A aplicação da Inteligência Artificial no Design permitirá que você tenha acesso a um processo criativo mais inovador e centrado no usuário. Faça a sua matrícula!" 

A sinergia entre a Inteligência Artificial e o Design gerou uma verdadeira revolução na criação e no desenvolvimento de projetos nesta área. Um ponto importante a ser observado é o aprimoramento substancial do processo criativo: os algoritmos de IA exploram vastos conjuntos de dados para descobrir padrões e tendências, oferecendo insights inestimáveis que orientam a tomada de decisões de Design.

Nesse contexto, a TECH apresenta este Mestrado em Inteligência Artificial em Design, que une perfeitamente as novas tecnologias com a criação de produtos criativos, proporcionando aos designers uma perspectiva única e completa. Além de transmitir conhecimentos técnicos, este programa abordará a ética e a sustentabilidade, garantindo que os alunos estejam preparados para enfrentar os desafios contemporâneos em um campo em constante evolução.

Da mesma forma, a amplitude dos tópicos a serem abordados reflete a diversidade de aplicações da IA em diferentes disciplinas, desde a geração automatizada de conteúdo até estratégias para reduzir o desperdício no processo de design. Além disso, a ênfase na ética e no impacto ambiental foi criada para formar profissionais conscientes e competentes.
Por fim, serão abordadas a análise de dados para a tomada de decisões em Design, a implementação de sistemas de IA para personalizar produtos e experiências, bem como a exploração de técnicas avançadas de visualização e a geração de conteúdo criativo.

Dessa forma, a TECH elaborou uma capacitação acadêmica rigorosa, respaldada pelo método inovador Relearning. Essa abordagem educacional consiste em reiterar conceitos-chave para garantir uma compreensão completa do conteúdo. A acessibilidade também é fundamental, pois basta ter um dispositivo eletrônico conectado à Internet para acessar o material a qualquer momento e em qualquer lugar, liberando o aluno das restrições das aulas presenciais ou de horários fixos. 

Aborde a integração da IA no Design, aumentando a eficiência e a personalização e abrindo as portas para novas possibilidades criativas"

Este Mestrado em Inteligência Artificial em Design conta com o conteúdo mais completo e atualizado do mercado. Suas principais características são:

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial em Design 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático oferece informações técnicas e práticas sobre aquelas disciplinas que são essenciais para a prática profissional 
• Exercícios práticos em que o processo de autoavaliação pode ser usado para aprimorar a aprendizagem 
• Destaque especial para as metodologias inovadoras  
• Aulas teóricas, perguntas a especialistas, fóruns de discussão sobre temas controversos e trabalhos de reflexão individual 
• Disponibilidade de acesso a todo o conteúdo a partir de qualquer dispositivo, fixo ou portátil, com conexão à Internet

Aprenda em profundidade a complexa interseção entre ética, ambiente e novas tecnologias através deste Mestrado exclusivo, ministrado totalmente online"

O corpo docente do curso conta com profissionais do setor, que transferem toda a experiência adquirida ao longo de suas carreiras para esta capacitação, além de especialistas reconhecidos de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O conteúdo multimídia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, permitirá ao profissional uma aprendizagem contextualizada, ou seja, realizada através de um ambiente simulado, proporcionando uma capacitação imersiva e programada para praticar diante de situações reais.

A estrutura deste programa se concentra na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá resolver as diferentes situações de prática profissional que surgirem ao longo do curso acadêmico. Para isso, contará com a ajuda de um inovador sistema de vídeo interativo realizado por especialistas reconhecidos.  

Desde a automação da criação visual até a análise preditiva de tendências e a colaboração baseada em IA, você estará imerso em um campo dinâmico"

Aproveite a biblioteca de recursos multimídia da TECH e estude a fusão de assistentes virtuais e a análise da emoção do usuário"

O principal objetivo deste Mestrado é proporcionar aos designers uma compreensão profunda e completa da interseção entre a Inteligência Artificial e o campo do Design. Isso envolverá não apenas o fortalecimento de suas habilidades técnicas e criativas, mas também o desenvolvimento e a aplicação de algoritmos de IA em processos inovadores. Além disso, promoverá uma visão crítica e ética no uso da IA em projetos criativos, preparando os profissionais para enfrentar dilemas éticos e desafios sociais emergentes. Também serão abordados tópicos que vão desde a personalização das experiências do usuário até a geração de conteúdo visual. 

Lidere em um contexto em que a colaboração entre a criatividade humana e a tecnologia mais avançada é fundamental para o desenvolvimento do Design atual”

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Aprofundar conhecimentos sobre os algoritmos e a complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning 
• Analisar a computação bioinspirada e sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes  
• Analisar as estratégias atuais de Inteligência Artificial em vários campos, identificando oportunidades e desafios 
• Desenvolver habilidades para implementar ferramentas de inteligência artificial em projetos de design, abrangendo geração automática de conteúdo, otimização de design e reconhecimento de padrões 
• Aplicar ferramentas de colaboração, aproveitando a Inteligência Artificial para melhorar a comunicação e a eficiência das equipes de design 
• Incorporar aspectos emocionais aos designs por meio de técnicas que se conectem efetivamente com o público 
• Compreender a simbiose entre o design interativo e a Inteligência Artificial para otimizar a experiência do usuário 
• Desenvolver habilidades em design adaptativo, considerando o comportamento do usuário e aplicando ferramentas avançadas de Inteligência Artificial 
• Analisar criticamente os desafios e as oportunidades ao implementar projetos personalizados no setor usando a Inteligência Artificial 
• Compreender o papel transformador da Inteligência Artificial na inovação do processo de design e fabricação

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial  

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até o estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na solução de problemas complexos 
• Analisar a importância de tesauros, vocabulários e taxonomias na estruturação e no processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito da web semântica e sua influência na organização e compreensão das informações em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida dos dados  

• Compreender os conceitos fundamentais de estatística e sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar diferentes tipos de dados estatísticos, desde dados quantitativos até qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a geração até o descarte, identificando as principais etapas 
• Conhecer os estágios iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planejamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de coleta de dados, incluindo metodologia, ferramentas e canais de coleta 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Data Warehouse), com ênfase em seus elementos constituintes e design 
• Analisar os aspectos regulatórios relacionados à gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança e as práticas recomendadas 

Módulo 3. Dados em Inteligência Artificial  

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informações usando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e as características dos datasets, compreender sua importância na preparação e no uso de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Usar ferramentas específicas e práticas recomendadas no manuseio e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação da Inteligência Artificial 

Módulo 4. Mineração de dados. Seleção, pré-processamento e transformação 

• Dominar as técnicas de inferência estatística para entender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar análises exploratórias detalhadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver habilidades na preparação de dados, incluindo limpeza, integração e formatação de dados para uso em mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação de acordo com o contexto 
• Identificar e mitigar o ruído em dados, usando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade em Inteligência Artificial  

• Introduzir estratégias de projeto de algoritmos, proporcionando uma sólida compreensão das abordagens fundamentais para a solução de problemas 
• Analisar a eficiência e a complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço 
• Estudar e aplicar algoritmos de classificação, compreendendo como eles funcionam e comparando sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreender sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisar sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em gráficos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na solução de problemas de otimização 
• Pesquisar e aplicar a técnica de backtracking para a solução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em uma variedade de ambientes 

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de como eles funcionam e sua aplicação em Inteligência Artificial e engenharia de software 
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e sua aplicação na organização de informações estruturadas 
• Analisar o conceito da Web semântica e seu impacto sobre a organização e a recuperação de informações em ambientes digitais 
• Avaliar e comparar diferentes representações de conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes 
• Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especializados, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7: Machine learning e mineração de dados 

• Apresentar os processos de descoberta de conhecimento e os conceitos fundamentais de aprendizado de máquina 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados 
• Estudar redes neurais, compreendendo sua operação e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina 
• Explorar os métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos 
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para prever valores numéricos a partir de dados 
• Estudar técnicas de clustering para identificar padrões e estruturas em conjuntos de dados não rotulados 
• Explorar a mineração de texto e o processamento de linguagem natural (NLP), compreendendo como as técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas para analisar e compreender o texto 

Módulo 8. Redes neurais como base do Deep Learning  

• Dominar os fundamentos da Aprendizagem Profunda, compreendendo sua função essencial no Deep Learning 
• Analisar as operações fundamentais das redes neurais e entender sua aplicação na criação de modelos 
• Analisar as diferentes camadas usadas em redes neurais e aprender a selecioná-las adequadamente 
• Compreender a união eficaz de camadas e operações para projetar arquiteturas de redes neurais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neurais 
• Explorar a conexão entre neurônios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda do design de modelos 
• Definir hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treinamento de redes neurais profundas  

• Resolver problemas relacionados ao gradiente no treinamento de redes neurais profundas 
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e a convergência dos modelos 
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo 
• Compreender e lidar com o superajuste por meio de estratégias específicas durante o treinamento 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treinamento eficiente e eficaz de redes neurais profundas 
• Implementar Transfer Learning como uma técnica avançada para melhorar o desempenho do modelo em tarefas específicas 
• Explorar e aplicar técnicas de Data Augmentation para enriquecer os conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo 
• Desenvolver aplicativos práticos usando Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o excesso de ajuste em redes neurais profundas 

Módulo 10. Personalização de modelos e treinamento com TensorFlow  

• Dominar os fundamentos de TensorFlow e sua integração com o NumPy para o manuseio eficiente de dados e cálculos 
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento usando os recursos avançados do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados com eficiência 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados em TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explorar o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e aumentar a eficiência no desenvolvimento 
• Desenvolver um aplicativo de Deep Learning com TensorFlow, integrando o conhecimento adquirido no módulo 
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados usando TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neurais Convolucionais  

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua importância para no Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair os principais recursos das imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e seu uso em modelos de Deep Computer Vision com Keras 
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet usando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para aproveitar a aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e rastreamento em um ambiente de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para entender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

Módulo 12. Processamento de Linguagem Natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção  

• Desenvolver habilidades na geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN) 
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos 
• Compreender e aplicar mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural 
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NPL 
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da visão computacional 
• Familiarizar-se com a biblioteca de Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados 
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação a tarefas específicas 
• Desenvolver um aplicativo prático de NLP que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs e modelos de difusão  

• Desenvolver representações eficientes de dados por meio de Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA usando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados 
• Implementar e compreender a operação de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar autoencodificadores convolucionais para representações eficientes de dados visuais 
• Analisar e aplicar a eficácia de codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST usando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e modelos de difusão 
• Implementar e avaliar o desempenho dos modelos de difusão e GANs na geração de dados 

Módulo 14. Computação bioinspirada   

• Apresentar os conceitos fundamentais da computação bioinspirada 
• Explorar os algoritmos socialmente adaptáveis como uma abordagem fundamental para a computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração de espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização  
• Continuar a análise detalhada dos modelos de computação evolutiva  
• Aplicar a programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem 
• Abordar a complexidade de problemas com vários objetivos na estrutura da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neurais no campo da computação bioinspirada  
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação de inteligência artificial em serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial para a prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso da IA no campo da saúde 
• Avaliar os possíveis riscos associados ao uso da IA no setor 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial no setor para melhorar a produtividade 
• Definir soluções de inteligência artificial para otimizar processos na administração pública 
• Avaliar a implementação de tecnologias de IA no setor educacional 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Otimizar os processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial 

Módulo 16. Aplicações práticas de Inteligência Artificial em Design 

• Aplicar ferramentas de colaboração, aproveitando a IA para melhorar a comunicação e a eficiência das equipes de Design 
• Incorporar aspectos emocionais aos designs por meio de técnicas que se conectem efetivamente com o público, explorando como a IA pode influenciar a percepção emocional do Design 
• Dominar ferramentas e estruturas específicas para a aplicação de IA em Design, como GANs (Redes Generativas Adversárias) e outras bibliotecas relevantes 
• Utilizar a IA para gerar imagens, ilustrações e outros recursos visuais automaticamente  
• Implementar técnicas de IA para analisar dados relacionados ao Design, como comportamento de navegação e feedback do usuário 

Módulo 17. Interação Design-Usuário e IA 

• Compreender a simbiose entre o Design Interativo e a IA para otimizar a experiência do usuário 
• Desenvolver habilidades em Design Adaptativo, considerando o comportamento do usuário e aplicando ferramentas avançadas de IA 
• Analisar criticamente os desafios e as oportunidades na implementação de projetos personalizados no setor por lA 
• Usar algoritmos de IA preditivos para antecipar as interações do usuário, permitindo respostas proativas e eficientes ao design 
• Desenvolver sistemas de recomendação baseados em IA que sugerem conteúdo, produtos ou ações relevantes para os usuários 

Módulo 18. Inovação em processos de Design e IA 

• Compreender o papel transformador da IA na inovação do processo de design e fabricação 
• Implementar estratégias de personalização em massa na produção por meio da Inteligência Artificial, adaptando os produtos às necessidades individuais 
• Aplicar técnicas de IA para minimizar o desperdício no processo de Design, contribuindo para práticas mais sustentáveis 
• Desenvolver habilidades práticas para aplicar técnicas de IA para aprimorar os processos industriais e de Design 
• Estimular a criatividade e a exploração durante o processamento do projeto, usando a IA como uma ferramenta para gerar soluções inovadoras 

Módulo 19. Tecnologias aplicadas ao Design e IA 

• Aprimorar o entendimento abrangente e as habilidades práticas para aproveitar as tecnologias avançadas e a Inteligência Artificial em várias facetas do Design 
• Compreender a integração estratégica de tecnologias emergentes e IA no campo do design 
• Aplicar técnicas de otimização de arquitetura de microchip usando IA para melhorar o desempenho e a eficiência 
• Utilizar adequadamente os algoritmos para a geração automática de conteúdo multimídia, enriquecendo a comunicação visual em projetos editoriais 
• Implementar o conhecimento e as habilidades adquiridas durante este programa em projetos reais que envolvam tecnologias e IA em Design 

Módulo 20. Ética e meio ambiente no Design e IA 

• Compreender os princípios éticos relacionados à Inteligência Artificial e ao Design, cultivando uma consciência ética na tomada de decisões 
• Concentrar-se na integração ética de tecnologias, como o reconhecimento de emoções, garantindo experiências imersivas que respeitem a privacidade e a dignidade do usuário 
• Promover a responsabilidade social e ambiental no design de videogames e no setor em geral, considerando aspectos éticos na representação e na jogabilidade 
• Gerar práticas sustentáveis nos processos de design, desde a redução de resíduos até a integração de tecnologias responsáveis, contribuindo para a preservação do meio ambiente 
• Analisar como as tecnologias de IA podem afetar a sociedade, considerando estratégias para atenuar seus possíveis impactos negativos 

Aproveite o potencial da IA para otimizar os processos criativos e criar soluções de Design inovadoras e responsáveis”