Este Mestrado 100% online permitirá a você otimizar os processos de concessão e construção utilizando ferramentas como a modelação generativa, a simulação preditiva e a eficiência energética baseada na IA”

A Inteligência Artificial (IA) está transformando rapidamente a arquitetura, oferecendo novas ferramentas para projetar, planejar e construir edifícios de maneira mais eficiente e sustentável. O uso de IA na arquitetura se expandiu, permitindo que os arquitetos otimizem designs por meio de simulações avançadas que consideram variáveis como a luz natural, a ventilação e o consumo energético. Assim nasce este Mestrado Próprio, projetado para capacitar os arquitetos no uso de tecnologias avançadas para revolucionar o processo de design e construção.

Assim nasceu este Mestrado, concebido para formar arquitetos na utilização de tecnologias avançadas para revolucionar o processo de concessão e construção. Neste sentido, será analisada a forma como a Inteligência Artificial pode otimizar e transformar a prática tradicional da arquitetura. Através da utilização de ferramentas como o AutoCAD e o Fusion 360, bem como de uma introdução à modelação generativa e ao desenho paramétrico, os profissionais poderão integrar estas inovações nos seus projetos.

Também irão aprofundar a utilização da IA para a otimização do espaço e a eficiência energética, elementos-chave na arquitetura contemporânea. Utilizando ferramentas como o Autodesk Revit e o Google DeepMind, será possível conceber ambientes mais sustentáveis através da análise de dados e de simulações energéticas avançadas. Esse enfoque também será complementado com a introdução do planejamento urbano inteligente, enfrentando as demandas do design sustentável em ambientes cada vez mais complexos e urbanos.

Finalmente, os especialistas abrangerão tecnologias de ponta, como Grasshopper, MATLAB e ferramentas de escaneamento a laser para desenvolver projetos inovadores e sustentáveis. Além disso, através da simulação e do modelado preditivo, poderão antecipar e resolver problemas estruturais e ambientais antes que ocorram.

Dessa forma, a TECH desenvolveu um detalhado programa universitário totalmente online, que facilita aos graduados o acesso aos materiais educativos por meio de qualquer dispositivo eletrônico com conexão à Internet Isto elimina a necessidade de se deslocar a um local físico e de se adaptar a um horário específico. Além disso, integra a revolucionária metodologia Relearning, que se baseia na repetição de conceitos essenciais para melhorar a compreensão dos conteúdos.

Você se posicionará na vanguarda da indústria, liderando projetos inovadores e sustentáveis que integram as tecnologias mais recentes, o que aumentará sua competitividade e oportunidades no mercado de trabalho global”

Este Mestrado em Inteligência Artificial na Arquitetura 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
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente práticos fornece informação atualizada e prática sobre aquelas disciplinas essenciais para o exercício da profissão
• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras
• Aulas 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

Irá explorar a importância da preservação do patrimônio cultural, utilizando a Inteligência Artificial para conservar e revitalizar estruturas históricas, graças a uma extensa biblioteca de recursos multimídia”

O corpo docente do curso conta com renomados profissionais da área, que oferecem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos em instituições de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, oferece ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma aprendizagem imersiva e programada para capacitar em 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 sistema inovador de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos nesta área.

Irá dominar plataformas como o Autodesk Revit, o SketchUp e o Google DeepMind, desenvolvendo competências para conceber ambientes mais sustentáveis e eficientes, de mãos dadas com a melhor universidade digital do mundo, segundo a Forbes"

Trabalhará com ferramentas como o Grasshopper e o Autodesk Fusion 360 para desenvolver projetos adaptáveis e sustentáveis, explorando a integração da robótica na construção e a personalização na fabricação digital"

Este programa terá por objetivo preparar profissionais capazes de integrar tecnologias avançadas de Inteligência Artificial em todas as fases do projeto e da construção de arquitetura. Formará especialistas para otimizar os processos de conceção através da utilização de ferramentas de modelação generativa, simulação preditiva e fabricação digital, com especial incidência na sustentabilidade e na eficiência energética. Além disso, desenvolverá uma compreensão profunda das implicações éticas e da responsabilidade associadas à utilização da IA, preparando os arquitectos para liderar projetos inovadores que respondam aos desafios actuais e futuros da arquitetura.

Desenvolverá soluções de Inteligência Artificial para melhorar a sustentabilidade dos projetos arquitetônicos e otimizar significativamente o consumo de energia”

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial
• Aprofundar conhecimentos sobre os algoritmos e a 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
• Manusear ferramentas avançadas de Inteligência Artificial para otimizar os processos arquitetônicos, como a concessão paramétrica
• Aplicar técnicas de Modelação Generativa para maximizar a eficiência no planejamento de infra-estruturas e melhorar o desempenho energético dos edifícios

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até o estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos
• Analisar a importância de tesauros, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA

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 as principais etapas
• Conhecer 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 metodologia, ferramentas e canais de coleta
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Data Datawarehouse), com ênfase em seus elementos constituintes e design

Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de 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 dos datasets, compreender sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manuseio 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 entender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados
• Realizar análises exploratórias detalhadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes
• Desenvolver habilidades na preparação de dados, incluindo limpeza, integração e formatação de dados para uso em mineração de dados
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação de acordo com o contexto
• Identificar e mitigar o ruído em dados, usando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados
  Abordar o pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmo e Complexidade em Inteligência Artificial

• Introduzir estratégias de projeto de algoritmos, proporcionando uma sólida compreensão das abordagens fundamentais para a solução 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 classificação, compreendendo como eles funcionam e comparando sua eficiência em diferentes contextos
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreender sua estrutura e aplicações
• Investigar algoritmos com Heaps, analisar sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados
• Analisar algoritmos baseados em gráficos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na solução de problemas de otimização
• Pesquisar e aplicar a técnica de backtracking para a solução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em uma variedade de ambientes

Módulo 6. Sistemas Inteligentes

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de como eles funcionam 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 sobre a organização e a recuperação de informações em ambientes digitais
• Avaliar e comparar diferentes representações de conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes

Módulo 7. Machine Learning e Mineração de Dados

• Apresentar os processos de descoberta de conhecimento e os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo sua estrutura e aplicações
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados
• Estudar redes neurais, compreendendo sua operação e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina
• Explorar os métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, 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 mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como as 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 da Aprendizagem Profunda, compreendendo sua função essencial no Deep Learning
• Analisar as operações fundamentais das redes neurais e entender sua aplicação na criação de modelos
• Analisar as diferentes camadas usadas em redes neurais e aprender a selecioná-las adequadamente
• Compreender a união eficaz 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

Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas

• Resolver problemas relacionados ao gradiente no treinamento de redes neurais 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 lidar com o superajuste por meio de estratégias específicas durante o treinamento
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o 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 os conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo
• Desenvolver aplicativos práticos usando Transfer Learning para resolver problemas do mundo real

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com  TensorFlow

• Dominar os fundamentos de TensorFlow e sua integração com o NumPy para o manuseio eficiente de dados e cálculos
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento usando os recursos avançados do TensorFlow
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados com eficiência
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados em 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 aumentar a eficiência no desenvolvimento
• Desenvolver um aplicativo de Deep Learning com TensorFlow, integrando o conhecimento adquirido no módulo
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados usando TensorFlow em situações do mundo real

Módulo 11. Visão Computacional Profunda com Redes Neurais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua importância para no
• Deep Computer Vision
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair os principais recursos das imagens
• Implementar camadas de agrupamento e seu uso em modelos de Deep Computer Vision com Keras
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet usando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para aproveitar a aprendizagem por transferência para tarefas específicas
• Aplicar técnicas de classificação e rastreamento em um ambiente de Deep Computer Vision
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais

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

• Desenvolver habilidades na geração de texto usando Redes Neurais 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 NPL
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional
• Familiarizar-se com a biblioteca de Transformers deHugging Facepara a implementação eficiente de modelos avançados
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação a tarefas específicas
• Desenvolver um aplicativo prático 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 mediante Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão
• Realizar PCA usando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados
• Implementar e compreender a operação de codificadores automáticos empilhados
• Explorar e aplicar auto-codificadores convolucionais para representações eficientes de dados visuais
• Analisar e aplicar a eficácia de codificadores automáticos esparsos na representação de dados
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST usando Autoencoders
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e modelos de difusão
• Implementar e avaliar o desempenho dos modelos de difusão e GANs na geração de dados

Módulo 14. Computação Bioinspirada

• Apresentar os conceitos fundamentais da computação bioinspirada
• Analisar estratégias de exploração de espaço em algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise detalhada dos modelos de computação evolutiva
• Aplicar a programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem
• Abordar a complexidade de problemas com vários objetivos na estrutura da computação bioinspirada
• Explorar a aplicação de redes neurais no campo da computação bioinspirada
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada

Módulo 15. Inteligencia Artificial: Estratégias e Aplicações

• Desenvolver estratégias para a implementação de inteligência artificial em serviços financeiros
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso da IA no campo da saúde
• Avaliar os possíveis riscos associados ao uso da IA no setor
• Aplicar técnicas de inteligência artificial no setor para melhorar a produtividade
• Definir 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 na agricultura para melhorar a produtividade
• Otimizar os processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial

Módulo 16. Design assistido por IA na Prática de Arquitetura

• Utilizar o software Auto CAD e Fusion 360 para desenvolver modelos generativos e paramétricos que optimizem o processo de concessão arquitetônica
• Ter uma compreensão abrangente dos princípios éticos na utilização da IA na concessão, garantindo que as soluções arquitetônicas são responsáveis e sustentáveis

Módulo 17. Otimização do Espaço e Eficiência Energética com IA

• Implementar estratégias de design bioclimático e tecnologias assistidas por IA para melhorar a eficiência energética das iniciativas arquitetônicas
• Adquirir competências na utilização de ferramentas de simulação para melhorar a eficiência energética no planejamento urbano e na arquitetura

Módulo 18. Design de parametrização e fabricação digital

• Manusear ferramentas como o Grasshopper e o Autodesk 360 para desenvolver um projeto adaptável e personalizado que satisfaça as expectativas dos clientes
• Aplicar estratégias de otimização topológica e de conceção sustentável em projetos paramétricos

Módulo 19. Simulação e Modelação Preditiva com IA

• Utilizar software como o TensorFlow, MATLAB ou ANSYS para realizar simulações que antecipem o comportamento estrutural e ambiental em projetos de arquitetura
• Aplicar técnicas de modelação preditiva para otimizar o planejamento urbano e a gestão espacial, utilizando a IA para melhorar a precisão e a eficiência na tomada de decisões estratégicas

Módulo 20. Preservação e Restauração do Patrimônio com IA

• Dominar a utilização da fotogrametria e da digitalização a laser para a documentação e a conservação do patrimônio arquitetônico
• Desenvolver competências para gerir projetos de preservação do património cultural, tendo em conta as implicações éticas e a utilização responsável da IA

O principal objetivo será permitir que os arquitetos integrem eficazmente as tecnologias de Inteligência Artificial em todas as fases do projeto arquitetônico e da construção”