Introduzir o que é Inteligência Artificial (IA) e como ela vem sendo aplicada nas empresas e na pesquisa científica. Compreender os fundamentos da IA e como se deu o surgimento dos modelos de redes neurais artificiais. Analisar, por meio de exemplos, como as empresas utilizam IA para otimizar processos e tomar decisões estratégicas. Avaliar o impacto da IA nas transformações das profissões e nas novas competências exigidas pelo mercado de trabalho. Identificar oportunidades e desafios do uso de IA na pesquisa científica e no ensino superior.

PARTE I
Módulo 1: Fundamentos da inteligência artificial (IA)

1. Introdução à inteligência artificial (IA):

• Definição e conceitos básicos;
• Exemplos cotidianos de aplicações de IA.

2. Bases biológicas e computacionais da inteligência artificial (IA):

• Inspiração no cérebro humano e nos neurônios;
• Modelo de McCulloch e Pitts (1943);
• Redes neurais artificiais: estrutura e funcionamento.

3. Modelos avançados de inteligência artificial (IA):

• Transformers e arquiteturas modernas;
• ChatGPT

Módulo 2: Aplicações de inteligência artificial (IA) em empresas

1. Casos de sucesso empresarial:

• Sephora: chatbots e realidade aumentada;
• Walmart: previsão de demanda e gestão de estoque;
• Monsanto/Bayer: otimização da produtividade agrícola;

2. Carreiras e profissões com inteligência artificial (IA):

• Descrição de algumas carreiras envolvendo IA;
• Habilidade e competências esperadas.

PARTE II

Módulo 3: Inteligência artificial (IA) aplicada à pesquisa acadêmica

1.Transformação da produção de conhecimento científico:

• Panorama atual da inteligência artificial (IA) na pesquisa.

2. Agentes de inteligência artificial (IA) para pesquisa:

• Manus: características, funcionalidades e aplicações;
• Natureza agêntica e processamento autônomo.

3. Plataformas de pesquisa potencializadas por inteligência artificial (IA):

• SciSpace: biblioteca, deep review e chat com PDF;
• Aplicações em revisões sistemáticas e investigação científica;
• Casos de uso em contextos acadêmicos e empresariais.

Módulo 4: Ferramentas especializadas de inteligência artificial (IA) para pesquisa

1. Escrita e edição acadêmica:

• Paperpal: verificação linguística e tradução;
• Detecção de plágio e integridade acadêmica.

2. Visualização e mapeamento do conhecimento:

• Litmaps: redes de citações e revisão de literatura;
• Identificação de clusters temáticos e lacunas de pesquisa.

3. Busca e síntese de literatura científica:

• Consensus: motor de busca acadêmico com inteligência artificial (IA);
• Análise de consenso científico e validação de informações.

Módulo 5: Impacto e futuro da inteligência artificial (IA)

1. Áreas de impacto transformador:

• Saúde global e educação acessível e personalizada;
• Sustentabilidade e mudanças climáticas.

2. Carreiras e profissões com inteligência artificial (IA):

• Cientista e engenheiro de dados;
• Analista de negócios com foco em IA;
• Especialista em ética em IA.

3. Perspectivas futuras:

• Sinergia entre inteligência artificial (IA) e inteligência humana;
• Aspectos criativos, interpretativos e éticos;
• Vozes de liderança e visões para o futuro da IA.