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Nem tudo é IA Generativa: Uma Introdução ao Machine Learning

Pessoa sentada à secretária, usando auscultadores, a trabalhar num computador com monitor que exibe código e uma imagem digital de um cérebro estilizado em azul, representando inteligência artificial ou redes neurais. Sobre a mesa há um teclado, uma caneca branca e um pequeno vaso com planta. O fundo mostra uma parede com padrão de tijolos e prateleiras decorativas.

Seja bem-vindo/a ao Flash Seminar “Nem tudo é IA Generativa: Uma Introdução ao Machine Learning”. Nesta sessão introdutória e prática, vamos desmistificar o universo da inteligência artificial para além dos modelos generativos e compreender os fundamentos do machine learning (ML) enquanto tecnologia que já transforma diversas áreas, incluindo o ensino superior. A formação decorrerá em formato presencial, nas instalações do Centro de Inovação Pedagógica do Politécnico do Porto, e incluirá demonstrações, pequenos exercícios e exemplos reais de aplicação. A participação é gratuita, mas requer inscrição obrigatória.

 

Esta sessão conta com interpretação LGP.

Conteúdo

• O que é machine learning e como se distingue da IA generativa
• Principais tipos de algoritmos de ML e o que fazem
• Exemplos de uso de ML na educação, investigação e resolução de problemas reais
• Ferramentas acessíveis para começar a explorar ML sem conhecimentos avançados de programação
• Considerações éticas e limitações a ter em conta ao utilizar ML em contextos educativos

Público-alvo

Docentes do ensino superior, estudantes, investigadores e qualquer pessoa interessada em tecnologias emergentes que deseje compreender os princípios fundamentais do machine learning e explorar formas responsáveis e criativas de integrar IA no ensino e na aprendizagem.

Motivação

Compreender machine learning é essencial para navegar criticamente no atual ecossistema digital. Este seminário oferece uma visão clara e acessível sobre como os algoritmos aprendem com dados, ajudando docentes, estudantes e curiosos a perceber o potencial e os limites desta tecnologia para inovar o ensino e apoiar a investigação.

  • MACHINE LEARNING
  • INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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