Inteligência Artificial e Ciência de Dados para Executivos (Data Science)

Curso de Formação

Inteligência Artificial e Ciência de Dados para Executivos (Data Science)

Catarina Carvalho

(+351) 218 417 894

catarinagcarvalho@tecnicomais.pt

MAIS INFORMAÇÕES

Porque se tornou a ciência de dados um fator tão importante para o sucesso empresarial? Analytics, ou análise de dados, a aplicação mais significativa da Inteligência Artificial, tornou-se uma ferramenta crucial para o desenvolvimento dos negócios nas mais diversas áreas, como por exemplo, finanças, saúde, retalho, comunicações, transporte e logística.

A utilização de exemplos concretos de aplicação combinada com uma introdução aos conceitos fundamentais das principais tecnologias, permitirá perceber como a análise de dados pode ser usada para apoiar e desenvolver as suas necessidades empresariais, em áreas que incluem o processamento de linguagem natural, o tratamento de imagem e vídeo e a análise de dados estruturados.

  • Entender o que é Inteligência Artificial e como é que o data analytics pode ser usado para melhorar os resultados da sua empresa;
  • 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 algumas tecnologias e aplicações concretas de machine learning;
  • Conhecer as capacidades de software de machine learning através de exemplos práticos e pré-configurados.

Executivos, Administradores e Gestores de topo.

Formador: Arlindo Oliveira

Introdução à Revolução da Ciência de Dados

Formadores: Arlindo Oliveira e Cláudia Antunes

A ciência de dados aparece agora como o novo Santo Graal da sociedade da informação. Os mitos criados à sua volta impedem a correta perceção das suas reais capacidades. Nesta apresentação pretende-se desmistificar os principais conceitos desta área, ilustrando as diferentes valências com casos de estudo reais.

Formadoras: Rosário Oliveira, Maria da Conceição Amado

A aprendizagem não supervisionada permite-nos detetar padrões existentes nos dados.  Dois dos tipos de padrões mais úteis na prática são a identificação de grupos de entidades semelhantes entre si e a deteção de observações anómalas.  Neste módulo, discutem-se os mais importantes métodos de clustering e deteção de anomalias, tendo por base a resolução de dois problemas reais.

Formador: Mário Figueiredo

Previsão/estimação de uma variável, a partir de um conjunto de outras variáveis, em que que o processo se baseia num conjunto de exemplos para os quais se conhece a resposta “certa”. Abordam-se as situações de variáveis previstas serem quantitativas (regressão, e.g., prever o valor de mercado de um apartamento, a partir de características do mesmo), e qualitativas (classificação, e.g., prever se uma mensagem de email é ou não spam). Serão abordados os conceitos essenciais, e serão descritas os principais critérios e técnicas usadas.

Formador: Mário Gaspar da Silva

Revisão e demonstração das técnicas fundamentais de processamento de texto em linguagem natural recorrendo a exemplos de aplicação de análise de textos extraídos de registos clínicos e de redes sociais. Tirando partido da vasta quantidade de textos existentes, mostrar-se-á que a definição do processamento num estágio de uma sequência destes pode ser reduzida à resolução de uma tarefa de aprendizagem automática, onde a informação à saída de cada nível é resultado da informação processada no nível anterior.

COORDENAÇÃO

Arlindo Oliveira

Arlindo Oliveira

Professor Catedrático | IST

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FORMADORES

Cláudia Antunes

Cláudia Antunes

Professora Associada | IST

Conceição Amado

Conceição Amado

Professora Auxiliar | IST

Rosário Oliveira

Rosário Oliveira

Professora Auxiliar | IST

Mário Figueiredo

Mário Figueiredo

Professor Catedrático | IST

Mário Gaspar da Silva

Mário Gaspar da Silva

Professor Catedrático | IST

  • Acesso à plataforma de aprendizagem online do Técnico+ onde será disponibilizada a documentação de apoio em formato digital;
  • Almoço;
  • Catering;
  • Certificado.
  • Rede de Parceiros do Instituto Superior Técnico (saiba quais são aqui): 20%
  • Colaboradores do Instituto Superior Técnico: 10%
  • Condições para Associações e protocolos empresariais
João de Sousa GuimarãesADVOGADO
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Trata-se de um curso muito completo, oferecido num enquadramento percetível tanto para quem lida diariamente com proteção de dados e pretenda aprofundar conhecimento, como para quem pretenda iniciar-se na temática. O curso é, por isso, de enorme capacitação profissional para quem nele participa e de uma mais valia inquestionável por ser disponibilizado por uma instituição como Instituto Superior Técnico.
Maria Antonieta RibeiroDPO - BRISA
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Este curso é essencial para um DPO com formação jurídica e que apenas conhece a informática na ótica do utilizador. As lições aprendidas são, de facto, uma excelente e essencial ferramenta de trabalho.
Lina AlvesOFFICE MANAGER AND CORPORATE CONTROLLER - ZOMATO
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Excelente mais valia para a atividade profissional.
Ivone Pita SoaresAdvogada
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O balanço é claramente positivo, tanto pelo interesse prático do conteúdo programático, como pela excelente qualidade do corpo docente. Apresenta-se como um curso sério, indispensável para quem, não tendo formação de base em tecnologias da informação, exerça quaisquer funções no âmbito do RGPD.
Lara Feio
Read More
Vim de Braga de propósito para fazer estes cursos e não estou nada arrependida. Acho o curso uma mais-valia, muito denso ao nível do conteúdo, permitindo uma aprendizagem sobre os mais variados aspetos.
Nuno Pereira
Read More
Valeu muito a pena. Acho que o curso é extremamente rico ao nível dos conhecimentos que fornece. Enquanto DPO de um conjunto de entidades públicas e privadas acho extremamente relevante apostarmos neste tipo de formação, se tiver o selo de qualidade do Técnico ainda melhor.

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Professor do Departamento de Informática do Técnico e anterior Presidente da instituição. Obteve um PhD da UC Berkeley em 1994, após um bacharelado e um mestrado pelo IST, em 1986 e 1989, respetivamente. As suas principais áreas de interesse são Algoritmos e Complexidade, Machine Learning, Bioinformática e Design de Circuitos Digitais. Trabalhou no CERN, Cadence Laboratories e INESC-ID. É membro da Academia Portuguesa de Engenharia e membro sénior do IEEE.

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