1. Inovação aberta no contexto do Executivo x Judiciário
2. Visão geral sobre a Contratação Pública de Solução Inovadora (CPSI)
3. Contratações públicas de Soluções Inovadoras, para Inteligência Artificial (IA)
4. Planejamento de compras públicas de inovação de IA
5. Definindo o desafio de inovação
6. Edital de licitação especial CPSI
7. Avaliação, julgamento e seleção das propostas e contratação dos testes
8. Contratação de fornecimento
9. Apresentação de experiências exitosas e o aprendizado obtido com elas, permitindo a
replicação de estratégias eficazes no contexto público.
10. Estratégias para estimular a participação de novos players e pequenas empresas, superando
barreiras de habilitação e incentivando a diversidade de soluções inovadoras.
Este programa foi desenhado sob demanda para o MAPA, com intuito de uso massivo
de IA, para aumento da produtividade, melhoria da cultura de uso da tecnologia e organização da
informação, com objetivo de geração de dados para inteligência de negócios e transformação digital.
- Exemplos práticos e ferramentas com uso da IA (texto, planilha, apresentação, dado, etc)
- Guardrails
- Como criar agentes personalizados de IA para tarefas específicas que aumentam a produtividade
- Automatização de tarefas repetitivas
- Personalização e customização avançada de assistentes de IA (Gems)
- Metodologia Pareto ao Cubo aplicada à IA
- Outro Benchmarking entre ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, DeepSeek
- Uso de IA para automação de processos e atividades
- Como usar a IA para ter insights, por meio da análise de dados, no contexto do Ministério da Agricultura
- Uso/criação de agentes para tarefas rotineiras
- Comparativos de modelos de IAs gratuitos x pago no contexto do agente.
- Evolução dos Modelos de IA
- Introdução aos LLMs: O que são e como funcionam
- Diferenças entre modelos abertos e fechados
- Metodologia e modelos de prompts aplicados a IA
- Panorama das principais IAs do Mercado
- Análise comparativa inicial: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, DeepSeek e outras
- Quais modelos são mais eficientes para cada tarefa?
- Uso de IA para otimização de tempo e produtividade
- Prompt Engineering: Princípios e exemplos, técnicas avançadas, medição de qualidade nas respostas
- Conceitos e aplicação de Zero-shot, few-shot, chain of thought, Reasoning, Deep Research
- Ferramentas para aumento de produtividade (NotebookLM, entre outras)
- Conceitos e exemplos: Machine learning, deep learning e IA generativa
- Treinamento supervisionado e não supervisionado
- Dados de treinamento
- Aplicabilidade de ML
- Limitações da IA generativa
- Esboço, seleção, complexidade e viabilidade de projetos de IA
- Casos de uso bem-sucedidos em governo, resolução de problemas nas organizações públicas com a utilização da Inteligência Artificial
- Dados sensíveis, ética, riscos e LGPD no uso de IA
- Explorar estratégias e melhores práticas para proteger dados sensíveis (anonimização), evitar vazamentos e garantir a integridade no uso da IA.
Serão 3 encontros, com objetivo de demonstrar como usar ferramentas de IA para aumento de produtividade dos servidores e colaboradores do Ministério da Agricultura.
- Machine Learning;
- Prototipagem rápida: Google Colab (GPU gratuita), Jupyter Notebooks;
- Treinamento Supervisionado vs. Não Supervisionado;
- Engenharia de Dados para IA: Tratamento de missings, agregações, feature engineering;
- Pré-processamento: Normalização, codificação, balanceamento, aumento de dados;
- Divisão de dados: Treino/validação/teste estratificada, cross-validation;
- Métricas: Acurácia, F1, AUC-ROC;
- Técnicas avançadas: Hyperparameter tuning, ensembling;
- Explicabilidade e interpretabilidade;
- Overfitting e Underfitting;
- Matriz de confusão;
- IA Generativa (LLMs, Transformers, Tokens, fine tuning, diferença da IA tradicional, multimodalidade, benchmarks);
- Modelos abertos vs. fechados;
- Riscos e Desafios: Alucinações, Viéses, Segurança (Prompt Injection) e LGPD;
- Técnicas de RAG (Clássico, com memória, autônomo com Agente, GraphRAG, Híbrido, Corretivo CRAG, Adaptativo, Fusion);
- LLM Evaluation (Garantia de Qualidade e Confiabilidade de LLMs): Abordagens, métricas, aplicações e desafios;
- Agentes inteligentes, MCP, A2A, Skills;
- Vibe coding com BMAD;
- ChatTCU (Experiências e lições aprendidas).
Serão 6 encontros, com objetivo de demonstrar como usar ferramentas de IA para aumento de produtividade dos servidores e colaboradores do Ministério da Agricultura.