Curso de Formação

Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Saúde

Este curso permite transmitir os conceitos fundamentais sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados e promover uma aprendizagem útil na interpretação de bases de dados e na tomada de decisões estratégicas.

Inteligência Artificial e Ciência de Dados na Saúde
Período de Candidaturas

1 ago a 14 nov 2019

Datas do Curso

Regime

Preço

800 EUR

Duração

12 horas

Apresentação

A Ciência de Dados é uma área que se destaca pela possibilidade de descobrir, recolher e organizar informação de extrema importância  a partir de complexas bases de dados e com isso tomar as melhores decisões. Atualmente a Ciência de Dados assume uma importância fulcral dentro das organizações e a Comissão Europeia alertou recentemente que cerca de 100 000 empregos serão criados nesta área, mas é preocupante não haver um número suficiente de pessoas com as competências adequadas para preencher essas vagas.

O curso de Ciência de Dados para profissionais de saúde do Técnico+ foi, por isso, desenhado para proporcionar formação nesta área chave, com especial ênfase para os desafios do profissional de saúde.

Neste curso, ficará familiarizado com os fundamentos de Data Science e as razões pelas quais se tornou um fator tão importante para o mundo de hoje.  Analytics, a aplicação atual mais significativa da Inteligência Artificial (IA), tornou-se uma ferramenta crucial para o desenvolvimento dos negócios nas mais diversas áreas, como por exemplo, finanças, saúde, retalho, comunicações, transporte e logística.

Através de uma mistura envolvente de exemplos de casos da indústria concreta e uma introdução eficaz às principais tecnologias e metodologias, aprenderá como o analytics pode ser usado para apoiar e desenvolver as suas necessidades, através de aplicações em processamento de linguagem natural, análise de imagens e dados na área da saúde.

Objetivos

O objetivo deste curso é fornecer os conceitos básicos e fundamentais sobre Inteligência Artificial e Ciência de Dados para quem não tem formação específica na área, com especial ênfase nas questões associadas à área da saúde, nomeadamente:

– entender o que é Inteligência Artificial e como é que o data analytics pode ser usado para melhorar os resultados na área da saúde;

– conhecer os princípios por trás do machine learning e data analytics;

– tomar contacto com a aplicabilidade de redes neuronais, as árvores de decisão e os algoritmos bayesianos para extrair dados empresariais relevantes;

– conhecer uma amostra de aplicações concretas de machine learning;

– dar aos participantes as principais aplicações de métodos de analítica avançada a imagens médicas, e à predição de risco em contexto clínico com problemas reais;

– conhecer as capacidades de software de machine learning através de exemplos práticos e pré-configurados.

 

 

 

Perfil de candidato

Profissionais de saúde e todos os interessados na Inteligência Artificial e Ciência de Dados.

Coordenadores

  1. Mário Gaspar da Silva
    Mário Gaspar da Silva

    Mário Gaspar da Silva

    mario.gaspar.silva@tecnico.ulisboa.pt

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    Professor do Departamento de Informática do Técnico e investigador do INESC-ID. Obteve um PhD da UC Berkeley em 1994, após um bacharelado e um mestrado pelo Técnico. As suas principais áreas de interesse são a engenharia de Sistemas de Informação baseados na Web e processamento de linguagem natural: pesquisa e prospeção de texto, integração de informação (biológica e geográfica) e aplicações em informática biomédica.

Bolsas e Descontos

Desconto para a Rede de Parceiros do Instituto Superior Técnico: 20%
Desconto para membros da Ordem dos Engenheiros: 10%

*os descontos, em cima descritos, são não cumulativos

Temos, também, descontos para associações e protocolos empresariais.

Para mais informações contacte catarinagcarvalho@tecnicomais.pt

Plano de Estudos

Módulo Formador ECTS
Aspetos Gerais
  • Cláudia Antunes
Fundamentos de Ciência de Dados
  • Cláudia Antunes
Aprendizagem Supervisionada
  • Mário Figueiredo
Aprendizagem Não-Supervisionada
  • Maria da Conceição Amado
Aprendizagem Automática para Análise de Textos.
  • Mário Gaspar da Silva
Introdução - Inovação e Ciência de Dados e Saúde
  • Francisca Leite
Aplicações I - Imagem Médica
  • Nuno André da Silva
Aplicações II - Predição de Risco
  • João Pedro Colaço
Aplicações III - Fenotipagem de Doenças
  • Bernardo Duque Neves
Hands on - Build a Simple Machine Learning Algorithm
  • Nelson Nunes

Em Cooperação Com

Mais informações e inscrições

Para mais informação sobre este curso, por favor descarregue a brochura do curso ou contacte os serviços do Técnico+.

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