Por meio desse programa 100% online, você dominará as principais ferramentas de Inteligência Artificial e as utilizará para otimizar a qualidade de suas análises clínicas”

Um relatório recente da Organização Mundial da Saúde prevê que a incidência global de doenças crônicas aumentará nos próximos anos. Diante dessa situação, a organização pede que os médicos usem as ferramentas mais precisas e eficientes para o diagnóstico precoce.

Nesse contexto, a Inteligência Artificial é um instrumento útil para a identificação precoce de patologias como o câncer de pulmão, a insuficiência cardíaca e até mesmo o mal de Alzheimer. Daí a importância de os profissionais incorporarem técnicas avançadas como o Aprendizagem Profunda, Deep Learning  ou Computação Bioinspirada em sua prática clínica diária, a fim de reduzir erros de diagnóstico e personalizar o tratamento dos usuários.

Nesse contexto, a TECH está desenvolvendo um programa pioneiro em Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem . Projetado por referências nesse campo, o programa de estudos se aprofundará nos fundamentos das Redes Neurais e dos algoritmos genéticos. Em paralelo, os materiais didáticos oferecerão as chaves para a aplicação das técnicas mais sofisticadas de Mineração de Dados. Dessa forma, os especialistas adquirirão habilidades avançadas para melhorar a precisão na detecção de doenças e condições médicas, permitindo-lhes fazer diagnósticos mais precisos. Além disso, o programa de estudos se aprofundará no gerenciamento de modelos de computação Bioinspirados para que os médicos possam aplicá-los na resolução de problemas clínicos complexos e na otimização de tratamentos clínicos.

A TECH oferece um ambiente acadêmico 100% online que é adaptado às necessidades dos médicos que buscam avançar em suas carreiras. Ele também usa sua metodologia inovadora o Relearning, baseada na repetição de conceitos-chave para fixar o conhecimento com eficiência e rapidez. Além disso, tudo o que o especialista precisará é de um dispositivo com acesso à Internet, como um celular, computador ou tablet,) para acessar 
o Campus Virtual.

Um plano de estudos intensivo que lhe dá a oportunidade de atualizar seus conhecimentos em um cenário real, com o máximo rigor científico de uma instituição na vanguarda da tecnologia”

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem 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
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações científicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional
• 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

Você usará as Redes Neurais Convolucionais para adaptar os tratamentos às necessidades específicas dos pacientes e melhorar significativamente o prognóstico deles”

O corpo docente deste curso inclui profissionais da área que transferem a experiência do seu trabalho para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades científicas 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.

Você adquirirá habilidades avançadas para avaliar a precisão, a validade e a aplicabilidade clínica dos modelos de Inteligência Artificial na área médica"

Os resumos interativos de cada módulo permitirão que você consolide os conceitos de Processamento de Linguagem Natural de maneira mais dinâmica"

Este programa fornecerá aos médicos um conhecimento abrangente sobre a aplicação de tecnologias de Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem. Os graduados também desenvolverão habilidades avançadas para usar técnicas emergentes, como Mineração de Dados, Big Data ou Deep Learning no campo clínico. Além disso, os profissionais de saúde lidarão com ferramentas como as Redes Neurais Convolucionais para interpretar imagens médicas de diferentes modalidades. Dessa forma, os especialistas detectarão anormalidades nos exames de imagem obtidos e poderão fazer diagnósticos mais precisos para melhorar a recuperação do paciente.

Você usará a Inteligência Artificial para automatizar tarefas rotineiras, como a detecção de anomalias em grandes volumes de imagens, permitindo que você se concentre nos casos clínicos mais complexos”

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
• Desenvolver habilidades para usar e aplicar ferramentas avançadas de Inteligência Artificial na interpretação e análise de imagens médicas, melhorando a precisão do diagnóstico.
• Implementar soluções de Inteligência Artificial que permitam a automação de processos e a personalização de diagnósticos. 
• Aplicar técnicas de Data Mining e Predictive Analytics para tomar decisões clínicas baseadas em evidências.
• Adquirir habilidades de pesquisa que permitam aos especialistas contribuir para  avanço da Inteligência Artificial em imagens médicas.

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
  E
• studar 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 de Hugging Face para 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 por meio de 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. Inovações de Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem

• Domine ferramentas como o IBM Watson Imaging e o NVIDIA Clara para interpretar automaticamente exames clínicos
• Obter competências para realizar experimentos clínicos e análise de resultados usando Inteligência Artificial, com foco na melhoria da precisão do diagnóstico. 

Módulo 17. Aplicações Avançadas de Inteligência Artificial em Estudos de Imagens Médicas

• Realizar estudos de observação em imagens usando Inteligência Artificial, validando e calibrando modelos de forma eficiente.
• Integrar dados de imagens médicas com outras fontes biomédicas, usando ferramentas como o Enlitic Curie para realizar pesquisas multidisciplinares.

Módulo 18. Personalização e Automação em Diagnósticos Médicos por meio de Inteligência Artificial

• Adquirir habilidades para personalizar diagnósticos usando Inteligência Artificial, correlacionando achados de imagem com dados genômicos e outros biomarcadores.
• Dominar a automação da aquisição e do processamento de imagens médicas, aplicando tecnologias avançadas de Inteligência Artificial.

Módulo 19. Big Data e Análise Preditiva em Imagens Médicas

• Gerencie grandes volumes de dados usando técnicas de Mineração de Dados e algoritmos de Aprendizado Automático 
• Desenvolver ferramentas de prognóstico clínico com base na análise de Big Data a fim de otimizar as decisões clínicas

Módulo 20. Aspectos éticos e legais da inteligência artificial no diagnóstico por imagem

• Ter uma compreensão abrangente dos princípios normativos e deontológicos que regem o uso da Inteligência no campo da Saúde, incluindo aspectos como o consentimento informado.
• Ser capaz de auditar modelos de Inteligência Artificial usados na prática clínica, garantindo sua transparência e responsabilidade na tomada de decisões médicas.

Você aprenderá lições valiosas ao resolver casos clínicos reais em ambientes de aprendizado simulados”