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Curso

Letramento em IA:

competências essenciais e domínio crítico

Quero estudar na alura

6h

Para conclusão

20

Pessoas nesse curso

Certificado

De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Entenda as diferenças entre IA tradicional, aprendizagem de máquina, aprendizagem profunda e IA generativa.
  • Identifique quais tarefas são adequadas para automação com IA e quando exigir supervisão humana.
  • Ajuste parâmetros de modelos de linguagem, como temperatura, para equilibrar criatividade e coerência.
  • Estruture e refine prompts para obter respostas mais precisas e reduzir vieses e alucinações.
  • Aplique práticas de segurança e conformidade com a LGPD ao usar ferramentas de IA em ambientes corporativos.
  • Extraia insights acionáveis de dados não estruturados para apoiar decisões estratégicas.

Público alvo_

Profissionais, gestores, estudantes e entusiastas que desejam aplicar IA generativa e modelos de linguagem em contextos corporativos para automatizar processos, melhorar decisões e garantir conformidade com práticas de segurança e LGPD.

André Santana

André Santana

linkedin

Professor e Pesquisador nas áreas de IA, Dados e Empreendedorismo

Curso atualizado em 06/03/2026

Ementa

  1. Fundamentos e impactos da IA

    • Apresentação
    • Impacto da IA no trabalho
    • Avaliando a fronteira da IA
    • Aprendizagem de máquina vs. Aprendizagem profunda
    • Famílias de análise de dados
    • Mudanças da IA no mercado
    • Para saber mais: Estudo sobre os impactos da IA
    • Faça como eu fiz: aplicar AI no negócio
    • O que aprendemos?
  2. Mecanismos da IA Generativa

    • Funcionamento da IA Generativa
    • Predição de palavras
    • Por que a IA alucina?
    • Usando parâmetros de criatividade
    • Por que são tão convincentes?
    • Para saber mais: mecanismo de predição de tokens
    • Faça como eu fiz: analisar AI generativa
    • O que aprendemos?
  3. Casos de uso e limitações

    • Exemplos de uso de IA
    • Como a IA pode ajudar na rotina profissional?
    • Limitações do uso de IA
    • Para saber mais: IA vs. LGPD
    • Faça como eu fiz: aplicar AI generativa
    • O que aprendemos?
    • Gerenciamento de dados sensíveis
  4. Interação via prompts

    • Falando de prompts
    • Estrutura de um prompt
    • Otimização de cardápio
    • Refinando um prompt
    • Para saber mais: estimativa de custos com ia
    • Faça como eu fiz: Melhorar prompts AI
    • O que aprendemos?
  5. Viés e análise crítica

    • Erros mais comuns no uso de IA
    • Prompt para confirmar uma ideia
    • Prompt para criticar uma ideia
    • IA como rascunho e não decisão final
    • Tomando decisões baseadas em IA
    • Para saber mais: viés na IA
    • Faça como eu fiz: engenharia de prompt
    • O que aprendemos?
  6. Segurança e privacidade

    • Quais dados não devem ser colocados em ferramentas de IA?
    • Confidencialidade e propriedade intelectual
    • Proteção de propriedade intelectual
    • Ferramentas privadas vs. públicas
    • Para saber mais: proteção de informações estratégicas
    • Faça como eu fiz: Usar AI com segurança
    • O que aprendemos?
    • Conclusão

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