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Pós-Graduação Online em Inteligência Artificial e Machine Learning

Torna-te um especialista em Inteligência Artificial e Machine Learning. Prepara-te para uma das profissões mais procuradas.

  • Pós-Graduação Online em Inteligência Artificial e Machine Learning
ApresentaçãoPlano de estudosSaídas profissionaisCorpo docenteMetodologia OnlineAdmissões

Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Machine Learning - Online

A Inteligência Artificial e o Machine Learning estão entre as áreas com maior crescimento e procura no mercado global, mas também entre as que mais sofrem com a escassez de talento qualificado.

A Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Machine Learning foi pensada para responder a essa realidade: oferece-te as competências técnicas e estratégicas necessárias para te destacares num dos setores mais transformadores da atualidade.

Ao longo do curso, os participantes desenvolvem a capacidade de aplicar métodos e técnicas de IA para resolver problemas reais, criando soluções criativas, diferenciadoras e com impacto positivo na sociedade.

Mais do que aprender a usar ferramentas, a Pós-Graduação em Inteligência Artificial desafia-te a ​compreender a fundo os fundamentos da IA, desenvolvendo ​sistemas inteligentes, personalizados e éticos, preparados para responder às exigências do presente e do futuro.

Tudo isto com o apoio de um corpo docente multidisciplinar, que alia experiência académica e prática nas áreas de IA, ciência de dados, UX, design e inovação tecnológica — garantindo uma formação sólida, atual e orientada para o mercado.

Início
Setembro 2025
ECTS
18
Duração
8 meses
Horário
Pós-Laboral | 1 vez por semana

Sabe mais sobre este programa

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Portugal
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Porquê escolher Pós-Graduação Online em Inteligência Artificial e Machine Learning?

Objetivos

  • Saber utilizar a IA de forma ética e responsável
  • Escrever prompts eficientes para IA generativa
  • Conseguir criar e desenhar modelos de IA com aplicabilidade real
  • Distinguir os diferentes tipos de inteligência artificial e a sua aplicabilidade
  • Identificar os diferentes tipos de Redes Neuronais, vantagens e desvantagens
  • Descrever o processo de processamento de linguagem natural e as suas técnicas
  • Dotar os alunos de competências transversais em machine learning e inteligência artificial para aplicação na sua atividade profissional.

Plano de estudos

Consulta a estrutura do plano curricular

Unidade Curricular I: Introdução à Inteligência Artificial
Unidade Curricular II: Python para Machine Learning e IA
Unidade Curricular III: Machine Learning
Unidade Curricular IV: Redes Neuronais (Deep Learning)
Unidade Curricular V: Processamento de Linguagem Natural (NLP)
Unidade Curricular VI: Projeto IA e Machine Learning
UNIDADES DE ENSINODOCENTE
Fundamentos da Inteligência Artificial (IA)César Nero
IA, Ética, Privacidade e RegulamentaçãoCésar Nero
IA Generativa e Automação de ProcessosCésar Nero
Computer Vision: O que é e para que serveCésar Nero
Processamento de Linguagem Natural: O que é e para que serveCésar Nero
UNIDADES DE ENSINODOCENTE
Sintaxe, variáveis e input/outputMárcio Saraiva
Estruturas de ControloMárcio Saraiva
Object OrientedMárcio Saraiva
NumPy, MatPlotLib e PandasMárcio Saraiva
Tensor Flow, scikit-learn e nltkMárcio Saraiva
UNIDADES DE ENSINODOCENTE
Introdução ao MLCláudia Sevivas
Modelos de RegressãoCláudia Sevivas
Naive Bayes e ÁrvoresCláudia Sevivas
Aprendizagem Supervisionada e Não SupervisionadaCláudia Sevivas
Projeto de Machine LearningCláudia Sevivas
UNIDADES DE ENSINODOCENTE
Introdução às Redes Neuronais (NN)Cláudia Sevivas
Redes Neuronais Artificiais (ANN)Cláudia Sevivas
Redes Neuronais Convolucionais (CNN)Cláudia Sevivas
Redes Neuronais Recorrentes (RNN)Cláudia Sevivas
Projeto de Redes NeuronaisCláudia Sevivas
UNIDADES DE ENSINODOCENTE
Introdução ao NLPOrlando Anunciação
Processamento LéxicoOrlando Anunciação
Processamento SintáticoOrlando Anunciação
Processamento SemânticoOrlando Anunciação
Projeto de NLPOrlando Anunciação
UNIDADES DE ENSINODOCENTE
Projeto: Design ChallengeKatia Amaro
Projeto: Investigação e Ideação Katia Amaro
Projeto: Prototipagem VisualKatia Amaro
Projeto: Prototipagem em Linguagem NativaKatia Amaro
Projeto: Case Study e PitchKatia Amaro

Ferramentas e softwares

Domina as ferramentas essenciais e mais usadas nesta área, aplicando-as em projetos práticos ao longo do curso:
Logótipo Python
Logótipo TensorFlow
Logo MatPlotlib
Logo Pandas
Logótipo Keras
Logo Seaborn
Logo NLTK
Logótipo Jupyter
Logo Visual Studio

Saídas profissionais em Inteligência Artificial e Machine Learning

Abre portas a múltiplas oportunidades nas áreas mais inovadoras e procuradas do mercado, incluindo:
Ícone de computador
Programadores
Ícone de engrenagem
Designers de Sistemas Digitais
Ícone de pasta
Profissionais da área da Gestão
Ícone botão
Profissionais da área de Marketing
icono laptop
Especialistas de Machine Learning
Ícone de lâmpada
Especialistas de Inteligência Artificial
Ícone de olho
Especialistas em Visão Computacional
Ícone 360º
Especialistas em Transformação Digital
Ícone de lápis
Especialistas em Aprendizagem Automática
Ícone de mensagem
Especialistas em Processamento de Linguagem Natural

Corpo docente

Conhece os diretores da Pós-Graduação, Bruno Nobre e Sérgio Fontes, e o corpo docente da Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Machine Learning:
Bruno Nobre
Diretor de curso
Sérgio Fontes
Diretor de curso; Relotracker
Márcio Saraiva
WRK
Claúdia Sevivas
IADE
César Nero
Nero Games
Katia Amaro
Capgemini Engineering
Orlando Anunciação
BI4ALL

Metodologia online

Admissões

Os candidatos interessados em ingressar no IADE poderão formalizar a sua candidatura ao longo de todo o ano, presencialmente ou via candidatura online.

O processo de candidatura está sujeito às vagas existentes e à adequação do perfil do candidato ao ciclo de estudos de interesse.

Para dar início ao processo de admissão, o candidato deverá seguir estes 3 passos:

Cursos relacionados

Pós-Graduação em Inteligência Artificial para o Design - Online

Este curso irá proporcionar aos seus participantes um conhecimento aprofundado sobre as mais recentes ferramentas, técnicas e práticas do design, onde a IA Generativa é já uma forte aliada na otimização de processos, permitindo estar mais bem preparado para os atuais desafios face às mudanças que esta tecnologia está a provocar no mercado criativo.

Setembro 2025
Online
8 meses
18 ECTS
Português

FAQs

O que é Inteligência Artificial e Machine Learning?

A Inteligência Artificial (IA) é a capacidade das máquinas para aprender e executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana, como reconhecimento de padrões ou tomada de decisões. O Machine Learning (ML), por sua vez, é uma subárea da IA que permite que as máquinas aprendam e melhorem automaticamente com a experiência, sem intervenção humana direta. Em resumo, a IA e o ML estão a transformar a forma como interagimos com a tecnologia no nosso dia a dia.

Por que a Inteligência Artificial e o Machine Learning são importantes para o futuro?

A IA e o ML são essenciais porque estão a moldar a forma como vivemos e trabalhamos. Desde assistentes virtuais até automóveis autónomos, essas tecnologias estão a automatizar tarefas, melhorar a eficiência e criar novas soluções para problemas complexos. Elas são a chave para inovação em diversas áreas, como saúde, finanças, educação e até mesmo no mercado de trabalho.

Quais são as principais tendências em Inteligência Artificial e Machine Learning?

Atualmente, algumas das maiores tendências incluem o uso de IA para personalização de serviços, como recomendações em plataformas de streaming e e-commerce. O desenvolvimento de sistemas de reconhecimento de voz e imagem também está a crescer, além da evolução do Deep Learning, que utiliza redes neurais complexas para resolver problemas ainda mais desafiadores. Também se fala muito em IA ética, ou seja, em como garantir que as máquinas tomem decisões justas e imparciais.

Onde é que posso aplicar a Inteligência Artificial e o Machine Learning no mercado de trabalho?

A IA e o ML são utilizados em praticamente todas as indústrias. Desde empresas de tecnologia, onde são usados em automação e análise de dados, até setores como a saúde, onde ajudam na deteção de doenças e no desenvolvimento de tratamentos personalizados. Também estão a ser aplicados em finanças, marketing, logística e até na agricultura, otimizando processos e criando soluções inovadoras.

Quais são as vantagens de investir numa carreira em Inteligência Artificial e Machine Learning?

A IA e o ML estão entre as áreas mais procuradas no mercado de trabalho. As empresas estão a investir fortemente nessas tecnologias, o que significa que os profissionais com conhecimento em IA e ML são altamente valorizados e bem remunerados. Além disso, estás a trabalhar numa área com um impacto real na sociedade, desenvolvendo soluções que podem melhorar a vida das pessoas e transformar várias indústrias.

A IA pode substituir empregos?

A IA tem o potencial de automatizar muitas tarefas repetitivas, o que pode afetar alguns empregos. No entanto, também cria novas oportunidades e funções, principalmente para pessoas que sabem como trabalhar com essas tecnologias. Em vez de substituir empregos, a IA está a mudar a forma como os profissionais desempenham as suas funções, aumentando a produtividade e a eficiência. 

Quais são os maiores desafios da Inteligência Artificial e do Machine Learning?

Um dos principais desafios é garantir que as decisões tomadas pelas máquinas sejam éticas e justas. Como as IAs podem aprender com os dados, se esses dados contiverem viés ou preconceitos, as IAs podem replicá-los. Além disso, a privacidade e a segurança dos dados são questões fundamentais, especialmente quando estamos a lidar com grandes volumes de informação sensível. 

Como posso melhorar a minha qualificação em Inteligência Artificial e Machine Learning?

Existem diversas formas de melhorar a tua qualificação. Podes começar com cursos online, participar em hackathons, desenvolver projetos próprios ou até investir em programas de formação mais aprofundados, como a Pós-Graduação em Inteligência Artificial e Machine Learning do IADE. A qualificação contínua e o desenvolvimento de projetos práticos são fundamentais para te manteres atualizado nesta área tão dinâmica e em constante evolução.