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Introdução

Em um cenário onde a inovação é essencial e a inteligência artificial redefine indústrias, esta disciplina oferece a oportunidade de exercitar o empreendedorismo, formação de equipes, implementação de soluções de IA e desenvolvimento de software com as melhores práticas. Prepare-se para se tornar um protagonista do futuro, combinando conhecimento prático e visão estratégica para criar e impulsionar ideias inovadoras no emocionante cruzamento entre IA e negócios. [Texto gerado com apoio de um Large Language Model]

Ementa

O que é empreendedorismo; Impactos atuais e futuros da Inteligência Artificial; Desenvolvimento de startups na visão dos investidores; Desenvolvimento de Lean canvas; Apresentação do pitch Problem-Solution-Opportunity; Processos empregados no desenvolvimento de soluções de machine learning (por exemplo, CRISP-DM, KDD), e; Desenvolvimento de um MVP (Produto Viável Mínimo) utilizando boas práticas de desenvolvimento (i.e., desenvolvimento de código de forma colaborativa, testes automatizados, padronização de código e documentação).

Objetivos

Ao final da disciplina o estudante será capaz de:

  1. compreender competências empreendedoras e técnicas essenciais para a criação e gerenciamento bem-sucedido de startups;
  2. compreender as nuances do empreendedorismo (como criar um negócio, defender uma ideia, captar recursos);
  3. entender como criar e manter uma equipe;
  4. implementar uma solução usando conceitos de Inteligência Artificial, e;
  5. desenvolver e manter uma solução de software usando boas práticas de desenvolvimento de software.

Conteúdo Programático

  1. O que é empreendedorismo.
  2. Impactos atuais e futuros da Inteligência Artificial.
  3. Desenvolvimento de startups na visão dos investidores.
  4. Contato com investidores e com corporações com desemandas de IA.
  5. Desenvolvimento de Lean canvas.
  6. Apresentação do pitch Problem-Solution-Opportunity.
  7. Processos empregados no desenvolvimento de soluções de machine learning (por exemplo, CRISP-DM, KDD).
  8. Desenvolvimento de um MVP (Produto Viável Mínimo) utilizando boas práticas de desenvolvimento.
  9. Definição de infra-estrutura e processos para desenvolvimento de código de forma colaborativa.
  10. Implementação e utilização de testes automatizados.
  11. Padronização de código e documentação.
  12. Desenvolvimento da solução em sprints.
  13. Apresentação da solução.

Bibliografia Básica

  1. Cooper, B. and Vlaskovits, P., 2010. The entrepreneur's guide to customer development: a" cheat sheet" to The Four Steps to the Epiphany (pp. 90-110). Newport Beach, CA: Cooper-Vlaskovits.

  2. Blank, S. and Dorf, B., 2020. The startup owner's manual: The step-by-step guide for building a great company. John Wiley & Sons.

  3. S. Amershi et al., "Software Engineering for Machine Learning: A Case Study," 2019 IEEE/ACM 41st International Conference on Software Engineering: Software Engineering in Practice (ICSE-SEIP), Montreal, QC, Canada, 2019, pp. 291-300, doi: 10.1109/ICSE-SEIP.2019.00042.

  4. Andrei Paleyes, Raoul-Gabriel Urma, and Neil D. Lawrence. 2022. Challenges in Deploying Machine Learning: A Survey of Case Studies. ACM Comput. Surv. 55, 6, Article 114 (June 2023), 29 pages. https://doi.org/10.1145/3533378.

Bibliografia Complementar

  1. Horowitz, B. and Kenerly, K., 2014. The hard thing about hard things (p. 174). New York: HarperCollins.

  2. Charlie Giattino, Edouard Mathieu, Veronika Samborska and Max Roser (2023) - "Artificial Intelligence". Published online at OurWorldInData.org. Retrieved from: https://ourworldindata.org/artificial-intelligence

  3. RIES, E., A Startup Enxuta: Como os Empreendedores Atuais Utilizam a Inovação Contínua para Criar Empresas Extremamente Bem-sucedidas., Leya, 2012

  4. NORVIG, P.; RUSSELL, S., Inteligência Artificial, 3ª ed., Campus Elsevier, 2013

  5. Andrew Ng. Opportunities in AI - 2023

  6. Charlie Giattino, Edouard Mathieu, Veronika Samborska and Max Roser (2023) - "Artificial Intelligence". Published online at OurWorldInData.org. Retrieved from: https://ourworldindata.org/artificial-intelligence

  7. Mozilla Foundation. Trustworthy Artificial Intelligence, available at https://foundation.mozilla.org/en/internet-health/trustworthy-artificial-intelligence/

  8. UNESCO’s Ethics of AI Recommendation, 2023, available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000380455.

  9. UNESCO’s Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence: key facts, 2023, available at: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000385082.

  10. United Nations System. Principles for the Ethical Use of Artificial Intelligence in the United Nations System, 2022, available at https://unsceb.org/principles-ethical-use-artificial-intelligence-united-nations-system