Introdução a conceitos de Inteligência Artificial, Aprendizagem Automática, e sobretudo Aprendizagem Profunda. Estudo da importância dos dados nos algoritmos de IA e da sua utilização. Estudo da utilização de IA nos serviços públicos e na sociedade, tanto casos existentes como possíveis novas aplicações. Estudo dos limites dos algoritmos recentes de IA.
Objetivos:
- Conceitos fundamentais de Inteligência Artificial e Aprendizagem Automática (Machine Learning)
- Analisar casos de uso de IA para aumentar a eficiência e eficácia de processos em organismos públicos
- Analisar o uso de IA em processos de decisão e as suas implicações éticas
- Comparar o uso de IA em organismos públicos na Europa e no Mundo
- Dirigentes em cargos de direção intermédia
- Dirigentes em cargos de direção superior
1. Introdução à Inteligência Artificial
1.1. Contexto histórico e últimos desenvolvimentos
1.2. Conceitos básicos
1.3. Introdução a ferramentas e plataformas
2. Aplicações de IA em Serviços Públicos
2.1. Casos de estudo: análise de exemplos
2.2. Oportunidades e desafios: benefícios, riscos, implicações éticas
3. Engenharia de Dados
3.1. Importância dos dados nas aplicações de IA
3.2. Tipos de dados
3.3. Fontes e métodos de recolha
3.4. Armazenamento de dados
4. Ciência de Dados
4.1. Pre-processamento de dados: limpeza, normalização, imputação de dados em falha, dados anómalos
4.2. Análise exploratória
4.3. Técnicas de visualização
4.4. Qualidade de dados
5. Aprendizagem com imagens
5.1. Análise de aplicações de IA para processamento e geração de imagens e vídeos
6. Aprendizagem com texto
6.1. Análise de aplicações de IA para processamento e geração de texto
7. Aprendizagem com séries temporais
7.1. Análise de aplicações de IA para apoio à decisão baseados em dados tabulares temporais
- Orientação para a Mudança e Inovação
- Tomada de Decisão
- Gestão do Conhecimento
Modelo de lecionação teórico-prático, com breve exposição de conteúdos, intercalado com demonstrações e exercícios em computador, através de notebooks python ou aplicações interativas. Não é necessário saber uma linguagem de programação.
420,00€
50% do valor da propina financiado por bolsa concedida pelo INA, I. P. no âmbito do PRR + 50% da propina suportado pela entidade empregadora ou pelo formando
50% do valor da propina financiado por bolsa concedida pelo INA, I. P. no âmbito do PRR
Caso o formando não conclua o curso com sucesso, tem de proceder ao reembolso, ao INA, do valor correspondente à bolsa PRR
Inscrição
Formador/a
Nuno Cruz Garcia
Professor Auxiliar no Departamento de Informática da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa. Obteve o doutoramento em Visão Computacional, Reconhecimento e Aprendizagem Automática pela Università di Genova e pelo Istituto Italiano di Tecnologia.
Foi investigador visitante na Universidade de Boston e também trabalhou como engenheiro de dados na Miniclip e na Deloitte. Lidera o projeto “DL-CADET – Deep Learning for Breast Cancer Detection”, financiado pela FCT. A sua investigação foca-se em aplicações de aprendizagem profunda e de visão computacional numa ampla variedade de domínios.
Formação no âmbito do Consórcio IP>AP
Área de Formação: Competências Digitais
Área temática: Formação Avançada
Duração: 21 horas
Forma de organização da formação: Formação a Distância (síncrona)
Data(s): 03/02/2025 – 14/02/2024
Última atualização: 4 de Dezembro, 2024