Introduzir os conceitos básicos de inteligência artificial, machine learning, deep learning e big data a partir de exemplos práticos focados em profissionais e pesquisadores de Comunicação.
O programa aborda os fundamentos da inteligência artificial sem avançar detalhadamente sobre aspectos históricos. Foca na lógica de construção e funcionamento de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning que têm utilidade prática para profissionais e pesquisadores do campo da Comunicação. Por fim, trata dos potenciais da inteligência artificial generativa, propondo discussões sobre criatividade, negócios e ética. Não há requisito de conhecimento prévio de programação ou estatística para acompanhamento da disciplina.
1. Fundamentos da Inteligência Artificial (IA) - Definições: Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning - Aplicações práticas de IA na Comunicação - Big Data: princípios, ferramentas e APIs para captura de dados 2. Data Mining, Machine Learning e Deep Learning: casos de uso focados em comunicação - Algoritmos de classificação: Identificação de fake news, categorização de menções à marca, score de propensão em CRM, otimização de peças criativas - Algoritmos de Clusterização: Segmentação de público, identificação de tendências - Algoritmos de Regressão: Previsão de engajamento de campanha, otimização de mídia - Identificação e classificação de potencial de influenciadores - Web Scraping para análise de concorrência e identificação de sinais de riscos de crises reputacionais - Social listening: análise de sentimento, identificação de imagem das marcas, identificação de atributos transmitidos na mensagem. - Deep learning: identificação de imagens aplicações para monitoramento de marca e análise de conteúdo 3. Inteligência artificial generativa para profissionais de comunicação - Modelos de Linguagem de Grande Escala (Large Language Models – LLMs) - Modelos de Geração de Imagem - Melhores práticas de Prompt Engineering - Produção de conteúdo em texto: ebooks, posts, newsletters, press releases, entre outros. - Produção de conteúdo audiovisual: podcast, branded content, vídeos. 4. Inovação, ética e negócios - Modelos de Negócio: Monetização em empresas de IA - Cenário de mercado: usos de IA em departamentos de comunicação e agências - Riscos Organizacionais e IA: Fake News, Deep Fakes, Privacidade e Segurança - Ética e Legislação em IA
GUPTA, Ruchi et al. Adoption and impacts of generative artificial intelligence: Theoretical underpinnings and research agenda. International Journal of Information Management Data Insights, v. 4, n. 1, p. 100232, 2024. KSHETRI, Nir et al. Generative artificial intelligence in marketing: Applications, opportunities, challenges, and research agenda. International Journal of Information Management, p. 102716, 2023. O'NEIL, Cathy. Algoritmos de destruição em massa. Editora Rua do Sabão, 2021. RIVAS, Pablo; ZHAO, Liang. Marketing with chatgpt: Navigating the ethical terrain of gpt-based chatbot technology. AI, v. 4, n. 2, p. 375-384, 2023. SULEYMAN, Mustafa; BHASKAR, Michael. A próxima onda: Tecnologia, poder e o maior dilema do século XXI. Record, 2023. PUNTONI, Stefano et al. Consumers and artificial intelligence: An experiential perspective. Journal of Marketing, v. 85, n. 1, p. 131-151, 2021. TEIXEIRA, Fernando. Inteligência artificial em marketing e vendas. Alta Books, 2021. VAID, Shashank; PUNTONI, Stefano; KHODR, AbdulRahman. Artificial intelligence and empirical consumer research: A topic modeling analysis. Journal of Business Research, v. 166, p. 114110, 2023.
