1.      Histórico da Inteligência Artificial;

2.      Ética em Inteligência Artificial; 

3.      Introdução aos Modelos de Inteligência Artificial

a.      Conceitos Fundamentais de IA:
Introdução aos principais conceitos e terminologias em IA, como aprendizado de máquina, redes neurais, processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado profundo.

b.      Tipos de Modelos de IA e Suas Funcionalidades:
Apresentação dos diferentes tipos de modelos de IA, incluindo modelos supervisionados e não supervisionados, algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e técnicas de NLP, explicando como cada um pode ser aplicado para solucionar problemas específicos no setor público.

c.       Passos para Construção de um Modelo de IA:
Estrutura de desenvolvimento de um modelo de IA, desde a coleta e preparação de dados, escolha do algoritmo, até o treinamento e validação. Serão abordadas também as ferramentas mais utilizadas, como Python, bibliotecas (TensorFlow, Scikit-Learn) e plataformas de IA.

4.      Técnicas de Elaboração de Prompts Generativas;

a.      Tipos de prompt: informativo, diretivo, criativo, interativo;

b.      Estrutura do prompt;

c.       Melhores práticas na elaboração de prompts.

5.      Benefícios da Aplicação da IA na Atividade Processual

a.      Redução de Tempo e Recursos:
Demonstração de como a IA pode otimizar tarefas administrativas, como análise de documentos, pesquisa de informações e organização de dados, resultando em economia de tempo e custo.

b.      Aprimoramento da Precisão e Confiabilidade:
Explicação sobre como modelos de IA podem contribuir para maior precisão na análise de dados e na tomada de decisões, minimizando erros comuns em atividades manuais e aumentando a confiabilidade dos resultados.

c.       Automação de Procedimentos Repetitivos:
Descrição de casos práticos onde a IA é utilizada para automatizar atividades burocráticas repetitivas, como classificação de documentos, análise de dados normativos e monitoramento de prazos processuais.

6.      Casos de Sucesso na Aplicação de IA

a.      Estudo de Casos Nacionais e Internacionais:
Apresentação de exemplos bem-sucedidos no uso de IA para otimização de processos no setor público, tanto no Brasil quanto no exterior. Casos podem incluir a aplicação da IA em tribunais, órgãos de controle e departamentos administrativos.

b.      Impacto na Eficiência e Qualidade dos Processos:
Análise detalhada dos impactos positivos que a IA gerou nos processos administrativos, incluindo ganho de eficiência, redução de tempo de resposta e melhoria na precisão das análises.

c.       Desafios e Aprendizados de Implementação:
Discussão sobre os principais desafios encontrados na implementação de IA, como resistência à mudança, qualidade dos dados, adequação à regulamentação e o aprendizado extraído desses casos para uma aplicação bem-sucedida.

7.      Oficina Prática: Construção de um Modelo de IA

a.      Definição do Problema e Planejamento do Modelo:
Orientação para definir problemas práticos de acordo com o contexto de atuação dos participantes, identificando objetivos claros para o uso de IA. Inclui a definição de métricas de sucesso para o modelo desenvolvido.

b.      Coleta e Preparação de Dados:
Apresentação dos processos de coleta e limpeza de dados, bem como seleção de fontes de dados relevantes. Os participantes aprenderão a preparar os dados para treinamento, incluindo a normalização e a categorização.

c.       Escolha do Algoritmo e Construção do Modelo:
Seleção do tipo de algoritmo adequado (por exemplo, regressão, classificação, NLP) e construção do modelo usando ferramentas práticas. A oficina incluirá uma breve introdução às ferramentas de desenvolvimento de IA, como Python e bibliotecas populares.

d.      Treinamento, Teste e Validação do Modelo:
Etapas de treinamento do modelo e a análise dos resultados, identificando pontos fortes e fracos. Os participantes aprenderão a ajustar parâmetros para otimizar o desempenho e garantir a eficácia do modelo para o problema específico.

e.      Avaliação e Análise dos Resultados:
Orientação sobre como avaliar o desempenho do modelo, verificando a eficácia e precisão. Discussão sobre possíveis ajustes e melhorias e como documentar o modelo para futuras implementações.

8.      Uso de Inteligência Artificial no Planejamento da Contratação de TIC

1. Planejamento da contratação por meio Inteligência Artificial:
2. Exercício Prático ETP:

                                                              i.      Descrição da Necessidade;

                                                            ii.      Previsão no PCA;

                                                          iii.      Requisitos da Contratação;

                                                           iv.      Estimativa de quantidades;

                                                             v.      Levantamento de mercado;

                                                           vi.      Estimativa do Valor;

                                                         vii.      Descrição da Solução;

                                                       viii.      Parcelamento ou não;

                                                           ix.      Resultados Pretendidos;

                                                             x.      Providências a serem adotadas;

                                                           xi.      Contratações correlatas;

                                                         xii.      Impactos Ambientais;

                                                       xiii.      Posicionamento Conclusivo.

3. Exercício Prático Pesquisa de Preço:

                                                              i.      Análise Crítica de estimativa de preços;

                                                            ii.      Estatística Descritiva e medidas de tendência central;

                                                          iii.      Aplicação de Técnicas de Ciência de Dados para estimar preços.

4. Exercício Prático TR:

                                                              i.      definição do objeto, quantitativos, o prazo do contrato e prorrogação;

                                                            ii.      fundamentação da contratação (ETP);

                                                          iii.      descrição da solução como um todo, considerado todo o ciclo de vida do objeto;

                                                           iv.      requisitos da contratação;

                                                             v.      modelo de execução do objeto

                                                           vi.      modelo de gestão do contrato

                                                         vii.      critérios de medição e de pagamento;

                                                       viii.      forma e critérios de seleção do fornecedor;

                                                           ix.      estimativas do valor da contratação

                                                             x.      adequação orçamentária;

5. Implementação de Governança e Gestão de Risco com ferramentas de Inteligência Artificial:

                                                              i.      Reconhecer o propósito e os conceitos básicos da Governança e Gestão de Risco;

                                                            ii.      Mas afinal, o que é um risco?

                                                          iii.      Riscos acompanham objetivos, então é uma abordagem baseada em objetivos!

                                                           iv.      Controles: Categorias e Classificações

                                                             v.      Tipos de avaliação de controles e aspectos a considerar na avaliação de risco;

                                                           vi.      Propósito da avaliação de riscos em auditorias;

                                                         vii.      Maturidade da gestão de riscos da organização;

                                                       viii.      Convenções e conceitos chaves utilizados em Governança e Gestão de Risco.