Objetivo
Compreender os conceitos fundamentais de IA e suas aplicações práticas para provedores de internet.

✔ Origens e evolução da IA

✔ Como a IA está sendo usada no setor de telecomunicações

✔ Exemplos práticos de IA aplicada à automação de processos

Objetivo
Demonstrar como a qualidade dos dados impacta diretamente no desempenho das soluções de IA.

✔ Como os dados alimentam modelos de IA

✔ Principais desafios na coleta, estruturação e padronização de dados

✔ Como evitar viés e inconsistências na base de dados

Objetivo
Ensinar como construir um agente de atendimento automatizado utilizando IA.

✔ Uso do Chatbase e n8n para criar um chatbot personalizado

✔ Integração da IA com fluxos de automação no provedor de internet

✔ Melhores práticas para garantir eficiência e precisão nas respostas da IA

Objetivo
Identificar erros comuns e como evitá-los ao implementar IA em processos empresariais.

✔ Erros comuns ao estruturar modelos de IA

✔ Dificuldades na integração entre IA e sistemas internos

✔ Como evitar resultados enviesados e irrelevantes

Objetivo
Introduzir conceitos fundamentais de Business Intelligence (BI) e boas práticas de padronização de dados.

✔ Coleta e organização de dados para análise inteligente

✔ Importância da padronização e governança de dados

✔ Cuidados ao estruturar dashboards e relatórios estratégicos

Objetivo
Ensinar como criar dashboards interativos e dinâmicos para análise de indicadores.

✔ Conceitos básicos do Looker Studio (antigo Google Data Studio)

✔ Conexão com diferentes fontes de dados

✔ Criação de relatórios estratégicos para monitoramento da operação do provedor

Objetivo
Apresentar como a IA e o Machine Learning podem prever tendências e melhorar a operação.

✔ Fundamentos de Machine Learning aplicados a ISPs

✔ Utilização de modelos preditivos para prever cancelamentos e comportamento de clientes

✔ Exemplos de aplicações de IA na análise de dados operacionais