Inteligência Artificial aplicada para Empresas e Negócios

Resolva problemas de negócios do mundo real utilizando aprendizagem por reforço! Construa IA para otimização de fluxos em armazéns, minimização de gastos de energia de servidores e maximização de receitas de um negócio de varejo on-line (11h)
Última atualização: 3 de setembro de 2020
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O que você aprenderá

  • Aplicação de algoritmos de Inteligência Artificial para resolver problemas de empresas como: Otimização de Processos, Minimização de Custos e Maximização de Lucros
  • Teoria sobre aprendizagem por reforço com os algoritmos Q-Learning, Deep Q-Learning e Thompson Sampling

Requisitos

  • Lógica de programação, principalmente estruturas condicionais e de repetição
  • Programação básica em PythonConhecimentos sobre instalação de softwares básicos, porém, durante o curso será mostrado o processo de instalação das ferramentas utilizadas
  • Noções de Orientação a Objetos, como: classes, objetos, atributos e métodos
  • Conhecimentos básicos sobre Redes Neurais Artificiais são desejáveis (no final do curso tem um anexo para revisar esse conteúdo)

Descrição

Com Inteligência Artificial, você pode desenvolver três projetos principais para qualquer negócio:

  1. Otimizar processos de negócios
  2. Minimizar custos
  3. Maximizar receitas

Baseado nessas necessidades, neste curso você aprenderá passo a passo como construir inteligências artificiais em três estudos de caso que envolvem cada uma dessas áreas! Com isso, teremos três partes neste curso:

  1. Na Parte 1 (Otimização de Processos de Negócios), vamos construir uma IA para otimização de fluxos em um armazém de comércio eletrônico usando o algoritmo Q-Learning da área da Aprendizagem por Reforço
  2. Na Parte 2 (Minimização de Custos), vamos construir uma IA mais avançada que minimize os custos no consumo de energia de um data center em mais de 50%! Esse projeto é bem parecido com o que os pesquisadores do DeepMind do Google fizeram para economizar milhões de dólares no consumo de energia elétrica! Neste estudo de caso vamos usar o algoritmo Deep Q-Learning, unindo as área de Aprendizagem por Reforço e Deep Learning
  3. Na Parte 3 (Maximização de Receitas), vamos construir uma IA diferente que irá maximizar a receita de um negócio de varejo on-line, fazendo com que ele tenha mais de 100% de retorno se comparada com uma estratégia que não usa inteligência artificial. Neste projeto, vamos usar o algoritmo Thompson Sampling também da área da Aprendizagem por Reforço

Se você pretende conseguir um emprego bem remunerado ou criar seu próprio negócio de sucesso com inteligência artificial, este é o curso que você precisa!

Para quem é este curso

  • Pessoas interessadas em resolver problemas de empresas utilizando inteligência artificial
  • Pessoas interessadas em deep learning (aprendizagem profunda)
  • Pessoas interessadas em aprendizagem por reforço com os algoritmos Deep Q-Learning e Thompson Sampling
  • Analistas de dados que queiram aumentar seu conhecimento na área de deep learning (aprendizagem profunda)
  • Alunos de graduação que estão estudando disciplinas ligadas a área de Inteligência Artificial
  • Pessoas que estão ansiosas para aprender como aproveitar a inteligência artificial para otimizar seus negócios, maximizam a lucratividade e a eficiência
  • Profissionais que procuram por casos de negócios para adicionar ao seu portfólio
  • Entusiastas da tecnologia interessados em alavancar a aprendizagem de máquina e a inteligência artificial para resolver problemas de negócios
  • Consultores, que querem fazer a transição de empresas para negócios dirigidos por inteligência artificial

Conteúdo do Curso

Expandir
Parte 1 - Otimização de Processos de Negócios
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/2 Steps
Parte 2 - Minimização de custos
Parte 3 - Maximização de receitas
Conteúdo da Lição
0% Completo 0/2 Steps