Com este Mestrado 100% online, você abordará o impacto do Big Data na Odontologia, examinando os principais conceitos e aplicações"

A computação bioinspirada é um campo interdisciplinar que se baseia na natureza e nos processos biológicos para projetar algoritmos. Seu principal objetivo é lidar com problemas complexos e encontrar soluções inovadoras. Por exemplo, essa ferramenta é útil para resolver dificuldades de otimização no planejamento de rotas, no projeto de redes e na alocação de recursos.  Os sistemas bioinspirados também são usados na detecção de anomalias, modelando o comportamento em sistemas complexos (como redes de computadores) para identificar ameaças ou ataques. 

Neste contexto, a TECH está desenvolvendo um curso universitário que se aprofundará na computação bioinspirada, levando em conta os algoritmos de adaptação social. O plano de estudos analisará várias estratégias de exploração de espaço para algoritmos genéticos. Por sua vez, o programa de estudos examinará a programação do desenvolvimento aplicada aos transtornos de aprendizagem. A capacitação também oferecerá aos alunos tecnologias emergentes para aprimorar sua prática odontológica, incluindo impressão 3D, sistemas robóticos e teleodontologia.  Isso permitirá que os alunos forneçam serviços caracterizados pela alta qualidade, ao mesmo tempo em que se diferenciam dos demais.  

Por outro lado, o método revolucionário Relearning para garantir o aprendizado gradual dos alunos. Foi comprovado cientificamente que este modelo de ensino, do qual a TECH é pioneiro, serve para assimilar o conhecimento progressivamente. Para isso, baseia-se na reiteração de conceitos-chave para que eles sejam retidos na memória sem o esforço extra envolvido na memorização. Ao mesmo tempo, o programa de estudos é complementado por vários recursos audiovisuais, incluindo vídeos explicativos, resumos interativos e infográficos. Tudo o que os alunos precisarão é de um dispositivo eletrônico (como celular, computador ou tablet) com acesso à Internet para acessar o Campus Virtual e expandir seus conhecimentos por meio do conteúdo acadêmico mais inovador. Além disso, o programa inclui estudos de casos reais em ambientes de aprendizado simulados.

Você obterá uma base sólida sobre os princípios da Inteligência Artificial no campo da odontologia. Faça um upgrade com um programa acadêmico avançado e adaptável" 

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

• O desenvolvimento de estudos de caso apresentados por especialistas em Inteligência Artificial em Odontologia
• O conteúdo gráfico, esquemático e extremamente útil fornece informações científicas e práticas sobre aquelas disciplinas indispensáveis para o exercício da profissão
• Exercícios práticos onde o processo de autoavaliação é realizado para melhorar a aprendizagem
• Destaque especial para as metodologias inovadoras 
• Lições 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

Você poderá interpretar imagens odontológicas por meio de aplicações de Inteligência Computacional, tudo graças aos mais inovadores recursos multimídia"  

A equipe de professores deste programa inclui profissionais desta área, cuja experiência é somada a esta capacitação, além de reconhecidos especialistas de conceituadas sociedades científicas e universidades de prestigio. 

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.  

O uso da Aprendizagem de Máquina em Odontologia melhorará a precisão de seus diagnósticos e tratamentos"

A relearning permitirá que você aprenda com menos esforço e mais desempenho, envolvendo-o mais em sua especialização profissional" 

Este programa universitário fornecerá aos especialistas uma variedade de habilidades técnicas e conhecimentos especializados para aplicar com eficácia a IA no diagnóstico, tratamento e gestão da saúde bucal. Assim, o objetivo do programa acadêmico será fornecer uma compreensão aprofundada dos fundamentos da IA, bem como sua aplicação específica na interpretação de imagens radiográficas, análise de dados clínicos e desenvolvimento de ferramentas preditivas para condições odontológicas.

Você priorizará efetivamente a privacidade e a integridade das informações dos pacientes, mantendo assim a segurança dos pacientes em todos os momentos"

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial
• Estudar os diferentes tipos de dados e entender o ciclo de vida dos dados
• Avaliar a função crucial dos dados no desenvolvimento e na implementação de soluções de Inteligência Artificial
• Analisar os algoritmos e complexidade para resolver problemas específicos
• Explorar a base teórica das redes neurais para o desenvolvimento do Deep Learning
• Explorar 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
• Obter uma sólida compreensão dos princípios de Machine Learning e sua aplicação específica em contextos odontológicos
• Analisar dados odontológicos, incluindo técnicas de visualização para melhorar o diagnóstico
• Adquirir habilidades avançadas na aplicação de IA para o diagnóstico preciso de doenças bucais e interpretação de imagens odontológicas
• Compreender as considerações éticas e de privacidade associadas à aplicação de IA na odontologia
• Explorar os desafios éticos, a regulamentação, a responsabilidade profissional, o impacto social, o acesso ao atendimento odontológico, a sustentabilidade, o desenvolvimento de políticas, a inovação e as perspectivas futuras na aplicação da IA na odontologia

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial 

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde seus primórdios até seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos
• Compreender o funcionamento das redes neurais e sua aplicação em modelos de aprendizado em Inteligência Artificial
• Estudar os princípios e as aplicações dos algoritmos genéticos, analisando sua utilidade na resolução de problemas complexos
• Analisar a importância dos thesauri, 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 os principais estágios
• Explorar 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 a metodologia,ferramentas e canais de coleta
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Armazém de dados), com ênfase nos elementos que o integram e em seu projeto
• Analisar os aspectos regulatórios relacionados à gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança e as práticas recomendadas

Módulo 3. Os dados na Inteligência Artificial 

• Dominar os fundamentos da ciência de dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes para a 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 do datasets, compreendendo 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 manejo 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 compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados
• Realizar uma análise exploratória detalhada de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes
• Desenvolver habilidades para a preparação de dados, incluindo sua limpeza, integração e formatação para uso na mineração de dados
• Implementar estratégias eficazes para lidar com valores perdidos em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação conforme o contexto
• Identificar e mitigar o ruído presente nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados
• Abordar o pré-processamento de dados em ambientes de Big Data

Módulo 5. Algoritmia e Complexidade em Inteligência Artificial 

• Introduzir estratégias de design de algoritmos, fornecendo uma compreensão sólida dos enfoques fundamentais para a resolução de problemas
• Analisar a eficiência e complexidade dos algoritmos, aplicando técnicas de análise para avaliar o desempenho em termos de tempo e espaço
• Estudar e aplicar algoritmos de ordenação, compreendendo seu funcionamento e comparando sua eficiência em diferentes contextos
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo sua estrutura e aplicações
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando sua aplicação na representação e solução de problemas que envolvem relações complexas
• Estudar algoritmos Greedy, entendendo sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking  para a resolução sistemática de problemas, analisando sua eficácia em diversos cenários

Módulo 6. Sistemas inteligentes 

• Explorar a teoria de agentes, compreendendo os conceitos fundamentais de seu funcionamento 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 na organização e recuperação de informações em ambientes digitais
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando estas para melhorar a eficácia e precisão dos sistemas inteligentes
• Estudar racionadores semânticos, sistemas baseados em conhecimento e sistemas especialistas, compreendendo sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes

Módulo 7. Machine learning e mineração de dados

• Introduzir os processos de descobrimento do conhecimento e os conceitos fundamentais do machine learning
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizado supervisionado, compreendendo sua estrutura e aplicações
• Avaliar classificadores usando técnicas específicas para medir seu desempenho e precisão na classificação de dados
• Estudar redes neurais, compreendendo seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizado de máquina
• Explorar métodos bayesianos e sua aplicação no aprendizado de máquina, incluindo redes bayesianas e classificadores bayesianos
• Analisar modelos de regressão e de resposta contínua para a previsão de valores numéricos a partir de dados
• Estudar técnicas de agrupamento 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 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 do Aprendizado Profundo, compreendendo seu papel essencial no Deep Learning
• Explorar as operações fundamentais em redes neurais e compreender sua aplicação na construção de modelos
• Analisar as diferentes camadas utilizadas em redes neurais e aprender a selecioná-lasadequadamente
• Compreender a combinação efetiva 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
• Ajustar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neurais, otimizando seu desempenho em tarefas específicas

Módulo 9. Treinamento de Redes Neurais Profundas 

• Resolver problemas relacionados aos gradientes no treinamento de redes neurais profundas
• Explorar e aplicar diferentes otimizadores para melhorar a eficiência e convergência dos modelos
• Programar a taxa de aprendizagem para ajustar dinamicamente a velocidade de convergência do modelo
• Compreender e abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treinamento
• Aplicar diretrizes práticas para garantir um 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 conjuntos de dados e melhorar a generalização do modelo
• Desenvolver aplicações práticas utilizando Transfer Learning ara resolver problemas do mundo real
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neurais profundas

Módulo 10. Personalização de Modelos e Treinamento com TensorFlow 

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e sua integração com o NumPy para um manejo eficiente de dados e cálculos
• Personalizar modelos e algoritmos de treinamento utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow
• Explorar a API tfdata para gerenciar e manipular conjuntos de dados de maneira eficaz
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e acessar grandes conjuntos de dados no 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 melhorar a eficiência no desenvolvimento
• Desenvolver uma aplicação de Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo
• Aplicar de maneira prática todos os conceitos aprendidos na construção e treinamento de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real

Módulo 11. Visão Computacional Profunda com Redes Neurais Convolucionais 

• Compreender a arquitetura do córtex visual e sua relevância no Deep Computer Vision
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair características-chave de imagens
• Implementar camadas de pooling e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com Keras
• Analisar diversas arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e sua aplicabilidade em diferentes contextos
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e desempenho do modelo
• Utilizar modelos pré-treinados de Keras para aproveitar a aprendizagem por transferência em tarefas específicas
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision
• Explorar estratégias de detecção e rastreamento de objetos usando Redes Neurais Convolucionais
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de maneira detalhada

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

• Desenvolver habilidades em geração de texto usando Redes Neurais Recorrentes (RNN)
• Aplicar RNN na classificação de opiniões para análise de sentimentos em textos
• Compreender e aplicar os mecanismos de atenção em modelos de processamento de linguagem natural
• Analisar e utilizar modelos Transformers em tarefas específicas de NLP
• Explorar a aplicação de modelos Transformers no contexto de processamento de imagens e visão computacional
• Familiarizar-se com a biblioteca Transformers de Hugging Face para a implementação eficiente de modelos avançados
• Comparar diferentes bibliotecas de Transformers para avaliar sua adequação em tarefas específicas
• Desenvolver uma aplicação prática 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 utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação de dados
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados
• Explorar e aplicar autoencodersconvolucionais para representações eficientes de dados visuais
• Analisar e aplicar a eficácia de autoencoders esparsos na representação de dados
• Gerar imagens da moda do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders
• Compreender o conceito de Redes Adversárias Generativas (GANs) e Modelos de Difusão
• Implementar e comparar o desempenho de Modelos de Difusão e GANs na geração de dados

Módulo 14. Computação bioinspirada  

• Introduzir os conceitos fundamentais da computação bioinspirada
• Explorar algoritmos de adaptação social como abordagem-chave na computação bioinspirada
• Analisar estratégias de exploração-exploração do espaço em algoritmos genéticos
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização 
• Continuar a análise detalhada de modelos de computação evolutiva 
• Aplicar programação evolutiva a problemas específicos de aprendizagem
• Abordar a complexidade de problemas multiobjetivo no contexto da computação bioinspirada
• Explorar a aplicação de redes neurais no âmbito da computação bioinspirada 
• Analisar a implementação e a utilidade das redes neurais na computação bioinspirada

Módulo 15. Inteligência Artificial: Estratégias e aplicações

• Desenvolver estratégias de implementação de inteligência artificial em serviços financeiros
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde
• Identificar e avaliar os riscos associados ao uso de IA no campo da saúde
• Avaliar os riscos potenciais vinculados ao uso de IA na indústria
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade
• Projetar 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 agricultura para melhorar a produtividade
• Otimizar processos de recursos humanos por meio do uso estratégico da inteligência artificial

Módulo 16. Fundamentos da IA em Odontologia

• Adquirir um conhecimento sólido dos princípios básicos de Machine Learning e sua aplicação específica em contextos odontológicos
• Aprender métodos e ferramentas para analisar dados odontológicos, bem como técnicas de visualização para melhorar a interpretação e o diagnóstico
• Desenvolver um entendimento completo das considerações éticas e de privacidade associadas à aplicação da IA na odontologia, promovendo práticas responsáveis no uso dessas tecnologias em ambientes clínicos
• Familiarizar os alunos com as várias aplicações da IA no campo da odontologia, como o diagnóstico de doenças bucais, o planejamento do tratamento e o manejo do atendimento ao paciente
• Elaborar planos de tratamento odontológico personalizados de acordo com as necessidades específicas de cada paciente, levando em conta fatores como genética, histórico médico e preferências individuais

Módulo 17. Diagnóstico odontológico e planejamento de tratamento assistido por IA 

• Adquirir experiência no uso de IA para planejamento de tratamentos, incluindo modelagem 3D, otimização de tratamentos ortodônticos e personalização de planos de tratamento
• Desenvolver habilidades avançadas na aplicação de IA para o diagnóstico preciso de doenças bucais, incluindo a interpretação de imagens dentárias e a detecção de patologias
• Obter competências para usar ferramentas de IA para monitoramento da saúde bucal e prevenção de doenças bucais, integrando efetivamente essas tecnologias à prática odontológica
• Coletar, gerenciar e usar dados clínicos e radiográficos no planejamento de tratamento com IA
• Permitir que os alunos avaliem e selecionem tecnologias de IA apropriadas para sua prática odontológica, considerando aspectos como precisão, confiabilidade e escalabilidade.

Módulo 18. Inovações e aplicações práticas de IA na odontologia

• Desenvolver habilidades especializadas na aplicação de IA em impressão 3D, robótica, desenvolvimento de materiais odontológicos, manejo clínico, teleodontologia e automação de tarefas administrativas, abordando diversas áreas da prática odontológica
• Adquirir a capacidade de implementar estrategicamente a IA na educação e no ensino odontológico, garantindo que os profissionais estejam equipados para se adaptar às inovações tecnológicas em constante evolução na área odontológica
• Desenvolver habilidades especializadas na aplicação de IA em impressão 3D, robótica, desenvolvimento de materiais odontológicos e automação de tarefas administrativas
• Empregar a IA para analisar o feeback do paciente, otimizando o gerenciamento clínico em clínicas odontológicas para melhorar a experiência do paciente
• Implementar estrategicamente a IA na educação odontológica, garantindo que os profissionais estejam equipados para se adaptar às inovações tecnológicas em constante evolução no campo odontológico

Módulo 19. Análise avançada e processamento de dados em odontologia

• Gerenciar grandes conjuntos de dados em odontologia, compreendendo os conceitos, conceitos e aplicações do Big Data bem como a implementação de técnicas de mineração de dados e análise preditiva
• Adquirir experiência na aplicação de IA em vários aspectos, como epidemiologia odontológica, gestão de dados clínicos, análise de redes sociais e pesquisa clínica, usando algoritmos de aprendizado de máquina
• Desenvolver habilidades avançadas no manejo de grandes conjuntos de dados em odontologia, compreendendo os conceitos e aplicações de Big Data, bem como a implementação de técnicas de mineração de dados e análise preditiva
• Usar ferramentas de IA para monitorar tendências e padrões de saúde bucal, contribuindo para um controle mais eficiente
• Explorar e discutir as várias maneiras pelas quais a análise de dados é usada para melhorar a tomada de decisões clínicas, o manejo do atendimento ao paciente e a pesquisa em odontologia

Módulo 20. Ética, regulamentação e o futuro da IA na Odontologia

• Compreender e abordar os desafios éticos relacionados ao uso da IA na odontologia, promovendo práticas profissionais responsáveis
• Investigar os regulamentos e padrões relevantes para a aplicação da IA na odontologia, desenvolvendo habilidades na formulação de políticas para garantir práticas seguras e éticas
• Abordar o impacto social, educacional, comercial e sustentável da IA na odontologia, para se adaptar às mudanças na prática odontológica na era da IA avançada
• Dominar as ferramentas necessárias para compreender e abordar os desafios éticos relacionados ao uso da IA na odontologia, promovendo práticas profissionais responsáveis
• Proporcionar aos alunos uma compreensão aprofundada do impacto social, comercial e sustentável da IA no campo da odontologia, preparando-os para liderar e se adaptar às mudanças que surgem durante sua prática profissional

Você se atualizará com os aplicativos mais recentes em Inteligência Artificial e os aplicará à sua prática clínica diária como odontologista"