1a edição do curso de Data Science – Os desafios da Inteligência Artificial e da Ciência de Dados
Cerca de 120 milhões de trabalhadores em todo o mundo vão precisar de formação em novas competências nos próximos três anos devido ao impacto da Inteligência Artificial no mercado de trabalho, revela um estudo da IBM recentemente publicado. Tendo isso bem presente o Técnico+, a escola de formação avançada do Instituto Superior Técnico, lançou o curso em Inteligência Artificial e Ciência de Dados para Executivos (Data Science), e que decorreu ao longo do desta quarta-feira, 25 de setembro. Esta 1.ª edição contou com cerca de 20 executivos, administradores e gestores de topo de grandes empresas do panorama nacional.
O professor Arlindo Oliveira, coordenador do curso e um dos formadores, dirigiu o módulo introdutório mostrando o desenvolvimento que a Inteligência Artificial (IA) tem registado nos últimos anos e expondo as áreas em que a mesma se assumirá como crucial. “Tudo o que sejam tarefas muito repetitivas serão facilmente executadas por máquinas”, afirmava a determinada altura. Apontando o machine learning como a área “que tem evoluído mais nos últimos anos e com um maior impacto prático”, o docente explicava que esta subárea da IA, como hoje a conhecemos, é “profundamente baseada em dados”, dando assim o salto para a outra parte da sua apresentação que versaria sobre a Ciência de Dados e o seu crescente peso no ecossistema empresarial.
Começando por explicar que esta área é ao resultado de uma convergência de várias disciplinas, o professor Arlindo Oliveira sublinhava que uma das aplicações mais apetecível para as empresas é a produção de modelos de consumo através de vários tipos de dados. Decifrando as diferenças que existem entre aprendizagem supervisionada e não supervisionada – duas das categorias em que o machine learning se divide – o professor elogiava a evolução dos algoritmos ao longo dos anos. Para o o docente este desenvolvimento é o reflexo do trabalho conjunto que passou a ser feito pelos especialistas das 5 tribos da aprendizagem de máquinas: os conexionistas, os evolucionários, os simbolistas, os bayesianos e os analogizantes. A explicação do que é cada um destes paradigmas da aprendizagem automática seria depois prosseguida pela professora Cláudia Antunes.
Ao longo do dia, os formandos do curso tiveram oportunidade de aprender mais sobre Ciência de Dados, aprendizagem não-supervisionada e supervisionada e aprendizagem automática para análise de textos. Para além dos módulos mais teóricos – ainda que expostos de forma muito prática – os executivos tiveram oportunidade de testar e perceber a aplicabilidade dos conhecimentos adquiridos em casos de estudo relacionados com o atendimento ao cliente inteligente.
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