Com este master, descobrirá como a Inteligência Artificial está a transformar as indústrias e preparar-se-á para liderar a mudança” 

A IA está a transformar numerosos setores, da saúde à logística, do automóvel ao comércio eletrónico. A sua capacidade de automatizar tarefas repetitivas e melhorar a eficiência levou a uma procura crescente de profissionais capazes de dominar diferentes tipos de algoritmos de aprendizagem automática. Num setor tão inovador e em constante evolução, é imperativo manter-se atualizado para competir num mercado de trabalho cada vez mais orientado para a tecnologia. 

Precisamente por esta razão, a TECH desenvolveu um master que se apresenta como uma resposta estratégica para melhorar as perspetivas de emprego e o potencial de promoção dos estudantes. Assim, desenvolveu um plano de estudos inovador, no qual os estudantes irão aprofundar os fundamentos da IA e aprofundar os seus conhecimentos sobre a extração de dados.

Ao longo do desenvolvimento deste master, os alunos mergulharão nos fundamentos essenciais, traçando a evolução histórica da IA e explorando as suas projeções futuras. Desta forma, irão aprofundar a integração em aplicações de uso massivo , para compreender como estas plataformas melhoram a experiência do utilizador e otimizam a eficiência operacional.

Esta é uma certificação académica exclusiva que permitirá aos profissionais desenvolver processos de otimização inspirados na evolução biológica, encontrando e aplicando soluções eficientes para problemas complexos com um domínio profundo da Inteligência Artificial.

Para facilitar a integração de novos conhecimentos, a TECH criou este Mestrado Próprio completo baseado na exclusiva metodologia do Relearning. Com esta abordagem, os alunos reforçarão a compreensão através da repetição de conceitos-chave ao longo do master, que serão apresentados em vários suportes audiovisuais para uma aquisição progressiva e eficiente dos conhecimentos. Tudo isto a partir de um sistema inovador e flexível, completamente online, que permite adaptar a aprendizagem aos horários dos participantes.

Melhore o seu perfil profissional desenvolvendo soluções avançadas, baseadas em IA, com o Mestrado Próprio mais completo do panorama académico digital” 

Este master em Inteligência Artificial conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos fornecem informações atualizado e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser levado a cabo a fim de melhorar a aprendizagem 
• A sua ênfase especial em metodologias inovadoras
• Lições teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso ao conteúdo a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Abordará desde a evolução das redes neuronais até ao Deep Learning e adquirirá competências sólidas na implementação de soluções avançadas de Inteligência Artificial” 

O corpo docente do master inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educativa, permitirá ao profissional uma aprendizagem situada e contextual, ou seja, um ambiente simulado que proporcionará uma capacitação imersiva programada para capacitar-se em situações reais.

A conceção deste master baseia-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do mesmo. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos. 

Otimizará o potencial de armazenamento de dados na melhor universidade digital do mundo, segundo a Forbes"

Poderá aceder a conteúdos exclusivos no campus virtual 24 horas por dia, sem restrições geográficas ou de horário"

Os numerosos avanços no domínio da Inteligência Artificial geraram uma necessidade de atualização constante por parte dos profissionais. Por esta razão, a TECH criou um master único e completo, com o qual os alunos irão dominar os complexos algoritmos que dão "vida" à Inteligência Artificial. Assim, o objetivo final deste Mestrado Próprio consistirá fornecer aos estudantes as informações mais recentes do setor , com uma abordagem facilitadora e de vanguarda. Desta forma, os estudantes terão acesso a um itinerário académico único, ministrado 100% online.

Dominarão as chaves da informação escondida em grandes conjuntos de dados e aumentarão a sua visibilidade profissional num mercado em constante expansão”

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e compreender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Aprofundar a compreensão dos algoritmos e da complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neuronais para o desenvolvimento da Deep Learning 
• Explorar a computação bioinspirada e a sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias de Inteligência Artificial atuais em vários domínios, identificando oportunidades e desafios 

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde o seu início até ao seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neuronais e a sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e aplicações dos algoritmos genéticos, analisando a sua utilidade na resolução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito de web semântica e a sua influência na organização e compreensão da informação em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e Ciclo de Vida do Dado

• Compreender os conceitos fundamentais da estatística e a sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar os diferentes tipos de dados estatísticos, desde os quantitativos aos qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a sua geração até à sua eliminação, identificando as principais etapas 
• Explorar as fases iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planeamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de recolha de dados, incluindo a metodologia, as ferramentas e os canais de recolha 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Armazém de Dados), com ênfase nos elementos que o inytegram e na sua conceção 
• Analisar os aspetos regulamentares relacionados com a gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança, bem como as boas práticas 

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial

• Domine os fundamentos da ciência dos dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informação utilizando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e caraterísticas dos datasets, compreendendo a sua importância na preparação e utilização de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Utilizar ferramentas específicas e boas práticas no tratamento e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação de Inteligência Artificial 

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

• Dominar técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar análises exploratórias pormenorizadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver competências para a preparação de dados, incluindo a sua limpeza, integração e formatação para utilização na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para tratar valores em falta em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação sensíveis ao contexto 
• Identificar e atenuar o ruído nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial

• Introduzir estratégias de conceção de algoritmos, proporcionando uma compreensão sólida das abordagens fundamentais para a resolução de problemas 
• Analisar a eficiência e a complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo o seu desempenho e comparando a sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando a sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando a sua aplicação na representação e resolução de problemas que envolvam relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, compreendendo a sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking na resolução sistemática de problemas, analisando a sua eficácia numa variedade de cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais do seu funcionamento e a sua aplicação na Inteligência Artificial e na engenharia de Software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e a sua aplicação na organização de informação estruturada 
• Analisar o conceito de web semântica e o seu impacto na organização e recuperação de informação em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e sistemas periciais, compreendendo a sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados

• Introduzir processos de descoberta de conhecimentos e os conceitos fundamentais da aprendizagem automática 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores utilizando técnicas específicas para medir o seu desempenho e exatidão na classificação de dados 
• Estudar as redes neuronais, compreendendo o seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizagem automática 
• Explorar os métodos bayesianos e a sua aplicação na aprendizagem automática, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a extração de texto e o processamento de linguagem natural (PLN), compreendendo como as técnicas de aprendizagem automática são aplicadas para analisar e compreender texto 

Módulo 8. As redes neuronais, a base da Deep Learning

• Dominar os fundamentos da Aprendizagem Profunda, compreendendo o seu papel essencial na Deep Learning
• Explorar as operações fundamentais nas redes neuronais e compreender a sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas nas redes neuronais e aprender a selecioná-las adequadamente 
• Compreender a ligação eficaz de camadas e operações para conceber arquiteturas de redes neuronais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neuronais 
• Explorar a ligação entre neurónios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda da conceção de modelos 
• Afinar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neuronais, melhorando o seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treino de redes neuronais profundas

• Resolver problemas relacionados com gradientes na formação de redes neuronais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treino 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treino eficiente e eficaz de redes neuronais profundas 
• Implementar a Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicações práticas utilizando a Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neuronais profundas 

Módulo 10. Personalização de modelos e treino com TensorFlow

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e a sua integração com o NumPy para um tratamento e computação eficientes dos dados 
• Personalizar modelos e algoritmos de treino utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerir e manipular eficientemente conjuntos de dados 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e aceder a grandes conjuntos de dados TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explore o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência do desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de  Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treino de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais

• Compreender a arquitetura do córtex visual e a sua relevância para a Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair caraterísticas-chave de imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com o Keras 
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para tirar partido da aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de deteção e seguimento de objetos utilizando Redes Neuronais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

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

• Desenvolver competências na geração de textos utilizando Redes Neuronais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de PNL 
• Explorando a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar a sua adequação em tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de PLN que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e Modelos de Difusão

• Desenvolver representações de dados eficientes utilizando Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação dos dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar codificadores automáticos convolucionais para representações visuais eficientes de dados 
• Analisar e aplicar a eficácia dos codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Generativas Antagónicas (GANs) e Modelos de Difusão 
• Implementar e comparar o desempenho de modelos de difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar os algoritmos de adaptação social como uma abordagem fundamental na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização
• Continuar a análise pormenorizada de modelos de computação evolutiva
• Aplicar a programação evolutiva a problemas de aprendizagem específicos 
• Abordar a complexidade de problemas multi-objetivo no âmbito da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neuronais no domínio da computação bioinspirada
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neuronais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial: estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação da inteligência artificial nos serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados à utilização da inteligência artificial no setor da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais associados à utilização da IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Conceber soluções de inteligência artificial para otimizar os processos na administração pública 
• Avaliar a aplicação de tecnologias de IA no setor da educação 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Melhorar os processos de recursos humanos através da utilização estratégica da inteligência artificial 

Dominarás as tecnologias do futuro com esta certificação exclusiva 100% online. Só com a TECH!”