Introdução à inteligência Artificial II

Introdução

A presente microcredencial destina-se a capacitar a noção do que está implícito na Inteligência Artificial (IA), com os seus conceitos básicos, os tipos de problemas existentes e as diversas técnicas de IA para os resolver. Além disso, pretende-se analisar as diversas aplicações e impactos que a utilização dessa tecnologia causa na nossa sociedade. No final, o formando deverá ser capaz de identificar os conceitos e técnicas de Inteligência Artificial utilizados para a resolução de problemas computacionais, considerar as vantagens e desvantagens de cada técnica e relacioná-las com aplicações práticas em organizações.

Impulso Adultos – RE-C06-i03

Objetivos

  • História da IA numa perspetiva técnica e social
  • A aprendizagem automática (machine learning)
  • A combinação entre computadores e pessoas para promover a inteligência conectiva
  • Técnicas de implementação de soluções de IA
  • Uso da IA nas organizações
  • Adequação de aplicações de IA para as organizações
  • Aplicação das tecnologias de IA no apoio à estratégia das organizações

Competências

Compreender as abordagens, técnicas, principais ferramentas, desafios e oportunidades inerentes à IA

Compreender os desafios e oportunidades que se colocam perante o conceito de IA

Compreender de que forma a aprendizagem automática (machine learning) pode ser aplicada em contexto de negócios

Saber associar as principais técnicas da IA como uma tecnologia transformadora

Compreender como uma organização pode usar a aprendizagem automática para alcançar liderança e diferenciação no mercado

Compreender se uma aplicação de aprendizagem automática é apropriada numa organização

Destinatários

Dirigida a profissionais de qualquer sector de atividade, indiferentemente da sua experiência profissional.

Pré-requisitos para a Frequência do Curso

Residentes em Portugal e com a escolaridade obrigatória mínima – 12º ano. Só serão admitidos os formandos que tenham obtido aproveitamento na Microcredencial de Inteligência Artificial I.

Metodologia

Aprendizagem individual e colaborativa; demonstração de exemplos com o uso de ferramentas computacionais adequadas para consolidar os conceitos tratados.

Estrutura Curricular

Processamento de linguagem natural (PLN)

Técnicas e aplicações de PNL

Visão computacional e reconhecimento de imagem

Robótica

Aprendizagem por reforço

IA, presente e futuro

Avaliação e Classificação Final

A avaliação será feita em três momentos distintos, no final da semana 2 (30%), no final da semana 4 (30%), e no final da semana 6 (40%).

Durante as semanas 1 e 2, os formandos serão avaliados através das participação em fóruns de discussão sobre o tema. Os critérios de avaliação destes elementos serão os seguintes:

  • Frequência das contribuições nos fóruns de discussão (20%);
  • Capacidade de síntese e originalidade das contribuições (30%);
  • Relevância das contribuições nos fóruns de discussão (50%).

No que diz respeito ao segundo momento de avaliação, que terá lugar durante as semanas 3 e 4, este será representado pela realização de práticas e utilização de ferramentas de IA. Os critérios de avaliação deste elemento serão os seguintes:

  • Realização da prática com sucesso (50%);
  • Resultado, saída, esperada da execução das ferramentas de IA baseada em entradas predefinidas (50%).

O momento final de avaliação (semana 6), terá por base a entrega de um relatório baseado em um estudo dirigido sobre temas relacionados à IA. Este elemento será avaliado de acordo com os seguintes critérios:

  • Evidência de aquisição de conhecimentos (50%);
  • Capacidade de síntese (30%);
  • Apresentação e legibilidade do texto (20%).

Todos os elementos de avaliação serão avaliados tendo por base uma escala numérica de 20 valores.