Início / Inteligência Artificial: Da Teoria à Implementação
Apresentação
A formação microcredenciada de Inteligência Artificial: Da Teoria à Implementação insere-se na área de educação e formação (CNAEF) 481 – Ciências Informáticas. Apresentará um regime online, com índole teórica e teórico-prática. Recorrendo a um método de aprendizagem centrado no/a formando/a, suportadas em casos práticos e reforçando a criatividade e espírito crítico do mesmo, através da realização de exercícios práticos.
As competências adquiridas capacitam os formandos a compreender e aplicar conceitos fundamentais de inteligência artificial, nomeadamente extração e tratamento de informação, deteção de padrões e anomalias, implementação de algoritmos, tendo em vista a tomada de decisão informada.
Metodologias de ensino e aprendizagem
A metodologia de ensino combina elementos de aprendizagem expositivo, demonstrativo e ativo utilizando materiais de apoio como apresentações em PowerPoint (PPT), casos práticos e exercícios. Os formandos têm assim a oportunidade de adquirir conhecimento através da informação fornecida pelo/a formador/a durante as sessões de formação, para além do conhecimento adquirido na análise de estudos de caso e exercícios práticos. Desta forma, os/as formandos/as são capazes de praticar e consolidar o que aprenderam, com o auxílio do/a formador/a.
Os recursos tecnológicos e informáticos permitem o acesso aos materiais do curso, exercícios e recursos adicionais. Estes recursos permitirão também uma comunicação facilitada entre formador/a e formandos/as, permitindo interações assíncronas e síncronas, como fóruns de discussão, chats e videoconferências.
Calendário
Cronograma ACD IA
A formação confere 3 créditos (ECTS).
Bolsa Incentivo PRR
Bolsa correspondente a 50% do valor da propina a ser atribuída a quem concluir a formação com sucesso e em tempo útil.
Mais informações em PRR BDA: Blue Design Alliance
Acesso
Podem candidatar-se a esta Formação Microcredenciada:
a) Titulares do grau de licenciado ou equivalente legal;
b) Titulares de um grau académico superior, estrangeiro, conferido na sequência de um 1.º ciclo de estudos organizado de acordo com os princípios do Processo de Bolonha por um estado aderente a este processo;
c) Titulares de um grau académico superior, estrangeiro, que seja reconhecido como satisfazendo os objetivos do grau de licenciado pelo conselho técnico-científico do IPVC;
d) Detentores de um currículo escolar, científico ou profissional que seja reconhecido como atestando capacidade para a realização do ciclo de estudos pelo conselho técnico-científico da ESTG do IPVC. e) Ter conta de Gmail.
1.2. O reconhecimento a que se referem as alíneas c) e d) do número anterior tem como efeito apenas o acesso à pós-graduação e não confere aos seus titulares a equivalência ao grau de licenciado ou o reconhecimento desse grau. Os estudantes finalistas de licenciatura podem ser admitidos condicionalmente, devendo entregar o documento comprovativo da conclusão do curso de licenciatura até ao último dia da formação microcredenciada.
Conteúdos programáticos
Objetivos
Objetivo Geral: Dotar formandos com capacidade de tratar e extrair informação dos dados, deteção de padrões, implementar modelos e algoritmos de Inteligência Artificial nas organizações para tomadas de decisões.
Objetivos Específicos: No final da formação, os formandos serão capazes de:
Perfil do diplomado
Saídas Profissionais
No final da formação, os formandos serão capazes de:
Plano de estudos
Parcerias e estágios
Ricardo Neves
Licenciado em Economia pela Faculdade de Economia da Universidade de Coimbra, Pós-graduado em Applied Artificial Intelligence & Machine Learning pelo ISEG-Universidade de Lisboa e é Mestrando em Estatística Computacional na Universidade Aberta. Certificado pela Google como Tensorflow Developer e frequentou formações profissionais em programação e desenvolvimento de base de dados. Foi Bolseiro de Gestão de Ciência e Tecnologia na Universidade de Coimbra e Bolseiro de Investigação no Departamento de Estatística e Investigação Operacional da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Atualmente exerce o cargo de Engenheiro de Dados no BNP Paribas.