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A Inteligência Artificial (IA) está revolucionando o campo de Diagnóstico por Imagem, facilitando diagnósticos mais rápidos e precisos em áreas como radiologia e medicina nuclear. Na verdade, os algoritmos de aprendizagem profunda têm sido cada vez mais integrados às ferramentas de diagnóstico, permitindo a detecção precoce de doenças como o câncer de mama ou a pneumonia.

Assim nasceu este Mestrado, graças ao qual os médicos se familiarizarão com as principais ferramentas e plataformas, como o IBM Watson Imaging e o DeepMind AI, que estão transformando a interpretação de imagens médicas. Além disso, serão abordados o projeto experimental e a análise dos resultados, com foco na integração de redes neurais e Processamento de Linguagem Natural, facilitando a documentação médica.

Os profissionais também se beneficiarão do treinamento intensivo em aplicativos avançados de IA em estudos clínicos, projetando e validando modelos de IA para a interpretação precisa de imagens médicas.  Essa abordagem prática incluirá a integração de dados de várias fontes biomédicas, bem como o uso de tecnologias emergentes, como a Realidade Virtual e Aumentada.

Por fim, ele se aprofundará na personalização e na automação de diagnósticos médicos por meio da IA, explorando como a medicina de precisão está revolucionando a assistência médica. Além disso, a Inteligência Artificial será aplicada ao sequenciamento genômico e à análise de imagens do microbioma, além de gerenciar dados complexos em estudos clínicos. Essa abordagem abrangente melhorará a precisão do diagnóstico e abordará as questões éticas e legais associadas ao uso da IA na medicina. 

Dessa forma, a TECH criou um programa universitário detalhado e totalmente online, que facilita o acesso dos alunos aos materiais educacionais por meio de qualquer dispositivo eletrônico com conexão à Internet. Isso elimina a necessidade de deslocamento para um local físico e de adaptação a um cronograma específico. Além disso, integra a revolucionária metodologia Relearning, que se baseia na repetição de conceitos essenciais para melhorar a compreensão do conteúdo. 

Você obterá uma compreensão aprofundada do gerenciamento de Big Data, da automação de diagnósticos e dos aspectos éticos e legais do uso da IA, graças a uma extensa biblioteca de recursos multimídia inovadores”

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

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• Contém exercícios práticos em que o processo de autoavaliação é realizado para melhorar o aprendizado
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Você investigará a precisão do diagnóstico e os benefícios clínicos derivados do uso de IA, com foco no projeto de experimentos e na análise de resultados usando recursos como o Google Cloud Healthcare API”

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas 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.

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O programa abrangerá tudo, desde as tecnologias mais inovadoras em análise de imagens e plataformas de IA até a aplicação prática de algoritmos de aprendizagem profunda em estudos clínicos complexos. Além disso, o conteúdo incluirá a integração de dados biomédicos com imagens médicas, a personalização e a automação do diagnóstico, bem como o manuseio de grandes volumes de dados por meio de Big Data e técnicas de análise preditiva. Também serão abordadas questões éticas e legais essenciais para garantir a implementação segura e eficaz dessas tecnologias na prática clínica.

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem oferecerá um conteúdo abrangente, projetado para equipá-lo com habilidades avançadas no uso de IA em imagens médicas”

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

1.1. História da inteligência artificial

1.1.1. Quando começamos a falar de inteligência artificial? 
1.1.2. Referências no cinema
1.1.3. Importância da inteligência artificial
1.1.4. Tecnologias que habilitam e dão suporte à inteligência artificial

1.2. Inteligência Artificial em jogos

1.2.1. Teoria dos jogos
1.2.2. Minimax e poda Alfa-Beta
1.2.3. Simulação: Monte Carlo

1.3. Redes de neurônios

1.3.1. Fundamentos biológicos
1.3.2. Modelo computacional
1.3.3. Redes de neurônios supervisionadas e não supervisionadas
1.3.4. Perceptron simples
1.3.5. Percetrão multicamadas

1.4.  Algoritmos genéticos 

1.4.1. História
1.4.2. Base biológica
1.4.3. Codificação de problemas
1.4.4. Geração da população inicial 
1.4.5. Algoritmo principal e operadores genéticos
1.4.6. Avaliação de indivíduos: Fitness

1.5. Tesauros, vocabulários, taxonomias

1.5.1. Vocabulários 
1.5.2. Taxonomias
1.5.3. Tesauros
1.5.4. Ontologias
1.5.5. Representação do conhecimento: web semântica

1.6. Web Semântica

1.6.1. Especificações RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferência/raciocínio
1.6.3. Linked Data 

1.7. Sistemas especializados e DSS

1.7.1. Sistemas especializados 
1.7.2. Sistemas de suporte à decisão

1.8. Chatbots e assistentes virtuais 

1.8.1. Tipos de assistentes: assistentes de voz e texto 
1.8.2. Partes fundamentais para o desenvolvimento de um assistente: Intenções, entidades e fluxo de diálogo
1.8.3. Integração Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Ferramentas para o desenvolvimento de assistentes: Dialog Flow, Watson Assistant 

1.9. Estratégia de implementação da IA
1.10. O futuro da inteligência artificial 

1.10.1. Entendemos como detectar emoções através de algoritmos 
1.10.2. Criar uma personalidade: linguagem, expressões e conteúdo 
1.10.3. Tendências da inteligência artificial 
1.10.4. Reflexões

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida dos Dados

2.1. Estatísticas 

2.1.1. Estatísticas: descritivas e inferências 
2.1.2. População, amostra, individual 
2.1.3. Variáveis: definição, escalas de medição 

2.2. Tipos de dados estatísticos 

2.2.1. De acordo com o tipo 

2.2.1.1. Quantitativos: dados contínuos e dados discretos 
2.2.1.2. Qualitativo: dados binomiais, dados nominais, dados ordinais

2.2.2. De acordo com sua forma  

2.2.2.1. Numérico 
2.2.2.2. Texto  
2.2.2.3. Lógico 

2.2.3. De acordo com a fonte 

2.2.3.1. Primários 
2.2.3.2. Secundários 

2.3. Ciclo de vida dos dados 

2.3.1. Etapas do ciclo 
2.3.2. Marcos do ciclo 
2.3.3. Princípios FAIR 

2.4. Etapas iniciais do ciclo

2.4.1. Definição de objetivos 
2.4.2. Determinação de recursos necessários 
2.4.3. Diagrama de Gantt 
2.4.4. Estruturas dos dados 

2.5. Coleta de dados 

2.5.1. Metodologia de coleta 
2.5.2. Ferramentas de coleta 
2.5.3. Canais de coleta 

2.6. Limpeza de dados 

2.6.1. Fases da limpeza de dados 
2.6.2. Qualidade dos dados 
2.6.3. Manipulação de dados (com R) 

2.7. Análise de dados, interpretação e avaliação dos resultados 

2.7.1. Medidas estatísticas 
2.7.2. Índices de relação 
2.7.3. Mineração de dados 

2.8. Armazém de dados (datawarehouse) 

2.8.1. Elementos que o compõem 
2.8.2. Desenho 
2.8.3. Aspectos a considerar 

2.9. Disponibilidade de dados 

2.9.1. Acesso 
2.9.2. Utilidade 
2.9.3. Segurança 

2.10. Aspectos regulamentares

2.10.1. Lei Geral de Proteção de Dados 
2.10.2. Boas práticas 
2.10.3. Outros aspectos regulamentares

Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial

3.1. Ciência de dados

3.1.1. Ciência de dados
3.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados

3.2. Dados, informações e conhecimentos

3.2.1. Dados, informações e conhecimentos
3.2.2. Tipos de dados
3.2.3. Fontes de dados

3.3. De dados a informações 

3.3.1. Análise de dados
3.3.2. Tipos de análise
3.3.3. Extração de informações de um Dataset

3.4. Extração de informações através da visualização

3.4.1. A visualização como ferramenta de análise
3.4.2. Métodos de visualização 
3.4.3. Visualização de um conjunto de dados

3.5. Qualidade dos dados

3.5.1. Dados de qualidade
3.5.2. Limpeza de dados 
3.5.3. Pré-processamento básico de dados

3.6. Dataset

3.6.1. Enriquecimento do Dataset
3.6.2. A maldição da dimensionalidade
3.6.3. Modificação de nosso conjunto de dados

3.7. Desequilíbrio 

3.7.1. Desequilíbrio de classes
3.7.2. Técnicas de mitigação do desequilíbrio
3.7.3. Equilíbrio de um Dataset

3.8. Modelos não supervisionados 

3.8.1. Modelo não supervisionado
3.8.2. Métodos
3.8.3. Classificação com modelos não supervisionados

3.9. Modelos supervisionados

3.9.1. Modelo supervisionado
3.9.2. Métodos
3.9.3. Classificação com modelos supervisionados

3.10. Ferramentas e práticas recomendadas

3.10.1. Práticas recomendadas para um cientista de dados
3.10.2. O melhor modelo 
3.10.3. Ferramentas úteis

Módulo 4. Mineração de Datos. Seleção, Pré-Processamento e Transformação

4.1. Inferência estatística

4.1.1. Estatística descritiva vs inferência estatística 
4.1.2. Procedimentos paramétricos
4.1.3. Procedimentos paramétricos 

4.2. Análise exploratória

4.2.1. Análise descritiva 
4.2.2. Visualização
4.2.3. Preparação dos dados

4.3. Preparação dos dados

4.3.1. Integração e limpeza de dados 
4.3.2. Normalização de dados
4.3.3. Transformando atributos 

4.4. Os Valores Perdidos

4.4.1. Tratamento de valores perdidos
4.4.2. Métodos de imputação de máxima verosimilhança
4.4.3. Imputação de valores perdidos utilizando a aprendizado de máquinas

4.5. O ruído nos dados 

4.5.1. Classes de ruído e seus atributos
4.5.2. Filtragem de ruídos 
4.5.3. O efeito do ruído

4.6. A maldição da dimensionalidade

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Redução de dados multidimensionais

4.7. De atributos contínuos a discretos

4.7.1. Dados contínuos versus discretos
4.7.2. Processo de discretização

4.8. Os dados 

4.8.1. Seleção de dados 
4.8.2. Perspectivas e critérios de seleção
4.8.3. Métodos de seleção 

4.9. Seleção de Instâncias

4.9.1. Métodos para seleção de instâncias
4.9.2. Seleção de protótipos
4.9.3. Métodos avançados para seleção de instâncias

4.10. Pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmo e complexidade em Inteligência Artificial

5.1. Introdução às Estratégias de design de algoritmos

5.1.1. Recursividade
5.1.2. Divisão e conquista
5.1.3. Outras estratégias

5.2. Eficiência e análise de algoritmos

5.2.1. Medidas de eficiência
5.2.2. Como medir o tamanho da entrada
5.2.3. Como medir o tempo de execução
5.2.4. Melhor, pior e médio caso
5.2.5. Notação assintótica
5.2.6. Critérios de análise matemática para algoritmos não recursivos
5.2.7. Análise matemática de algoritmos recursivos
5.2.8. Análise empírica de algoritmos

5.3. Algoritmos de ordenação

5.3.1. Conceito de ordenação
5.3.2. Ordenação bolha (Bubble sort)
5.3.3. Ordenação por seleção (Selection sort)
5.3.4. Ordenação por inserção (Insertion Sort)
5.3.5. Ordenação por mistura (merge_sort)
5.3.6. Classificação rápida (quick_sort)

5.4. Algoritmos com árvores

5.4.1. Conceito de árvore
5.4.2. Árvores binárias 
5.4.3. Caminhos de árvores
5.4.4. Representar expressões
5.4.5. Árvores binárias ordenadas
5.4.6. Árvores binárias balanceadas

5.5. Algoritmos com Heaps

5.5.1. Os Heaps
5.5.2. O algoritmo Heapsort
5.5.3. As filas de prioridade

5.6. Algoritmos com grafos

5.6.1. Representação
5.6.2. Caminho em largura
5.6.3. Caminho em profundidade
5.6.4. Ordenação topológica

5.7. Algoritmos Greedy

5.7.1. A estratégia Greedy
5.7.2. Elementos da estratégia Greedy
5.7.3. Conversor de moedas
5.7.4. Problema do Caixeiro Viajante
5.7.5. Problema da mochila

5.8. Busca do caminho mínimo

5.8.1. O problema do caminho mínimo
5.8.2. Arco e ciclos negativos
5.8.3. Algoritmo de Dijkstra

5.9. Algoritmos Greedy sobre Grafos

5.9.1. A árvore de extensão mínima
5.9.2. O algoritmo de Prim (algoritmo guloso)
5.9.3. O algoritmo de Kruskal
5.9.4. Análise de complexidade

5.10. Backtracking

5.9.1. O Backtracking
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes 

6.1. Teoria de Agentes

6.1.1. História do conceito
6.1.2. Definição de agente
6.1.3. Agentes em Inteligência Artificial
6.1.4. Agentes em Engenharia de Software

6.2. Arquiteturas de agentes

6.2.1. O processo de raciocínio de um agente
6.2.2. Agentes reativos
6.2.3. Agentes dedutivos
6.2.4. Agentes híbridos
6.2.5. Comparativa

6.3. Informação e conhecimento

6.3.1. Distinção entre dados, informações e conhecimentos 
6.3.2. Avaliação da qualidade dos dados 
6.3.3. Métodos de captura de dados
6.3.4. Métodos de aquisição de informações
6.3.5. Métodos de aquisição de conhecimentos

6.4. Representação do conhecimento

6.4.1. A importância da representação do conhecimento 
6.4.2. Definição da representação do conhecimento através de suas funções 
6.4.3. Características de uma representação do conhecimento 

6.5. Ontologias

6.5.1. Introdução aos metadados
6.5.2. Conceito filosófico de ontologia
6.5.3. Conceito informático de ontologia
6.5.4. Ontologias de domínio e ontologias de nível superior
6.5.5. Como construir uma ontologia?

6.6. Linguagens para ontologias e software para criação de ontologias

6.6.1. Tríade RDF, Turtle e N
6.6.2. RDF Schema
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introdução às diferentes ferramentas para a criação de ontologias
6.6.6. Instalação e uso do Protégé

6.7. Web Semântica

6.7.1. O estado atual e futuro da segurança ad web semântica
6.7.2. Aplicações da web semântica

6.8. Outros modelos de representação do conhecimento

6.8.1. Vocabulários
6.8.2. Visão global
6.8.3. Taxonomias
6.8.4. Tesauros
6.8.5. Folksonomias
6.8.6. Comparativa
6.8.7. Mapas mentais

6.9. Avaliação e integração das representações do conhecimento

6.9.1. Lógica de ordem zero
6.9.2. Lógica de primeira ordem
6.9.3. Lógica descritiva
6.9.4. Relação entre diferentes tipos de lógica
6.9.5. Prolog: programação baseada em lógica de primeira ordem

6.10. Raciocinadores Semânticos, Sistemas Baseados no Conhecimento e Sistemas Especialistas

6.10.1. Conceito de raciocinador
6.10.2. Aplicações de um raciocinador
6.10.3. Sistemas baseados no conhecimento
6.10.4. MYCIN, história dos Sistemas Especialistas
6.10.5. Elementos e Arquitetura de Sistemas Especialistas
6.10.6. Criação de Sistemas Especialistas

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados

7.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimento e conceitos básicos de machine learning

7.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.2. Perspectiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.3. Fases dos processos de descoberta do conhecimento
7.1.4. Técnicas utilizadas nos processos de descoberta do conhecimento
7.1.5. Características dos bons modelos de machine learning
7.1.6. Tipos de informações de machine learning
7.1.7. Noções básicas de aprendizagem
7.1.8. Noções básicas de aprendizagem não supervisionada

7.2. Exploração e pré-processamento de dados

7.2.1. Processamento de dados
7.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados
7.2.3. Tipos de dados
7.2.4. Transformações de dados
7.2.5. Visualização e exploração de variáveis contínuas
7.2.6. Visualização e exploração de variáveis categóricas
7.2.7. Medidas de correlação
7.2.8. Representações gráficas mais comuns
7.2.9. Introdução à análise multivariada e redução da dimensionalidade

7.3. Árvore de decisão

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Overtraining e poda
7.3.4. Análise de resultados

7.4. Avaliação de classificadores

7.4.1. Matrizes de confusão
7.4.2. Matrizes de avaliação numérica
7.4.3. Estatístico de Kappa
7.4.4. Curvas Roc
7.5. Regras de classificação
7.5.1. Medidas de avaliação de regras
7.5.2. Introdução à representação gráfica
7.5.3. Algoritmo de sobreposição sequencial

7.6. Redes Neurais

7.6.1. Conceitos básicos
7.6.2. Redes de neurônios simples
7.6.3. Algoritmo de backpropagation
7.6.4. Introdução às redes neurais recorrentes

7.7. Métodos bayesianos

7.7.1. Conceitos básicas de probabilidade
7.7.2. Teorema de Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introdução às redes bayesianas

7.8. Modelos de regressão e de resposta contínua

7.8.1. Regressão linear simples
7.8.2. Regressão Linear Múltipla
7.8.3. Regressão logística
7.8.4. Árvores de regressão
7.8.5. Introdução às Máquinas de Vetores de Suporte (SVM)
7.8.6. Medidas de bondade do ajuste

7.9. Clustering

7.9.1. Conceitos básicos
7.9.2. Clustering hierárquico
7.9.3. Métodos probabilísticos
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Método B-Cubed
7.9.6. Métodos implícitos

7.10. Mineração de texto e processamento de linguagem natural (PNL)

7.10.1. Conceitos básicos
7.10.2. Criação do corpus
7.10.3. Análise descritiva
7.10.4. Introdução à análise de sentimentos

Módulo 8. Redes Neurais como Base do Deep Learning

8.1. Aprendizagem profunda

8.1.1. Tipos de aprendizagem profunda
8.1.2. Aplicativos de aprendizagem profunda
8.1.3. Vantagens e desvantagens da aprendizagem profunda

8.2. Operações

8.2.1. Soma
8.2.2. Produtos
8.2.3. Transferência

8.3. Camadas

8.3.1. Camada de entrada
8.3.2. Camada oculta
8.3.3. Camada de saída

8.4. União de Camadas e Operações

8.4.1. Design de arquiteturas
8.4.2. Conexão entre camadas
8.4.3. Propagação para frente

8.5. Construção da primeira rede neural

8.5.1. Design da rede
8.5.2. Definição dos pesos
8.5.3. Treinamento da rede

8.6. Treinador e Otimizador

8.6.1. Seleção do otimizador
8.6.2. Definição de uma função de perda
8.6.3. Definição de uma métrica

8.7. Aplicação dos princípios das redes neurais

8.7.1. Funções de ativação
8.7.2. Retropropagação
8.7.3. Ajuste dos parâmetros

8.8. Dos neurônios biológicos para os artificiais

8.8.1. Funcionamento de um neurônio biológico
8.8.2. Transferência de conhecimento para os neurônios artificiais
8.8.3. Estabelecimento de relações entre ambos

8.9. Implementação de MLP (Perceptron multicamadas) com Keras

8.9.1. Definição da estrutura da rede
8.9.2. Compilação do modelo
8.9.3. Treinamento do modelo

8.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neurais

8.10.1. Seleção da função de ativação
8.10.2. Estabelecer o learning rate
8.10. 3. Ajuste dos pesos

Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas

9.1. Problemas de Gradientes

9.1.1. Técnicas de otimização de gradiente
9.1.2. Gradientes Estocásticos
9.1.3. Técnicas de inicialização de pesos

9.2. Reutilização de camadas pré-treinadas

9.2.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.2.2. Extração de características
9.2.3. Aprendizado profundo

9.3. Otimizadores

9.3.1. Otimizadores de descida de gradiente estocástico
9.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop
9.3.3. Otimizadores de momento

9.4. Programação da taxa de aprendizagem

9.4.1. Controle de taxa de aprendizagem automática
9.4.2. Ciclos de aprendizagem
9.4.3. Termos de suavização

9.5. Sobreajuste

9.5.1. Validação cruzada
9.5.2. Regularização
9.5.3. Métricas de avaliação

9.6. Diretrizes práticas

9.6.1. Design de modelos
9.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação
9.6.3. Testes de hipóteses

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.7.2. Extração de características
9.7.3. Aprendizado profundo

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Transformações de imagem
9.8.2. Geração de dados sintéticos
9.8.3. Transformação de texto

9.9. Aplicação prática de Transfer Learning

9.9.1. Treinamento de transferência de aprendizagem
9.9.2. Extração de características
9.9.3. Aprendizado profundo

9.10. Regularização

9.10.1. L e L
9.10.2. Regularização por máxima entropia
9.10.3. Dropout

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com  TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow
10.1.2. Treinamento de modelos com TensorFlow
10.1.3. Operações com gráficos no TensorFlow

10.2. TensorFlow e NumPy

10.2.1. Ambiente computacional NumPy para TensorFlow
10.2.2. Utilização de arrays NumPy com TensorFlow
10.2.3. Operações NumPy para gráficos do TensorFlow

10.3. Personalização de modelos e algoritmos de treinamento

10.3.1. Construção de modelos personalizados com TensorFlow
10.3.2. Gestão de parâmetros de treinamento
10.3.3. Utilização de técnicas de otimização para treinamento

10.4. Funções e gráficos do TensorFlow

10.4.1. Funções com TensorFlow
10.4.2. Utilização de gráficos para treinamento de modelos
10.4.3. Otimização de gráficos com operações do TensorFlow

10.5. Carregamento e pré-processamento de dados com TensorFlow

10.5.1. Carregamento de conjuntos de dados com TensorFlow
10.5.2. Pré-processamento de dados com TensorFlow
10.5.3. Utilização de ferramentas do TensorFlow para manipulação de dados

10.6.  API tfdata

10.6.1. Utilização da API tfdata para processamento de dados
10.6.2. Construção de fluxos de dados com tfdata
10.6.3. Uso da API tf.data para treinamento de modelos

10.7. O formato TFRecord

10.7.1. Utilização da API TFRecord para serialização de dados
10.7.2. Carregamento de arquivos TFRecord com TensorFlow
10.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para treinamento de modelos

10.8. Camadas de pré-processamento do Keras

10.8.1. Utilização da API de pré-processamento do Keras
10.8.2. Construção de pipelined de pré-processamento com Keras
10.8.3. Uso da API de pré-processamento do Keras para treinamento de modelos

10.9. Projeto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilização de TensorFlow Datasets para upload de dados
10.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets para treinamento de modelos

10.10. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow

10.10.1. Aplicação Prática
10.10.2. Construção de uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow
10.10.3. Treinamento de um modelo com TensorFlow
10.10.4. Utilização da aplicação para previsão de resultados

Módulo 11. Deep Computer Visão com Redes Neurais Convolucionais

11.1. A Arquitetura do Visual Cortex

11.1.1. Funções do córtex visual
11.1.2. Teorias da visão computacional
11.1.3. Modelos de processamento de imagens

11.2. Camadas convolucionais

11.2.1. Reutilização de pesos na convolução
11.2.2. Convolução D
11.2.3. Funções de ativação

11.3. Camadas de agrupamento e implementação de camadas de agrupamento com o Keras

11.3.1. Agrupamento e Deslocamento
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipos de Pooling

11.4. Arquiteturas CNN

11.4.1. Arquitetura VGG
11.4.2. Arquitetura AlexNet
11.4.3. Arquitetura ResNet

11.5. Implementação de uma CNN ResNet- usando o Keras

11.5.1. Inicialização de pesos
11.5.2. Definição da camada de entrada
11.5.3. Definição da saída

11.6. Uso de modelos pré-treinados do Keras

11.6.1. Características dos modelos pré-treinados
11.6.2. Usos dos modelos pré-treinados
11.6.3. Vantagens dos modelos pré-treinados

11.7. Modelos pré-treinados para aprendizado por transferência

11.7.1. Aprendizagem por transferência
11.7.2. Processo de aprendizagem por transferência
11.7.3. Vantagens do aprendizagem por transferência

11.8. Classificação e localização em Deep Computer Vision

11.8.1. Classificação de imagens
11.8.2. Localização de objetos em imagens
11.8.3. Detecção de objetos

11.9. Detecção e rastreamento de objetos

11.9.1. Métodos de detecção de objetos
11.9.2. Algoritmos de rastreamento de objetos
11.9.3. Técnicas de rastreamento e localização

11.10. Segmentação semântica

11.10.1. Aprendizagem profunda para segmentação semântica
11.10.1. Detecção de bordas
11.10.1. Métodos de segmentação baseados em regras

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

12.1. Geração de texto usando RNN

12.1.1. Treinamento de uma RNN para geração de texto
12.1.2. Geração de linguagem natural com RNN
12.1.3. Aplicações de geração de texto com RNN

12.2. Criação do conjunto de dados de treinamento

12.2.1. Preparação dos dados para treinamento de uma RNN
12.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treinamento
12.2.3. Limpeza e transformação dos dados
12.2.4. Análise de sentimento

12.3. Classificação de opiniões com RNN

12.3.1. Detecção de temas nos comentários
12.3.2. Análise de sentimento com algoritmos de aprendizagem profunda

12.4. Rede codificador-decodificador para tradução automática neural

12.4.1. Treinamento de uma RNN para tradução automática
12.4.2. Uso de uma rede encoder-decoder  para tradução automática
12.4.3. Aumento da precisão da tradução automática com RNN

12.5. Mecanismos de atenção

12.5.1. Aplicação de mecanismos de atenção em RNN
12.5.2. Uso de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos
12.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção em redes neurais

12.6. Modelos Transformers

12.6.1. Uso de modelos  Transformers  para processamento de linguagem natural
12.6.2. Aplicação de modelos Transformers para visão
12.6.3. Vantagens dos modelos Transformers

12.7. Transformers para visão

12.7.1. Uso de modelos Transformers para visão
12.7.2. Processamento de dados Imagem
12.7.3. Treinamento de modelos Transformers para visão

12.8. Biblioteca Transformers de Hugging Face

12.8.1. Uso da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.2. Aplicação da Biblioteca Transformers de Hugging Face
12.8.3. Vantagens da Biblioteca Transformers de Hugging Face

12.9. Outras bibliotecas Transformers. Comparativa

12.9.1. Comparação entre as diferentes bibliotecas Transformers
12.9.2. Uso das diferentes bibliotecas Transformers
12.9.3. Vantagens das diferentes bibliotecas Transformers

12.10. Desenvolvimento de um aplicativo de PLN com RNN e atenção. Aplicação Prática

12.10.1. Desenvolvimento de um aplicativo de processamento de linguagem natural com RNN e atenção
12.10.2. Uso de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers no aplicativo
12.10.3. Avaliação da aplicação prática

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão

13.1. Representação de dados eficientes

13.1.1. Redução da dimensionalidade
13.1.2. Aprendizado profundo
13.1.3. Representações compactas

13.2. Realização de PCA com um codificador automático linear incompleto

13.2.1. Processo de treinamento
13.2.2. Implementação em Python
13.2.3. Utilização de dados de teste

13.3. Codificadores automáticos empilhados

13.3.1. Redes neurais profundas
13.3.2. Construção de arquiteturas de codificação
13.3.3. Uso da regularização

13.4. Autoencoders convolucionais

13.4.1. Design de modelos convolucionais
13.4.2. Treinamento de modelos convolucionais
13.4.3. Avaliação de resultados

13.5. Eliminação de ruído de codificadores automáticos

13.5.1. Aplicação de filtros
13.5.2. Design de modelos de codificação
13.5.3. Uso de técnicas de regularização

13.6. Codificadores automáticos dispersos

13.6.1. Aumentando a eficiência da codificação
13.6.2 Minimizando o número de parâmetros
13.6.3. Utilização de técnicas de regularização

13.7. Codificadores automáticos variacionais

13.7.1. Utilização de otimização variacional
13.7.2. Aprendizagem profunda não supervisionada
13.7.3. Representações latentes profundas

13.8. Geração de imagens MNIST de moda

13.8.1. Reconhecimento de padrões
13.8.2. Geração de imagens
13.8.3. Treinamento de redes neurais profundas

13.9. Redes adversárias generativas e modelos de difusão

13.9.1. Geração de conteúdo a partir de imagens
13.9.2. Modelagem de distribuições de dados
13.9.3. Uso de redes adversárias

13.10 Implementação dos Modelos

13.10.1. Aplicação Prática
13.10.2. Implementação dos modelos
13.10.3. Uso de dados reais
13.10.4. Avaliação de resultados

Módulo 14. Computação bioinspirada 

14.1. Introdução à computação bioinspirada

14.1.1. Introdução à computação bioinspirada

14.2. Algoritmos de adaptação social

14.2.1. Computação bioinspirada baseada em colônias de formigas
14.2.2. Variantes dos algoritmos das colônias de formigas
14.2.3. Computação baseada em nuvens de partículas

14.3. Algoritmos genéticos

14.3.1. Estrutura geral
14.3.2. Implementações dos principais operadores

14.4. Estratégias de exploração do espaço para algoritmos genéticos

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemas multimodais

14.5. Modelos de computação evolutiva (I)

14.5.1. Estratégias evolutivas
14.5.2. Programação evolutiva
14.5.3. Algoritmos baseados na evolução diferencial

14.6. Modelos de computação evolutiva (II)

14.6.1. Modelos de evolução baseados em estimativas de distribuições (EDA)
14.6.2. Programação genética

14.7. Programação evolutiva aplicada a dificuldades de aprendizagem

14.7.1. Aprendizagem baseada em regras
14.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de instâncias

14.8. Problemas multiobjetivo

14.8.1. Conceito de dominância
14.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problema multiobjetivo

14.9. Redes neurais (I)

14.9.1. Introdução às redes neurais
14.9.2. Exemplo prático com redes neurais

14.10. Redes neurais (II)

14.10.1. Casos de uso de redes neurais na pesquisa médica
14.10.2. Casos de uso de redes neurais em economia
14.10.3. Casos de uso de redes neurais em visão artificial

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicativos 

15.1. Serviços financeiros

15.1.1. As implicações da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros Oportunidades e desafios 
15.1.2. Casos de uso 
15.1.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.1.4.  Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.2. Implicações da Inteligência Artificial na área de saúde

15.2.1. Implicações da IA no setor da saúde Oportunidades e desafios 
15.2.2. Casos de uso

15.3. Riscos relacionados ao uso de IA na área de saúde

15.3.1. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.3.2. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.4. Retail 

15.4.1. Participação da IA no Varejo Oportunidades e desafios 
15.4.2. Casos de uso 
15.4.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.4.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.5. Indústria

15.5.1. Participação da IA na Indústria. Oportunidades e desafios
15.5.2. Casos de uso

15.6. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA na indústria

15.6.1. Casos de uso
15.6.2. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.6.3. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.7. Administração pública 

15.7.1. Implicações da IA na administração pública. Oportunidades e desafios
15.7.2. Casos de uso 
15.7.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.7.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.8. Educação 

15.8.1. Implicações da IA na educação. Oportunidades e desafios
15.8.2. Casos de uso 
15.8.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA 
15.8.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

15.9. Silvicultura e agricultura 

15.9.1. Participação da IA na silvicultura e na agricultura Oportunidades e desafios 
15.9.2. Casos de uso
15.9.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.9.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.10. Recursos Humanos 

15.10.1. Participação da IA nos Recursos Humanos Oportunidades e desafios
15.10.2. Casos de uso 
15.10.3. Riscos potenciais relacionados ao uso de IA
15.10.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA

Módulo 16. Inovação em Inteligência Artificial em Diagnóstico por Imagem 

16.1. Tecnologias e ferramentas de Inteligência Artificial para Diagnóstico por Imagem com o IBM Watson Imaging Clinical Review

16.1.1. Plataformas de software líderes para análise de imagens médicas
16.1.2. Ferramentas de aprendizagem profunda específicas para radiologia
16.1.3. Inovações de hardware para acelerar o processamento de imagens
16.1.4. Integração de sistemas de Inteligência Artificial nas infraestruturas hospitalares existentes

16.2. Métodos estatísticos e algoritmos para interpretação de imagens médicas com DeepMind AI para análise de câncer de mama

16.2.1. Algoritmos de segmentação de imagens
16.2.2. Técnicas de classificação e detecção em imagens médicas
16.2.3. Uso de redes neurais convolucionais em radiologia
16.2.4. Métodos de redução de ruído e melhoria da qualidade da imagem

16.3. Projetando experimentos e analisando resultados em diagnóstico por imagem com a API de saúde do Google Cloud

16.3.1. Projeto de protocolos de validação para algoritmos de Inteligência Artificial.
16.3.2. Métodos estatísticos para comparar o desempenho da Inteligência Artificial e dos radiologistas 
16.3.3. Estabelecimento de estudos multicêntricos para testes de Inteligência Artificial
16.3.4. Interpretação e apresentação de resultados de estudos de eficácia

16.4. Detecção de padrões sutis em imagens de baixa resolução

16.4.1. Inteligência artificial para o diagnóstico precoce de doenças neurodegenerativas
16.4.2. Aplicações de Inteligência Artificial em Cardiologia Intervencionista
16.4.3. Uso de Inteligência Artificial para a otimização de protocolos de imagem 

16.5. Análise e processamento de imagens biomédicas

16.5.1. Técnicas de pré-processamento para aprimorar a interpretação automática
16.5.2. Análise de textura e padrão em imagens histológicas
16.5.3. Extração de características clínicas de imagens de ultrassom
16.5.4. Métodos para análise de imagens longitudinais em estudos clínicos

16.6. Visualização avançada de dados em diagnóstico por imagem com o OsiriX MD

16.6.1. Desenvolvimento de interfaces gráficas para exploração de imagens 3D
16.6.2. Ferramentas para visualização de alterações temporais em imagens médicas
16.6.3. Técnicas de realidade aumentada para o ensino de anatomia
16.6.4. Sistemas de visualização em tempo real para procedimentos cirúrgicos

16.7. Processamento de linguagem natural em documentação e relatórios de imagens médicas com o Nuance PowerScribe 360

16.7.1. Geração automática de laudos radiológicos
16.7.2. Extração de informações relevantes de registros médicos eletrônicos
16.7.3. Análise semântica para correlacionar achados clínicos e de imagem 
16.7.4. Ferramentas de busca e recuperação de imagens baseadas em descrições textuais

16.8. Integração e processamento de dados heterogêneos em imagens médicas 

16.8.1. Fusões de modalidades de imagem para diagnósticos abrangentes
16.8.2. Integração de dados laboratoriais e genéticos na análise de imagens
16.8.3. Sistemas para lidar com grandes volumes de dados de imagem
16.8.4. Estratégias para a normalização de datasets de várias fontes 

16.9. Aplicações de redes neurais na interpretação de imagens médicas com a Zebra Medical Vision

16.9.1. Uso de redes generativas para geração de imagens médicas sintéticas 
16.9.2. Redes neurais para classificação automática de tumores
16.9.3. Deep Learning para análise de séries temporais em imagens funcionais
16.9.4. Ajuste de modelos pré-treinados em conjuntos de dados específicos de imagens médicas

16.10. Modelagem preditiva e seu impacto no diagnóstico por imagem com a IBM Watson Oncologia

16.10.1. Modelos preditivos para avaliação de risco em pacientes com câncer
16.10.2. Ferramentas preditivas para monitoramento de doenças crônicas
16.10.3. Análise de sobrevivência usando dados de imagens médicas
16.10.4. Previsão da progressão da doença por meio do Machine Learning

Módulo 17. Aplicações Avançadas de IA em Estudos de Imagens Médicas e  Análise de Imagens Médicas

17.1. Projeto e execução de estudos observacionais usando Inteligência Artificial em imagens médicas com a Flatiron Health

17.1.1. Critérios para a seleção de populações em estudos observacionais de Inteligência Artificial
17.1.2. Métodos de controle de variáveis de confusão em estudos de imagem 
17.1.3. Estratégias para acompanhamento de longo prazo em estudos observacionais
17.1.4. Análise de resultados e validação de modelos de Inteligência Artificial em contextos clínicos reais

17.2. Validação e calibração de modelos de IA na interpretação de imagens com o Arterys Cardio AI

17.2.1. Técnicas de validação cruzada aplicadas a modelos de diagnóstico por imagem
17.2.2. Métodos para calibração de probabilidade em previsões de Inteligência Artificial 
17.2.3. Padrões de desempenho e métricas de precisão para avaliação de IA 
17.2.4. Implementação de testes de robustez em diferentes populações e condições 

17.3. Métodos de integração de dados de imagens com outras fontes biomédicas

17.3.1. Técnicas de fusão de dados para melhorar a interpretação de imagens
17.3.2. Análise conjunta de imagens e dados genômicos para diagnósticos precisos
17.3.3. Integração de informações clínicas e laboratoriais em Inteligência Artificial
17.3.4. Desenvolvimento de interfaces de usuário para visualização integrada de dados multidisciplinares

17.4. Uso de dados de imagens médicas em pesquisas multidisciplinares com Enlitic Curie

17.4.1. Colaboração interdisciplinar para análise avançada de imagens
17.4.2. Aplicação de técnicas de inteligência artificial de outros campos no diagnóstico por imagem
17.4.3. Desafios e soluções no gerenciamento de dados grandes e heterogêneos
17.4.4. Estudos de caso de aplicações multidisciplinares bem-sucedidas

17.5. Algoritmos de aprendizagem profunda específicos para imagens médicas com AIDOC

17.5.1. Desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais para imagens específicas
17.5.2. Otimização de hiperparâmetros para modelos de imagens médicas
17.5.3. Transferência de aprendizado e sua aplicabilidade em radiologia

17.6. Desafios na interpretação e visualização de recursos aprendidos por modelos profundos

17.6.1. Otimização da interpretação de imagens médicas por meio da automação com o Viz.ai
17.6.2. Automação de rotinas de diagnóstico para eficiência operacional
17.6.3. Sistemas de alerta antecipado na detecção de anomalias
17.6.4. Reduzindo a carga de trabalho dos radiologistas usando ferramentas de Inteligência Artificial
17.6.5. O impacto da automação na precisão e na velocidade dos diagnósticos

17.7. Simulação e modelagem computacional em diagnóstico por imagem

17.7.1. Simulações para treinamento e validação de algoritmos de Inteligência Artificial 
17.7.2. Modelagem de doenças e sua representação em imagens sintéticas
17.7.3. Uso de simulações para tratamento e planejamento cirúrgico
17.7.4. Avanços em técnicas computacionais para processamento de imagens em tempo real 

17.8. Realidade virtual e aumentada na visualização e análise de imagens médicas

17.8.1. Aplicativos de realidade virtual para educação em diagnóstico por imagem
17.8.2. Uso de Realidade Aumentada em procedimentos cirúrgicos guiados por imagem
17.8.3. Ferramentas avançadas de visualização para planejamento terapêutico
17.8.4. Desenvolvimento de interfaces imersivas para a revisão de estudos radiológicos

17.9. Ferramentas de mineração de dados aplicadas ao diagnóstico por imagem com Radiômica

17.9.1. Técnicas para extrair dados de grandes repositórios de imagens médicas
17.9.2. Aplicativos de análise de padrões em coleções de dados de imagens
17.9.3. Identificação de biomarcadores por meio de mineração de dados de imagens
17.9.4. Integração de mineração de dados e aprendizado de máquina para descoberta clínica 

17.10. Desenvolvimento e validação de biomarcadores usando análise de imagem com a Oncimmune

17.10.1. Estratégias para identificar biomarcadores de imagem em uma variedade de doenças
17.10.2. Validação clínica de biomarcadores de imagem para uso diagnóstico
17.10.3. O impacto dos biomarcadores de imagem na personalização dos tratamentos 
17.10.4. Tecnologias emergentes na detecção e análise de biomarcadores usando Inteligência Artificial

Módulo 18. Personalização e automação em diagnósticos médicos usando inteligência artificial

18.1. Aplicação de Inteligência Artificial no sequenciamento genômico e correlação com achados de imagem com a Fabric Genomics

18.1.1. Técnicas de Inteligência Artificial para a integração de dados genômicos e de imagem
18.1.2. Modelos preditivos para correlacionar variantes genéticas com patologias visíveis por imagem
18.1.3. Desenvolvimento de algoritmos para a análise automática de sequências e sua representação em imagens 
18.1.4. Estudos de caso sobre o impacto clínico da fusão genômica e de imagens

18.2. Avanços em Inteligência Artificial para análise detalhada de imagens biomédicas com PathAI

18.2.1. Inovações em técnicas de processamento e análise de imagens em nível celular 
18.2.2. Aplicação de Inteligência Artificial para aprimoramento da resolução em imagens de microscopia 
18.2.3. Algoritmos de Deep Learning especializados na detecção de de padrões submicroscópicos
18.2.4. Impacto dos avanços da Inteligência Artificial na pesquisa biomédica e nos diagnósticos clínicos

18.3. Automação na aquisição e processamento de imagens médicas com a Butterfly Network

18.3.1. Sistemas automatizados para otimização dos parâmetros de imagem
18.3.2. Inteligência Artificial no gerenciamento e manutenção de equipamentos de imagem 
18.3.3. Algoritmos para processamento de imagens em tempo real durante procedimentos médicos
18.3.4. Histórias de sucesso na implementação de sistemas automatizados em hospitais e clínicas 

18.4. Personalização de diagnósticos por meio de IA e medicina de precisão com a Tempus AI

18.4.1. Modelos de inteligência artificial para diagnósticos personalizados baseados em perfis genéticos e de imagem
18.4.2. Estratégias para a integração de dados clínicos e de imagem no planejamento terapêutico
18.4.3. O impacto da medicina de precisão nos resultados clínicos por meio da IA
18.4.4. Desafios éticos e práticos na implementação da medicina personalizada

18.5. Inovações em diagnósticos assistidos por IA com a Caption Health

18.5.1. Desenvolvimento de novas ferramentas de Inteligência Artificial para a detecção precoce de doenças
18.5.2. Avanços em algoritmos de Inteligência Artificial para a interpretação de patologias complexas
18.5.3. Integração de diagnósticos assistidos por IA na prática clínica de rotina
18.5.4. Avaliação da eficácia e aceitação da Inteligência Artificial diagnóstica pelos profissionais de saúde

18.6. Aplicativos de Inteligência Artificial na análise de imagens do microbioma com DayTwo AI

18.6.1. Técnicas de Inteligência Artificial para análise de imagens em estudos de microbioma
18.6.2. Correlação de dados de imagem do microbioma com indicadores de saúde
18.6.3. Impacto dos achados do microbioma nas decisões terapêuticas
18.6.4. Desafios na padronização e validação de imagens de microbioma

18.7. Uso de wearables para melhorar a interpretação das imagens de diagnóstico com o AliveCor

18.7.1. Integração de dados wearables com imagens médicas para diagnósticos abrangentes
18.7.2. Algoritmos de IA para análise e representação de dados contínuos em imagens
18.7.3. Inovações tecnológicas em wearables para monitoramento da saúde
18.7.4. Estudos de caso sobre a melhoria da qualidade de vida por meio de wearables y diagnósticos por imagem

18.8. Gerenciamento de dados de diagnóstico por imagem em estudos clínicos por meio de Inteligência artificial

18.8.1. Ferramentas de IA para o gerenciamento eficiente de grandes volumes de dados de imagens 
18.8.2. Estratégias para garantir a qualidade e a integridade dos dados em estudos multicêntricos
18.8.3. Aplicativos de Inteligência Artificial para análise preditiva em estudos clínicos 
18.8.4. Desafios e oportunidades na padronização de protocolos de imagem em estudos globais

18.9. Desenvolvimento de tratamentos e vacinas auxiliados por diagnósticos avançados de Inteligência Artificial

18.9.1. Uso de Inteligência Artificial para projetar tratamentos personalizados com base em imagens e dados clínicos
18.9.2. Modelos de inteligência artificial no desenvolvimento acelerado de vacinas com apoio de diagnóstico por imagem
18.9.3. Avaliação da eficácia dos tratamentos por meio do monitoramento de imagens
18.9.4. Impacto da Inteligência Artificial na redução de tempo e custos no desenvolvimento de novas terapias

18.10. Aplicativos de IA em estudos de imunologia e resposta imune com ImmunoMind

18.10.1. Modelos de IA para a interpretação de imagens relacionadas à resposta imune
18.10.2. Integração de dados de imagem e análise imunológica para diagnósticos precisos
18.10.3. Desenvolvimento de biomarcadores de imagem para doenças autoimunes
18.10.4. Avanços na personalização de tratamentos imunológicos por meio do uso da Inteligência Artificial 

Módulo 19. Big Data e Análise Preditiva em Imagens Médicas

19.1. Big Data em Diagnóstico por Imagem: Conceitos e Ferramentas com a GE Healthcare Edison

19.1.1. Fundamentos de Big Data aplicado à geração de imagens
19.1.2. Ferramentas e plataformas tecnológicas para lidar com grandes volumes de dados de imagem
19.1.3. Desafios na integração e análise de Big Data em Imagens
19.1.4. Casos de uso de Big Data no diagnóstico por imagem

19.2. Mineração de dados de registros de imagens biomédicas com o IBM Watson Imaging

19.2.1. Técnicas avançadas de mineração de dados para identificar padrões em imagens médicas 
19.2.2. Estratégias para extrair recursos relevantes de grandes bancos de dados de imagens
19.2.3. Aplicações de técnicas de clustering e classificação em registros de imagens 
19.2.4. Impacto da mineração de dados no aprimoramento de diagnósticos e tratamentos 

19.3. Algoritmos de aprendizado de máquina em análise de imagens com o Google DeepMind Health

19.3.1. Desenvolvimento de algoritmos supervisionados e não supervisionados para imagens médicas 
19.3.2. Inovações em técnicas de aprendizado de máquina para reconhecimento de padrões de doenças
19.3.3. Aplicativos de aprendizagem profunda na segmentação e classificação de imagens
19.3.4. Avaliação da eficácia e da precisão dos algoritmos de aprendizado de máquina em estudos clínicos

19.4. Técnicas analíticas preditivas aplicadas ao diagnóstico por imagem com a Predictive Oncology

19.4.1. Modelos preditivos para a identificação precoce de doenças a partir de imagens
19.4.2. Uso da análise preditiva para monitoramento e avaliação do tratamento
19.4.3. Integração de dados clínicos e de imagem para enriquecer os modelos preditivos 
19.4.4. Desafios na implementação de técnicas preditivas na prática clínica

19.5. Modelos de Inteligência Artificial baseados em imagens para Epidemiologia com BlueDot

19.5.1. Aplicação de Inteligência Artificial na análise de surtos epidêmicos usando imagens
19.5.2. Modelos de propagação de doenças visualizados por técnicas de imagem 
19.5.3. Correlação entre dados epidemiológicos e achados de imagem
19.5.4. Contribuição da Inteligência Artificial para o estudo e o controle de pandemias

19.6. Análise de redes biológicas e padrões de doenças a partir de imagens

19.6.1. Aplicação da teoria de rede na análise de imagens para entender as patologias
19.6.2. Modelos computacionais para simular redes biológicas visíveis em imagens
19.6.3. Integração de análise de imagens e dados moleculares para mapear doenças
19.6.4. Impacto dessas análises no desenvolvimento de terapias personalizadas

19.7. Desenvolvimento de ferramentas de prognóstico clínico baseadas em imagens

19.7.1. Ferramentas de inteligência artificial para prever resultados clínicos a partir de imagens de diagnóstico
19.7.2. Avanços nos relatórios de previsão automatizados
19.7.3. Integração de modelos de prognóstico em sistemas clínicos
19.7.4. Validação e aceitação clínica de ferramentas de prognóstico baseadas em IA 

19.8. Visualização e comunicação avançadas de dados complexos com o Tableau

19.8.1. Técnicas de visualização para representação multidimensional de dados de imagem
19.8.2. Ferramentas interativas para a exploração de grandes datasets de imagens
19.8.3. Estratégias para a comunicação eficaz de descobertas complexas por meio de visualizações 
19.8.4. Impacto da visualização avançada na educação médica e na tomada de decisões 

19.9. Segurança de dados e desafios de gestão de dados Big Data

19.9.1. Medidas de segurança para proteger grandes volumes de dados de imagens médicas 
19.9.2. Desafios na privacidade e na ética do gerenciamento de dados de imagem 
19.9.3. Soluções tecnológicas para o gerenciamento seguro de Big Data na área da saúde
19.9.4. Estudos de caso sobre violações de segurança e como elas foram tratadas

19.10. Aplicações práticas e estudos de caso em Big Data biomédico

19.10.1. Exemplos de aplicações bem-sucedidas de Big Data no diagnóstico e tratamento de doenças 
19.10.2. Estudos de caso sobre a integração de Big Data em sistemas de saúde
19.10.3. Lições aprendidas com projetos de Big Data no campo biomédico
19.10.4. Direções futuras e potencialidades do Big Data na medicina

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

20.1. Ética na aplicação de inteligência artificial em diagnóstico por imagem com o Ethics and Algorithms Toolki

20.1.1. Princípios éticos fundamentais no uso da Inteligência Artificial para diagnóstico
20.1.2. Gerenciamento de vieses algorítmicos e seu impacto na imparcialidade do diagnóstico
20.1.3. Consentimento informado na era da Inteligência Artificial de diagnóstico
20.1.4. Desafios éticos na implantação internacional de tecnologias de Inteligência Artificial

20.2. Considerações legais e regulatórias sobre Inteligência Artificial aplicadas a imagens médicas com Compliance.ai

20.2.1. Estrutura regulatória atual para Inteligência Artificial em diagnósticos de imagem
20.2.2. Conformidade com as normas de privacidade e proteção de dados
20.2.3. Requisitos de validação e certificação para algoritmos de Inteligência Artificial na área da saúde
20.2.4. Responsabilidade legal em caso de erros de diagnóstico por Inteligência Artificial

20.3. Consentimento informado e aspectos éticos no uso de dados clínicos

20.3.1. Revisão dos processos de consentimento informado adaptados à Inteligência Artificial 
20.3.2. Educação dos pacientes sobre o uso da Inteligência Artificial em seus cuidados médicos
20.3.3. Transparência no uso de dados clínicos para treinamento de IA 
20.3.4. Respeito à autonomia do paciente em decisões baseadas em IA 

20.4. Inteligência artificial e responsabilidade na pesquisa clínica

20.4.1. Atribuição de responsabilidades no uso da Inteligência Artificial para diagnóstico
20.4.2. Implicações dos bugs de Inteligência Artificial na prática clínica
20.4.3. Seguro e cobertura para riscos associados ao uso da Inteligência Artificial 
20.4.4. Estratégias para gerenciamento de incidentes relacionados a Inteligência Artificial

20.5. Impacto da Inteligência Artificial na equidade e no acesso à assistência médica com a AI for Good

20.5.1. Avaliação do impacto da Inteligência Artificial na distribuição de serviços médicos
20.5.2. Estratégias para garantir o acesso equitativo à tecnologia de IA 
20.5.3. Inteligência Artificial como ferramenta para reduzir as disparidades na saúde
20.5.4. Estudos de caso sobre a implementação da Inteligência Artificial em ambientes com recursos limitados 

20.6. Privacidade e proteção de dados em projetos de pesquisa com o Duality SecurePlus

20.6.1. Estratégias para garantir a confidencialidade dos dados em projetos de Inteligência Artificial 
20.6.2. Técnicas avançadas para a anonimização de dados de pacientes
20.6.3. Desafios legais e éticos na proteção de dados pessoais
20.6.4. Impacto das violações de segurança na confiança do público

20.7. Inteligência Artificial e sustentabilidade na pesquisa biomédica com o Green Algorithm

20.7.1. Usando a Inteligência Artificial para melhorar a eficiência e a sustentabilidade na pesquisa
20.7.2. Avaliação do ciclo de vida das tecnologias de Inteligência Artificial no setor de saúde
20.7.3. Impacto ambiental da infraestrutura tecnológica de Inteligência Artificial
20.7.4. Práticas sustentáveis no desenvolvimento e na implantação da Inteligência Artificial

20.8. Auditoria e explicabilidade de modelos de Inteligência Artificial no ambiente clínico com o IBM AI Fairness 360

20.8.1. Importância da auditoria regular dos algoritmos de IA
20.8.2. Técnicas para melhorar a explicabilidade dos modelos de Inteligência Artificial
20.8.3. Desafios na comunicação de decisões baseadas em IA para pacientes e médicos
20.8.4. Regulamentos sobre a transparência dos algoritmos de Inteligência Artificial no setor de saúde

20.9. Inovação e empreendedorismo no campo da Inteligência Artificial clínica com a Hindsait

20.9.1. Oportunidades para startups em tecnologias de Inteligência Artificial 
para o setor de saúde
20.9.2. Parcerias público-privadas no desenvolvimento da Inteligência Artificial 
20.9.3. Desafios para empreendedores no ambiente regulatório de saúde
20.9.4. Histórias de sucesso e aprendizados no empreendedorismo de IA clínica

20.10. Considerações éticas sobre a colaboração internacional em pesquisa clínica com a Aliança Global para Genômica e Saúde com GA4GH

20.10.1. Coordenação ética em projetos internacionais de IA
20.10.2. Gerenciar diferenças culturais e regulatórias em parcerias internacionais
20.10.3. Estratégias para inclusão equitativa em estudos globais
20.10.4. Desafios e soluções no intercâmbio de dados

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