Inteligência Artificial em Educação

A IA na educação estimula o aprendizado adaptativo e centrado no aluno, promovendo um ambiente de aprendizado mais eficaz e enriquecedor. Matricule-se já!"

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) na educação surgiu como uma ferramenta inestimável, revolucionando a maneira como os alunos acessam o conhecimento e como os educadores gerenciam o processo de ensino. A personalização do aprendizado tornou-se mais acessível graças aos algoritmos inteligentes, que adaptam o conteúdo educacional de acordo com as necessidades individuais. Isso não apenas maximiza a eficácia, mas também aborda as diferenças de ritmo e estilo de aprendizado. 

Por esse motivo, a TECH desenvolveu este Mestrado em Inteligência Artificial em Educação, que abordará não apenas os aspectos mais técnicos da IA, mas também as considerações éticas, legais e sociais associadas. Além disso, o foco prático no desenvolvimento de projetos de IA em sala de aula equipará os professores com habilidades tangíveis para uma implementação eficaz em ambientes educacionais.  

Os alunos também estudarão a prática de ensino com IA generativa, enfatizando a atenção à personalização do aprendizado e ao aprimoramento contínuo, aspectos fundamentais para a adaptabilidade no processo educacional. Por fim, serão discutidas as tendências emergentes em IA para educação, garantindo que os participantes estejam cientes das últimas inovações em tecnologia educacional. 

Dessa forma, o programa oferecerá uma combinação equilibrada de conhecimento técnico, habilidades práticas e uma perspectiva ética e reflexiva, posicionando-se como líder na formação de profissionais capazes de enfrentar os desafios e as oportunidades da IA na educação. 

Assim, a TECH elaborou uma qualificação abrangente que se baseia na metodologia Relearning. Essa modalidade educacional se concentra na repetição de conceitos essenciais para garantir a compreensão ideal. A acessibilidade também é fundamental, já que apenas um dispositivo eletrônico com conexão à Internet será necessário para acessar o conteúdo a qualquer momento, eliminando assim a necessidade de comparecer pessoalmente ou de aderir a horários pré-estabelecidos.

A IA facilita o feedback instantâneo, permitindo que os professores identifiquem áreas de melhoria e ofereçam suporte personalizado"   

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Educação conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial em Educação. 
• Seu conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático, fornece informações teórica e práticas sobre as disciplinas fundamentais para a prática profissional 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Lições teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet 

Você gerenciará projetos de IA em sala de aula, desde a programação com aprendizado de máquina até seu uso em videogames e robótica"   

O corpo docente do programa conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.  
O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.  

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Por meio deste programa 100% online, você integrará ferramentas de IA generativas ao planejamento, à implementação e à avaliação de atividades educacionais"

Você dominará tecnologias de IA de última geração, como a Realidade Aumentada/Virtual, graças à ampla biblioteca de recursos multimídia"

O principal objetivo deste programa é equipar os professores com as habilidades e os conhecimentos necessários para liderar a transformação educacional do futuro. Ao combinar a poderosa ferramenta da Inteligência Artificial com a pedagogia moderna, este Mestrado permitirá que os alunos criem ambientes de aprendizagem personalizados, promovam a inovação em sala de aula e desenvolvam estratégias educacionais adaptáveis. Com uma abordagem integral, eles dominarão os aplicativos de IA para otimizar o processo de ensino-aprendizagem, preparando-os para enfrentar os desafios contemporâneos e cultivar uma educação mais inclusiva, eficiente e relevante para as próximas gerações. 

Estude na TECH! Você dará à sua carreira o impulso necessário para se tornar um profissional especializado em inovação tecnológica"  

Objetivos geral

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar a função crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Analisar os algoritmos e complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning 
• Analisar a computação bioinspirada e sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias atuais de Inteligência Artificial em vários campos, identificando oportunidades e desafios 
• Compreender os princípios éticos fundamentais relacionados à aplicação da IA em ambientes educacionais 
• Analisar a estrutura legislativa atual e os desafios associados à implementação da IA no contexto educacional 
• Incentivar o projeto e o uso responsáveis de soluções de IA em contextos educacionais, levando em conta a diversidade cultural e a igualdade de gênero 
• Fornecer um entendimento completo dos fundamentos teóricos da IA, incluindo aprendizado de máquina, redes neurais e processamento de linguagem natural 
• Compreender as aplicações e o impacto da IA no ensino e na aprendizagem, avaliando criticamente seus usos atuais e potenciais 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial  

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizado em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito da web semântica e sua influência na organização e compreensão das informações em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados  

• Compreender os conceitos fundamentais de estatística e sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar diferentes tipos de dados estatísticos, desde dados quantitativos até qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a geração até o descarte, identificando os principais estágios 
• Explorar os estágios iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planejamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de coleta de dados, incluindo a metodologia, ferramentas e canais de coleta 
• Explorar o conceito de Datawarehouse ( Armazém de dados), com ênfase nos elementos que o integram e em seu projeto 
• Analisar os aspectos regulatórios relacionados à gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança e as práticas recomendadas 

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial  

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes para a análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informações usando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e as características do datasets, compreendendo sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manejo e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação da Inteligência Artificial 

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

• Dominar as técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar uma análise exploratória detalhada de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver habilidades para a preparação de dados, incluindo sua limpeza, integração e formatação para uso na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação conforme o contexto 
• Identificar e mitigar o ruído presente nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes de Big Data 

Módulo 5. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial  

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

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

• Explorar a teoria de agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de seu funcionamento e sua aplicação em Inteligência Artificial e engenharia de Software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e sua aplicação na organização de informações estruturadas 
• Analisar o conceito da web semântica e seu impacto na organização e recuperação de informações em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando estas para melhorar a eficácia e precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar racionadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7: Machine learning e mineração de dados 

• Introduzir os processos de descobrimento do conhecimento e os conceitos fundamentais do machine learning 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizado supervisionado, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados 
• Estudar redes neurais, compreendendo seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina 
• Explorar métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para a previsão de valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de agrupamento para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas para analisar e compreender o texto 

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning  

• Dominar os fundamentos do Aprendizado Profundo, compreendendo seu papel essencial no Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais em redes neurais e compreender sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas em redes neurais e aprender a selecioná-lasadequadamente 
• Compreender a combinação efetiva de camadas e operações para projetar arquiteturas de redes neurais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais 
• Explorar a conexão entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design de modelos 
• Ajustar hiperparâmetros para oFine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas  

• Resolver problemas relacionados aos gradientes no treinamento de redes neurais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e 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 treinamento 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir um treinamento eficiente e eficaz de redes neurais profundas 
• Implementar 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 Transfer Learning ara resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neurais profundas 

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow  

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e sua integração com o NumPy para um manejo eficiente de dados e cálculos 
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados de maneira eficaz 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados no  TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para acessar 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 maneira prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais  

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua relevância no Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair características-chave de imagens 
• Implementar camadas de pooling e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com Keras 
• Analisar diversas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e desempenho do modelo 
• Utilizar modelos pré-treinados de Keras para aproveitar a aprendizagem por transferência em tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de maneira detalhada 

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção  

• Desenvolver habilidades em geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar os mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NLP 
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto de processamento de imagens e 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 sua adequação em tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de NLP que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão  

• Desenvolver representações eficientes de dados por meio de  Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar autoencodersconvolucionais para representações eficientes de dados visuais 
• Analisar e aplicar a eficácia de autoencoders esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens da moda do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (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 algoritmos de adaptação social como abordagem-chave na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração-exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização  
• Continuar a análise detalhada de modelos de computação evolutiva  
• Aplicar programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem 
• Abordar a complexidade de problemas multiobjetivo no contexto da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neurais no âmbito da computação bioinspirada  
• Analisar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias de implementação de inteligência artificial em serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso de IA no campo da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais vinculados ao uso de IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Projetar soluções de inteligência artificial para otimizar processos na administração pública 
• Avaliar a implementação de tecnologias de IA no setor educacional 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e agricultura para melhorar a produtividade 
• Otimizar processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial 

Módulo 16. Análise de dados e aplicação de técnicas de IA para personalização educacional 

• Aplicar IA na análise e avaliação de dados educacionais para promover a melhoria contínua em ambientes educacionais 
• Definir indicadores de desempenho com base em dados educacionais para medir e melhorar o desempenho dos alunos 
• Implementar tecnologias e algoritmos de IA para realizar análises preditivas em dados de desempenho acadêmico 
• Realizar diagnósticos personalizados de dificuldades de aprendizagem por meio da análise de dados de IA, identificando necessidades educacionais específicas e projetando intervenções específicas 
• Abordar a segurança e a privacidade no processamento de dados educacionais ao aplicar ferramentas de IA, garantindo a conformidade regulatória e ética 

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

• Planejar e projetar projetos educativos que integrem de forma eficaz a IA em ambientes educacionais, dominando ferramentas específicas para seu desenvolvimento 
• Planejar 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 aprendizado de máquina para aprimorar a experiência de aprendizado, integrando a IA no design de jogos educativos no aprendizado lúdico 
• Criar chatbots educativos que auxiliem os alunos em seus processos de aprendizado e resolução de dúvidas, incluindo agentes inteligentes em plataformas educativas para melhorar a interação e o ensino 
• Realizar uma análise contínua dos projetos de IA em Educação para identificar áreas de melhoria e otimização 

Módulo 18. Prática de ensino com Inteligência Artificial generativa 

• Dominar tecnologias de IA generativa para sua aplicação e uso efetivo em ambientes educacionais, planejando atividades educativas eficazes 
• Criar materiais didáticos usando IA generativa para melhorar a qualidade e variedade de recursos de aprendizagem, bem como para medir o progresso dos alunos de maneira inovadora 
• Utilizar IA generativa para corrigir atividades e testes avaliativos, agilizando e otimizando esse processo 
• Integrar ferramentas de IA generativa em estratégias pedagógicas para melhorar a eficácia do processo educativo e projetar ambientes de aprendizado inclusivos, sob o enfoque do design universal 
• Avaliar a eficácia da IA generativa na Educação, analisando seu impacto nos processos de ensino e aprendizagem 

Módulo 19. Inovações e tendências emergentes em IA para educação 

• Dominar ferramentas e tecnologias emergentes de IA aplicadas ao campo educacional para seu uso efetivo em ambientes de aprendizagem 
• Integrar a Realidade Aumentada e Virtual na Educação para enriquecer e melhorar a experiência de aprendizado 
• Aplicar IA conversacional para facilitar o suporte educacional e fomentar a aprendizagem interativa entre os alunos 
• Implementar tecnologias de reconhecimento facial e emocional para monitorar a participação e o bem-estar dos alunos na sala de aula 
• Explorar a integração de Blockchain e IA na Educação para transformar a administração educacional e validar certificações 

Módulo 20. Ética e legislação da inteligência artificial na educação 

• Identificar e aplicar práticas éticas no manuseio de dados sensíveis no contexto educacional, priorizando a responsabilidade e o respeito 
• Analisar o impacto social e cultural da IA na Educação, avaliando sua influência nas comunidades educativas 
• Compreender a legislação e as políticas relacionadas ao uso de dados em ambientes educacionais que envolvem IA 
• Definir a interseção entre IA, diversidade cultural e equidade de gênero no contexto educacional 
• Avaliar o impacto da IA na acessibilidade educacional, garantindo equidade no acesso ao conhecimento

Na TECH você terá acesso aos estudos de casos mais rigorosos e atualizados do mundo acadêmico"