Inteligência Artificial na Prática: Como Utilizar a Inteligência Artificial nas empresas

07-01-2026 - 05-02-2026

Pós-laboral - 2f e 4f Das 19h às 22h / 24h

Valor ação - 92,00€
Valor ação (Sócio SITESE) - 46,00€
OBS : Desempregados têm desconto igual a sócios SITESE (ver Regime Inscrição em ações de aperfeiçoamento profissional)

Formação online.

Finalidade do Curso

A Inteligência Artificial (IA - Artificial Intelligence, tecnologia que permite que sistemas simulem capacidades humanas como raciocínio, aprendizagem e perceção) está a transformar a produtividade, a qualidade e a velocidade de execução em praticamente todas as áreas de negócio. Este curso foi concebido para gestores e equipas técnicas/funcionais que pretendem identificar oportunidades concretas de aplicação da IA, implementar provas de conceito de baixo custo e desenhar um plano de adoção com segurança, ética e conformidade RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados -legislação europeia que regula o tratamento de dados pessoais).

A quem se destina o curso

Público com interesse em compreender a utilização prática da Inteligência Artificial nas empresas e iniciar-se na criação de assistentes, automações e análises assistidas por IA, com aplicação prática em áreas como tecnologia, finanças, operações, marketing e inovação digital. Os candidatos devem ter conhecimentos básicos de lógica de programação (condicionais, variáveis e ciclos). Noções fundamentais de JavaScript ou outra linguagem de programação são recomendadas. Facilidade na utilização de ferramentas digitais e ambientes de desenvolvimento.

Nas ações já iniciadas, pode efetuar uma manifestação de interesse, de forma a ser contactado quando a ação voltar a ser calendarizada.

  • 1 IA na Prática: Como Utilizar a Inteligência Artificial nas empresa
  • 1.1 Fundamentos da IA e Oportunidades de Negócio
  • 1.2 Ética, Privacidade e RGPD
  • 1.3 Prompt Design/Engineering: Fundamentos
  • 1.4 Prompt Design/Engineering: Guias Internos
  • 1.5 Automação no-code/Low-code e Integrações
  • 1.6 Dados, Qualidade e Noções de RAG
  • 1.7 Segurança, Governance e Operação
  • 1.8 Pilotos, ROI e Roadmap
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