Por meio deste programa 100% online, você integrará ferramentas de Inteligência Artificial generativa no planejamento, na implementação e na avaliação de atividades educacionais"

Para otimizar os projetos educacionais, os professores usam ferramentas de IA para enriquecer a experiência dos alunos. Entretanto, para alcançar os resultados esperados, os profissionais precisam ter um amplo conhecimento das estratégias de implementação da IA em sala de aula. Assim, eles poderão desenvolver recursos como chatbots, jogos dinâmicos de aprendizagem e até mesmo ferramentas para avaliar o desempenho dos alunos.

Neste contexto, a TECH implementa este programa sobre Inteligência Artificial na Educação, no qual as considerações éticas, legais e sociais associadas também serão abordadas. Com uma abordagem eminentemente prática, os professores adquirirão habilidades tangíveis para implementar procedimentos de IA no ambiente educacional. Os alunos aprofundarão sua prática de ensino concentrando-se em fatores como a personalização da aprendizagem e o aprimoramento contínuo, indispensáveis para a adaptabilidade no processo educacional. Por fim, o plano de estudos examinará em detalhes as tendências emergentes em IA para educação, garantindo que os participantes estejam cientes das últimas inovações em tecnologia educacional.

Deve-se observar que este programa universitário é baseado em uma metodologia 100% online para que os alunos possam aprender em seu próprio ritmo. Para isso, tudo o que eles precisam para acessar os recursos é de um dispositivo com acesso à Internet. O programa acadêmico é baseado no método inovador do Relearning. Trata-se de um modelo de ensino apoiado na repetição do conteúdo mais importante, para que o conhecimento fique gravado na mente dos alunos. Para enriquecer o aprendizado, os materiais são complementados por uma ampla variedade de recursos multimídia (como resumos interativos, leituras complementares ou infográficos) para reforçar o conhecimento e as habilidades. Dessa forma, os alunos aprenderão de forma gradual e natural, sem ter que recorrer a esforços extras, como a memorização.  

Você quer facilitar o feedback instantâneo? Com esta capacitação, você identificará áreas de melhoria e oferecerá suporte personalizado" 

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Educação conta com o conteúdo científico 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 

Graças à revolucionária metodologia Relearning, você integrará todo o conhecimento de forma otimizada para alcançar com sucesso os resultados que está buscando"

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.  

Graças à revolucionária metodologia Relearning, você integrará todo o conhecimento de forma otimizada para alcançar com sucesso os resultados que está buscando"

Você contará com um programa avançado e exclusivo e será capaz de enfrentar os desafios do cenário educacional orientado pelo aprendizado de máquina"

Este Mestrado fornecerá aos professores as habilidades e o conhecimento necessários para revolucionar o cenário educacional. Ao combinar a IA com a pedagogia moderna, os alunos poderão desenvolver ambientes de aprendizagem personalizados. Além disso, eles promoverão a inovação na sala de aula e elaborarão estratégias educacionais adaptadas às necessidades dos alunos. Os especialistas também obterão um prisma abrangente para dominar os aplicativos de IA, otimizando assim o processo de ensino-aprendizagem. Dessa forma, os especialistas poderão enfrentar os desafios e cultivar uma educação muito mais eficiente.

Em pouco mais de um ano, você dará à sua carreira o impulso de que ela precisa e dominará a tecnologia mais sofisticada para enriquecer sua prática de ensino"

Objetivos gerais

• 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 um aplicativo 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 

Este Mestrado combina aspectos técnicos de Inteligência Artificial com um foco prático no desenvolvimento de projetos educacionais"