Educação Continuada

Imagem de uma pessoa virtualizada tocando um circuito digital

Inteligência Artificial: Conceituação da Tecnologia e Impactos Sociais

Extensão, On-line Síncrono, Escola de Verão
42 horas

dolltar Valores: saiba mais

Apresentação

O curso apresenta de forma acessível e envolvente os conceitos fundamentais da Inteligência Artificial e de tecnologias e temas associados, como Indústria 4.0, Transformação Digital, Blockchain, Robótica Avançada, entre outros. Discute os impactos sociais e éticos que afetam as organizações, pessoas e sociedade, assim como trata sobre as novas competências necessárias para profissionais e gestores frente ao processo de digitalização. O curso pretende agregar conhecimento sólido, atualizado e multidisciplinar que contribua para a formação e desenvolvimento profissional e pessoal dos participantes.


Objetivos

Apresentar os conceitos básicos e desenvolver as habilidades para compreender, avaliar, questionar e participar de projetos acadêmicos e profissionais vinculados ao campo da Inteligência Artificial. Ampliar o entendimento sobre os impactos éticos e sociais do uso da Inteligência Artificial. Contribuir para o desenvolvimento profissional e pessoal dos participantes através do debate de ideias, leitura de textos científicos e estímulo a uma reflexão mais qualificada.

Diferenciais do Curso

Abordagem multidisciplinar envolvendo tecnologia, gestão, direito, ética, economia e sociologia. Aulas dinâmicas envolvendo vários professores(as) experientes e especialistas em diferentes temas. Convidados(as) de empresas e organizações tratando de questões práticas e casos de uso de Inteligência Artificial.

 

 

Sobre o Curso
  • Categoria: Extensão, On-line Síncrono, Escola de Verão
  • Público-alvo:

    Profissionais e estudantes de qualquer área de conhecimento, com destaque para tecnologia, administração, comunicação, economia, direito, ciências sociais e humanas.

  • Duração: 42 horas
  • Local: On-line Síncrono
  • Valores:
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  • INSCREVA-SEna lista de interesse
Professor em Destaque

Prof. Dr. Marcelo Augusto Vieira Graglia

Professor do Departamento de Administração da FEA PUC-SP e do Programa de Mestrado e Doutorado em Tecnologias da Inteligência e Design Digital - TIDD da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo. Engenheiro mecânico com mestrado em engenharia de materiais pela UNESP e doutorado em Tecnologias da Inteligência pela PUC-SP. Ocupou cargos técnicos e executivos em empresas dos setores de tecnologia, eletroeletrônico, aeronáutico, mecânico, engenharia e serviços. Especialista em melhoria de processos, transformação digital e gestão estratégica. Pesquisa e escreve sobre os impactos sociais das tecnologias, inteligência artificial e Indústria 4.0. Coordena o grupo de pesquisa Transformação Digital e Sociedade da PUC-SP e o Observatório do Futuro do Trabalho. É um dos líderes do CeCi - Centro de Estudos de Cidades Inteligentes, Sustentáveis e Resilientes. É cofundador e um dos líderes do São Paulo Media Lab, instituto que desenvolve projetos e iniciativas focados em educação, cultura, transformação urbana e social.

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Professor em Destaque

Prof. Dr. David Kohan Marzagão

Atualmente, trabalho com David Clifton e Clive Siviour no IBME, Universidade de Oxford, investigando como as técnicas de aprendizado de máquina podem ajudar a encontrar relações estrutura-propriedade no contexto de design de polímeros. Também sou Junior Research Fellow no Kellogg College, Oxford. Em Oxford, leciono aprendizado de máquinas e IA em St Catherine's College e matemática e estatística em Chirst Church College, ambos parte da Universidade de Oxford.

Meu trabalho com kernels de grafos começou há não muito tempo, enquanto eu era pós-doutorando em King’s College London trabalhando com Luc Moreau e Dong Huynh em Proveniência de Dados. Antes de mergulhar no mundo do aprendizado de máquina, trabalhei em processos de consenso em grafos. Nessa área mais teórica, completei meu doutorado em Ciência da Computação também na King’s sob a supervisão de Peter McBurney em seguida ao meu bacharelado em matemática pura na Universidade de São Paulo, Brasil. Meus interesses de pesquisa incluem sistemas multiagentes, aprendizado de máquina, proveniência, kernels de grafos e processos estocásticos.

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