Executive Master em Inteligência Artificial Aplicada

Módulo 1: Inteligência e raciocínio (6 ECTS)

Este módulo introduz os fundamentos da inteligência artificial, explorando os conceitos de raciocínio lógico, representação do conhecimento e tomada de decisão. Serão abordados os diferentes paradigmas de inteligência, desde os sistemas baseados em regras até modelos simbólicos, com uma ênfase especial na forma como os agentes inteligentes percebem, interpretam e interagem com o mundo.

Módulo 2: Programação e ambientes de trabalho em IA (6 ECTS)

Foca-se nas competências práticas essenciais para o desenvolvimento de soluções em IA. Os participantes irão trabalhar com linguagens de programação como Python e explorar bibliotecas e frameworks populares (ex: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn). Serão também apresentados ambientes de desenvolvimento colaborativo, incluindo notebooks interativos e plataformas de cloud computing.

Módulo 3: Sistemas inteligentes (extração, análise e visualização de dados) (6 ECTS)

Neste módulo, os estudantes aprendem a recolher, preparar e explorar dados de forma eficaz. O foco será colocado na criação de pipelines inteligentes de dados, incluindo técnicas de limpeza, análise estatística e visualização. Serão abordadas ferramentas e práticas que permitem transformar dados em conhecimento acionável.

Módulo 4: Aprendizagem automática (6 ECTS)

Aborda os principais algoritmos de Machine Learning, desde os modelos supervisionados e não supervisionados até técnicas mais avançadas como ensemble methods e redes neurais. O módulo combina teoria com prática, através da resolução de problemas reais com recurso a datasets diversificados.

Módulo 5: Processamento de Linguagem Natural e LLM's (6 ECTS)

Aborda os principais algoritmos de Machine Learning, desde os modelos supervisionados e não supervisionados até técnicas mais avançadas como ensemble methods e redes neurais. O módulo combina teoria com prática, através da resolução de problemas reais com recurso a datasets diversificados.

Módulo 6: Visão por Computador (6 ECTS)

Aborda os principais algoritmos de Machine Learning, desde os modelos supervisionados e não supervisionados até técnicas mais avançadas como ensemble methods e redes neurais. O módulo combina teoria com prática, através da resolução de problemas reais com recurso a datasets diversificados.

Módulo 7: Áreas de Aplicação (6 ECTS)

Focado na aplicabilidade da IA em diversos domínios, este módulo permite aos participantes conhecer e explorar casos de uso reais em áreas como saúde, indústria, finanças, arte, educação e cidades inteligentes. Estimula uma visão estratégica e crítica sobre o impacto e o potencial transformador da IA.

Módulo 8: Explicabilidade e Regulamentação (6 ECTS)

Reflete sobre os desafios éticos, legais e sociais da inteligência artificial aplicada. Serão debatidos temas como justiça algorítmica, responsabilidade, privacidade e a nova regulamentação europeia sobre IA. O módulo abordará também estratégias para tornar os modelos mais transparentes, interpretáveis e auditáveis.