К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Fundamentos de IA Aplicados ao CRM · LearnSpace
Назад в каталог
courseraБизнес

Fundamentos de IA Aplicados ao CRM

Курс от Fundação Instituto de Administração
Начальный≈ 26.3 чБразильский португальский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Nossas boas-vindas ao Curso Fundamentos de IA Aplicados ao CRM. Neste curso, você aprenderá que, conforme a nova economia avança, o mercado se torna mais dependente da coleta, estruturação e análise de dados. Por isso, decisões baseadas em dados têm se tornado tão importantes para companhias que querem se tornar rentáveis, com operações mais enxutas e aumentar o retorno financeiro a médio e longo prazos. Empresas com CRM orientado por dados vão além de somente analisar número e gerar relatórios padrões. Elas utilizam os dados para tomar decisões precisas e eliminar vieses e suposições, gerando resultados através de análises preditivas e modelos de aprendizado de máquinas para aproveitar as oportunidades com os clientes e reduzir os riscos. Ao final deste curso, você será capaz de entender temas como Aprendizado de Máquinas, Aprendizado Profundo (Deep Learning) e Inteligência Artificial. Este curso é composto por quatro módulos, disponibilizados em semanas de aprendizagem. Cada módulo é composto por vídeos, leituras e testes de verificação de aprendizagem. Ao final de cada módulo, temos uma avaliação de verificação dos conhecimentos. Estamos muito felizes com sua presença neste curso e esperamos que você tire o máximo de proveito dos conceitos aqui apresentados. Bons estudos!

Навыки, которые вы освоите

Machine LearningCustomer Relationship ManagementDeep LearningData-Driven Decision-MakingPredictive AnalyticsArtificial IntelligenceArtificial Neural NetworksApplied Machine LearningPredictive ModelingCustomer Relationship Management (CRM) SoftwareCustomer Data ManagementMachine Learning MethodsAI literacyMachine Learning AlgorithmsData LiteracyAdvanced Analytics

Программа курса

4 модулей · 87 учебных материалов

01O Futuro e os Desafios dos Sistemas de CRM22 материалов

Aula 1 | O Futuro dos Sistemas de CRM

O Futuro dos Sistemas de CRMВидеоSlides da Aula 1ЧтениеCRM: entenda o que é e como funciona a ferramentaЧтениеO futuro do CRM já começouЧтение

Учитесь у экспертов

Anderson França

Professor

Fundamentos de IA Aplicados ao CRM
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 26.3 ч

4 модулей

Язык: Бразильский португальский

Часть программы вашего университета
Aula 1 | O Futuro dos Sistemas de CRMЗадание

Aula 2 | Data Driven

Data DrivenВидеоSlides da Aula 2ЧтениеSua empresa está pronta para o futuro Data Driven?ЧтениеAula 2 | Data DrivenЗадание

Aula 3 | CRM Orientado a Dados

CRM Orientado a DadosВидеоSlides da Aula 3Чтение CRM orientado por dadosЧтениеAula 3 | CRM Orientado a DadosЗадание

Aula 4 | Benefícios da Inteligência Artificial aplicada ao CRM

Benefícios da Inteligência Artificial aplicada ao CRMВидеоSlides da Aula 4ЧтениеBenefícios da Inteligência Artificial aplicado ao CRMЧтениеAula 4 | Benefícios da Inteligência Artificial aplicada ao CRMЗадание

Aula 5 | Desafios do CRM Orientado a Dados

Desafios do CRM Orientado a DadosВидеоSlides da Aula 5ЧтениеDesafios do CRM Orientado a DadosЧтениеAula 5 | Desafios do CRM Orientado a DadosЗаданиеAvaliação Módulo 1 | O Futuro e os Desafios dos Sistemas de CRMЗадание
02Fundamentos de Inteligência Artificial21 материалов

Aula 1 | Fundamentos de Inteligência Artificial

Fundamentos de Inteligência ArtificialВидеоSlides da Aula 1ЧтениеHistoriadora aponta robôs e inteligência artificial entre divindades gregasЧтениеAula 1 | Fundamentos de Inteligência ArtificialЗадание

Aula 2 | O que é Inteligência Artificial?

O que é a Inteligência ArtificialВидеоSlides da Aula 2ЧтениеTipos de Inteligência ArtificialЧтениеAula 2 | O que é a Inteligência ArtificialЗадание

Aula 3 | Aprendizado de Máquina

Aprendizado de MáquinaВидеоSlides da Aula 3ЧтениеAprendizado de MáquinaЧтениеAula 3 | Aprendizado de MáquinaЗадание

Aula 4 | Deep Learning

Deep LearningВидеоSlides da Aula 4ЧтениеBreve introdução ao Deep LearningЧтениеAula 4 | Deep LearningЗадание

Aula 5 | Aplicações de Inteligência Artificial

Aplicações de Inteligência ArtificialВидеоSlides da Aula 5ЧтениеEstas são as principais aplicações de inteligência artificial hojeЧтениеAula 5 | Aplicações de Inteligência ArtificialЗаданиеAvaliação Módulo 2 | Fundamentos de Inteligência Artificial e suas AplicaçõesЗадание
03Introdução ao Aprendizado de Máquina21 материалов

Aula 1 | Aprendizado de Máquina

Aprendizado de MáquinaВидеоSlides da Aula 1ЧтениеIntrodução ao Machine LearningЧтениеAula 1 | Aprendizado de MáquinaЗадание

Aula 2 | Processos do Machine Learning

Processos do Machine LearningВидеоSlides da Aula 2ЧтениеProcessos do Machine LearningЧтениеAula 2 | Processos do Machine LearningЗадание

Aula 3 | Métodos Supervisionados

Métodos SupervisionadosВидеоSlides da Aula 3Чтение Métodos SupervisionadosЧтениеAula 3 | Métodos SupervisionadosЗадание

Aula 4 | Métodos não Supervisionados

Métodos não-supervisionadosВидеоSlides da Aula 4ЧтениеMétodos Não SupervisionadosЧтениеAula 4 | Métodos não SupervisionadosЗадание

Aula 5 | Métodos de Aprendizado por Reforço

Métodos de Aprendizado por ReforçoВидеоSlides da Aula 5ЧтениеAprendizado por ReforçoЧтениеAula 5 | Métodos de Aprendizado por ReforçoЗаданиеAvaliação Módulo 3 | Aprendizado de MáquinaЗадание
04Aplicações de Modelos23 материалов

Aula 1 | Modelos de Regressão

Modelos de RegressãoВидеоSlides da Aula 1ЧтениеCorrelaçãoЧтениеAula 1 | Modelos de RegressãoЗадание

Aula 2 | Modelos de Regressão - Regressão Linear

Modelos de Regressão - Regressão LinearВидеоSlides da Aula 2ЧтениеAlgoritmos de RegressãoЧтениеAula 2 | Modelos de Regressão - Regressão LinearЗадание

Aula 3 | Algoritmos de Classificação

Algoritmos de ClassificaçãoВидеоSlides da Aula 3ЧтениеAlgoritmos de ClassificaçãoЧтениеAula 3 | Algoritmos de ClassificaçãoЗадание

Aula 4 | Algoritmos de Agrupamento

Algoritmos de AgrupamentoВидеоSlides da Aula 4ЧтениеMétodos Não SupervisionadosЧтениеAula 4 | Algoritmos de AgrupamentoЗадание

Aula 5 | Deep Learning e Redes Neurais

Deep Learning e Redes NeuraisВидеоSlides da Aula 5ЧтениеDeep LearningЧтениеAula 5 | Deep Learning e Redes NeuraisЗадание

Aula 6 | Encerramento

EncerramentoВидеоSlides da Aula 6ЧтениеAvaliação Módulo 4 | Aplicações de ModelosЗадание