Criar aplicações interativas com recurso a inteligência artificial (IA)
Curso: Técnico/a de Produção de Conteúdos InterativosCarga: 25hCréditos: 2.25Tempos: 30 × 50 minSessões: 15
Proposta de distribuição para tempos letivos de 50 minutos (25h ≈ 30 tempos). Ajuste a blocos de 45 ou 90 minutos e ao calendário da sua escola; os conteúdos seguem os materiais da UC e os objetivos o referencial oficial, a sequência é uma sugestão.
Planificação sessão a sessão
Aula
Tempos
Sessão
Conteúdos
Recursos Aulify
Avaliação
1
2
Apresentação da unidade
Apresentação da unidade de competência, dos conteúdos e dos critérios de avaliação. Diagnóstico inicial.
Pensamento computacional: O que é o pensamento computacional, Aplicar pensamento computacional a um projeto de IA; Evolução e conceitos da IA: Uma breve história da inteligência artificial, Os quatro conceitos-chave da IA.
Machine learning: Princípios de aprendizagem automática, Algoritmos de classificação, regressão e agrupamento; Deep learning e redes neuronais: Redes neuronais e deep learning, Da rede neuronal simples à convolucional.
Treinar e avaliar modelos de IA: Técnicas de treino de um modelo, Avaliar o desempenho e a generalização; Planear uma aplicação interativa com IA: Planear a conceção da aplicação, Do protótipo ao produto interativo.
Visão computacional e reconhecimento de objetos: Modelos de visão computacional, Integrar um modelo de deteção de objetos: exemplo passo a passo; Segmentação semântica em redes convolucionais: Técnicas de segmentação semântica, Onde a segmentação é usada nesta UC.
Realização do teste de avaliação sumativa. Correção e balanço da unidade.
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Sumativa (teste).
Sumários prontos a copiar
Aula 1Apresentação da unidade de competência, dos conteúdos e dos critérios de avaliação. Diagnóstico inicial.
Aula 2Pensamento computacional: O que é o pensamento computacional, Aplicar pensamento computacional a um projeto de IA; Evolução e conceitos da IA: Uma breve história da inteligência artificial, Os quatro conceitos-chave da IA.
Aula 3Machine learning: Princípios de aprendizagem automática, Algoritmos de classificação, regressão e agrupamento; Deep learning e redes neuronais: Redes neuronais e deep learning, Da rede neuronal simples à convolucional.
Aula 4Treinar e avaliar modelos de IA: Técnicas de treino de um modelo, Avaliar o desempenho e a generalização; Planear uma aplicação interativa com IA: Planear a conceção da aplicação, Do protótipo ao produto interativo.
Aula 5Visão computacional e reconhecimento de objetos: Modelos de visão computacional, Integrar um modelo de deteção de objetos: exemplo passo a passo; Segmentação semântica em redes convolucionais: Técnicas de segmentação semântica, Onde a segmentação é usada nesta UC.
Aula 6Reconhecimento facial: Como funciona o reconhecimento facial, Ética e limites do reconhecimento facial. Resolução da Ficha 01.
Aula 7IA generativa: arte, imagens e vídeo: Modelos generativos de imagem e vídeo, Integrar geração de imagem numa aplicação: exemplo.
Aula 8Voz: reconhecimento e legendas automáticas: Sistemas de reconhecimento de voz, Criar legendas automáticas.
Aula 9Processamento de vídeo: Sistemas de processamento de vídeo, Desempenho e recursos no processamento de vídeo. Resolução da Ficha 02.
Aula 10Realidade aumentada e realidade virtual com IA: Realidade aumentada (RA) e realidade virtual (RV), Como a IA entra numa aplicação de RA/RV.
Aula 11Frameworks, bibliotecas e APIs: Frameworks para treino e inferência, Escolher entre biblioteca local e API na nuvem.
Aula 12Segurança, saúde no trabalho e ambiente: Normas de segurança e saúde no trabalho, Normas de proteção ambiental, Recapitulando.
Aula 13Consolidação e síntese da unidade. Esclarecimento de dúvidas.
Aula 14Desenvolvimento do mini-projeto: aplicação integrada dos conteúdos a um problema proposto.
Aula 15Realização do teste de avaliação sumativa. Correção e balanço da unidade.