Currículo
Processos e Tecnologias dos Dados 04206
Contextos
Groupo: Inovação Digital para Práticas de Projeto > Pós-Graduação de 2º Ciclo > Unidades Curriculares Obrigatórias
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
OA1 Dominar as abordagens tecnológicas mais usadas em CD, IA e IoT para compreender e encontrar oportunidades inovadoras nas práticas de projeto; OA2 Identificar problemas reais para aplicação de conceitos, técnicas e ferramentas derivadas da CD, IA e IoT OA3 Identificar as técnicas a usar na abordagem de problemas em que a CD, IA e IoT podem ser fundamentais e estar consciente dos resultados expectáveis da utilização destas técnicas OA4 Integrar, associar e simular especificações adquiridas nos vários domínios do conhecimento CD, IA e IoT na resolução de problemas específicos; OA5 Desenvolver espírito crítico quanto aos constrangimentos na conceção, desenho, implementação e exploração de soluções dentro do contexto CD, IA e IoT e inovação de processos das práticas de design em contexto de empresa/indústria; OA6 Promover a capacidade de lidar com pesquisa e inovação através de conceitos, tecnologias e ferramentas na áreas CD, IA e IoT; OA7 Treinar competências de trabalho colaborativo.
Programa
A UC será composta por introduções teóricas e realização de exercícios práticos: CP1. Introdução a uma visão integrada aos processos tecnológicos e dados (programação, visualização e sensorização) e aos desafios emergentes das práticas de projeto na era da transformação digital. Análise de exemplos paradigmáticos em contexto empresa/indústria; CP2. Conceitos, técnicas e ferramentas em CD. Discutir e aplicar o conhecimento CD (captura, tratamento e visualização) através da realização de exercícios práticos na resolução de problemas específicos; CP3. Conceitos, técnicas e ferramentas em AI. Discutir e aplicar IA (programação Phyton, algoritmos e aprendizagem automática) através da realização de exercícios práticos na resolução de problemas específicos; CP4. Conceitos, técnicas e ferramentas em IoT. Discutir e aplicar IoT (sistemas, comunicação, sensorização) através da realização de exercícios práticos na resolução de problemas específicos.
Método de Avaliação
Os estudantes serão avaliados em regime de avaliação contínua, através da: - Realização de exercícios práticos nas aulas e redação de um relatório final - 80%; - Assiduidade e participação nos debates - 20%; Não está previsto no funcionamento da UC a possibilidade de regime de avaliação final.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 113.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- https://www.hbs.edu/faculty/Publication%20Files/20-091.pdf Verganti R., Vendraminelli L., Iansiti M. (2020). Design in the Age of Artificial Intelligence. available: Tamke, M. , Nicholas, P. Zwierzycki, M. (2018). Machine learning for architectural design: Practices and infrastructure. In IJAC 16(2):123-143 Ramakrishnan, R., Gaur, L., (2019). Internet of Things: Approach and Applicability in Manufacturing, Chapman and Hall/CRC Krijnen, T. Tamke, M. (2015). Assessing Implicit knowledge in BIM Models with Machine Learning. In M. R. Thomsen et al., eds. Modelling Behaviour. Springer, pp. 397?406 Lea, P., 2018. Internet of Things for Architects: Architecting IoT solutions by implementing sensors, communication infrastructure, edge computing, analytics, and security, Packt Publishing Haider, M. (2016). Getting Started with Data Science: Making Sense of Data with Analytics. IBM Press Burry, M. (2011). Scripting Cultures. Architectural design and programming. John Wiley & sons :