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20 de out · Negócios e Carreira

Curso de Inteligência Artificial Generativa na Prática: Ferramentas, Produtividade e Aplicações

Comprar · R$ 590,00

A compra acontece no site da Sympla. Com taxa, a partir de R$ 590,00.

Sobre o evento

Público-alvo: Profissionais de diversas áreas (gestão, administração, marketing, comunicação, RH, jurídico, saúde, educação e áreas criativas), empreendedores e público geral interessadosData: 20 de outubro e 27 de outubro - 19hLocal: Centro Universitário INSTEDCarga horária: 8 horas (presencial) Docente responsável:  Raphael ChaiaCertificação: Certificado de Curso Livre — Centro Universitário Insted Objetivo Geral:Capacitar profissionais de diversas áreas e o público interessado a utilizar, de forma crítica, ética e eficiente, um conjunto de ferramentas de Inteligência Artificial generativa, integrando-as com segurança aos seus fluxos de trabalho para otimizar a gestão, a produção de conteúdo, a criação visual, a análise de documentos e contratos, o controle de recursos e a automação de tarefas.Objetivos Específicos:Ao final do curso, o participante deverá ser capaz de:Compreender os conceitos fundamentais da IA generativa e dos Large Language Models (LLMs) – tokens, janela de contexto, multimodalidade – e suas implicações para o trabalho.Conhecer e diferenciar as funcionalidades, os pontos fortes e as limitações das principais ferramentas do mercado, montando um “kit” pessoal e escolhendo a ferramenta adequada a cada tarefa.Aplicar boas práticas de uso responsável, com atenção à LGPD, à privacidade de dados, à verificação de fontes, à mitigação de vieses e ao respeito à propriedade intelectual.Dominar técnicas de engenharia de prompts, formulando instruções claras, contextualizadas e reutilizáveis para obter resultados precisos.Executar tarefas práticas simuladas: produção de conteúdo e artes, elaboração e análise de documentos e contratos, organização de informações, planilhas e controle de recursos, e desenho de fluxos automatizados com agentes.Implementar protocolos de verificação e validação para mitigar riscos de “alucinações” e imprecisões, atuando como curador crítico da informação gerada por IA.

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