Master Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios - ESPM São Paulo
O principal fator tecnológico que está transformando a humanidade é a Inteligência Artificial.
A evolução tecnológica está transformando o mundo, mudando também comportamentos, hábitos, organizações sociais e, consequentemente, as relações de negócios. Da mesma forma, o Marketing também passa por mudanças para melhor se comunicar com o público.
Com o volume de dados crescendo imensamente a cada dia, a Inteligência artificial torna possível analisar esse imenso volume de dados (Big Data) e conhecer melhor nossos clientes, criando melhores ofertas e prevendo demandas.
Com essas plataformas, podemos entregar a mensagem certa à pessoa certa, no momento certo. Isso tem permitido que grandes empresas e novíssimas startups avancem rápida e competitivamente no mercado.
Neste contexto, aprender sobre inteligência artificial é como aprender sobre o idioma do futuro, adaptando-se à tecnologia que estará presente em tudo e que será parte de todas as profissões.
Apresentando exemplos de negócios ligados aos tópicos essenciais do marketing e gestão e oferecendo uma visão prática e estratégica sobre a Inteligência Artificial (IA), o curso Master em Inteligência Artificial Aplicada aos Negócios prepara profissionais para usar a tecnologia de forma fácil e eficiente na área de negócios.
Esta disciplina apresenta os fundamentos da área de tecnologia de informação para e enfoca os principais conceitos e técnicas associados à gestão da informação no ambiente empresarial, bem como seu constante desenvolvimento, destacando as novas plataformas digitais e o conceito de convergência tecnológica.
Enfoca a importância da tecnologia como instrumentos de suporte para o emprego de técnicas e teorias extraídas de muitos campos nas áreas de matemática, estatística, ciência da informação e ciência da computação, etc. e que hoje caracterizam o campo da moderna ciência de dados.
Propõe a abordagem analíticas quantitativa para estruturação e solução de problemas mercadológicos. Para tanto, enfoca o emprego de múltiplas técnicas de análise quantitativa utilizadas na gestão empresarial moderna.
Trata de tópicos como inferência estatística, modelos probabilísticos de previsão e auxílio à tomada de decisões. Permitir ao aluno a obtenção de conhecimentos essenciais na área de modelagem quantitativa, para utilização nas demais disciplinas.
Os tópicos incluem modelagem estatística de dados, noções de modelagem e resolução de problemas em planilha eletrônica e softwares de computação científica.
São apresentados os conceitos BI e sua aplicação prática com o desenvolvimento em aula de painéis/dashboards em plataformas de BI.
Apresentar ao aluno os elementos básicos de modelagem com ciência de dados e inteligência artificial, as principais formas de abordagem, as tarefas analíticas e como criar modelos e usar algoritmos de forma fácil, intuitiva e sem linguagem de programação. A disciplina é focada em prática, ministrada em laboratório/clusters de notebooks, onde são utilizadas plataformas gratuitas na nuvem e softwares de ciência de dados.
Os participantes aprendem na prática a usar algoritmos e a criar modelos de:
Estimação de Impacto de investimentos em marketing
Recomendação – Cesta de produtos (Next best offer)
Análise de textos e Análise expandida de sentimentos
Complementarmente são apresentadas as aplicações típicas lideradas por Chief Marketing Technologists em diversos mercados verticais, envolvendo dados estruturados e não estruturados no apoio à tomada de decisão utilizando cases, bases de dados e materiais de Harvard e da Columbia University de forma intensa, exigindo participação e dedicação!
O campo da inteligência artificial (IA) estuda basicamente como reproduzir o comportamento humano inteligente em um computador. Busca-se a concepção de sistemas que possam aprender, planejar e resolver problemas de forma autônoma.
A disciplina abordará os principais fundamentos de IA por meio da plataforma Watson tais como resolução de problemas, reconhecimento de padrões, compreensão de linguagem natural, visão computacional, programação automática e aprendizado de máquina. Serão abordados também tópicos envolvendo aprendizado profunda de máquina.
A disciplina é bem prática e ministradas em laboratório/cluster de notebooks por meio de experimentações dirigidas em plataformas na nuvem. Os participantes aprender a criar na nuvem, um assistente virtual (Watson Assistant) que pode ser customizado para suas demandas de interação com clientes.
Compreender o contexto dos dados oriundos de fenômenos ocorridos no espaço geográfico. Identificar problemas e situações de gestão e decisão em que há componentes de natureza espacial em que as ferramentas de inteligência geográfica podem ser utilizadas.
Usar ferramentas de exploração e análise geográfica para geocodificar, organizar, descrever e representar dados geográficos de maneira a transformá-los em informações úteis para a tomada de decisão.
Incorporar dados geográficos oriundos de fontes secundárias às aplicações e bases de dados já existentes nas empresas. Conceituar a evolução e o estado-da-arte do marketing geográfico no contexto dos bancos de dados geográficos, cloud computing e Geo Big Data.
Nesta disciplina são apresentados os princípios de modelagem utilizando linguagens populares de modelagem por máquinas de aprendizagem (Python e R). Serão utilizadas plataformas gratuitas, locais ou na nuvem, para prática da construção dos modelos de marketing e de negócios.
A realidade de mercado dos cientistas de dados é apresentada de forma prática, permitindo a pessoas sem prática em programação aprenderem via material passo a passo, como extrair resultados de seus dados.
A disciplina visa auxiliar os alunos a alcançar, dentro da perspectiva de novos negócios, o equilíbrio entre a estrutura do negócio, as características dos produtos e as necessidades dos clientes. Isto é feito por meio de uma abordagem estruturada baseada nas visões de Lean Startup, Design Thinking e BMG.
Busca-se fazer com que o aluno não só conheça, mas vivencie estes conceitos, mas se torne um profissional capacitado a criar negócios, produtos e serviços inovadores que atendam (ou superem) as expectativas de seus clientes.
Dominar o conceito de tendências/trends e a abordagem de pesquisa e inovação em Consumer Insights. Saber utilizar as ferramentas de identificação e análise de tendências. Conduzir projetos de Consumer Insights a fim de gerar inspiração e inovação nos negócios. Saber aplicar de modo prático e lucrativo nos negócios os insights e inspirações com base em estudos comportamentais.
Novas ferramentas de pesquisa (etnografia, netnografia, imersão, home visit, observação, curadoria de conteúdo, co-criação). Tipologias com base em drivers e nova segmentação do consumidor no contexto do Big Data.
O conceito de marketing cognitivo aborda o uso de insights e de inteligência artificial em novas formas de ampliar a totalidade da experiência do cliente, criando momentos singulares e coesos ao longo da jornada do cliente que são adaptados às necessidades de cada pessoa.
A disciplina foca, por meio de discussões e estudos de caso, as novas maneiras de explorar como a inteligência artificial pode trazer maior precisão às campanhas e à personalização das interações com o cliente.
Serão abordados temas como o uso de inteligência artificial na obtenção de insights, na automação de campanhas de marketing e na personalização em tempo real da jornada do cliente.
Em tempos de inovação e transformação digital nas organizações, liderança (tangível ou intangível, direta ou indireta, em qualquer formato) torna-se cada vez mais um tema central para o sucesso profissional de qualquer executivo ou empreendedor. Nesse cenário, tratar das novas formas e formatos não hierárquicos do trabalho, valorizando a co-criação e a troca contínua, surge como uma condição sine-quo-non.
Pensando ainda na liderança como elemento central da cultura e no impacto da cultura em todo processo de transformação e busca por "maturidade" digital por que passam todos os setores da economia, a proposta desta disciplina é uma ementa atual, efetiva e que engaja o aluno, preparando-o definitivamente para ser um líder não só de equipes, mas de projetos e um influenciador decisivo nesse processo de mudanças cada vez mais real e necessário.
Apresentar os principais recursos atuais de captura e análise de dados em larga escala, tais como Hadoop, Spark e bancos de dados NoSQL. Mostrar as técnicas de integração com sistemas tradicionais do tipo banco de dados relacional e as principais arquiteturas utilizadas na implementação de data lakes.
A disciplina apresentar os conceitos Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, além de discutir as aplicações da Inteligência Artificial no mercado – com viés em Marketing. São utilizados softwares open source e ambientes na IBM Cloud para prática e criação de modelos utilizando os conceitos de Perceptron(Neurônio Artificial) e Redes Neurais Artificiais.
Será demonstrada a aplicação de Visão Computacional no mercado – com viés em Marketing, além de entender os conceitos de Convolução e Redes Neurais Convolucionais; e por fim, serão desenvolvidos diversos modelos inclusive de reconhecimento facial utilizando-se de técnicas de Deep Learning para classificação facial para análise de sentimentos em imagens, utilizando-se de técnicas de Machine Learning com linguagem Python.
O curso apresenta de forma prática como a implementar a Inteligência Artificial de forma prática e aplicada para os negócios. Procura-se incentivar os alunos a pensar em problemas de negócios a partir da perspectiva da IA. Será visto o plano de fundo dos algoritmos mais comuns tais como sistemas para prever pontuações, classes, clusters e reconhecer padrões a partir de dados. Nesta disciplina aprofundamos o conhecimento de algoritmos, ambientes e linguagens (Python) em aplicações de negócios.
Serão examinados casos que a AI produziram resultados observáveis em diferentes empresas com relevantes resultados de negócios. Serão apresentados conceitos de AIops, de modelagem com algoritmos genéticos na prática