Como cobrir Inteligência Artificial

e entender seu impacto no jornalismo


Instrutor: Guilherme Jardim Duarte

19 de novembro a 16 de dezembro de 2018


Em parceria com:


Bem-vindos ao curso massivo, aberto e online (MOOC), na sigla em inglês “Como cobrir Inteligência Artificial e entender seu impacto no jornalismo”, oferecido pelo Centro Knight para o Jornalismo nas Américas em parceria com a Microsoft.

O objetivo deste curso é apresentar os fundamentos da inteligência artificial (AI) e seu impacto na indústria de notícias. Em quatro semanas, o curso vai ensinar as principais técnicas, ferramentas e os fundamentos conceituais e estatísticos dessa tecnologia. Cada módulo do curso trará video-aulas, leituras, fóruns de debate e exercícios práticos, além de um breve questionário.




Inscrever-se na plataforma é fácil. Por favor, siga estes passos:

  • 1. Crie uma conta no sistema do site Journalism Courses. Mesmo que você já tenha feito um curso conosco, talvez seja necessário criar uma nova conta. Verifique se o seu nome de usuário e senha anteriores funcionam antes de criar uma nova conta.
  • 2. Aguarde uma confirmação por email indicando que sua conta foi criada. Se você não receber essa confirmação, verifique sua pasta de spam.
  • 3. Faça o login na plataforma, desça a página com a barra de rolagem até ver a lista de curso e clique no curso "Como cobrir Inteligência Artificial e entender seu impacto no jornalismo ".
  • 4. Um botão vai aparecer. Clique em "Inscrever-se" para se inscrever no curso. Você poderá acessar o curso no menu "Meus cursos" no topo da página.
  • 5. Você receberá um e-mail confirmando sua inscrição.

Por favor, adicione os endereços de email knightcenter@austin.utexas.edu e o email do instrutor do curso à sua lista de contatos para garantir que você receba os emails sobre o curso.

O curso foi planejado como um programa de treinamento para jornalistas, professores e estudantes de jornalismo, mas é gratuito e aberto a qualquer pessoa interessada em aprender a trabalhar com dados e pesquisas eleitorais. Você não precisa ter nenhuma experiência anterior com os conceitos, ferramentas e recursos relacionados ao tema.

O objetivo deste curso é apresentar os fundamentos da inteligência artificial (AI) e seu impacto na indústria de notícias. Em quatro semanas, o curso vai ensinar as principais técnicas, ferramentas e os fundamentos conceituais e estatísticos dessa tecnologia. Cada módulo do curso trará video-aulas, leituras, fóruns de debate e exercícios práticos, além de um breve questionário.

Semana 1: Conceitos básicos de IA

Objetivo

Familiarizar o estudante com os principais conceitos relativos à Inteligência Artificial e sua evolução, sobretudo nos últimos anos.

Ao final da primeira semana, você terá aprendido:

  • O que é inteligência artificial
  • A história da IA: o caminho recorrido desde os tempos de Alan Turing até agora
  • O que não é IA: práticas ou produtos que se apresentam como tal, mas não são
  • Tipos de IA: Modelo de IA Fraca x IA Forte
  • IA e resolução de problemas
  • Representação do conhecimento: base do conhecimento. Principais características
  • Aprendizagem automática: o conceito de “Machine Learning”
  • Processamento de linguagem natural (PLN): interação entre o computadores e a linguagem humana

Semana 2: Ferramentas e técnicas de IA

Objetivo

Nesta semana, serão abordados técnicas e ferramentas de inteligência artificial e aprendizagem de técnica bem como seus fundamentos conceituais e estatísticos, com enfoque em aprendizagem de máquina e aprendizagem profundo.

Ao final da segunda semana, você terá aprendido:

  • Quais ferramentas e/ou técnicas podemos usar?
  • Busca: O uso de algoritmos na resolução de problemas
  • Lógica: A recriação do comportamento humano
  • Métodos de estatística
  • Machine Learning: Exemplos na indústria jornalística
  • Machine Learning: supervisionado vs não-supervisionado
  • Redes neurais artificiais: a recriação da rede neural do cérebro biológico

Semana 3: Principais aplicações

Objetivo

Nesta semana, você verá quais são as principais aplicações de AI na sociedade e no mercado.

Ao final da terceira semana, você terá aprendido:

  • Aplicações da IA na sociedade
  • Como se usa atualmente IA, desde API até Internet das coisas (IoT)
  • Como se usa IA na indústria: desde o cuidado da saúde até vendas.

Semana 4: Até onde vai a IA?

Objetivo

Nesta semana, você verá aspectos da evolução da AI, o que pode ser hype e o que não, bem como problemas éticos e sociais trazidos pelo advento da nova tecnologia.

Ao final da quarta semana, você terá aprendido:

  • O futuro da IA
  • Gestão e recuperação de desastres
  • Medicina personalizada
  • Serviços Cognitivos
  • Exemplos de cómo a IA está impactando o jornalismo
  • Problemas éticos relacionados à IA
  • As seis leis da robótica da UE
  • Debate com especialistas sobre o impacto da IA no emprego

Primeiramente, note que este é um curso assíncrono. Isso significa que não há eventos ao vivo agendados em horários específicos. Você pode fazer o login no curso e completar as atividades durante a semana no seu próprio ritmo, nos horários e nos dias mais convenientes para você.

Apesar de sua natureza assíncrona, ainda existem estruturas estabelecidas ao longo do curso. O material é organizado em módulos semanais. Cada módulo será ministrado por um especialista. Haverá um questionário a cada semana para testar o conhecimento que você obteve por meio do material do curso. Os questionários semanais e a participação semanal nos fóruns de discussão são os requisitos básicos para se obter um certificado de participação no fim do curso.

Este curso é muito flexível e, se você estiver atrasado com o material, terá toda a duração do curso para concluí-los. Recomendamos que você conclua cada item da lista a seguir antes do final de cada semana para que você não fique para trás:

  • Aulas em vídeo
  • Leituras e folhetos / exercícios
  • Participação nos fóruns de discussão
  • Questionários cobrindo conceitos das aulas em vídeo e/ou das leituras



Guilherme Jardim é editor de dados no Jota. Atuou anteriormente como cientista de dados no Itaú iCarros e no Jornal “O Estado de S. Paulo”. Doutor em Direito Constitucional pela Universidade de São Paulo. Ministra aulas sobre R, python, machine learning e modelos preditivos. Tem interesse em causalidade, inferência bayesiana, deep learning e blockchain.

Um certificado de conclusão está disponível para aqueles que cumprirem todos os requisitos do curso e paguem online uma taxa administrativa de US$ 30 (trinta dólares americanos), usando um cartão de crédito.

Nenhum crédito formal de curso de qualquer tipo está associado ao certificado. O certificado é concedido pelo Centro Knight para o Jornalismo nas Américas para atestar a participação no curso online.

Para que você seja elegível para o Certificado de Conclusão, você deve:

  • Assistir às aulas em vídeo semanais e ler as leituras semanais.
  • Completar questionários semanais com uma pontuação mínima de 70%. (Você pode refazer os questionários quantas vezes forem necessárias. Somente a pontuação mais alta será registrada.)
  • Abrir uma nova conversa OU responder pelo menos uma vez no fórum de discussão a cada semana

Por favor, saiba que estes são prazos recomendados. Você ainda pode retornar a um módulo anterior e participar nos fóruns e enviar ou retomar questionários a qualquer momento antes do final da aula.

Se tiver qualquer dúvida, entre em contato com a assistente do curso: Natália Mazotte, nmazotte@gmail.com ou knightcenter@austin.utexas.edu


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