A certificação AI+ Researcher™ foi desenvolvida para capacitar profissionais a aplicar a Inteligência Artificial em contextos de pesquisa, de forma estruturada, prática e alinhada com os desafios atuais da produção de conhecimento e inovação. O foco está na utilização da IA para melhorar a recolha, análise e interpretação de dados, bem como para acelerar descobertas científicas e gerar insights mais robustos e fundamentados.
Ao longo do percurso, os participantes exploram como integrar a IA em diferentes etapas do processo de investigação, desde o desenho metodológico e recolha de dados até à análise avançada, modelação preditiva e comunicação de resultados. São abordadas aplicações em investigação académica, científica e de mercado, bem como questões éticas, garantindo uma utilização responsável da IA na geração de conhecimento.
A componente prática assume um papel relevante, com aplicação de técnicas de IA a cenários reais de investigação, permitindo consolidar competências na utilização de ferramentas analíticas, validação de modelos e geração de insights acionáveis em diferentes contextos de investigação.
Em parceria com a Rumos, Platinum Gold Partner.
Objetivos
- Compreender os fundamentos da IA aplicados à investigação;
- Aplicar IA na recolha, análise e interpretação de dados;
- Utilizar técnicas avançadas de análise e modelação preditiva;
- Integrar IA no desenho metodológico de projetos de investigação;
- Explorar aplicações da IA em investigação científica, académica e de mercado;
- Garantir práticas éticas e responsáveis na utilização de IA;
- Desenvolver competências para gerar insights mais rápidos e robustos com apoio de IA.
Destinatários
- Investigadores académicos e científicos;
- Profissionais de pesquisa e desenvolvimento (R&D);
- Analistas de research e market research;
- Profissionais de dados interessados em aplicar IA em pesquisas;
- Profissionais que pretendam integrar metodologias de pesquisa potenciadas por IA.
Condições
Detalhes do exame
- Duração: 90 minutos;
- Pontuação mínima de aprovação: 70% (35/50);
- Formato: 50 questões de escolha múltipla e múltipla resposta;
- Realização online, através de plataforma com proctoring por IA e agendamento flexível.
Pré-Requisitos
- Conhecimentos básicos de conceitos de pesquisa e análise de dados;
- Interesse na aplicação da IA em contextos de pesquisa;
- Não são necessárias competências avançadas de programação;
- Curiosidade e abertura para explorar novas abordagens analíticas com recurso a IA.
Metodologia
A formação decorre em formato e-learning, com aproximadamente 8 horas de conteúdos on-demand, incluindo vídeos, e-book, podcasts e atividades práticas interativas. A aprendizagem pode ser realizada em qualquer momento e a partir de qualquer lugar, com quizzes modulares para acompanhar o progresso.
Programa
- Course Introduction
- Introduction to Artificial Intelligence (AI) in Research
- Getting Started with AI for Data Collection
- Advanced AI Research Techniques
- AI in Research Design and Methodology
- Monetizing AI Research Skills
- Mastering AI for Data Analysis
- AI for Ethical Research Practices
- The Future of AI in Research
Introduction to Artificial Intelligence (AI) in Research
- Understanding AI, Machine Learning, and Deep Learning
- Overview of AI tools and technologies for research
- Impact of AI on modern research practices
AI in Market Research
- AI-driven market research methodologies
- Audience analysis and persona development
- Predictive analytics for consumer insights
Leveraging AI for Scientific Discovery
- AI applications in data science and large-scale analysis
- Machine learning models for scientific research
- AI-driven discovery in advanced domains
AI for Academic and Scholarly Research
- AI in literature review and academic writing
- Enhancing research productivity
- Ethical considerations in academic AI use
Enhancing Research with AI Tools
- AI techniques for qualitative and quantitative research
- Data visualization and analytics tools
- Case studies of AI-driven research
AI for Research Design and Methodology
- AI-assisted research design
- Survey design and data collection
- End-to-end research process optimization
Ethical and Responsible Use of AI in Research
- Ethical considerations in AI-based research
- Data privacy and governance
- Bias, transparency, and accountability
Future of AI in Research
- Emerging trends in AI research
- Future challenges and opportunities
- Long-term impact on innovation and knowledge creation
