A IA na Educação fomenta uma aprendizagem adaptativa e centrada no aluno, promovendo um ambiente educativo mais eficaz e enriquecedor. Inscreva-se já!” 

A aplicação da Inteligência Artificial (IA) no campo educativo surgiu como uma ferramenta inestimável, revolucionando a forma como os alunos acedem ao conhecimento e como os educadores gerem o processo de ensino. A personalização da aprendizagem tornou-se mais acessível graças a algoritmos inteligentes, que adaptam os conteúdos educativos de acordo com as necessidades individuais. Isto não só maximiza a eficiência, mas também aborda as diferenças de ritmo e estilo de aprendizagem. 

Por esta razão, a TECHdesenvolveu este master em Inteligência Artificial na Educação, que abordará não só os aspetos mais técnicos da IA, mas também as considerações éticas, legais e sociais associadas. Para além disso, a abordagem prática do desenvolvimento de projetos de IA na aula dotará os professores de competências tangíveis para a sua implementação eficaz em contextos educativos.  

De igual modo, o aluno explorará a prática docente com IA generativa, com especial atenção para a personalização da aprendizagem e a melhoria contínua, aspetos fundamentais para a adaptabilidade no processo educativo. Por fim, serão analisadas as tendências emergentes em IA para a Educação, garantindo que os participantes estejam cientes das últimas inovações em tecnologia educativa. 
Desta forma, o master proporcionará uma combinação equilibrada de conhecimentos técnicos, competências práticas e uma perspetiva ética e reflexiva, posicionando-se como líder na qualificação de profissionais capazes de enfrentar os desafios e oportunidades da IA no âmbito educativo. 

Assim, a TECHconcebeu uma certificação abrangente que se baseia na metodologia Relearning. Esta modalidade educativa centra-se na repetição de conceitos essenciais para garantir uma compreensão perfeita. Da mesma forma, a acessibilidade é fundamental, uma vez que apenas é necessário um dispositivo eletrónico com ligação à Internet para aceder aos conteúdos a qualquer momento, eliminando assim a necessidade de comparecer pessoalmente ou de se adaptar a horários pré-estabelecidos.

A IA facilita o feedback imediato, permitindo aos professores identificar áreas de melhoria e prestar apoio personalizado"   

 

Este master em Inteligência Artificial na Educação conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As suas principais caraterísticas são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial na Educação 
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e eminentemente práticos fornecem informações teóricas 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 

Irá gerir projetos de IA nas aulas, desde a programação com aprendizagem automática até à sua utilização em videojogos e robótica"   

 

O corpo docente domaster inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional, 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 preparação imersiva programada para praticar 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 percurso académico. Para tal, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.  

Através deste master 100% online, irá integrar ferramentas generativas de IA no planeamento, implementação e avaliação de atividades educativas"

Dominará as tecnologias mais avançadas de IA, como a Realidade Aumentada/Virtual, graças à vasta biblioteca de recursos multimédia"

O principal objetivo deste master é dotar os professores das competências e dos conhecimentos necessários para liderar a transformação educativa do futuro. Ao unir a poderosa ferramenta da Inteligência Artificial com a pedagogia moderna, este Mestrado Próprio permitirá aos alunos criar ambientes de aprendizagem personalizados, promover a inovação nas aulas e desenvolver estratégias educativas adaptáveis. Com uma abordagem abrangente, dominarão as aplicações de IA para otimizar o processo de ensino-aprendizagem, preparando-os para enfrentar os desafios da atualidade e promover uma educação mais inclusiva, eficiente e relevante para as gerações futuras. 

Aposte na TECH! Dará o impulso que falta à sua carreira e tornar-se-á um profissional especializado em inovação tecnológica"  

 

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 
• Analisar a computação bioinspirada e a sua relevância no desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias de Inteligência Artificial atuais em vários domínios, identificando oportunidades e desafios 
• Compreender os princípios éticos fundamentais relacionados com a aplicação da IA em contextos educativos 
• Analisar o atual quadro legislativo e os desafios associados à aplicação da IA no contexto educativo 
• Promover o design e a utilização responsáveis de soluções de IA em contextos educativos, tendo em conta a diversidade cultural e a equidade de género 
• Proporcionar uma compreensão detalhada dos fundamentos teóricos da IA, incluindo a aprendizagem automática, as redes neuronais e o processamento da linguagem natural 
• Compreender as aplicações e o impacto da IA no ensino e na aprendizagem, avaliando criticamente as suas utilizações atuais e potenciais 

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. 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 do design de modelos 
• Ajustar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neuronais, otimizando 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 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para aceder a 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 
• Implantar 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 a 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 

Módulo 16. Análise de dados e aplicação de técnicas de IA para a personalização educativa 

• Aplicar a IA na análise e avaliação de dados educativos para promover a melhoria contínua dos ambientes educativos 
• Definir indicadores de rendimento académico com base em dados educativos para calcular e melhorar o desempenho estudantil 
• Implementar tecnologias e algoritmos de IA para realizar análises preditivas dos dados de rendimento académico 
• Realizar diagnósticos personalizados de dificuldades de aprendizagem através da análise de dados de IA, identificando necessidades educativas particulares e concebendo intervenções específicas 
• Abordar a segurança e a privacidade no tratamento de dados educativos aquando da aplicação de ferramentas de IA, garantindo a conformidade regulamentar e ética  

Módulo 17. Desenvolvimento de projetos de Inteligência Artificial na aula 

• Planear e conceber projetos educativos que integrem eficazmente a IA em ambientes educativos, dominando ferramentas específicas para o seu desenvolvimento 
• Conceber estratégias eficazes para implementar projectos de IA em ambientes de aprendizagem, integrando-os em disciplinas específicas para enriquecer e melhorar o processo educativo 
• Desenvolver projetos educativos que apliquem a aprendizagem automática para melhorar a experiência de aprendizagem, integrando a IA no design de jogos educativos na aprendizagem lúdica 
• Criar chatbots  educativos para ajudar os alunos nos seus processos de aprendizagem e resolver dúvidas, incluindo agentes inteligentes em plataformas educativas para melhorar a interação e o ensino 
• Realizar uma análise contínua dos projetos de IA na Educação para identificar áreas de melhoria e otimização 

Módulo 18. Prática docente com Inteligência Artificial generativa a 

• Dominar as tecnologias de IA generativa para a sua aplicação e utilização eficaz em ambientes educativos, planeando atividades educativas eficazes 
• Criar materiais didáticos utilizando a IA generativa para melhorar a qualidade e a variedade dos recursos de aprendizagem, bem como para avaliar o progresso do aluno de forma inovadora 
• Utilizar a IA generativa para corrigir atividades e testes de avaliação, simplificando e otimizando este processo 
• Integrar ferramentas de IA generativa em estratégias pedagógicas para melhorar a eficácia do processo educativo e conceber ambientes de aprendizagem inclusivos, no âmbito da abordagem do design universal 
• Avaliar a eficácia da IA generativa na Educação, analisando o seu impacto nos processos de ensino e aprendizagem 

Módulo 19. Inovações e tendências emergentes em IA para a Educação 

• Dominar as ferramentas e tecnologias emergentes de IA aplicadas à educação para a sua utilização eficaz em ambientes de aprendizagem 
• Integrar a Realidade Aumentada e Virtual na Educação para enriquecer e melhorar a experiência de aprendizagem 
• Aplicar a IA conversacional para facilitar o apoio educativo e promover a aprendizagem interativa entre os alunos 
• Implementar tecnologias de reconhecimento facial e emocional para monitorizar a participação e o bem-estar dos alunos na aula 
• Explorar a integração de Blockchain e IA na Educação para transformar a administração educativa e validar certificações 

Módulo 20. Ética e legislação da Inteligência Artificial na Educação 

• Identificar e aplicar práticas éticas na gestão de dados sensíveis no contexto educativo, dando prioridade à responsabilidade e ao respeito 
• Analisar o impacto social e cultural da IA na Educação, avaliando a sua influência nas comunidades educativas 
• Compreender a legislação e as políticas relacionadas com a utilização de dados em contextos educativos que envolvam IA 
• Definir a interseção entre a IA, a diversidade cultural e a equidade de género no contexto educativo 
• Avaliar o impacto da IA na acessibilidade educativa, garantindo a equidade no acesso ao conhecimento