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Oxford University

Conceitos de Inteligência Artificial: Aplicações Práticas

  • até 10 semanas
  • Iniciante

Este curso explora as aplicações práticas da Inteligência Artificial (IA) no enfrentamento de desafios globais significativos. Cobre conceitos críticos como ética e justiça na IA, com exemplos do mundo real em planejamento de desastres, desenvolvimento sustentável e saúde humana. Inscreva-se para obter uma compreensão abrangente do impacto transformador da IA na sociedade.

  • Ética em IA
  • Aprendizado de máquina
  • Desenvolvimento sustentável
  • Gestão de desastres
  • Aplicações em saúde

Visão Geral

Neste curso, você se aprofundará nas diversas aplicações da IA, focando em estudos de caso do mundo real que destacam tanto o potencial quanto os desafios das tecnologias de IA. Você aprenderá sobre ética em IA, aprendizado de máquina e o papel da IA no desenvolvimento sustentável, gestão de desastres e saúde. Este curso é projetado para equipá-lo com o conhecimento para avaliar criticamente o impacto da IA e manter-se atualizado com os últimos desenvolvimentos na área.

  • Web Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Online
    localização do curso
  • Layers 1 Streamline Icon: https://streamlinehq.com
    Inglês
    idioma do curso
  • Certificação Profissional
    após a conclusão do curso
  • Ao seu próprio ritmo
    formato do curso
  • Aulas Ao vivo
    entregue online

Para quem é este curso?

Público Geral

Indivíduos interessados em entender o impacto da IA na sociedade e suas aplicações.

Profissionais

Profissionais cujo trabalho envolve interação com tecnologias de IA.

Iniciantes

Aqueles sem conhecimento prévio de IA que buscam obter uma compreensão fundamental.

Este curso oferece uma exploração abrangente das aplicações práticas da IA, focando em desafios do mundo real e considerações éticas. Ideal para iniciantes e profissionais, fornece insights sobre o impacto transformador da IA na sociedade, equipando os alunos com o conhecimento para interagir efetivamente com as tecnologias de IA.

Pré-Requisitos

1 / 3

  • Familiaridade com o uso de um computador para fins como enviar e-mails e pesquisar na Internet

  • Acesso regular à Internet e a um computador que atenda às especificações mínimas recomendadas

  • Confiança na proficiência em inglês

O que vai aprender?

Introdução aos conceitos de IA: aplicações práticas
O que é inteligência artificial? Tipos de aprendizado de máquina. O Modelo e Notação de Processos de Negócio: modelagem de processos de negócios.
Preocupações éticas levantadas pela IA
O papel da ética no desenvolvimento de IA e aprendizado de máquina. Diferentes maneiras de operacionalizar a justiça no contexto da IA. Responsabilidade ética por sistemas que aprendem e se adaptam. Transparência e sistemas de IA.
Replicação, reprodutibilidade e reutilização em IA
Problemas colocados pela replicação, reprodutibilidade e reutilização de artefatos digitais. Os Princípios Orientadores FAIR: Encontrabilidade, Acessibilidade, Interoperabilidade e Reutilização. Aplicando FAIR à reutilização de artefatos digitais relacionados à IA e ML.
Mantendo-se atualizado com os desenvolvimentos em IA
A importância de se manter atualizado com a IA. Identificando organizações e pessoas-chave da indústria e pesquisa. Recursos principais para se manter atualizado com os desenvolvimentos em IA. Analisando artigos populares e trabalhos técnicos sobre IA.
IA e os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Os ODS da ONU: Objetivos de Desenvolvimento Sustentável. Aplicando IA para abordar os ODS. O impacto positivo e negativo da IA nos ODS.
Estudo de caso – Aprendizado de transferência para prever pobreza
Dados como o novo petróleo. Dados administrativos para políticas públicas: identificando linhas de pobreza e produção econômica. Explorando múltiplas fontes para previsão em ambientes complexos. Aproveitando o Aprendizado de Transferência, Regressão e Aprendizado Profundo.
Estudo de caso – Mídias sociais para gestão de desastres
O Quadro de Sendai para priorizar alvos na resiliência a desastres. Monitoramento de risco de desastres com SIG: Sistemas de Informação Geográfica. O papel das redes sociais, satélites e UAVs: veículos aéreos não tripulados. Aplicações de Processamento de Linguagem Natural e Alocação de Dirichlet Latente.
IA para combater epidemias
Desafios para a IA colocados por epidemias e pandemias. Ferramentas e estruturas existentes usadas por organizações e nações. Aplicando IA para aprimorar estruturas existentes para combater epidemias.
Estudo de caso – Contribuições da IA para o desenvolvimento de vacinas
Proteínas e vacinas: identificação molecular 3D de alvos de vacinas. Resolvendo o problema do dobramento de proteínas com aprendizado profundo. Previsão aprimorada usando Redes Neurais e Descida de Gradiente.
Estudo de caso – IA para prever deterioração clínica
Pontuações de Alerta Precoce Nacional: detecção precoce em Unidades de Terapia Intensiva. Assimilando sinais vitais contínuos e discretos para monitoramento contínuo. Análise retrospectiva de fatores de risco a partir de Registros Eletrônicos de Saúde. Empregando Modelos de Aumento de Gradiente e Redes Neurais Profundas Sequenciais.

Próximas turmas

  • Datas

    May 18 — Jul 31, 2026

£415