Inteligência Artificial na Sociedade e Serviços Públicos – 2ª edição

- 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
- Introdução à Inteligência Artificial
- Contexto histórico e últimos desenvolvimentos
- Conceitos básicos
- Introdução a ferramentas e plataformas
- Aplicações de IA em Serviços Públicos
- Casos de estudo: análise de exemplos
- Oportunidades e desafios: benefícios, riscos, implicações éticas
- Engenharia de Dados
- Importância dos dados nas aplicações de IA
- Tipos de dados
- Fontes e métodos de recolha
- Armazenamento de dados
- Ciência de Dados
- Pre-processamento de dados: limpeza, normalização, imputação de dados em falha, dados anómalos
- Análise exploratória
- Técnicas de visualização
- Qualidade de dados
- Aprendizagem com imagens
- Análise de aplicações de IA para processamento e geração de imagens e vídeos
- Aprendizagem com texto
- Análise de aplicações de IA para processamento e geração de texto
- Aprendizagem com séries temporais
- Análise de aplicações de IA para apoio à decisão baseados em dados tabulares temporais
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.
A definir
420,00€
- 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)
- 50% da propina suportado pela entidade empregadora ou pelo formando
Coordenação

Nuno Cruz Garcia
Professor auxiliar FCUL
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.
Formadores

Nuno Cruz Garcia
Professor auxiliar FCUL
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.
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FORMATO: Remoto
REGIME: Laboral
DURAÇÃO: 21 Horas
ÁREA CIENTÍFICA: Ciência e Engenharia Informática
