TIM AI Academy 🚀

TIM AI Academy é uma iniciativa de capacitação em Inteligência Artificial (IA) destinada aos colaboradores da TIM. Este repositório contém os materiais e conteúdos desenvolvidos para os módulos Negócios e Técnico, organizados em diferentes trilhas de aprendizado para preparar líderes, gestores e equipes técnicas a enfrentarem os desafios da era da IA.

📚 Estrutura do Programa

1. Módulo de Negócios

O módulo de negócios foca na preparação de gestores, líderes e times estratégicos, oferecendo uma base sólida para a definição e implementação de estratégias em IA.

Trilha de Conteúdo:

1. Estratégia de IA

   • Estratégias para produtos em IA
   • Arquiteturas comuns em IA para managers e líderes
   • Papéis e times em produtos de IA
   • Definição de metas e KPIs para projetos de IA
   • Gerenciamento de times de dados e IA

2. Liderança de Equipes de IA

   • O papel da liderança solidária
   • O papel do feedback no desenvolvimento de times de IA
   • Desenvolvimento e retenção de talentos em IA
   • Mensurando iniciativas em dados e IA

3. Avaliação do Impacto e ROI

   • Métricas para além do ROI
   • Mensurando o ROI em iniciativas de IA
   • Estudos de caso e exemplos práticos
   • Responsabilidade e ética em IA

4. Governança & Ética

   • Anonimização de dados e segurança
   • Governança de dados para projetos de IA
   • Regulamentações e normas para IA

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2. Módulo Técnico

O módulo técnico é voltado para a capacitação prática de equipes técnicas, abordando desde fundamentos até tópicos avançados de IA.

Trilha de Conteúdo:

1. Desenvolvimento de Soluções em IA

   • Problemas canônicos e identificação de casos de uso em IA
   • Análise e definição de requisitos (Machine Learning Canvas)
   • Prototipação de produtos em IA
   • Hype cycle e ciclo de vida de projetos e produtos em IA

2. Linguagens de Programação & Ferramentas

   • Introdução a linguagens como Python, R e Octave
   • Operações com Numpy e Pandas
   • Visualização de dados com Matplotlib
   • Frameworks de IA: TensorFlow, Keras e PyTorch

3. Análise Exploratória de Dados (EDA)

   • Importância da EDA
   • Estatística descritiva para detecção de padrões e anomalias
   • Técnicas de visualização para análise de dados
   • Estudos de caso práticos

4. Preparação de Dados

   • Métodos de coleta, limpeza e transformação de dados
   • Técnicas de oversampling e undersampling
   • Engenharia de atributos e criação de novas variáveis
   • Casos práticos de engenharia de atributos

5. Aprendizado de Máquina

   • Algoritmos clássicos (Regressão Linear, KNN, SVM, K-Means)
   • Técnicas de ensembles
   • Estudos de caso aplicados

6. Redes Neurais e Deep Learning

   • Fundamentos de redes neurais artificiais
   • Multilayer Perceptron (MLP), CNN, RNN
   • Transfer Learning e arquiteturas modernas

7. IA Generativa

   • Fundamentos de IA generativa (textos, imagens e áudio)
   • Transformers e mecanismos de atenção
   • Estudos de caso: Aplicações de LLMs para Telecom

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🗂 Estrutura do Repositório

• negocios/: Conteúdos e materiais do módulo de negócios
• tecnico/: Conteúdos e materiais do módulo técnico
• cases/: Estudos de caso aplicados
• recursos/: Recursos adicionais e materiais de apoio

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🤝 Contribuições

Este repositório foi desenvolvido com base na experiência como Head de Dados em empresas como TIVIT e Lambda3, além da atuação anterior como Cientista de Dados.

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📧 Contato

Em caso de dúvidas ou sugestões, entre em contato conosco:

• Responsável técnico: [Ahirton Lopes]