Através deste curso 100% online, irá integrar ferramentas generativas de Inteligência Artificial no planeamento, implementação e avaliação de atividades educativas"

A fins de otimizar os projetos educativos, os professores utilizam ferramentas de IA para enriquecer a experiência dos alunos. No entanto, para alcançar os resultados esperados, os profissionais precisam de ter um conhecimento alargado das estratégias de implementação da IA na sala de aula. Assim, poderão desenvolver recursos como o chatbots, jogos didáticos dinâmicos e até instrumentos para avaliar o desempenho dos alunos.

Neste contexto, a TECH implementa este curso sobre Inteligência Artificial na Educação, onde serão também abordadas as considerações éticas, jurídicas e sociais associadas. Com uma abordagem eminentemente prática, os professores adquirirão competências tangíveis para implementar procedimentos de IA no ambiente educativo. Os alunos aprofundarão a sua prática pedagógica, centrando-se em fatores como a personalização da aprendizagem e a melhoria contínua, indispensáveis à adaptabilidade do processo educativo. Por último, o plano de estudos analisará em pormenor as tendências emergentes da IA na Educação, garantindo que os alunos estejam a par das últimas inovações na tecnologia educativa.

É de salientar que este mestrado próprio baseia-se numa metodologia 100% online para que os estudantes possam aprender ao seu próprio ritmo. Assim, a única coisa de que necessita para aceder ao programa de estudos é um dispositivo com acesso à Internet. O plano de estudos baseia-se no método inovador do Relearning. Trata-se de um modelo de ensino apoiado na repetição dos conteúdos mais importantes, para que os conhecimentos se fixem na mente dos alunos. Para enriquecer a aprendizagem, os materiais são complementados com uma vasta gama de recursos multimédia (tais como resumos interativos, leituras suplementares ou infografias) para reforçar os conhecimentos e as competências. Desta forma, os alunos aprenderão de forma gradual e natural, sem terem de recorrer a esforços suplementares, como a memorização. 

Quer facilitar a retroalimentação instantânea? Com este certificado, identificará áreas a melhorar e oferecerá apoio personalizado" 

Este Master em Inteligência Artificial na Educação conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Educação 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem 
• O seu foco especial em metodologias inovadoras  
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre temas controversos e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet 

Graças à revolucionária metodologia Relearning, integrará todos os conhecimentos de forma optimizada para alcançar com êxito os resultados que procura"

O corpo docente do Curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

A conceção desta especialização foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.  

Irá promover a inovação e a melhoria contínua da educação através da utilização responsável da tecnologia"

Terá um curso avançado e único e será capaz de enfrentar os desafios do panorama educativo orientado para a Aprendizagem Automática"

Este Master irá proporcionar aos professores as competências e os conhecimentos necessários para revolucionar o panorama educativo. Ao combinar a IA com a pedagogia moderna, os alunos poderão desenvolver ambientes de aprendizagem personalizados. Além disso, promoverão a inovação na sala de aula e designarão estratégias educativas adaptadas às necessidades dos alunos. Mais ainda, os especialistas ganharão um prisma abrangente para dominar as aplicações de IA, otimizando assim o processo de ensino-aprendizagem. Desta forma, os especialistas poderão enfrentar os desafios e cultivar uma educação muito mais eficiente.

Em pouco mais de um ano, dará à sua carreira o impulso de que necessita e dominará a tecnologia mais sofisticada para enriquecer a sua prática pedagógica"

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e compreender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Aprofundar a compreensão dos algoritmos e da complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neuronais para o desenvolvimento da Deep Learning 
• Analisar a computação bioinspirada e a sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias de Inteligência Artificial atuais em vários domínios, identificando oportunidades e desafios 
• Compreender os princípios éticos fundamentais relacionados com a aplicação da IA em contextos educativos 
• Analisar o atual quadro legislativo e os desafios associados à implementação da IA no contexto educativo 
• Promover o design e a utilização responsável de soluções de IA em contextos educativos, tendo em conta a diversidade cultural e a equidade de género 
• Proporcionar uma compreensão aprofundada dos fundamentos teóricos da IA, incluindo a aprendizagem automática, as redes neuronais e o processamento de linguagem natural 
• Compreender as aplicações e o impacto da IA no ensino e na aprendizagem, avaliando de forma crítica as suas utilizações atuais e potenciais 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial  

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde o seu início até ao seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neuronais e a sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e aplicações dos algoritmos genéticos, analisando a sua utilidade na resolução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito de web semântica e a sua influência na organização e compreensão da informação em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida do dado  

• Compreender os conceitos fundamentais da estatística e a sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar os diferentes tipos de dados estatísticos, desde os quantitativos aos qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a sua geração até à sua eliminação, identificando as principais etapas 
• Explorar as fases iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planeamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de recolha de dados, incluindo a metodologia, as ferramentas e os canais de recolha 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Armazenamento de Dados), com ênfase nos seus elementos constituintes e no seu design 
• Analisar os aspetos regulamentares relacionados com a gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança, bem como as boas práticas 

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial  

• Domine os fundamentos da ciência dos dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informação utilizando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e caraterísticas dos datasets, compreendendo a sua importância na preparação e utilização de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Utilizar ferramentas específicas e boas práticas no tratamento e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação de Inteligência Artificial 

Módulo 4. Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação 

• Dominar técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar análises exploratórias pormenorizadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver competências para a preparação de dados, incluindo a sua limpeza, integração e formatação para utilização na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para tratar valores em falta em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação sensíveis ao contexto 
• Identificar e atenuar o ruído nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o preprocesamento de dados em ambientes Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial  

• Introduzir estratégias de conceção de algoritmos, proporcionando uma compreensão sólida das abordagens fundamentais para a resolução de problemas 
• Analisar a eficiência e a complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo o seu desempenho e comparando a sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando a sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando a sua aplicação na representação e resolução de problemas que envolvam relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, compreendendo a sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking na resolução sistemática de problemas, analisando a sua eficácia numa variedade de cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais do seu funcionamento e a sua aplicação na Inteligência Artificial e na engenharia de Software 
Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e a sua aplicação na organização de informação estruturada 
Analisar o conceito de web semântica e o seu impacto na organização e recuperação de informação em ambientes digitais 
Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes 
Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e sistemas periciais, compreendendo a sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados 

• Introduzir processos de descoberta de conhecimentos e os conceitos fundamentais da aprendizagem automática 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores utilizando técnicas específicas para medir o seu desempenho e exatidão na classificação de dados 
• Estudar as redes neuronais, compreendendo o seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizagem automática 
• Explorar os métodos bayesianos e a sua aplicação na aprendizagem automática, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a extração de texto e o processamento de linguagem natural (PLN), compreendendo como as técnicas de aprendizagem automática são aplicadas para analisar e compreender texto 

Módulo 8. As redes neuronais, a base da Deep Learning  

• Dominar os fundamentos da Aprendizagem Profunda, compreendendo o seu papel essencial na Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais nas redes neuronais e compreender a sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas nas redes neuronais e aprender a selecioná-las adequadamente 
• Compreender a ligação eficaz de camadas e operações para conceber arquiteturas de redes neuronais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neuronais 
• Explorar a ligação entre neurónios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda da conceção de modelos 
• Afinar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neuronais, melhorando o seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treino de redes neuronais profundas  

• Resolver problemas relacionados com gradientes na formação de redes neuronais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treino 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treino eficiente e eficaz de redes neuronais profundas 
• Implementar a Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicações práticas utilizando a Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neuronais profundas 

Módulo 10. Personalização de modelos e treino com TensorFlow  

• Dominar os fundamentos de TensorFlow e a sua integração com o NumPy para um tratamento de dados e cálculos eficientes 
• Personalizar modelos e algoritmos de formação utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerir e manipular eficientemente conjuntos de dados 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e aceder a grandes conjuntos de dados en TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para aceder a conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência no desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treino de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais  

• Compreender a arquitetura do córtex visual e a sua relevância para a Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair caraterísticas-chave de imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com o Keras 
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para tirar partido da aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de deteção e seguimento de objetos utilizando Redes Neuronais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

Módulo 12. Processamento de linguagem natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção  

• Desenvolver competências na geração de textos utilizando Redes Neuronais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de PNL 
• Explorando a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar a sua adequação a tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de PLN que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e modelos de difusão  

• Desenvolver representações de dados eficientes utilizando Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação dos dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar codificadores automáticos convolucionais para representações visuais eficientes de dados 
• Analisar e aplicar a eficácia dos codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Generativas Antagónicas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e comparar o desempenho de modelos de difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada   

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar os algoritmos de adaptação social como uma abordagem fundamental na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização  
• Continuar a análise pormenorizada de modelos de computação evolutiva  
• Aplicar a programação evolutiva a problemas de aprendizagem específicos 
• Abordar a complexidade de problemas multi-objetivo no âmbito da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neuronais no domínio da computação bioinspirada  
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neuronais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial Estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação da inteligência artificial nos serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados à utilização da inteligência artificial no setor da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais associados à utilização da IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Conceber soluções de inteligência artificial para otimizar os processos na administração pública 
• Avaliar a aplicação de tecnologias de IA no setor da educação 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Melhorar os processos de recursos humanos através da utilização estratégica da inteligência artificial 

Módulo 16. Análise de dados e aplicação de técnicas de IA para a personalização do ensino 

• Aplicar a IA na análise e avaliação de dados educativos para promover a melhoria contínua em contextos educativos 
• Definir indicadores de desempenho baseados em dados educativos para medir e melhorar o desempenho dos alunos 
• Implementar tecnologias e algoritmos de IA para realizar análises preditivas dos dados de desempenho académico 
• Realizar diagnósticos personalizados de dificuldades de aprendizagem através da análise de dados de IA, identificando necessidades educativas particulares e designando intervenções específicas 
• Abordar a segurança e a privacidade no tratamento de dados educativos aquando da aplicação de ferramentas de IA, garantindo a conformidade regulamentar e ética 

Módulo 17. Desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial na sala de aula 

• Planear e designar projetos educativos que integrem eficazmente a IA em ambientes educativos, dominar ferramentas específicas para o seu desenvolvimento 
• Designar estratégias eficazes para implementar projetos de IA em ambientes de aprendizagem, integrando-os em disciplinas específicas para enriquecer e melhorar o processo educativo 
• Desenvolver projetos educativos aplicando a aprendizagem automática para melhorar a experiência de aprendizagem, integrando a IA no Design de jogos educativos na aprendizagem lúdica 
• Criar chatbots educativos que ajudem os estudantes nos seus processos de aprendizagem e de resolução de problemas, incluindo agentes inteligentes em plataformas educativas para melhorar a interação e o ensino 
• Efetuar uma análise contínua dos projetos de IA na educação para identificar áreas de melhoria e otimização 

Módulo 18. Prática pedagógica com Inteligência Artificial generativa 

• Dominar as tecnologias de IA generativa para a sua aplicação e utilização eficientes em contextos educativos, planeando actividades educativas eficazes 
• Criar materiais didáticos utilizando a IA generativa para melhorar a qualidade e a variedade dos recursos de aprendizagem, bem como para medir o progresso dos alunos de formas inovadoras 
• Utilizar a IA generativa para corrigir atividades e testes de avaliação, racionalizando e otimizando este processo 
• Integrar ferramentas generativas de IA em estratégias pedagógicas para melhorar a eficácia do processo educativo e conceber ambientes de aprendizagem inclusivos, no âmbito da abordagem do design universal 
• Avaliar a eficácia da IA generativa na educação, analisando o seu impacto nos processos de ensino e aprendizagem 

Módulo 19. Inovações e tendências emergentes na IA para a Educação 

• Dominar as ferramentas e tecnologias emergentes de IA aplicadas à educação para a sua utilização efetiva em ambientes de aprendizagem 
• Integrar a Realidade Aumentada e Virtual na Educação para enriquecer e melhorar a experiência de aprendizagem 
• Aplicar a IA de conversação para facilitar o apoio educativo e promover a aprendizagem interativa entre os estudantes 
• Implementar tecnologias de reconhecimento facial e emocional para monitorizar a participação e o bem-estar dos alunos na sala de aula 
• Explorar a integração de Blockchain e a IA na educação para transformar a administração da educação e validar certificações 

Módulo 20. Ética e Legislação da Inteligência Artificial na Educação 

• Identificar e aplicar práticas éticas no tratamento de dados sensíveis no contexto educativo, dando prioridade à responsabilidade e ao respeito. 
• Analisar o impacto social e cultural da IA na educação, avaliando a sua influência nas comunidades educativas 
• Compreender a legislação e as políticas relacionadas com a utilização de dados em contextos educativos que envolvam IA 
• Definir a interseção entre IA, diversidade cultural e equidade de género no contexto educativo 
• Avaliar o impacto da IA na acessibilidade educativa, garantindo a equidade no acesso ao conhecimento 

Este Master combina aspetos técnicos da Inteligência Artificial com um enfoque prático no desenvolvimento de projetos educativos"