A aplicação da Inteligência Artificial no Design permite um processo criativo mais inovador e centrado no utilizador, impulsionando a constante evolução da área"

A Inteligência Artificial (IA), implementada no campo do Design, transformou radicalmente a forma como os projetos são concebidos e desenvolvidos nesta indústria. Um dos benefícios mais proeminentes reside na otimização do processo criativo, em que os algoritmos de IA podem analisar grandes conjuntos de dados para identificar padrões e tendências, fornecendo informações valiosas que inspiram a tomada de decisões de Design. 

Por esta razão, a TECHoferece aos designers este masterem Inteligência Artificial no Design, uma perspetiva única que funde holisticamente as novas tecnologias com a criação de produtos criativos. A sua abordagem holística não só fornecerá aos licenciados conhecimentos técnicos, como também terá um impacto na ética e na sustentabilidade, assegurando que os estudantes estão equipados para enfrentar os atuais desafios neste domínio.  

De facto, a diversidade de tópicos a abordar, desde a geração automática de conteúdos à redução de resíduos no processo de conceção, reflete a amplitude das aplicações da IA em várias disciplinas. Além disso, será dada especial atenção à ética e ao impacto ambiental, com o objetivo de criar profissionais conscientes e competentes.

O conteúdo do programa incluirá também a análise de dados para a tomada de decisões no Design, a implementação de sistemas de IA para a personalização de produtos e experiências e a exploração de técnicas avançadas de visualização e geração de conteúdos criativos. 

Desta forma, a TECHconcebeu uma qualificação académica rigorosa, que se baseia no método revolucionário Relearning. Esta abordagem pedagógica centra-se na repetição de princípios fundamentais, assegurando uma compreensão completa do conteúdo. Além disso, a acessibilidade é um elemento-chave, uma vez que basta um dispositivo eletrónico com ligação à Internet para explorar o material em qualquer altura, libertando o aprendente da obrigação de estar fisicamente presente ou de cumprir horários definidos.

Abordará a integração da IA no design, aumentando a eficiência e a personalização e abrindo a porta a novas possibilidades criativas"

Este master em Inteligência Artificial no Design conta com o conteúdo educativo mais completo e atualizado do mercado. As caraterísticas que mais se destacam são:

• O desenvolvimento de casos práticos apresentados por especialistas em Inteligência Artificial no Design 
• O conteúdo gráfico, esquemático e eminentemente prático com o qual está concebido fornece informações técnicas e práticas sobre as disciplinas que são essenciais para a prática 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 temas controversos e atividades de reflexão individual 
• A disponibilidade de acesso aos conteúdos a partir de qualquer dispositivo fixo ou portátil com ligação à Internet

Desde a geração automática de conteúdos visuais até à previsão de tendências e à colaboração melhorada por IA, estará imerso num campo em constante evolução"

O corpo docente do Curso inclui profissionais do setor que trazem a sua experiência profissional para esta capacitação, para além de especialistas reconhecidos 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 especialização 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, contará com a ajuda de um sistema inovador de vídeo interativo desenvolvido por especialistas reconhecidos.  

Graças à extensa biblioteca de recursos multimédia oferecida pela TECH, poderá aprender mais sobre a integração dos assistentes virtuais e análise emocional do utilizador"

Abordará, com este master Próprio 100% online, a linha ténue entre a ética, o meio ambiente e as tecnologias"

O principal objetivo deste curso é proporcionar aos licenciados uma compreensão profunda e holística da forma como a IA se entrelaça com o mundo do Design. Desta forma, pretende-se cultivar as suas competências técnicas e criativas, permitindo-lhes desenvolver e aplicar algoritmos de IA em processos inovadores. Promoverá também uma perspetiva crítica e ética sobre a utilização da IA em projetos criativos, preparando os profissionais para enfrentar os desafios éticos e sociais emergentes. Além disso, será explorada a personalização das experiências do utilizador, a geração de conteúdos visuais e a resolução de problemas complexos de Design.

Será capaz de liderar num ambiente em que a sinergia entre a criatividade humana e a tecnologia de vanguarda é essencial para a evolução do design contemporâneo"

Objetivos gerais

• Compreender os fundamentos teóricos da Inteligência Artificial 
• Estudar os diferentes tipos de dados e compreender o ciclo de vida dos dados 
• Avaliar o papel crucial dos dados no desenvolvimento e implementação de soluções de Inteligência Artificial 
• Aprofundar a compreensão dos algoritmos e da complexidade para resolver problemas específicos 
• Explorar a base teórica das redes neuronais para o desenvolvimento da Deep Learning 
• Analisar a computação bioinspirada e a sua relevância para o desenvolvimento de sistemas inteligentes 
• Analisar as estratégias de Inteligência Artificial atuais em vários domínios, identificando oportunidades e desafios 
• Desenvolver competências para implementar ferramentas de Inteligência Artificial em projetos de design, abrangendo a geração automática de conteúdos, a otimização do design e o reconhecimento de padrões
• Aplicar ferramentas de colaboração, tirando partido da Inteligência Artificial para melhorar a comunicação e eficiência nas equipas de design 
• Incorporar aspetos emocionais nos desenhos através de técnicas que estabeleçam uma ligação efetiva com o público
• Compreender a simbiose entre o design interativo e a Inteligência Artificial para otimizar a experiência do utilizador 
• Desenvolver competências em matéria de design adaptativo, tendo em conta o comportamento dos utilizadores e aplicando ferramentas avançadas de Inteligência Artificial 
• Analisar criticamente os desafios e as oportunidades na implementação de projetos personalizados na indústria utilizando a Inteligência Artificial. 
• Compreender o papel transformador da Inteligência Artificial na inovação dos processos de design e fabrico

Objetivos específicos

Módulo 1. Fundamentos da Inteligência Artificial  

• Analisar a evolução histórica da Inteligência Artificial, desde o seu início até ao seu estado atual, identificando os principais marcos e desenvolvimentos 
• Compreender o funcionamento das redes neuronais e a sua aplicação em modelos de aprendizagem em Inteligência Artificial 
• Estudar os princípios e aplicações dos algoritmos genéticos, analisando a sua utilidade na resolução de problemas complexos 
• Analisar a importância dos thesauri, vocabulários e taxonomias na estruturação e processamento de dados para sistemas de IA 
• Explorar o conceito de web semântica e a sua influência na organização e compreensão da informação em ambientes digitais 

Módulo 2. Tipos e ciclo de vida do dado  

• Compreender os conceitos fundamentais da estatística e a sua aplicação na análise de dados 
• Identificar e classificar os diferentes tipos de dados estatísticos, desde os quantitativos aos qualitativos 
• Analisar o ciclo de vida dos dados, desde a sua geração até à sua eliminação, identificando as principais etapas 
• Explorar as fases iniciais do ciclo de vida dos dados, destacando a importância do planeamento e da estrutura dos dados 
• Estudar os processos de recolha de dados, incluindo a metodologia, as ferramentas e os canais de recolha 
• Explorar o conceito de Datawarehouse (Armazenamento de Dados), com ênfase nos seus elementos constituintes e no seu design 
• Analisar os aspetos regulamentares relacionados com a gestão de dados, cumprindo as normas de privacidade e segurança, bem como as boas práticas 

Módulo 3. O dado na Inteligência Artificial  

• Domine os fundamentos da ciência dos dados, abrangendo ferramentas, tipos e fontes de análise de informações 
• Explorar o processo de transformação de dados em informação utilizando técnicas de mineração e visualização de dados 
• Estudar a estrutura e caraterísticas dos datasets, compreendendo a sua importância na preparação e utilização de dados para modelos de Inteligência Artificial 
• Analisar modelos supervisionados e não supervisionados, incluindo métodos e classificação 
• Utilizar ferramentas específicas e boas práticas no tratamento e processamento de dados, garantindo eficiência e qualidade na implementação de Inteligência Artificial 

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

• Dominar técnicas de inferência estatística para compreender e aplicar métodos estatísticos na mineração de dados 
• Realizar análises exploratórias pormenorizadas de conjuntos de dados para identificar padrões, anomalias e tendências relevantes 
• Desenvolver competências para a preparação de dados, incluindo a sua limpeza, integração e formatação para utilização na mineração de dados 
• Implementar estratégias eficazes para tratar valores em falta em conjuntos de dados, aplicando métodos de imputação ou eliminação sensíveis ao contexto 
• Identificar e atenuar o ruído nos dados, utilizando técnicas de filtragem e suavização para melhorar a qualidade do conjunto de dados 
• Abordar o preprocesamento de dados em ambientes Big Data 

Módulo 5. Algoritmo e complexidade na Inteligência Artificial  

• Introduzir estratégias de conceção de algoritmos, proporcionando uma compreensão sólida das abordagens fundamentais para a resolução 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 ordenação, compreendendo o seu desempenho e comparando a sua eficiência em diferentes contextos 
• Explorar algoritmos baseados em árvores, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Investigar algoritmos com Heaps, analisando a sua implementação e utilidade na manipulação eficiente de dados 
• Analisar algoritmos baseados em grafos, explorando a sua aplicação na representação e resolução de problemas que envolvam relações complexas 
• Estudar algoritmos Greedy, compreendendo a sua lógica e aplicações na resolução de problemas de otimização 
• Investigar e aplicar a técnica de backtracking na resolução sistemática de problemas, analisando a sua eficácia numa variedade de cenários 

Módulo 6. Sistemas inteligentes  

• Explorar a teoria dos agentes, compreendendo os conceitos fundamentais do seu funcionamento e a sua aplicação na Inteligência Artificial e na engenharia de Software 
  
• Estudar a representação do conhecimento, incluindo a análise de ontologias e a sua aplicação na organização de informação estruturada 
  
• Analisar o conceito de web semântica e o seu impacto na organização e recuperação de informação em ambientes digitais 
  
• Avaliar e comparar diferentes representações do conhecimento, integrando-as para melhorar a eficiência e a precisão dos sistemas inteligentes
  
• Estudar raciocinadores semânticos, sistemas baseados no conhecimento e sistemas periciais, compreendendo a sua funcionalidade e aplicações na tomada de decisões inteligentes 

Módulo 7. Aprendizagem automática e mineração de dados 

• Introduzir processos de descoberta de conhecimentos e os conceitos fundamentais da aprendizagem automática 
• Estudar árvores de decisão como modelos de aprendizagem supervisionada, compreendendo a sua estrutura e aplicações 
• Avaliar classificadores utilizando técnicas específicas para medir o seu desempenho e exatidão na classificação de dados 
• Estudar as redes neuronais, compreendendo o seu funcionamento e arquitetura para resolver problemas complexos de aprendizagem automática 
• Explorar os métodos bayesianos e a sua aplicação na aprendizagem automática, 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 extração de texto e o processamento de linguagem natural (PLN), compreendendo como as técnicas de aprendizagem automática são aplicadas para analisar e compreender texto  

Módulo 8. As redes neuronais, a base da Deep Learning  

• Dominar os fundamentos da Aprendizagem Profunda, compreendendo o seu papel essencial na Deep Learning 
• Explorar as operações fundamentais nas redes neuronais e compreender a sua aplicação na construção de modelos 
• Analisar as diferentes camadas utilizadas nas redes neuronais e aprender a selecioná-las adequadamente 
• Compreender a ligação eficaz de camadas e operações para conceber arquiteturas de redes neuronais complexas e eficientes 
• Utilizar treinadores e otimizadores para ajustar e melhorar o desempenho das redes neuronais 
• Explorar a ligação entre neurónios biológicos e artificiais para uma compreensão mais profunda da conceção de modelos 
• Afinar hiperparâmetros para o Fine Tuning de redes neuronais, melhorando o seu desempenho em tarefas específicas 

Módulo 9. Treino de redes neuronais profundas   

• Resolver problemas relacionados com gradientes na formação de redes neuronais 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 abordar o sobreajuste através de estratégias específicas durante o treino 
• Aplicar diretrizes práticas para garantir o treino eficiente e eficaz de redes neuronais profundas 
• Implementar a 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 a Transfer Learning para resolver problemas do mundo real 
• Compreender e aplicar técnicas de regularização para melhorar a generalização e evitar o sobreajuste em redes neuronais profundas 

Módulo 10. Personalização de modelos e treino com TensorFlow  

• Dominar os fundamentos do TensorFlow e a sua integração com o NumPy para um tratamento e computação eficientes dos dados 
• Personalizar modelos e algoritmos de treino utilizando as capacidades avançadas do TensorFlow 
• Explorar a API tfdata para gerir e manipular eficientemente conjuntos de dados 
• Implementar o formato TFRecord para armazenar e aceder a grandes conjuntos de dados TensorFlow 
• Utilizar camadas de pré-processamento do Keras para facilitar a construção de modelos personalizados 
• Explore o projeto TensorFlow Datasets para acessar conjuntos de dados predefinidos e melhorar a eficiência do desenvolvimento 
• Desenvolver uma aplicação de  Deep Learning com TensorFlow, integrando os conhecimentos adquiridos no módulo 
• Aplicar de forma prática todos os conceitos aprendidos na construção e treino de modelos personalizados com TensorFlow em situações do mundo real 

Módulo 11. Deep Computer Vision com Redes Neuronais Convolucionais  

• Compreender a arquitetura do córtex visual e a sua relevância para a Deep Computer Vision 
• Explorar e aplicar camadas convolucionais para extrair caraterísticas-chave de imagens 
• Implementar camadas de agrupamento e sua utilização em modelos de Deep Computer Vision com o Keras 
• Analisar várias arquiteturas de Redes Neurais Convolucionais (CNN) e a sua aplicabilidade em diferentes contextos 
• Desenvolver e implementar uma CNN ResNet utilizando a biblioteca Keras para melhorar a eficiência e o desempenho do modelo 
• Utilizar modelos Keras pré-treinados para tirar partido da aprendizagem por transferência para tarefas específicas 
• Aplicar técnicas de classificação e localização em ambientes de Deep Computer Vision 
• Explorar estratégias de deteção e seguimento de objetos utilizando Redes 
• Neuronais Convolucionais 
• Implementar técnicas de segmentação semântica para compreender e classificar objetos em imagens de forma detalhada 

Módulo 12. Processamento de linguagem natural (PLN) com Redes Neurais Recorrentes (RNN) e Atenção  

• Desenvolver competências na geração de textos utilizando Redes Neuronais 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 PNL 
• Explorando a aplicação de modelos Transformers no contexto do processamento de imagens e da 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 a sua adequação a tarefas específicas 
• Desenvolver uma aplicação prática de PLN que integre RNN e mecanismos de atenção para resolver problemas do mundo real 

Módulo 13. Autoencoders, GANs, e modelos de difusão  

• Desenvolver representações de dados eficientes utilizando Autoencoders, GANs e Modelos de Difusão 
• Realizar PCA utilizando um codificador automático linear incompleto para otimizar a representação dos dados 
• Implementar e compreender o funcionamento de codificadores automáticos empilhados 
• Explorar e aplicar codificadores automáticos convolucionais para representações visuais eficientes de dados 
• Analisar e aplicar a eficácia dos codificadores automáticos esparsos na representação de dados 
• Gerar imagens de moda a partir do conjunto de dados MNIST utilizando Autoencoders 
• Compreender o conceito de Redes Generativas Antagónicas (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 os algoritmos de adaptação social como uma abordagem fundamental na computação bioinspirada 
• Analisar estratégias de exploração do espaço em algoritmos genéticos 
• Examinar modelos de computação evolutiva no contexto da otimização  
• Continuar a análise pormenorizada de modelos de computação evolutiva  
• Aplicar a programação evolutiva a problemas de aprendizagem específicos 
• Abordar a complexidade de problemas multi-objetivo no âmbito da computação bioinspirada 
• Explorar a aplicação de redes neuronais no domínio da computação bioinspirada  
• Aprofundar a implementação e a utilidade das redes neuronais na computação bioinspirada 

Módulo 15. Inteligência Artificial Estratégias e aplicações 

• Desenvolver estratégias para a implementação da inteligência artificial nos serviços financeiros 
• Analisar as implicações da inteligência artificial na prestação de serviços de saúde 
• Identificar e avaliar os riscos associados à utilização da inteligência artificial no setor da saúde 
• Avaliar os riscos potenciais associados à utilização da IA na indústria 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na indústria para melhorar a produtividade 
• Conceber soluções de inteligência artificial para otimizar os processos na administração pública 
• Avaliar a aplicação de tecnologias de IA no setor da educação 
• Aplicar técnicas de inteligência artificial na silvicultura e na agricultura para melhorar a produtividade 
• Melhorar os processos de recursos humanos através da utilização estratégica da inteligência artificial 

Módulo 16. Aplicações Práticas da Inteligência Artificial no Design  

• Aplicar ferramentas de colaboração, tirando partido da IA para melhorar a comunicação e eficiência nas equipas de Design 
• Incorporar aspetos emocionais no design através de técnicas que estabeleçam uma ligação efetiva com o público, explorando a forma como a IA pode influenciar a perceção emocional do Design 
• Dominar ferramentas e quadros específicos para a aplicação da IA no domínio do Design, como as GAN (Redes Generativas Adversariais) e outras bibliotecas relevantes
• Empregar a IA para gerar imagens, ilustrações e outros elementos visuais automaticamente  
• Implementar técnicas de IA para analisar dados relacionados com o design, como o comportamento de navegação e o feedback dos utilizadores 

Módulo 17. Interação Design-Utilizador e IA 

• Compreender a simbiose entre o Design interativo e a IA para otimizar a experiência do utilizador 
• Desenvolver competências em matéria de Design adaptativo, tendo em conta o comportamento dos utilizadores e aplicando ferramentas avançadas de IA 
• Analisar criticamente os desafios e as oportunidades na implementação de projetos personalizados na indústria utilizando a IA  
• Utilizar algoritmos de IA preditivos para antecipar as interações dos utilizadores, permitindo respostas de conceção proativas e eficientes no Design 
• Desenvolver sistemas de recomendação baseados em IA que sugiram conteúdos, produtos ou ações relevantes aos utilizadores 

Módulo 18. Inovação nos processos de Design e IA 

• Compreender o papel transformador da IA na inovação dos processos de design e fabrico 
• Implementar estratégias de personalização massiva na produção através da Inteligência Artificial, adaptando os produtos às necessidades individuais 
• Aplicar técnicas de IA para minimizar os resíduos no processo do Design, contribuindo para práticas mais sustentáveis 
• Desenvolver competências práticas para aplicar técnicas de IA para melhorar os processos industriais e de Design 
• Incentivar a criatividade e a exploração durante o processamento do Design, utilizando a IA como uma ferramenta para gerar soluções inovadoras 

Módulo 19. Tecnologias aplicadas ao Design e IA 

• Melhorar a compreensão integral e as competências práticas para tirar partido das tecnologias avançadas e da Inteligência Artificial em várias facetas do Design
• Compreender a integração estratégica das tecnologias emergentes e da IA no domínio do Design
• Aplicar técnicas de otimização da arquitetura de microchips utilizando a IA para melhorar o desempenho e a eficiência 
• Utilizar adequadamente os algoritmos para a geração automática de conteúdos multimédia, enriquecendo a comunicação visual em projetos editoriais 
• Aplicar os conhecimentos e competências adquiridos durante este curso a projetos reais que envolvam tecnologias e IA no domínio do Design 

Módulo 20. Ética e Meio Ambiente no Design e na IA 

• Compreender os princípios éticos relacionados com a Inteligência Artificial e o Design, cultivando uma consciência ética na tomada de decisões
• Centrar-se na integração ética das tecnologias, como o reconhecimento das emoções, garantindo experiências imersivas que respeitem a privacidade e a dignidade do utilizador 
• Promover a responsabilidade social e ambiental no Design de jogos de vídeo e na indústria em geral, tendo em conta os aspetos éticos na representação e jogabilidade 
• Gerar práticas sustentáveis nos processos de conceção, desde a redução de resíduos até à integração de tecnologias responsáveis, contribuindo para a preservação do ambiente. 
• Analisar a forma como as tecnologias de IA podem afetar a sociedade, considerando estratégias para atenuar os seus possíveis impactos negativos

Irá aproveitar o potencial da IA para otimizar os processos criativos e criar soluções de design inovadoras e responsáveis"