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Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

1.1. História da Inteligência Artificial 

1.1.1. Quando se começa a falar de inteligência artificial?  
1.1.2. Referências no cinema 
1.1.3. Importância da inteligência artificial 
1.1.4. Tecnologias que viabilizam e apoiam a 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 neuronais 

1.3.1. Fundamentos teológicos 
1.3.2. Modelo computacional 
1.3.3. Redes neuronais supervisionadas e não supervisionadas 
1.3.4. Perceptron simples 
1.3.5. Perceptron multicamadas 

1.4. Algoritmos genéticos 

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

1.5. Tesauros, vocabulários, taxonomias 

1.5.1. Vocabulários 
1.5.2. Taxonomias 
1.5.3. Tesaurus 
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/razoabilidade 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Sistemas periciais e DSS

1.7.1. Sistemas periciais
1.7.2. Sistema de apoio à decisão

1.8. Chatbots e assistentes virtuais

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

1.9. Estratégia de implementação de IA
1.10. Futuro da inteligência artificial

1.10.1. Compreendemos como detetar as emoções através de algoritmos
1.10.2. Criação de uma Personalidade: Linguagem, expressões e conteúdo
1.10.3. Tendências da Inteligência Artificial
1.10.4. Reflexão

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida do dado

2.1. A estatística  

2.1.1. Estatística Estatística descritiva, inferências estatísticas  
2.1.2. População, amostra indivíduo  
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. Qualitativos: Dados binominais, dados nominais, dados ordinais 

2.2.2. De acordo com a sua forma

2.2.2.1. Numérico
2.2.2.2. Texto
2.2.2.3. Lógico

2.2.3. De acordo com a sua 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 metas  
2.4.2. Determinação de recursos necessários  
2.4.3. Diagrama de Gantt  
2.4.4. Estrutura de dados  

2.5. Recolha de dados  

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

2.6. Limpeza de dados  

2.6.1. Fases de 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. Indicadores de relação  
2.7.3. Mineração de dados  

2.8. Armazém de dados (Datawarehouse)

2.8.1. Elementos incluídos  
2.8.2. Design  
2.8.3. Aspetos a considerar  

2.9. Disponibilidade dos dados 

2.9.1. Acesso  
2.9.2. Utilidade  
2.9.3. Segurança  

2.10. Aspetos regulamentares 

2.10.1. Lei da Proteção de Dados  
2.10.2. Boas práticas  
2.10.3. Outros aspetos regulamentares 

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial

3.1. Ciência de dados 

3.1.1. A ciência de dados 
3.1.2. Ferramentas avançadas para o cientista de dados

3.2. Dados, informação e conhecimento 

3.2.1. Dados, informação e conhecimento  
3.2.2. Tipos de dados 
3.2.3. Fontes de dados 

3.3. Dos dados à informação  

3.3.1. Análise de Dados 
3.3.2. Tipos de análise 
3.3.3. Extração de informação de um Dataset 

3.4. Extração de informação 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 do 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 boas práticas 

3.10.1. Boas práticas para um cientista de dados 
3.10.2. O melhor modelo  
3.10.3. Ferramentas úteis 

Módulo 4. Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação

4.1. A inferência estatística

4.1.1. Estatística descritiva vs Inferência estatística
4.1.2. Procedimentos paramétricos
4.1.3. Procedimentos não paramétricos

4.2. Análise exploratória

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

4.3. Preparação de 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 aprendizagem automática

4.5. O ruído dos dados

4.5.1. Classes de ruído e atributos
4.5.2. Filtragem de ruído
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 dados discretos
4.7.2. Processo de discretização

4.8. Os dados  

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

4.9. Seleção de instâncias 

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

4.10. Pré-processamento de dados em ambientes Big Data

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial

5.1. Introdução às estratégias de desenho do algoritmos 

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

5.2. Eficiência e análise dos algoritmos 

5.2.1. Medidas de eficiência 
5.2.2. Medir o tamanho da entrada 
5.2.3. Medir o tempo de execução 
5.2.4. Caso pior, melhor e médio 
5.2.5. Notação assintótica 
5.2.6. Critérios de análise matemática de 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 da bolha 
5.3.3. Ordenação por seleção 
5.3.4. Ordenação por inserção 
5.3.5. Ordenação por mistura (Merge_Sort) 
5.3.6. Ordenação rápida (Quicksort) 

5.4. Algoritmos com árvores 

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

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 de largura 
5.6.3. Caminho de 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. Câmbio de moedas 
5.7.4. Problema do viajante 
5.7.5. Problema da mochila 

5.8. Pesquisa de caminhos mínimos 

5.8.1. O problema do caminho mínimo 
5.8.2. Arcos negativos e ciclos 
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 
5.9.3. O algoritmo Kruskal 
5.9.4. Análise de complexidade 

5.10. Backtracking 

5.10.1. O Backtracking 
5.10.2. Técnicas alternativas

Módulo 6. Sistemas inteligentes

6.1. Teoria dos agentes 

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

6.2. Arquiteturas de agentes 

6.2.1. O processo de argumentação de um agente 
6.2.2. Agentes reativos 
6.2.3. Agentes dedutivos 
6.2.4. Agentes híbridos 
6.2.5. Comparativo 

6.3. Informação e conhecimento 

6.3.1. Distinção entre dados, informação e conhecimento 
6.3.2. Avaliação qualidade dos dados 
6.3.3. Métodos de recolha de dados 
6.3.4. Métodos de aquisição de dados 
6.3.5. Métodos de aquisição de conhecimento 

6.4. Representação do conhecimento 

6.4.1. A importância da representação do conhecimento 
6.4.2. Definição da representação do conhecimento através das 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 a criação de ontologias 

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

6.7. A web semântica 

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

6.8. Outros modelos representação do conhecimento 

6.8.1. Vocabulários 
6.8.2. Visão global 
6.8.3. Taxonomias 
6.8.4. Tesaurus 
6.8.5. Folksonomias 
6.8.6. Comparativo 
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 na lógica de primeira ordem 

6.10. Raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e Sistemas Periciais 

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 Periciais 
6.10.5. Elementos e Arquitetura dos Sistemas Periciais 
6.10.6. Criação de Sistemas Periciais 

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados

7.1. Introdução aos processos de descoberta de conhecimentos e aos conceitos básicos da aprendizagem automática 

7.1.1. Conceitos-chave dos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.2. Perspetiva histórica dos processos de descoberta do conhecimento 
7.1.3. Etapas 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 aprendizagem automática 
7.1.6. Tipos de informação sobre aprendizagem automática 
7.1.7. Conceitos básicos de aprendizagem 
7.1.8. Conceitos básicos de aprendizagem não supervisionado 

7.2. Exploração e pré-processamento de dados 

7.2.1. Tratamento de dados 
7.2.2. Tratamento de dados no fluxo de análise de dados 
7.2.3. Tipos de dados 
7.2.4. Transformação 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 à redução da dimensionalidade 

7.3. Árvore de decisão 

7.3.1. Algoritmo ID 
7.3.2. Algoritmo C 
7.3.3. Excesso de treino e poda 
7.3.4. Análise dos resultados 

7.4. Avaliação dos classificadores 

7.4.1. Matrizes de confusão 
7.4.2. Matrizes de avaliação numérica 
7.4.3. Estatística Kappa 
7.4.4. A curva ROC 

7.5. Regras de classificação 

7.5.1. Medidas de avaliação das 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 neuronais simples 
7.6.3. Algoritmo de Backpropagation 
7.6.4. Introdução às redes neuronais recorrentes 

7.7. Métodos bayesianos 

7.7.1. Conceitos básicos 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 modelos 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 suporte vetorial (SVM) 
7.8.6. Medidas de adequação 

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 linguagem natural(PLN) 

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. As redes neuronais, a base da Deep Learning

8.1. Aprendizagem profunda 

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

8.2. Operações 

8.2.1. Adição 
8.2.2. Produto 
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. Ligação de Camadas e Operações 

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

8.5. Construção da primeira rede neuronal 

8.5.1. Design da rede 
8.5.2. Estabelecer os pesos 
8.5.3. Treino da rede 

8.6. Treinador e Otimizador 

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

8.7. Aplicação dos Princípios das Redes Neuronais 

8.7.1. Funções de ativação 
8.7.2. Propagação para trás 
8.7.3. Ajuste dos parâmetros 

8.8. Dos neurónios biológicos aos neurónios artificiais 

8.8.1. Funcionamento de um neurónio biológico 
8.8.2. Transferência de conhecimentos para os neurónios artificiais 
8.8.3. Estabelecer de relações entre os dois 

8.9. Implementação do MLP (Perceptron Multicamadas) com o Keras 

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

8.10. Hiperparâmetros de Fine tuning de Redes Neuronais 

8.10.1. Seleção da função de ativação 
8.10.2. Estabelecer a Learning rate 
8.10. 3. Ajuste dos pesos

Módulo 9. Treino de redes neuronais 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. Treino de transferência de aprendizagem 
9.2.2. Extração de características 
9.2.3. Aprendizagem profunda 

9.3. Otimizadores 

9.3.1. Otimizadores estocásticos de gradiente descendente 
9.3.2. Otimizadores Adam e RMSprop 
9.3.3. Otimizadores de momento 

9.4. Programação da taxa de aprendizagem 

9.4.1. Controlo de taxa sobre 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. Orientações práticas 

9.6.1. Design do modelo 
9.6.2. Seleção de métricas e parâmetros de avaliação 
9.6.3. Teste de hipóteses 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Treino de transferência de aprendizagem 
9.7.2. Extração de características 
9.7.3. Aprendizagem profunda 

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. Treino de transferência de aprendizagem 
9.9.2. Extração de características 
9.9.3. Aprendizagem profunda 

9.10. Regularização 

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

Módulo 10. Personalização de modelos e treino com TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Uso da biblioteca TensorFlow 
10.1.2. Treino de modelos com o TensorFlow 
10.1.3. Operações de gráfico no TensorFlow 

10.2. TensorFlow e NumPy 

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

10.3. Personalização de modelos e algoritmos de treino 

10.3.1. Construir modelos personalizados com o TensorFlow 
10.3.2. Gestão dos parâmetros de treino 
10.3.3. Utilização de técnicas de otimização para o treino 

10.4. Funções e gráficos do TensorFlow 

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

10.5. Carga de conjuntos de dados com o TensorFlow 

10.5.1. Carga de conjuntos de dados com o TensorFlow 
10.5.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow 
10.5.3. Utilizar de ferramentas do TensorFlow para a manipulação de dados 

10.6. A API tf.data 

10.6.1. Utilização da API tf.data para o processamento de dados 
10.6.2. Construção de fluxo de dados com API tf.data 
10.6.3. Utilização da API tf.data para o treino de modelos 

10.7. O formato TFRecord 

10.7.1. Utilização da API TFRecord para a serialização de dados 
10.7.2. Carregar arquivos TFRecord com TensorFlow 
10.7.3. Utilização de arquivos TFRecord para o treino 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 o Keras 
10.8.3. Utilização da API de pré-processamento do Keras para o treino de modelos 

10.9. O projeto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilização de TensorFlow Datasets para o carregamento de dados 
10.9.2. Pré-processamento de dados com o TensorFlow Datasets 
10.9.3. Utilização de TensorFlow Datasets para o treino 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. Treino de um modelo com o TensorFlow 
10.10.4. Utilizar a aplicação para previsão de resultados

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais

11.1. Arquitetura Visual Cortex 

11.1.1. Funções do córtex visual 
11.1.2. Teoria 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 

11.3.1. Pooling e Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Tipos de Pooling 

11.4. Arquitetura CNN 

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

11.5. Implementação de uma CNN ResNet usando Keras 

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

11.6. Utilização 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 a aprendizagem 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. Detenção de objetos 

11.9. Deteção e seguimento de objetos 

11.9.1. Métodos de deteção de objetos 
11.9.2. Algoritmos de seguimento de objetos 
11.9.3. Técnicas de seguimento e localização 

11.10. Segmentação semântica 

11.10.1. Aprendizagem profunda para a segmentação semântica 
11.10.2. Deteção de bordas 
11.10.3. Métodos de segmentação baseado sem regras

Módulo 12. Processamento de linguagem natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção

12.1. Geração de texto utilizando RNN 

12.1.1. Treino 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 de conjuntos de dados de treino 

12.2.1. Preparação dos dados para o treino de uma RNN 
12.2.2. Armazenamento do conjunto de dados de treino 
12.2.3. Limpeza e transformação dos dados 
12.2.4. Análise de Sentimento 

12.3. Classificação da opiniões com RNN 

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

12.4. Rede codificadora-descodificadora para a tradução automática neural 

12.4.1. Treino de uma RNN para a  tradução automática 
12.4.2. Utilização de uma rede encoder-decoder para a tradução automática 
12.4.3. Melhoria da precisão da tradução automática com RNNs 

12.5. Mecanismos de atenção 

12.5.1. Implementação de mecanismos de atenção em RNN 
12.5.2. Utilização de mecanismos de atenção para melhorar a precisão dos modelos 
12.5.3. Vantagens dos mecanismos de atenção nas redes neuronais 

12.6. Modelos Transformers 

12.6.1. Uso de modelos Transformers no processamento de linguagem natural 
12.6.2. Aplicação de modelos Transformers na visão 
12.6.3. Vantagens dos modelos Transformers 

12.7. Transformers para a visão 

12.7.1. Utilização de modelos Transformers para a visão 
12.7.2. Pré-processamento de dados de imagem 
12.7.3. Treino de modelos Transformers para visão 

12.8. Biblioteca de Transformers de Hugging Face 

12.8.1. Utilização da biblioteca Transformers de Hugging Face 
12.8.2. Aplicação da biblioteca de Transformers de Hugging Face 
12.8.3.  Vantagens da biblioteca Transformers de Hugging Face 

12.9. Outras Bibliotecas de Transformers. Comparativo 

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

12.10. Desenvolvimento de uma aplicação de PLN com RNN e Atenção. Aplicação prática 

12.10.1. Desenvolvimento de uma aplicação de processamento de linguagem natural com RNN e atenção 
12.10.2. Utilização de RNN, mecanismos de atenção e modelos Transformers na aplicação 
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. Aprendizagem profunda 
13.1.3. Representações compactas 

13.2. Realização da PCA com um codificador automático linear incompleto 

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

13.3. Codificadores automáticos empilhados 

13.3.1. Redes neuronais profundas 
13.3.2. Construção de arquiteturas de codificação 
13.3.3. Utilização da regularização 

13.4. Autoencodificadores convolucionais 

13.4.1. Design do modelo convolucionais 
13.4.2. Treino do modelo convolucionais 
13.4.3. Avaliação dos resultados 

13.5. Redução do ruído dos codificadores automáticos 

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

13.6. Codificadores automáticos dispersos 

13.6.1. Aumento da eficiência da codificação 
13.6.2. Minimizar o número de parâmetros 
13.6.3. Utilização de técnicas de regularização 

13.7. Codificadores automáticos variacionais 

13.7.1. Utilização da 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. Treino de redes neuronais profundas 

13.9. Redes generativas antagónicas e modelos de difusão 

13.9.1. Geração de conteúdos a partir de imagens 
13.9.2. Modelação de distribuições de dados 
13.9.3. Utilização de redes contraditórias

13.10. Implementação dos Modelos 

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

Módulo 14. Computação bioinspirada 

14.1. Introdução à computação bioinspirada 

14.1.1. Introdução à computação bioinspirada 

14.2. Algoritmos de inspiração social 

14.2.1. Computação bioinspirada baseada em colónias de formigas 
14.2.2. Variantes dos algoritmos de colónias 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 

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

14.6. Modelos de computação evolutiva (II) 

14.6.1. Modelos de evolução baseados na estimativa das distribuições (EDA) 
14.6.2. Programação genética 

14.7. Programação evolutiva aplicada a problemas de aprendizagem 

14.7.1. A aprendizagem baseada em regras 
14.7.2. Métodos evolutivos em problemas de seleção de exemplos 

14.8. Problemas multiobjetivo 

14.8.1. Conceito de dominância 
14.8.2. Aplicação de algoritmos evolutivos a problemas multiobjetivos 

14.9. Redes neuronais (I) 

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

14.10. Redes neuronais (II) 

14.10.1. Casos de utilização de redes neuronais na investigação médica 
14.10.2. Casos de utilização de redes neuronais na economia 
14.10.3. Casos de utilização de redes neuronais na visão artificial

Módulo 15. Inteligência Artificial Estratégias e aplicações 

15.1. Serviços financeiros 

15.1.1. As implicações da Inteligência Artificial (IA) nos serviços financeiros. Oportunidades e desafios
15.1.2. Casos de utilização  
15.1.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA 
15.1.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.2. Implicações da inteligência artificial no serviço de saúde

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

15.3. Riscos relacionados com a utilização de IA no serviço de saúde 

15.3.1. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA 
15.3.2. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA  

15.4. Retail

15.4.1. Implicações da IA no Retail Oportunidades e desafios  
15.4.2. Casos de utilização  
15.4.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA  
15.4.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.5. Indústrias

15.5.1. Implicações da IA na Indústria. Oportunidades e desafios 
15.5.2. Casos de utilização 

15.6. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA na Indústria   

15.6.1. Casos de utilização 
15.6.2. Potenciais riscos relacionados com a utilização 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 utilização  
15.7.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização 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 utilização  
15.8.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA  
15.8.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

15.9. Silvicultura e agricultura  

15.9.1. Implicações da IA na Indústria 4.0 Oportunidades e desafios  
15.9.2. Casos de utilização 
15.9.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA 
15.9.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA  

15.10. Recursos Humanos  

15.10.1. Implicações da IA nos Recursos Humanos Oportunidades e desafios 
15.10.2. Casos de utilização  
15.10.3. Potenciais riscos relacionados com a utilização de IA  
15.10.4. Potenciais desenvolvimentos/utilizações futuras da IA 

Módulo 16. Inteligência Artificial nas Estratégias de Marketing Digital  

16.1. Transformação do marketing digital com a IA e o ChatGPT

16.1.1. Introdução à Transformação digital 
16.1.2. Impacto na Estratégia de Conteúdos 
16.1.3. Automatização de Processos de Marketing 
16.1.4. Desenvolvimento de Experiência do Cliente 

16.2. Ferramentas de IA para SEO e SEM: KeywordInsights e DiiB

16.2.1. Otimização de Palavras-Chave com a IA 
16.2.2. Análise da concorrência 
16.2.3. Previsões de Tendências de Pesquisa  
16.2.4. Segmentação Inteligente do Público-alvo 

16.3. Aplicação de IA nas redes sociais 

16.3.1. Análise de Sentimentos com a MonkeyLearn
16.3.2. Deteção de Tendências Sociais 
16.3.3. Automatização de Publicações com a Metricool 
16.3.4. Geração Automatizada de Conteúdo com a Predis

16.4. Ferramentas de IA para a Comunicação com os clientes 

16.4.1. Chatbots Personalizados utilizando o Dialogflow 
16.4.2. Sistemas de Resposta Automatizada por Correio Eletrónico utilizando o Mailchimp 
16.4.3. Otimização de Respostas em Tempo Real usando o Freshchat
16.4.4. Análise do Feedback do Cliente utilizando o SurveyMonkey

16.5. Personalização da Experiência do Utilizador com a IA 

16.5.1. Recomendações Personalizadas 
16.5.2. Adaptação de Interface de Utilizador 
16.5.3. Segmentação Dinâmica do Público-alvo 
16.5.4. Testes A/B inteligentes com o VWO (Visual Website Optimizer)

16.6. Chatbots e assistentes virtuais no domínio do Marketing Digital 

16.6.1. Interação Proativa com o MobileMonkey
16.6.2. Integração Multicanal utilizando a Tars
16.6.3. Respostas Contextuais com a Chatfuel
16.6.4. Análise de Conversação através do Botpress

16.7. Publicidade programática com a IA 

16.7.1. Segmentação Avançada com a Adroll
16.7.2. Otimização em Tempo Real usando o WordStream
16.7.3. Oferta Automática utilizando a BidIQ
16.7.4. Análise dos Resultados 

16.8. Análise preditiva e Big Data no Marketing Digital 

16.8.1. Previsões de Tendências do Mercado 
16.8.2. Modelos de Atribuição Avançados 
16.8.3. Segmentação Preditiva do Público-alvo 
16.8.4. Análise de Sentimentos em Big Data 

16.9. IA e Email Marketing para a personalização e automatização de campanhas 

16.9.1. Segmentação Dinâmica de Listas 
16.9.2. Conteúdo dinâmico em Emails 
16.9.3. Automatização do Fluxo de Trabalho com Brevo
16.9.4. Otimização da Taxa de Abertura com a Benchmark Email

16.10. Tendências futuras da IA para o Marketing Digital 

16.10.1. IA Conversacional Avançada 
16.10.2. Integração de Realidade Aumentada utilizando o ZapWorks
16.10.3. Ênfase na Ética da IA 
16.10.4. IA na Criação de Conteúdos

Módulo 17. Geração de conteúdo com a IA

17.1. Engenharia do prompt no ChatGPT  

17.1.1. Melhora a qualidade do conteúdo gerado 
17.1.2. Estratégias para otimizar o desempenho do modelo 
17.1.3. Design de Prompts eficazes 

17.2. Ferramentas de Geração de Imagens com a IA através do ChatGPT 

17.2.1. Reconhecimento e geração de objetos 
17.2.2. Aplicação de estilos e filtros personalizados a imagens 
17.2.3. Métodos para melhorar a qualidade visual das imagens 

17.3. Criar vídeos com o IA 

17.3.1. Ferramentas para automatizar a edição de vídeos 
17.3.2. Síntese de voz e dobragem automática 
17.3.3. Técnicas de seguimento e animação de objetos 

17.4. Geração de Texto com a IA para blogues e redes sociais através do ChatGPT

17.4.1. Estratégias para melhorar o posicionamento SEO no conteúdo gerado 
17.4.2. Utilização da IA para prever e gerar tendências de conteúdos 
17.4.3. Criação de títulos apelativos 

17.5. Personalização de Conteúdos com a IA para diferentes públicos, utilizando a Optimizely  

17.5.1. Identificação e Análise de Perfis de Audiência 
17.5.2. Adaptação dinâmica dos conteúdos de acordo com os perfis dos utilizadores 
17.5.3. Segmentação Preditiva do Público-alvo 

17.6. Considerações éticas para uma utilização responsável da IA na produção de conteúdos 

17.6.1. Transparência na geração de conteúdo 
17.6.2. Prevenção do preconceito e a discriminação na produção de conteúdos 
17.6.3. Controlo e Supervisão Humana em processos generativos 

17.7. Análise de casos de sucesso na geração de conteúdos com a IA 

17.7.1. Identificação de estratégias-chave em casos de sucesso 
17.7.2. Adaptação a diferentes setores 
17.7.3. Importância da colaboração entre especialistas de IA e profissionais do setor 

17.8. Integração de conteúdos gerados por IA nas estratégias de Marketing Digital 

17.8.1. Otimização de campanhas publicitárias com geração de conteúdos 
17.8.2. Personalização da Experiência de Utilizador  
17.8.3. Automatização de Processos de Marketing 

17.9. Tendências futuras na geração de conteúdos com a IA 

17.9.1. Integração avançada e sem falhas de texto, imagem e áudio 
17.9.2. Geração de conteúdos hiper-personalizados 
17.9.3. Aperfeiçoamento do desenvolvimento da IA na deteção de emoções 

17.10. Avaliação e medição do impacto dos conteúdos gerados por IA 

17.10.1. Métricas adequadas para avaliar o desempenho do conteúdo gerado 
17.10.2. Medição do engagement da audiência 
17.10.3. Melhoria contínua do conteúdo através da análise

Módulo 18. Automatização e otimização do processo de Marketing com a IA 

18.1. Automatização de Marketing com a IA utilizando o Hubspot 

18.1.1. Seleção de audiências com base na IA 
18.1.2. Automatização de Workflows ou fluxos de trabalho 
18.1.3. Otimização contínua de campanhas online 

18.2. Integração de dados e plataformas em estratégias de Marketing Automatizado 

18.2.1. Análise e unificação de dados multicanal 
18.2.2. Interligação entre diferentes plataformas de marketing 
18.2.3. Atualização dos dados em tempo real 

18.3. Otimização de Campanhas Publicitárias com IA usando o Google Ads

18.3.1. Análise preditiva do desempenho dos anúncios 
18.3.2. Personalização automática do anúncio de acordo com o público-alvo 
18.3.3. Ajuste automático do orçamento em função dos resultados 

18.4. Personalização de audiências com IA 

18.4.1. Segmentação e Personalização de conteúdos 
18.4.2. Recomendações personalizadas de conteúdos 
18.4.3. Identificação automática de audiências ou grupos homogéneos 

18.5. Automatização de respostas aos clientes através da IA  

18.5.1. Chatbots e aprendizagem automática 
18.5.2. Geração automática de respostas 
18.5.3. Resolução Automática de problemas 

18.6. IA em Email Marketing para a automatização e personalização 

18.6.1. Automatização de sequências de emails 
18.6.2. Personalização dinâmica de conteúdos de acordo com as preferências 
18.6.3. Segmentação inteligente de listas de correio eletrónico 

18.7. Análise de sentimentos com a IA em Redes Sociais e Feedback de Clientes através da Lexalytics

18.7.1. Monitorização automática de sentimentos nos comentários 
18.7.2. Respostas personalizadas às emoções 
18.7.3. Análise preditiva da reputação 

18.8. Otimização de Preços e Promoções com a IA usando a Vendavo

18.8.1. Ajuste automático de preços com base em análises preditivas 
18.8.2. Criação automática de ofertas adaptadas ao comportamento do utilizador 
18.8.3. Análise da concorrência e dos preços em tempo real 

18.9. Integração da IA nas ferramentas de Marketing existentes 

18.9.1. Integração das capacidades de IA com as plataformas de Marketing existentes 
18.9.2. Otimização das funcionalidades existentes 
18.9.3. Integração com sistemas CRM 

18.10. Tendências e o futuro da automatização com a IA no Marketing 

18.10.1. IA para melhorar a Experiência do Utilizador 
18.10.2. Abordagem preditiva nas decisões de Marketing 
18.10.3. Publicidade Conversacional

Módulo 19. Análise dos dados de comunicação e Marketing para a Tomada de decisões  

19.1. Tecnologias e Ferramentas Específicas para a Análise de Dados de Comunicação e Marketing mediante o Google Analytics 4 

19.1.1. Ferramentas para analisar conversas e tendências nas redes sociais 
19.1.2. Sistemas para identificar e avaliar emoções em comunicações 
19.1.3. Utilização de Big Data para analisar as comunicações 

19.2. Aplicações de IA na Análise de Grandes Volumes de Dados de Marketing como o Google BigQuery 

19.2.1. Processamento automático de dados em massa 
19.2.2. Identificação de padrões de comportamento 
19.2.3. Otimização de algoritmos para a análise de dados 

19.3. Ferramentas para a Visualização de Dados e Reporting de Campanhas e Comunicações com a IA

19.3.1. Criação de Dashboards interativos 
19.3.2. Geração automática de Relatórios 
19.3.3. Visualização preditiva dos resultados em campanhas 

19.4. Aplicação da IA na Investigação de Mercados através do Quid

19.4.1. Processamento automático de dados de inquéritos 
19.4.2. Identificação automática de segmentos de audiência 
19.4.3. Previsões de tendências do mercado 

19.5. Análise Preditiva em Marketing para a Tomada de Decisões 

19.5.1. Modelos preditivos de comportamento dos consumidores 
19.5.2. Prognóstico do desempenho de campanhas
19.5.3. Ajuste automático da otimização estratégica 

19.6. Segmentação do Mercado com IA utilizando a Meta 

19.6.1. Análise automatizada de dados demográficos 
19.6.2. Identificação das partes interessadas 
19.6.3. Personalização dinâmica de ofertas 

19.7. Otimização da Estratégia de Marketing com a IA 

19.7.1. Utilização da IA para medir a eficácia dos canais 
19.7.2. Ajuste automático estratégico para maximizar os resultados 
19.7.3. Simulação de cenários estratégicos 

19.8. IA na Medição do ROI de marketing com o GA4

19.8.1. Modelos de atribuição de conversões 
19.8.2. Análise do retorno do investimento mediante IA 
19.8.3. Estimativa do Customer Lifetime Value ou Valor do Cliente 

19.9. Histórias de Sucesso em Análise de Dados com a IA 

19.9.1. Demonstração através de estudos de casos em que a IA melhorou os resultados 
19.9.2. Otimização dos custos e recursos 
19.9.3. Vantagens competitivas e inovação 

19.10. Desafios e Considerações Éticas na Análise de Dados com a IA 

19.10.1. Distorção nos dados e resultados 
19.10.2. Considerações éticas no tratamento e análise de dados sensíveis 
19.10.3. Desafios e soluções para tornar os modelos de IA transparentes

Módulo 20. Vendas e Geração de leads com a Inteligência Artificial

20.1. Aplicação da IA no Processo de Vendas utilizando o Salesforce

20.1.1. Automatização das tarefas de vendas 
20.1.2. Análise preditiva do Ciclo de Vendas 
20.1.3. Otimização de estratégias de preço 

20.2. Técnicas e Ferramentas para Geração de Leads com IA através do Hubspot

20.2.1. Identificação automatizada de contactos 
20.2.2. Análise do comportamento dos utilizadores 
20.2.3. Personalização de conteúdos para o recrutamento 

20.3. Scoring de leads com a IA utilizando o Hubspot 

20.3.1. Avaliação automatizada da qualificação de Leads  
20.3.2. Análise de leads baseada em interações 
20.3.3. Otimização do modelo de Scoring de Leads 

20.4. IA na Gestão das Relações com os Clientes 

20.4.1. Acompanhamento automatizado para melhorar as relações com os clientes
20.4.2. Recomendações personalizadas para os clientes 
20.4.3. Automatização das comunicações personalizadas 

20.5. Implementação e Casos de Sucesso de Assistentes Virtuais em Vendas 

20.5.1. Assistentes virtuais para apoio às vendas 
20.5.2. Melhoria da experiência dos Clientes 
20.5.3. Otimização da conversão e fecho de vendas 

20.6. Previsão das Necessidades dos Clientes com a IA 

20.6.1. Análise do comportamento de compra 
20.6.2. Segmentação dinâmica de ofertas 
20.6.3. Sistemas de recomendação personalizados 

20.7. Personalização de Propostas de Vendas com a IA 

20.7.1. Adaptação dinâmica das propostas comerciais 
20.7.2. Ofertas exclusivas baseadas no comportamento 
20.7.3. Criação de packs personalizados 

20.8. Análise da Concorrência com a IA 

20.8.1. Monitorização automatizada da concorrência 
20.8.2. Análise comparativa automatizada de preços 
20.8.3. Vigilância preditiva da concorrência 

20.9. Integração da IA nas Ferramentas de Vendas 

20.9.1. Compatibilidades com Sistemas CRM 
20.9.2. Potencalizar as Ferramentas de vendas 
20.9.3. Análise preditiva em plataformas de vendas 

20.10. Inovações e Previsões no âmbito das Vendas 

20.10.1. Realidade aumentada na experiência de compra 
20.10.2. Automatização avançada das vendas 
20.10.3. Inteligência Emocional em interações de vendas 

Uma experiência educativa de primeira classe que elevará os seus horizontes profissionais. Increva-se já!”