A certificação AI+ Cloud™ foi desenvolvida para capacitar profissionais a integrar a Inteligência Artificial com plataformas de cloud computing, de forma estruturada, prática e alinhada com os desafios atuais da transformação digital. O foco está na utilização da cloud para desenvolver, escalar e implementar soluções de IA de forma eficiente, segura e orientada para o negócio.
Ao longo do percurso, os participantes exploram a interseção entre IA e cloud, incluindo conceitos fundamentais, serviços de IA em cloud, desenvolvimento e otimização de modelos, infraestruturas escaláveis e estratégias de deployment. São também abordadas dimensões como integração com sistemas existentes, segurança, compliance e tendências futuras, permitindo uma visão completa do ciclo de vida de soluções de IA em ambientes cloud.
A componente prática assume um papel central, com laboratórios, exercícios aplicados e um capstone project que simula cenários reais, permitindo consolidar competências na implementação de soluções de IA em plataformas como AWS, Azure ou Google Cloud.
Em parceria com a Rumos, Platinum Gold Partner.
Objetivos
- Compreender a integração entre Inteligência Artificial e cloud computing;
- Desenvolver e implementar modelos de IA em ambientes cloud;
- Utilizar serviços de IA disponibilizados por plataformas cloud;
- Otimizar desempenho, escalabilidade e custos de soluções;
- Integrar modelos de IA em sistemas e aplicações existentes;
- Aplicar boas práticas de segurança, compliance e governação;
- Preparar soluções para cenários reais de negócio com IA + cloud.
Destinatários
- Profissionais de IT e desenvolvimento que pretendam trabalhar com IA em ambientes cloud;
- Engenheiros e arquitetos interessados em soluções escaláveis baseadas em cloud;
- Profissionais de dados que procurem implementar modelos em produção;
- Gestores tecnológicos envolvidos em iniciativas de transformação digital;
- Profissionais interessados em integrar IA com plataformas cloud
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 Inteligência Artificial e machine learning;
- Familiaridade com conceitos de cloud computing;
- Noções de programação e computer science;
- Conhecimentos básicos de matemática (especialmente relevantes para ML)
Metodologia
A formação decorre em formato e-learning, com aproximadamente 40 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
- Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Cloud
- Introduction to Artificial Intelligence
- Fundamentals of Cloud Computing
- AI Services in the Cloud
- AI Model Development in the Cloud
- Cloud Infrastructure for AI
- Deployment and Integration
- Future Trends in AI + Cloud Integration
- Capstone Project
Course Introduction
Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) and Cloud
- Introduction to AI and its Application
- Overview of Cloud Computing and Its Benefits
- Benefits and Challenges of AI-Cloud Integration
Introduction to Artificial Intelligence
- Basic Concepts and Principles of AI
- Key Components of AI Systems
- Overview of Common AI Algorithms
Fundamentals of Cloud Computing
- Cloud Service Models
- Cloud Deployment Models
- Key Cloud Providers (AWS, Azure, Google Cloud)
AI Services in the Cloud
- Integration of AI Services in Cloud Platforms
- Working with Pre-built Machine Learning Models
- Introduction to Cloud-based AI Tools
AI Model Development in the Cloud
- Building and Training Machine Learning Models
- Model Optimization and Evaluation
- Collaborative AI Development in Cloud Environments
Cloud Infrastructure for AI
- Setting Up and Configuring Cloud Resources
- Scalability and Performance Considerations
- Data Storage and Management in the Cloud
Deployment and Integration
- Strategies for Deploying AI Models in the Cloud
- Integration with Existing Systems and Applications
- API Usage and Considerations
Future Trends in AI + Cloud Integration
- Emerging Trends in AI and Cloud
- Impact of AI on Cloud Innovation
Capstone Project
- Applying AI and Cloud Concepts to Real-world Problems
