Terá a garantia de especializar-se a nível internacional num setor em crescimento que o catapultará para o sucesso profissional”

Uma cidade é um espaço urbano com uma alta densidade populacional onde se desenvolvem diversas atividades para a vida social, com um alto nível de interação. Por isso, uma Smart City fornece à cidade tradicional ferramentas e sistemas que tornam a sua habitabilidade mais eficiente. Esta especialização ensina as bases da arquitetura tecnológica das Smart Cities, como a parametrização e sensorização dos seus ambientes, a datificação das infraestruturas públicas, a medição e o escaneamento dos eventos sociais, e a análise avançada das dinâmicas urbanas, entre outras.

Por outro lado, existe o Processamento de Linguagem Natural (NLP), que estuda como as máquinas entendem a linguagem humana. Atualmente, o NLP é utilizado para diversas funções, como filtros de correio, assistentes, resultados de pesquisas, traduções automáticas, análise de sentimentos, legendas automáticas, entre outros. Este Curso de especialização desenvolve conhecimento especializado sobre os principais usos atuais do NLP e as bibliotecas que permitem trabalhar com NLP.

Treinar um modelo do zero implica ter uma grande quantidade de informações catalogadas previamente, aproximadamente 10.000 fotos de cada um dos tipos a diferenciar. Isso requer horas até obter bons resultados. No entanto, em muitos casos, pode-se partir de modelos previamente treinados, sendo esta técnica conhecida como Transfer Learning. Este programa examina que modelos de redes estão disponíveis atualmente para facilitar o treinamento de qualquer modelo aplicando a técnica de Transfer Learning.

No decorrer de 6 meses, o aluno aprofundará a aplicação de cada tecnologia, compreendendo as vantagens competitivas que elas oferecem, o que os posicionará na vanguarda tecnológica e permitirá que liderem projetos ambiciosos no presente e no futuro. Além disso, os estudantes dispõem da melhor metodologia de estudo 100% online, o que elimina a necessidade de assistir presencialmente a aulas ou de cumprir um horário pré-determinado.

Será necessário somente um dispositivo com acesso à Internet para desenvolver a capacidade de inovar no mercado como parte ativa na transformação digital real”

Este Curso de especialização em Smart Cities e Inteligência Artificial (IA) conta com o conteúdo educacional mais completo e atualizado do mercado. As suas principais características são: 

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Smart Cities e Inteligência Artificial
• Os conteúdos gráficos, esquemáticos e predominantemente práticos com que está concebido fornecem informações e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a atividade profissional
• Os exercícios práticos onde o processo de autoavaliação pode ser efetuado a fim de melhorar a aprendizagem
• O seu foco especial em metodologias inovadoras
• As aulas teóricas, perguntas ao especialista, fóruns de discussão sobre questões controversas e atividades de reflexão individual
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com conexão à Internet

Examine que modelos de redes estão disponíveis atualmente para facilitar o treinamento do seu modelo, aplicando a técnica de Transfer Learning”

O currículo inclui, em seu corpo docente, profissionais do setor que compartilham a experiência do seu trabalho, além de reconhecidos especialistas de sociedades de referência e universidades de prestígio.

O seu conteúdo multimédia, desenvolvido com a mais recente tecnologia educacional, irá permitir que o profissional tenha acesso a uma aprendizagem situada e contextual, isto é, um ambiente de simulação que proporcionará uma capacitação imersiva, programada para praticar em situações reais.

A conceção desta capacitação foca-se na Aprendizagem Baseada em Problemas, através da qual o profissional deverá tentar resolver as diferentes situações da atividade profissional que surgem ao longo do Curso. Para tal, contarão com o apoio de um sistema inovador de vídeo interativo, criado por especialistas reconhecidos.

Com a implementação de uma Smart City, recolhe e devolve dados em tempo real, tornando-se num ente com vida própria”

Estude, através de Word Embeddings, as diferentes técnicas nas quais as palavras ou frases se relacionam entre elas”

Este Curso de especialização estabelece um plano de estudos com 3 módulos. O primeiro módulo foca-se na inovação, através das cidades inteligentes ou Smart Cities, uma área de trabalho em pleno crescimento, na qual ainda há muito caminho a percorrer, muito por descobrir e muito por investigar. Por fim, os módulos 2 e 3 abordam dois dos campos com maiores previsões de desenvolvimento no mundo da Inteligência Artificial, o NLP e a visão computacional, que têm uma grande relação com a robótica, os veículos autónomos e com o emergente campo do Emotive Computing.

Com o apoio de uma equipa de especialistas, verá os seus conhecimentos atualizados, o que o capacitará para se desenvolver profissionalmente”

Módulo 1. Smart Cities como ferramentas de inovação

1.1. Das cidades às cidades inteligentes

1.1.1. Das cidades às cidades inteligentes
1.1.2. As cidades no tempo e as culturas nas cidades
1.1.3. Evolução dos modelos de cidade

1.2. Tecnologias

1.2.1. Plataformas tecnológicas de aplicação
1.2.2. Interfaces serviços/ciudadão
1.2.3. Tipologias tecnológicas

1.3. Cidade como sistema complexo

1.3.1. Componentes de uma cidade
1.3.2. Interações entre componentes
1.3.3. Aplicações: serviços e produtos na cidade

1.4. Gestão inteligente da segurança

1.4.1. Estado atual
1.4.2. Ambientes tecnológicos de gestão na cidade
1.4.3. Futuro: As Smart Cities no futuro

1.5. Gestão inteligente da limpeza

1.5.1. Modelos de aplicação nos serviços inteligentes de limpeza
1.5.2. Sistemas: aplicação dos serviços inteligentes de limpeza
1.5.3. Futuro dos serviços inteligentes de limpeza

1.6. Gestão inteligente do tráfego

1.6.1. Evolução do tráfego: complexidade e fatores que dificultam sua gestão
1.6.2. Problemáticas
1.6.3. e-Mobilidad
1.6.4. Soluções

1.7. Cidade sustentável

1.7.1. Energia
1.7.2. O ciclo da água
1.7.3. Plataforma de gestão

1.8. Gestão Inteligente do lazer

1.8.1. Modelos de negócio
1.8.2. Evolução do lazer urbano
1.8.3. Serviços associados

1.9. Gestão de grandes eventos sociais

1.9.1. Movimentos
1.9.2. Aforos
1.9.3. Saúde

1.10. Conclusões do presente e futuro nas Smart Cities

1.10.1. Plataformas tecnológicas e problemas
1.10.2. Tecnologias, integração em ambientes heterogêneos
1.10.3. Aplicações práticas em diferentes modelos de cidade

Módulo 2. I+D+I.A. NLP/NLU. Embeddings e Transformers

2.1. Natural Language Processing (NLP)

2.1.1. Natural Language Processing. Usos de NLP
2.1.2. Nautral Language Processing (NLP). Bibliotecas
2.1.3. Stoppers na aplicação de NLP

2.2. Natural Lenguage Understanding / Natural Lenguage Generation. (NLU/NLG)

2.2.1. NLG. I.A. NLP/NLU. Embeddings e Transformers
2.2.2. NLU/NLG. Usos
2.2.3. NLP/NLG. Diferenças

2.3. Word Embedings

2.3.1. Word Embedings
2.3.2. Word Embedings. Usos
2.3.3. Word2vec. Biblioteca

2.4. Embedings. Aplicação Prática

2.4.1. Código de word2vec
2.4.2. Word2vec. Casos reais
2.4.3. Corpus para utilização do Word2vec. Exemplos

2.5. Transformers

2.5.1. Transformers
2.5.2. Modelos criados com Transformers
2.5.3. Prós e contras dos Transformers

2.6. Análise de sentimento

2.6.1. Análise de sentimento
2.6.2. Aplicação prática da análise de sentimentos
2.6.3. Utilizações da análise de sentimentos

2.7. GPT Open AI

2.7.1. GPT Open AI
2.7.2. GPT 2. Modelo de livre disposição
2.7.3. GPT 3. Modelo de pagamento

2.8. Comunidade Hugging Face

2.8.1. Comunidade Hugging Face
2.8.2. Comunidade Hugging Face. Possibilidades
2.8.3. Comunidade Hugging Face. Exemplos

2.9. Caso Barcelona Super Computing

2.9.1. Caso BSC
2.9.2. Modelo MARIA
2.9.3. Corpus existente
2.9.4. Importância de ter um corpus grande de língua espanhola

2.10. Aplicações práticas

2.10.1. Resumo automático
2.10.2. Tradução de textos
2.10.3. Análise de sentimento
2.10.4. Reconhecimento de fala

Módulo 3. I+D+I.A. Computer vision. Identificação e acompanhamento de objetos

3.1. Visão por Computador

3.1.1. Visão Computacional
3.1.2. Visão Computacional
3.1.3. Interpretação das máquinas de uma imagem

3.2. Funções de ativação

3.2.1. Funções de ativação
3.2.2. Sigmoide
3.2.3. RELU
3.2.4. Tangente hiperbólica
3.2.5. Softmax

3.3. Construção de redes neuronais convolucionais

3.3.1. Operação de convolução
3.3.2. Camada RELU
3.3.3. Pooling
3.3.4. Flattering
3.3.5. Full Connection

3.4. Processo de convolução

3.4.1. Funcionamento de uma Convolução
3.4.2. Código da Convolução
3.4.3. Convolução. Aplicação

3.5. Transformações com imagens

3.5.1. Transformações com imagens
3.5.2. Transformações avançadas
3.5.3. Transformações com imagens. Aplicação
3.5.4. Transformações com imagens. Use Case

3.6. Transfer Learning

3.6.1. Transfer Learning
3.6.2. Transfer Learning. Tipologia
3.6.3. Redes profundas a implementar Transfer Learning

3.7. Visão Computacional Use Case

3.7.1. Classificação de imagens
3.7.2. Detenção de objetos
3.7.3. Identificação de objetivos
3.7.4. Segmentação de objetos

3.8. Detenção de objetos

3.8.1. Deteção a partir da convolução
3.8.2. R-CNN, busca seletiva
3.8.3. Deteção rápida com YOLO
3.8.4. Outras possíveis soluções

3.9. GAN. Redes Generativas Antagónicas, ou Generative Adversarial Networks

3.9.1. Redes Generativas Antagónicas
3.9.2. Código para uma GAN
3.9.3. GAN. Aplicação

3.10. Aplicação de modelos de Computer Vision

3.10.1. Organização de conteúdos
3.10.2. Motores de busca visual
3.10.3. Reconhecimento facial
3.10.4. A realidade aumentada
3.10.5. Condução autónoma
3.10.6. Identificação de falha na linha de montagem
3.10.7. Identificação de pragas
3.10.8. Saúde

Atreva-se a inovar através das Cidades Inteligentes ou Smart Cities, um domínio de trabalho em plena expansão”