Com este mestrado 100% online, você compreenderá as tecnologias mais avançadas em IA, dominando ferramentas e técnicas de ponta para melhorar a eficiência e a precisão na tradução e interpretação” 

A Inteligência Artificial (IA) está transformando rapidamente o campo da tradução e interpretação, com avanços significativos na precisão e eficiência desses processos.  Ferramentas como o Google Translate e o DeepL utilizam redes neurais avançadas para oferecer traduções em tempo real e capturar nuances linguísticas complexas.  Ao mesmo tempo, as tecnologias emergentes estão facilitando a comunicação instantânea entre pessoas que falam  diferentes idiomas por meio de aplicativos de interpretação em tempo real .

Surge, assim, este Mestrado Próprio, que aprofundará os fundamentos dos modelos linguísticos, explorando desde as abordagens tradicionais até as mais avançadas em IA. Nesse sentido, será abordado o reconhecimento de voz e a análise de sentimentos, capacitando os profissionais com as ferramentas necessárias para implementar essas tecnologias em contextos práticos e enfrentar os desafios emergentes no campo. Nesse sentido, será abordado o reconhecimento de voz e a análise de sentimentos, capacitando os profissionais com as ferramentas necessárias para implementar essas tecnologias em contextos práticos e enfrentar os desafios emergentes no campo. 
Além disso, o programa investigará a Tradução Automática Neural (NMT) e o Processamento de Linguagem Natural (PLN), utilizando ferramentas e plataformas especializadas que possibilitam a tradução instantânea. T Também será incluída uma avaliação crítica da qualidade das traduções em tempo real, juntamente com uma reflexão sobre os aspectos éticos e sociais associados à sua implementação. 

Por último, será abordado o desenvolvimento e a otimização de plataformas de reconhecimento da fala, bem como a forma de desenvolver chatbots com recurso à IA, aplicando técnicas de processamento da linguagem natural para melhorar a interação multilingue e a experiência do utilizador. ara além disso, serão aprofundados os desafios éticos e sociais que surgem nestes domínios, garantindo que os profissionais os tratem de forma eficaz e ética. 

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 para um centro físico e de cumprir um horário fixo. Além disso, incorpora a revolucionária metodologia  Relearning, que se baseia na repetição de conceitos-chave para conseguir uma melhor compreensão dos conteúdos. 

Implementará soluções inovadoras, como a tradução automática em tempo real e sistemas de reconhecimento de voz, uma vantagem competitiva num mercado de trabalho em constante mudança”

Este Mestrado em Inteligência Artificial na Tradução e Interpretação 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 centrados no Departamento de RH. 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e extremamente úteis fornecem informações práticas sobre as disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão 
• Exercícios práticos em que o processo de auto-avaliação 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, seja fixo ou móvel, com conexão à Internet 

Implementará soluções inovadoras, como sistemas de tradução automática e reconhecimento de voz em tempo real, uma vantagem competitiva num mercado de trabalho em constante mutação”

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. 

Abordará os princípios da Tradução Automática Neural (NMT) e do Processamento de Linguagem Natural (PNL), incluindo a utilização de ferramentas e plataformas especializadas. O que você está esperando para se matricular?”

Analisará a integração de modelos de tradução automática e de recursos linguísticos, bem como a experiência do utilizador na interface destas ferramentas. Com todas as garantias de qualidade da TECH!”

Este programa foi elaborado para proporcionar aos profissionais um conhecimento aprofundado dos modelos lingüísticos e da sua integração com as tecnologias de IA, bem como uma formação prática em ferramentas de tradução em tempo real, plataformas de tradução assistida por IA e reconhecimento do discurso para a interpretação automática. Além disso, centrar-se-á na conceção da interface e nos chatbotsmultilingues, fornecendo uma visão global da forma como a IA está a revolucionar a indústria. Além disso os desafios éticos e sociais serão igualmente abordados, assegurando que os graduados adquiram competências técnicas avançadas. 

O principal objetivo deste Mestrado será o de oferecer uma formação abrangente, combinando a teoria linguística clássica com as aplicações mais avançadas da IA no domínio da tradução e da interpretação” 

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 
• Compreender os modelos linguísticos clássicos e modernos e a sua aplicação em ferramentas de Inteligência Artificial para a tradução e a interpretação  
• Adquirir competências para utilizar e otimizar ferramentas de IA na tradução em tempo real, garantindo a precisão e a fluência em contextos multilingues  
• Formar-se na utilização das principais plataformas e ferramentas de tradução assistida por IA, integrando-as eficazmente no fluxo de trabalho profissional 
• Aprender a integrar tecnologias de reconhecimento de voz em sistemas de interpretação automática, melhorando a acessibilidade e a eficiência 
• Conceber e programar chatbots multilingues com recurso à IA, melhorando a interação com os utilizadores em diferentes línguas  
• Desenvolver critérios e métodos para avaliar a qualidade das traduções e interpretações 
• Integrar ferramentas e plataformas de IA no fluxo de trabalho dos tradutores e intérpretes, otimizando a produtividade  
• Formar-se na identificação e resolução dos desafios éticos e sociais relacionados com a utilização da Inteligência Artificial na tradução e interpretação 
• Explorar e implementar inovações no domínio da tradução e da interpretação assistidas por IA, antecipando as tendências emergentes 
• Dotar-se das competências necessárias para liderar projetos e equipes na implementação de soluções de IA no domínio da tradução e da interpretação

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 que utilizam  Heaps, analisando a 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 os algoritmos  Greedy, compreendendo a sua lógica e aplicações na resolução 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
• Explore o projeto TensorFlow Datasets para aceder a conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência do 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. Deep Computer Vision 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
• Familiarize-se com o 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 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
• Aplicação de técnicas de Inteligência Artificial na indústria para melhorar a produtividade
• Conceber soluções de Inteligência Artificial para otimizar os 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
• Otimização dos processos de Recursos Humanos através da utilização estratégica da Inteligência Artificial

Módulo 16. Modelos Lingüísticos e Aplicação de IA

• Adquirir um conhecimento sólido dos diferentes modelos linguísticos, dos clássicos aos baseados na Inteligência Artificial, e da sua relevância na tradução e na interpretação
• Desenvolver competências para aplicar modelos probabilísticos, baseados em regras de aprendizagem profunda em tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PNL)

Módulo 17. IA e Tradução em Tempo Real

• Saiba como lidar com ferramentas de tradução em tempo real baseadas em IA, melhorando a eficiência e a precisão na comunicação multilingue
• Desenvolver competências para avaliar a qualidade das traduções em tempo real, utilizando métricas e indicadores específicos
• Módulo 18. Ferramentas e Plataformas Tradução Assistida por IA
• Familiarize-se com as principais ferramentas e plataformas de tradução assistida por IA (TAIA) e aprenda a integrá-las no fluxo de trabalho profissional
• Saiba como integrar recursos lingüísticos e bases de dados nas ferramentas TAIA, otimizando a produtividade e a coerência da tradução

Módulo 19 Integração das tecnologias de reconhecimento da fala na interpretação automática

• Desenvolver competências para integrar tecnologias de reconhecimento da fala em sistemas de interpretação automática, melhorando a acessibilidade e a qualidade da interpretação
• Saiba como melhorar a experiência do utilizador em sistemas de interpretação automática através da otimização das tecnologias de reconhecimento de voz

Módulo 20. Conceção de interfaces e  Chatbots multilingues utilizando ferramentas de IA

• Adquirir competências na conceção e desenvolvimento de  chatbots multilingues utilizando Inteligência Artificial, aplicando técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PNL)
• Aprenda a analisar dados e a otimizar o desempenho de chatbots multilingues, melhorando a sua capacidade de interagir numa variedade de contextos e plataformas

Será capaz de liderar e inovar num ambiente global altamente tecnológico e em constante evolução, através dos melhores materiais didácticos, na vanguarda da tecnologia e da educação”