Sobre o Curso
Tipo Oferta: Bolsa de estudo, mais informações: clique aqui

ÁREA
Tecnologia da Informa

CARGA HORÁRIA
80 horas - sendo:
40 horas - Competências Técnicas

PERÍODO DE REALIZAÇÃO DO CURSO
21 dias a partir da data de inscrição

UNIDADE
Escola Senai "Roberto Simonsen"
Rua Monsenhor Andrade, 298 - Brás | São Paulo CEP: 03008-000

TELEFONE
11 3322-5000

E-MAIL
senaibras@sp.senai.br

TURMA(S)
Disponíveis

VALOR
Gratuito

Resumo

O curso de Implantação de Serviços de Inteligência Artificial em Nuvem - Microsoft AI900 tem por objetivo preparar o estudante para possíveis certificações da Microsoft AI-900, desenvolvendo capacidades que possibilitem ao concluinte implementar serviços cognitivos de inteligência artificial, utilizando as principais tecnologias da área disponíveis nos serviços de nuvem.

Requisito

O aluno deverá, no início do curso, ter no mínimo 14 anos de idade.
O aluno deverá ter concluído o Nível Fundamental.
Ter conhecimentos de lógica de programação.; Ter conhecimento básico de serviços relacionados à nuvem;

Turmas disponíveis - Inscrição presencial
VAGAS DISPONIVEIS NA ESCOLA NO PERIODO DESCRITO NO CAMPO OBSERVAÇÃO.

Tutorial


LocalDuraçãoPeríodoHorárioBolsas de EstudoPagamento no CartãoVagas
São PauloInício:
10/06/2024

Término:
25/06/2024
de 2ª, 3ª, 4ª e 5ª feira 18:00 às 22:00 SimBolsas de Estudo13
Observação :
Turma de bolsas de estudo. Matrícula presencial na Escola de 2ª a 6ª feira das 8h às 19h, SÁBADOS das 8h às 15h por ordem de chegada, até atingir o número máximo de alunos. Deverão ser apresentados ORIGINAIS e CÓPIAS do RG, CPF, comprovantes de endereço, de escolaridade exigido e do pré-requisito (se o curso exigir.) Nas dependências da Escola é necessário o uso do Uniforme (jaleco ou camiseta), para todos os Cursos de Formação Inicial e Continuada. Para a certificação do aluno nesse curso, será necessária também a conclusão de um módulo adicional gratuito de Competências Profissionais de 40h.

Programação do Curso


1. Identificar os usos comuns da inteligência artificial (IA) em plataformas de nuvem.
2. Implementar modelos de aprendizado de máquina (Machine Learning).
3. Configurar ambiente para o uso dos diferentes tipos de serviços cognitivos de visão computacional
4. Configurar ambiente dos serviços e funcionalidades de processamento de linguagem natural (NLP)
5. Implementar serviços cognitivos em nuvem de inteligência artificial de conversação.