MP-AP (Analista Ministerial - Tecnologia da Informação) Eixo Temático 4 - Inteligência Artificial e Inovação Tecnológica - 2025 (Pós-Edital)

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OBSERVAÇÃO: NÃO SERÁ ABORDADO:

3.7. Versionamento de modelos e dados; 3.8. A/B testing para modelos de IA. 4.3. Plataformas de nuvem: AWS, GCP; 4.4. Jupyter Notebooks e ambientes de desenvolvimento; 4.5. Bancos de dados para IA: vetoriais, NoSQL; 4.6. APIs e microsserviços para IA; 5 ISO 42001 - Sistema de Gestão de Inteligência Artificial: 5.1. Estrutura e escopo da norma; 5.2. Sistema de gestão de IA (AIMS); 5.3. Política e objetivos de IA; 5.4. Gestão de riscos em IA; 5.5. Controles operacionais; 5.6. Ética e transparência em IA; 5.7. Auditoria e certificação. 7 Aplicações de IA no Setor Público: 7.2. Casos de uso em governo digital; 7.3. Automação de processos administrativos; 7.6. IA em segurança pública e justiça; .7. IA em saúde pública; 7.8. Smart cities e IoT.

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Conteúdo do curso

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Fundamentos de Inteligência Artificial: História e evolução da IA; Tipos de IA: estreita, geral e superinteligência; Paradigmas de IA: simbólica, conexionista e híbrida; Agentes inteligentes e sistemas multiagentes; Resolução de problemas e busca; Representação do conhecimento; Lógica e inferência. Ética, Responsabilidade e Governança em IA: Princípios éticos em IA; Vieses algorítmicos e fairness; Explicabilidade e interpretabilidade (XAI); Privacidade e proteção de dados; Responsabilidade algorítmica; IA responsável e sustentável; Regulamentação e compliance.

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Aula 01 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Machine Learning: Conceitos fundamentais de aprendizado de máquina; Tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço;

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Aula 02 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Algoritmos de classificação e regressão; Clustering e análise de associação; Overfitting, underfitting e técnicas de regularização; (Parte 1)

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Aula 03 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Algoritmos de classificação e regressão; Clustering e análise de associação; Overfitting, underfitting e técnicas de regularização; (Parte 2)

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Aula 04 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Algoritmos de classificação e regressão; Clustering e análise de associação; Overfitting, underfitting e técnicas de regularização; (Parte 3)

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Aula 05 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Deep Learning: Redes neurais artificiais; Deep Learning: CNNs, RNNs, Transformers; IA generativa

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Aula 06 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Avaliação de modelos e métricas de performance;

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Aula 07 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Aplicações de IA no Setor Público: Estratégia Brasileira de Inteligência Artificial; Análise preditiva para políticas públicas; Chatbots e atendimento ao cidadão; Large Language Models. Feature engineering e seleção de variáveis; Treinamento e validação de modelos; Deployment e MLOps; Monitoramento e manutenção de modelos;

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Aula 08 (Prof. Lucas Ianni)

Disponível

Desenvolvimento e Implementação de Soluções de IA; Ciclo de vida de projetos de IA (CRISP-DM, KDD); Coleta, preparação e qualidade de dados;

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Aula 09 (Prof. André Castro) Somente em PDF

Disponível

Internet das Coisas (IoT);

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Aula 10 (Profs. Felipe Mathias e Raphael Lacerda)

Disponível

Ferramentas e Tecnologias para IA: Linguagens de programação: Python;