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Inteligência Artificial na Sociedade e Serviços Públicos

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

Curso em parceria com:

Financiado por:

Descarregar PDF Regulamento da Formação PDF

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

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Última atualização: 4 de Dezembro, 2024