Desconto especial para ex-alunos concluintes ESPM, mais informações, consulte nossa Central de Relacionamento.
(11) 5081-8200 (opção 1) ou e-mail: relacionamentojt@espm.br
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No caso de diplomas internacionais, é necessária a sua tradução juramentada, consularização pelo Brasil no país de origem e revalidação, de acordo com a Resolução nº.8, de 4/10/07, do Conselho Nacional de Educação (CNE), disponível em: http://portal.mec.gov.br
O curso poderá ser cancelado ou adiado por falta de quórum, com até 24 horas de antecedência da data prevista para seu início.
A ESPM não se responsabiliza por quaisquer outros valores que eventualmente tenham sido despendidos pelo participante, seja a que título for, tais como passagens aéreas ou rodoviárias, combustível, hospedagem, etc., em virtude do cancelamento ou adiamento do curso.
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Um termo domina cada vez mais as discussões em nosso dia a dia, sobre a digitalização de nossa sociedade: Inteligência Artificial (IA).
A IA não deve ser considerada "apenas mais uma tecnologia", pois evoluirá muito rapidamente de uma tecnologia “interessante”, para uma tecnologia “obrigatória”, impactando a forma como as sociedades modernas respondem aos difíceis desafios que enfrentam, ingressando nos próximos anos em todas as áreas dos negócios e na vida de pessoas e empresas.
É bom você estar preparado para isso!
A empresa do século XXI precisa “pensar” com dados, em todos os seus departamentos, e não apenas transferir a responsabilidade de adoção de novas ações e atividades relacionadas com Inteligência Artificial (IA) ao departamento de tecnologia.
A transformação do negócio deve ser iniciada pelos gestores ou lideranças, envolvendo a atuação integrada das diversas áreas de forma abrangente, promovendo a formação de uma equipe multidisciplinar para conduzir as ações e atividades focadas na utilização de IA.
Decisões dirigidas por dados e IA podem ajudar a alavancar o marketing e/ou os negócios de sua empresa, diferenciando-a da concorrência.
Construir as bases de aprendizado para o aluno atuar como um multiplicador de ações e atividades relacionadas com Inteligência Artificial (IA), em uma empresa dirigida por dados (a data-driven company). Este curso busca ainda contribuir para que mais pessoas entendam e reconheçam o potencial associado da IA no desenvolvimento organizacional, e na criação de real valor para os negócios.
Este curso foi planejado para atender profissionais com atuação em Marketing, Comunicação ou Administração, que buscam um curso de pós-graduação para compreender a temática de Inteligência Artificial (IA) na prática, através de um conjunto de disciplinas com discussão e abordagens de assuntos para não técnicos.
A capacitação multidisciplinar adquirida por esses profissionais (alunos), permitirá que eles gerenciem e/ou executem ações e atividades que envolvam IA e análise de dados nas empresas, com intuito de solucionar problemas atuais de negócios no mundo real.
Este curso também será particularmente útil mesmo para profissionais técnicos, quando estes desejarem adquirir uma visão das aplicações de Inteligência Artificial em marketing e negócios, sem debruçar esforços árduos em linhas de códigos de programação ou técnicas estatísticas avançadas.
Inglês instrumental como habilidade usada na leitura de materiais sugeridos pelas disciplinas do curso, que eventualmente estiverem redigidos na língua inglesa. Vontade para estudar e adquirir novos conhecimentos, e ter participação ativa nas atividades em grupo.
Total de 390 horas/aula – 53,3% EaD ao vivo (terças e quintas-feiras) e 46,7% Presencial, aos sábados (polos de São Paulo, Rio de Janeiro ou Porto Alegre)
A Disciplina Integradora tem papel de apresentar a estrutura e o funcionamento geral do curso, e integrar conversas e discussões (ambiente de interlocução) entre alunos, professores e a coordenação do curso, a qualquer instante.
Apesar de não contar créditos, é acionada pelo Coordenador no início do curso (na aula inaugural ou master class de abertura) e em ocasiões variadas no andamento do curso, sempre que necessário.
Representa um modo adicional de diálogo e comunicação permanente entre os envolvidos, na busca de melhor resultado e aproveitamento das etapas de ensino / aprendizagem definidas pelo curso.
O aluno cursará apenas uma disciplina por vez, de forma rodiziada entre os quatro blocos de conteúdo / aprendizagem, absorvendo conhecimentos e conteúdos gradativos em cada um destes blocos, na dose certa, para construir o seu aprendizado de modo sequencial, e aproveitar com tranquilidade seus estudos.
O agrupamento das disciplinas por blocos de aprendizagem com focos distintos, busca facilitar e organizar o aprendizado dos alunos, refletindo na aplicabilidade contínua deste conhecimento que foi adquirido, transformado em ações e atividades relacionadas com Inteligência Artificial (IA) e análises de dados, conduzidas de imediato na empresa onde o aluno trabalha, ou mesmo aplicado em de sua carreira profissional.
Cada bloco de disciplinas cobrirá assuntos necessários para a capacitação multidisciplinar do aluno, sem focar o conteúdo de modo técnico, e evitando, por exemplo: o uso de codificação de algoritmos com linguagem de programação R ou Python, apelos matemáticos com demonstrações de técnicas estatísticas avançadas, etc., tópicos que são comumente identificados em outros cursos ofertados no mercado sobre esta temática, exclusivamente técnicos.
O bloco 1 do curso, Condutas nas atividades de Inteligência Artificial (IA), tem o propósito de gerar conhecimentos e reflexões no aluno para identificar: a) a importância da formação e da atuação colaborativa de equipe multidisciplinar; b) os aspectos éticos, legais e regulamentais; c) as boas práticas de governança de dados e segurança da informação, das ações e atividades de IA, e de análise de dados, desenvolvidas na organização. As três disciplinas do bloco 1 possuem as siglas CPO, ETR e GSI, e são descritas a seguir.
Lidar com múltiplas situações que tenham a participação das pessoas na empresa orientada por dados (data-driven company). Desafios e requisitos para a formação de equipe com competência multidisciplinar para conduzir na empresa, de modo colaborativo, o planejamento e execução de projetos de Inteligência Artificial (IA). Conhecimentos, habilidades e atitudes das pessoas que se comunicam efetivamente com o uso de dados. As relações de trabalho, a empregabilidade e a colaboração para mudanças organizacionais a partir da adoção de ações e atividades com o uso de IA.
Identificar e adotar as boas práticas e os princípios bases que regem a condução das atividades de Inteligência Artificial (IA) da sociedade global, considerando aspectos éticos, legais, regulamentais, sempre norteados pelo resguardo dos valores humanos. Tendências globais dos sistemas de regulação de IA. Compreender as bases legais, contextualizar os impactos, os riscos e os efeitos da LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados). Orientar a respeito dos principais pontos do processo de adequação na estrutura empresarial, quanto ao acesso, tratamento e exploração de dados em conformidade com a LGPD.
Abordar a estrutura necessária (ambiente, plataformas, processos, pessoas, etc.) para as boas práticas de governança de dados e segurança da informação, em ações / atividades relacionadas com Inteligência Artificial (IA). Tratar do gerenciamento ativo e contínuo dos dados por meio do acompanhamento de seu ciclo de vida, do interesse e utilidade para o negócio. Compreender os fundamentos da segurança, confidencialidade e governança de dados e das informações, sob a ótica dos negócios e do envolvimento humano.
O bloco 2 do curso, Abordagens analíticas nas atividades de Inteligência Artificial (IA), tem o propósito de gerar conhecimentos e reflexões no aluno para identificar: a) os princípios da Ciência de Dados (Data Science) e Inteligência Artificial (IA) com a utilização de abordagens analíticas; b) como se comunicar contando estórias representadas por dados (data storytelling); c) o procedimento de criação de modelos analíticos com uso de abordagens supervisionadas e não supervisionadas, para o desenvolvimento de análise de dados, e ações e atividades de IA na organização. As três disciplinas do bloco 2 possuem as siglas DSN, AVD e DSS, e são descritas a seguir:
Compreender os princípios da Ciência de Dados (Data Science) e Inteligência Artificial (IA) com a utilização de abordagens analíticas de aprendizado de máquina não supervisionadas. A partir da criação de modelos analíticos, serão discutidos diferentes assuntos, conceitos, técnicas e abordagens, estabelecendo relações com a sua aplicabilidade ao marketing e/ou aos negócios. Abordagens de aprendizagem não supervisionados ajudam a encontrar padrões desconhecidos em conjuntos de dados que não dispõem da identificação de determinada característica (alvo) de interesse de um analista ou gestor.
Compreender abordagens analíticas descritivas usadas para a estruturação, tratamento e visualização gráfica de dados, com aplicabilidade ao marketing e/ou aos negócios. Empregar raciocínio analítico em abordagens e análises exploratórias de diversos conjuntos de dados. Identificar e utilizar conceitos de associação / correlação de variáveis e detecção de outliers. Aprender a se comunicar contando estórias representadas por dados (data storytelling), despertando interesse na audiência e facilitando o entendimento dos resultados que se busca demonstrar.
Conhecer e criar modelos analíticos com uso de abordagens supervisionadas de aprendizado de máquina, com aplicabilidade ao marketing e/ou aos negócios. A disciplina dispensa conhecimento prévio do aluno sobre linguagem de programação / codificação de sistemas, ou estatística avançada, para compreender e praticar tais abordagens analíticas. O aprendizado com abordagem supervisionada requisita um conjunto de dados já previamente identificado com as características de interesse (preditoras e alvo), geralmente pré-adequadas pelo analista ou gestor.
O bloco 3 do curso, Aplicações em Inteligência Artificial (IA), tem o propósito de gerar conhecimentos e reflexões no aluno para identificar: a) o reconhecimento de comportamentos e atitudes, as preferências ou desejos dos clientes / consumidores; b) os tipos de aplicações usadas em tarefas que geralmente requisitariam inteligência humana; c) as aplicações / e uso de arquitetura de Redes Neurais Artificiais, nas ações e atividades de IA, e de análise de dados, desenvolvidas na organização. As três disciplinas do bloco 3 possuem as siglas CIN, TVI e REN, e são descritas a seguir:
Identificar e compreender melhor os consumidores (comportamentos / atitudes, experiência, preferências e necessidades / desejos), através do uso de dados e de ações / atividades de Inteligência Artificial (IA), a fim de aprimorar a interação com os mesmos, e os resultados do negócio. Compreender ferramentas de identificação e análise de tendências, pesquisas de satisfação do cliente, grupos de foco, monitoramento de mídias sociais, análise de mercado, dentre outras, com base em estudos comportamentais, permitindo melhor atendimento das necessidades de clientes / consumidores, e renovação nas trocas de negócios.
Compreender como as aplicações de Inteligência Artificial (IA) podem realizar tarefas que geralmente requisitariam inteligência humana, tais como: reconhecimento de texto, comandos de voz, e fala (compreensão de linguagem natural), percepção visual (visão computacional), e reconhecimento de padrões, com tomada de decisões. As aplicações de tais tecnologias podem ser utilizadas em diferentes funções de negócios em sua organização, buscando melhorar os resultados e a produtividade. Entender como os pontos de contato com o cliente / consumidor poderão interagir com tais aplicações de IA quando em uso na empresa.
Compreender as aplicações / arquitetura de Redes Neurais em ações e atividades de Inteligência Artificial (IA). Entender os fundamentos de Deep Learning (ou, aprendizado profundo). Ser capaz de construir, treinar e utilizar redes neurais, por intermédio de exemplos / casos com aplicabilidade ao marketing e/ou negócios. As Redes Neurais Artificiais utilizam técnicas computacionais constituídas por modelos inspirados na estrutura neural do cérebro humano, sendo que tais modelos adquirem conhecimento através da experiência.
O bloco 4 do curso, Metodologias de Projetos para atividades de Inteligência Artificial (IA), tem o propósito de gerar conhecimentos e reflexões no aluno para identificar: a) o papel crescente das metodologias ágeis, como o Scrum, no gerenciamento ágil de projetos dentro das empresas; b) a estruturação de projetos com base nas visões de Lean Startup, Design Thinking e Business Model Generation (BMG-Canvas); c) a metodologia de estruturação de projetos analíticos aplicados, focado obrigatoriamente para a solução de um problema real de uma empresa; em ações e atividades de IA, e de análise de dados, que possam ser desenvolvidas na organização. As três disciplinas do bloco 4 possuem as siglas MAG, DTM e PJA, e são descritas a seguir:
Apresentar os principais conceitos e técnicas associados à gerência de projetos na gestão empresarial moderna. Proporcionar uma visão realista da função do gerente de projeto. Abordar o papel crescente das metodologias ágeis, como o Scrum, no gerenciamento ágil de projetos dentro das empresas inovadoras e de tecnologia. Aplicar o Método Sprint para facilitar a busca por soluções a partir de um processo de design, prototipagem, para responder perguntas críticas de negócios e validar ideias de forma mais rápida com equipes.
Identificar e compreender a formulação de modelos de negócios dirigido por dados (data-driven business model) nas ações / atividades de Inteligência Artificial (IA). Conhecer a estruturação de projetos com base nas visões de Lean Startup, Design Thinking e Business Model Generation (BMG-Canvas). Trabalhar o alinhamento entre a estrutura do negócio, as características dos produtos e serviços inovadores, atendendo (ou superando) as necessidades e expectativas dos clientes / consumidores. Discutir a importância dos pensamentos convergentes e divergentes na criatividade e inovação das empresas.a
Elaborar um projeto aplicado em grupo, contendo um ciclo analítico (Projeto Analítico, ou PA), focado obrigatoriamente para a solução de um problema real, com aplicabilidade no marketing e/ou negócios. Organizar uma sequência de etapas (metodologia) para a sistematização e estruturação do conteúdo do PA, com o uso de referenciais teóricos, conceitos, e conteúdos estudados ao longo dos quatro blocos de aprendizagem do curso (condutas, abordagens, aplicações e projetos). Transformar o PA no Projeto Integrado Multidisciplinar (PIM), com o monitoramento de um supervisor (orientador), que atuará como facilitador para a sua finalização e submissão para uma banca avaliadora.
60 hs/aula
Somente na ESPM, todas as aulas digitais de todas as disciplinas são realizadas ao vivo, com dia e hora marcados.
Os professores da ESPM, assim como nos nossos cursos presenciais, possuem experiência acadêmica e também no ambiente executivo.
Durante as aulas, os alunos podem interagir com o professor ao vivo pela plataforma, tirando dúvidas e participando ativamente da aula em tempo real, simplesmente ativando sua câmera e seu microfone.
Caso prefira ou não possa participar das transmissões ao vivo, você ainda pode assistir às gravações de todas as aulas, que ficam disponíveis no sistema durante todo o período do curso. Assim, você customiza os seus horários de aula de acordo com as necessidades da sua agenda.
Mesmo participando da transmissão ao vivo, as gravações de cada aula ainda permanecem disponíveis no sistema para revisão ou consulta do estudante até o final do curso.
Todas as atividades e avaliações são aplicadas diretamente pelos professores de cada disciplina, e não por monitores ou intermediários, prática recorrente no mercado.
A nota final de cada disciplina é obtida através da realização das atividades propostas por seu respectivo professor. Essas atividades serão entregues online, pelo ambiente virtual de aprendizagem, o Canvas.
Para conseguir a aprovação em cada disciplina, o estudante deve, ao final do período, obter uma nota final mínima de 7,0 (sete) e não ultrapassar o limite estabelecido de 25% (vinte e cinco por cento) de faltas por disciplina. No Live EAD da ESPM, são considerados falta a não publicação das atividades da disciplina.
Ao final do curso, o estudante deve realizar um Trabalho de Conclusão de Curso (TCC) ou um Projeto de Conclusão Aplicada (PCA), a depender do modelo pedagógico estabelecido por cada curso. Este trabalho será submetido a uma banca examinadora composta pelo coordenador e alguns professores do curso em questão.
Para isso, é necessário o comparecimento do estudante em uma das unidades da ESPM, em São Paulo, Rio de Janeiro ou Porto Alegre.
Inscrição on-line e pagamento da taxa.
Composto de questionário sócio econômico, redação e currículo profissional. Nesta etapa, será agendada a entrevista presencial.
A entrevista é a etapa essencial do processo de seletivo. Nesse momento, você conhecerá o resultado do processo de admissão.
Aprovados podem efetivar matrícula, diretamente na unidade*.
Não reservamos vaga para candidatos aprovados. Garanta sua vaga efetuando a matrícula, conforme disponibilidade de vagas para o curso.
*O link do processo seletivo on-line será enviado por e-mail após o pagamento da taxa de inscrição.
A ESPM reconhece a diferença que experiências internacionais fazem na formação de um profissional diferenciado, por isso possui convênio com diversas instituições ao redor do mundo. Você poderá cursar uma parte de seus estudos no exterior, dispondo de cursos de curta e longa duração.
São Paulo, Rio ou Porto Alegre |
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Blended Learning - Híbrido |
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MBA/Master |
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Período: Noturno |
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Aulas: terças e quintas-feiras ao vivo por webconferência e presenciais em datas específicas |
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Até 36x de R$ 847,71* |
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Início das aulas: 29/04/2021 |
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Taxa de Inscrição: R$ 100,00 |
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Inscrições até: 22/04/2021 |