e Competências Organizacionais em IA:
• Desenvolvimento de competências de IA dentro das organizações
• Decisões estratégicas: construir internamente, comprar ou terceirizar soluções de IA
• Criando uma cultura orientada por dados e IA

Módulo 3  |  Avanços em IA Generativa e suas Aplicações para Ciência de Dados

• O que é IA Generativa
• Aplicabilidade da IA Generativa na área de dados
• OpenAI’s GPT-4
• Amostras de Dados com IA Generativa (Data Augmentation):
• Modelos de difusão
• Rede Adversária Generativa (Generative Adversarial Networks - GANs) 
• Codificadores automáticos variacionais (Variational Autoencoders - VAEs)
• IA Generativa para Data Lake
• IA Generativa para pipelines de dados:
• Limpeza e Enriquecimento de Dados usando IA
• Padronização e Deduplicação de Dados (Data Deduplication) com IA
• Anonimização de Dados com IA
• Detecção de anomalias nos dados utilizando IA
• Automação de Tarefas de Processamento de Dados com IA
• IA para governança, segurança, privacidade e conformidade de dados
• IA Generativa na visualização de dados e construção de dashboards

Módulo 4  |  MLOps e IA como Serviço

• Fundamentos de MLOps:
• Princípios básicos e importância do MLOps para a ciência de dados
• Serviços de IA na Nuvem:
• Visão geral das plataformas AWS SageMaker, Google AI Platform e Azure Machine Learning
• Monitoramento e Manutenção de Modelos:
• Estratégias para monitorar e atualizar modelos de IA em produção
• Desenvolvimento de Aplicações de IA:
• Criação de aplicações web e móveis integrando modelos de IA
• Segurança e Ética em Modelos de IA em Produção:
•  Considerações sobre segurança, ética e privacidade
• Automação e CI/CD para Modelos de IA:
•  Implementação de pipelines de integração e entrega contínua para modelos de IA.
• Gestão de Dados e Modelos de IA em Produção:
• Estratégias para o gerenciamento eficaz de dados e modelos em ambientes de produção
• Implementação de ciclos de feedback para a melhoria contínua de modelos de IA