Na última década a aprendizagem computacional (ML - machine learning) permitiu o reconhecimento automático da fala e de imagem, o apoio ao diagnóstico de muitas patologias neurológicas e fisiológicas, uma melhor compreensão do genoma humano, a criação de robôs inteligentes em medicina e uma pesquisa mais eficaz na Internet por deep learning, entre muitos outros.

Objetivos

Promover o uso e codificação python de ferramentas de Inteligência artificial/reconhecimento de padrões para resolução de problemas em Biotecnologia.

Resultados da Aprendizagem

Pretende-se que, no final deste curso, os formandos sejam capazes de:

1. Compreender os Fundamentos Teóricos de ML:
   • Explicar os conceitos básicos e avançados de aprendizagem de máquina.
   • Identificar diferentes tipos de algoritmos de ML e as suas aplicações.
2. Aplicar Ferramentas de Classificação Clássicas e de Deep Learning:
   • Utilizar ferramentas e bibliotecas de ML para resolver problemas práticos.
   • Implementar algoritmos de classificação e regressão em projetos reais.
3. Desenvolver Competências Práticas em ML:
   • Realizar análises de dados e pré-processamento para preparar conjuntos de dados.
   • Treinar, validar e testar modelos de ML para garantir a precisão e a eficácia.
4. Apoiar a Decisão com ML:
   • Integrar modelos de ML em sistemas de apoio à decisão.
   • Avaliar o impacto dos modelos de ML nas decisões empresariais e clínicas.

Destinatários

• Engenheiros de software e sistemas biológicos
• Analistas de business intelligence
• Profissionais de big data
• Técnicos de pesquisa em epidemiologia e genética
• Especialistas em bioinformática e biossensores
• Consultores de informática em saúde
• Técnicos de aquisição e análise de dados médicos
• Gestores de sistemas e processos médicos
• Auditores de qualidade de software médico
• Biólogos, químicos, físicos e matemáticos

Metodologia

O curso será realizado integralmente no formato online, utilizando a plataforma Blackboard. Todos os materiais de apoio e software necessários serão disponibilizados pelo professor diretamente na mesma plataforma, garantindo fácil acesso e continuidade na aprendizagem.

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Desconto de 50% para Inscrições de Pequenas Empresas

Está prevista a aplicação de um desconto de 50% no valor das propinas (não cumulativo e limitado à verba disponível), para Inscrições de Pequenas Empresas que cumpram com: 

• Estar legalmente constituída;
• Possuir Certificação Eletrónica, prevista na atual redação do DL 372/2007 e obtida através do site do IAPMEI como pequena empresa.
• Ter a situação tributária e contributiva regularizada perante a administração fiscal e a segurança social;
• Ter a situação regularizada em matéria de reposições, no âmbito de financiamentos dos Fundos Europeus;
• Não se enquadrar no conceito de empresa em dificuldade nos termos da definição que consta do n.º 18 do artigo 2.º do RGIC, ou demonstrar que esse enquadramento resultou do impacto da situação de pandemia de COVID -19, aplicando-se as condições definidas no Regulamento (UE) 2020/972 da Comissão, de 2 de julho de 2020;
• Não se tratar de uma empresa sujeita a uma injunção de recuperação, ainda pendente, na sequência de uma decisão anterior da Comissão Europeia que declara um auxílio ilegal e incompatível com o mercado interno;
• Cumprir as regras aplicáveis aos auxílios de Estado;
• Caso venha a usufruir de desconto ao abrigo dos auxílios de Estado, assegurar o cumprimento dos limites de €220.000 ou de €300.000 por entidade num período de três anos (incluindo o ano em que o apoio é concedido e os dois anos anteriores), respetivamente em auxílios à inovação (RGIC art. 28) e em auxílios de minimis (Regulamento 2023/2831).

Documentos de qualificação dos Participantes Pequenas Empresas para o desconto:
- Autodeclaração Preenchida e Assinada - download aqui
- Contacto: Eduardo Cardoso - ecardoso@ucp.pt

Condições de elegibilidade de entidade aderente do SFT-EDIH polo europeu de inovação digital para o setor agro-alimentar.