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Da análise de dados à AI: um percurso de 6 meses para profissionais de dados que querem lançar AI em produção.
2800 €4000 €30% de desconto · Até 13 de outubro
Curso de AI Visão Geral
Machine Learning, Generative AI, agents e avaliação: um percurso de 6 meses para profissionais de dados que querem lançar AI em produção
Data de Início
14 de outubro de 2026
Duração
6 meses
Formato
E-learning · Quartas-feiras pós-laboral e Sábados
Investimento
4000 € 2800 €
- Idioma
- Inglês
- Instrutores
- 13 profissionais da indústria
- Plano de Pagamento
- 50% no início, 50% a meio do curso
- Certificado
- Sim, após conclusão
Machine Learning, Generative AI e Agentic AI Competências Que Vai Dominar
No final do curso de AI, será capaz de
Pensar Como um Data Scientist
Compreender os princípios por detrás de data science e AI, e aplicá-los com confiança a problemas reais de negócio.
Analisar Dados com Confiança
Dominar técnicas de análise estatística e de dados utilizadas diariamente pelas melhores equipas de analítica.
Construir e Implementar Modelos de ML
Ir desde dados em bruto até um modelo de machine learning em produção, cobrindo todo o fluxo de trabalho de ponta a ponta.
Trabalhar com LLMs em Produção
Compreender como os Large Language Models funcionam internamente e aplicá-los a automação, analítica e produtos reais.
Criar com Generative AI
Obter experiência prática na construção com as ferramentas e frameworks de generative AI mais recentes que estão a moldar a indústria.
Conceber AI Agents Autónomos
Arquitetar e implementar AI agents que automatizam fluxos de trabalho complexos. A competência mais procurada em AI atualmente.
Este curso é para si?
Faça uma auto-avaliação antes de se inscrever, menos de um minuto.
Pré-requisitos
- Confortável a escrever Python (loops, funções, classes)
- Já leu pelo menos um livro de ML/AI ou completou um curso comparável
- Curiosidade em implementar modelos, não apenas em treiná-los
Não é para si se
- Quer um intensivo de 6 semanas, escolha AI Agents in Production
- Quer um curso de software-engineering-com-agents, escolha Agentic Engineering
- Não escreve código há 12 meses ou mais
Estrutura do Curso
Uma jornada abrangente de 6 meses através de Machine Learning, Generative AI e Agentic AI
1. TÉCNICAS AVANÇADAS DE ANALÍTICA DE DADOS
Análise Estatística e Inferência
- Aprofundamento em estatística inferencial e intervalos de confiança
- Conceber e executar cenários de testes A/B com dados reais/simulados
- Interpretar p-values e significância estatística em contexto empresarial
Visualização de Dados Avançada e Reporting
- Dominar análise de dados em escala usando BigQuery
- Criar dashboards interativos com Looker Studio
- Boas práticas para visualizar relações complexas
Insights e Recomendações Baseados em Dados
- Traduzir análises em estratégias de negócio acionáveis
- Desenvolver e apresentar recomendações baseadas em dados num caso de estudo real
2. FUNDAMENTOS DE AI PARA PROFISSIONAIS
Fundamentos de Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada vs. não supervisionada
- Algoritmos comuns (ex.: regressão linear e logística, árvores de decisão, random forests, gradient boosting)
- Avaliação e validação de modelos
Revisão de AI e Data Science
- Fluxo de trabalho em data science, desde a ingestão de dados até à implementação de modelos
- Conceitos fundamentais de AI/ML (treino, inferência, supervisionado vs. não supervisionado)
- Casos de uso reais de AI em várias indústrias
Deep Learning e Fundamentos de Transformers
- Redes neuronais vs. machine learning tradicional
- Fundamentos da arquitetura Transformer e mecanismos de atenção
- Porque é que os Transformers revolucionaram NLP e tarefas generativas
🎓 MASTERCLASS: INFERÊNCIA CAUSAL EM AI
Visão Geral do Workshop
- Exercícios práticos de modelação causal
- Casos de estudo e aplicações reais
3. INTRODUÇÃO AOS LARGE LANGUAGE MODELS (LLMS)
Panorama de Generative AI e LLMs
- O Panorama de AI: Principais atores, modelos fundacionais vs. integração vertical vs. camada de aplicação, e modelos closed-source vs. open-source
- Principais avanços desde modelos anteriores (GPT-2, GPT-3) até ao GPT-4, e técnicas como Chain of Thought (CoT), Test-Time Compute (TTC), e o impacto em modelos mais recentes como o o3 da OpenAI
Como Funcionam e Conceitos Importantes
- Fundamentos da arquitetura Transformer
- Processos de pré-treino e fine-tuning
- Sistemas de retrieval-augmented generation (RAG)
- Aprendizagem multimodal: combinação de texto, imagens e mais
- Desafios no treino de modelos de grande escala (ex.: recursos computacionais, requisitos de dados)
Casos de Uso
- Automação de serviço ao cliente (chatbots, assistentes virtuais)
- Melhoria da produtividade de reuniões (pesquisa, sumarização, extração de palavras-chave)
4. INTRODUÇÃO A PRODUTOS DE GENERATIVE AI PARA O FUTURO DA ANALÍTICA DE DADOS
Panorama Abrangente de Ferramentas de Generative AI
- Introdução às principais ferramentas de AI: ChatGPT, Claude, Gemini e Perplexity AI para exploração, análise e automação de dados
- AI coding copilots: Cursor para assistência na programação orientada a dados e prototipagem rápida
- Introdução ao desenvolvimento web leve com assistência de AI através do V0
Pipelines de Dados na Era da AI
- Utilização de LangChain para construir soluções e pipelines de dados customizados com AI
- Exemplos práticos que ligam analítica de dados a programação e soluções baseadas na web
Melhoria de Produtividade com Ferramentas de AI
- Automação de investigação e documentos com NotebookLM para reporting simplificado
- Análise de dados avançada usando PandasAI para automatizar manipulação de dados e gerar insights
- Casos de estudo da indústria que demonstram melhorias de produtividade em vários setores
5. APIS PARA MODELOS DE AI
Integração de APIs para LLMs
- Aceder e utilizar APIs de GPT-4, Claude, Gemini e outros modelos de geração de texto
- Boas práticas: prompt engineering, gestão de segurança e controlo de custos
- Tarefas avançadas: sumarização, análise de sentimento e classificação de texto
Visão, Multimodal, Pesquisa, Function Calling e Structured Outputs
- Large Vision Models (LVMs) para classificação de imagens e deteção de objetos
- APIs nativas de geração de imagens
- Acesso a APIs que combinam texto, imagens e dados estruturados
- Search APIs para recuperação de informação relevante de uma vasta base de conhecimento
- Function Calling e Structured Outputs para execução de tarefas complexas e geração de dados estruturados
AI em Tempo Real e Streaming
- Integração de speech-to-text e text-to-speech (aplicações de voz em tempo real)
- Pipelines de dados em streaming para inferência ao vivo (ex.: dados de sensores, chatbots)
- Desafios e estratégias de escalabilidade para inferência de AI de alto débito
🎓 MASTERCLASS: CONSTRUIR PRODUTOS DE AI DO ZERO
Visão Geral do Workshop
- Estratégia de produto AI
- Ideação e validação de produto
- Caso de estudo real
6. CONSTRUÇÃO E IMPLEMENTAÇÃO DE AI AGENTS
Introdução aos AI Agents
- Definições e evolução dos AI agents (reativos, proativos, híbridos)
- Arquitetura: combinar LLMs, motores de regras e outros componentes de AI
- Ferramentas e frameworks para desenvolvimento de agents: LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents SDK, criação de servidores MCP, integração de clientes MCP
Conceber Agents Inteligentes
- Programar e configurar comportamentos de agents com Gemini, GPT-4, Claude ou LLMs open-source
- Gestão de tarefas, diálogos e interações multi-passo
- Boas práticas: logging, monitorização e cenários de fallback
Casos de Uso e Implementação
- Setores da indústria que adotam AI agents (apoio ao cliente, finanças, saúde)
- Desafios e limitações em contextos reais (conformidade, enviesamento, interpretabilidade)
- Casos de estudo de implementação bem-sucedida de AI agents, desde chatbots a automação de processos autónomos
Conheça os Seus Instrutores
Aprenda com líderes da indústria e doutorados com vasta experiência no mundo real
Luís Pinto
Chief Intelligence Officer @ Genesis Digital Solutions, BSc Computer Engineering @ IST
Alexandra Oliveira
Machine Learning Engineer @ Sword Health, MSc Electrical & Computer Engineering @ FEUP
O Nosso Modelo de Avaliação Único
Acreditamos na aprendizagem através da prática, partilha e envolvimento com a comunidade. O nosso modelo de avaliação garante que termine o curso com conhecimento e um portfólio profissional.
Resultados Valiosos e Focados na Comunidade
Valorizamos a criação de trabalho com valor real na comunidade de AI.
- •Todo o conteúdo é publicado no Medium, X, YouTube e GitHub
- •Envolvimento ativo com investigadores e profissionais de AI a nível mundial
- •Foco em entregáveis práticos e relevantes para a indústria
Construção de um Portfólio Público
Desde o primeiro dia, as suas submissões são concebidas para serem apresentadas publicamente.
- •Artigos, código e demos são acessíveis publicamente
- •Termine o curso com um portfólio visível e credível
- •Demonstre as suas competências a colegas e empregadores
Revisão por Pares e Envolvimento Comunitário
Aprenda através da participação ativa na conversa global sobre AI.
- •Critique e melhore o trabalho de outros
- •Receba feedback valioso dos seus pares
- •O envolvimento comunitário faz parte da sua avaliação
- •Participe em discussões globais sobre AI
Elevados Padrões e Iteração
Refine o seu trabalho através de ciclos de feedback profissional.
- •Padrões de qualidade elevados para publicação
- •Processo iterativo de feedback e melhoria
- •Espelha investigação e desenvolvimento do mundo real
- •Requisitos de output de nível profissional
Preços do Curso
Early bird até 13 de outubro, depois preço standard.
Até 13 de outubro
30% desconto
A partir de 14 de outubro
Inscrição regular
Entidade formadora certificada pela DGERT: os particulares podem deduzir 30% do valor no IRS e, para empresas, as horas contam para as 40 horas anuais de formação obrigatória.
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Eventos Exclusivos
Acesso a workshops, webinars e sessões de networking
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