Objetivo
Proporcionar o entendimento da implementação das tendências atuais em tecnologia e a crescente incorporação de inteligência artificial e aprendizagem de máquina, para relatar conceitos teóricos e aplicações práticas do Machine Learning (ML) para decidir quais são os melhores algoritmos para determinados problemas de ML e categorizar vários tipos de mecanismos de ML, como supervisionados e não supervisionados.
Público-Alvo
Qualquer pessoa que precise testar ou gerenciar testes de sistemas que envolvem IA.
Matriz Curricular
Módulo I
- Capítulo 1: Introdução à IA/ML/DL
- Capítulo 2: Visão Geral dos Testes de Sistemas de IA
Módulo II
- Capítulo 3: Teste Offline de Sistemas de IA
Módulo III
- Capítulo 4: Teste On-line de Sistemas de IA
- Capítulo 5: IA Explicável (XAI)
- Capítulo 6: Estratégias de Riscos e Testes de Sistemas de IA
- Capítulo 7: IA em Testes