Currículo

Inteligência Artificial para os Negócios 04918

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

"OA1: Reconhecer criticamente as vantagens e limitações de métodos de IA (Machine Learning, PLN), identificando contextos de aplicação adequados. OA2: Selecionar e justificar algoritmos de aprendizagem (supervisionada e não supervisionada) e técnicas de engenharia de prompts, considerando eficiência, aplicabilidade e ética. OA3: Conceber soluções de IA para cenários empresariais, envolvendo recolha, preparação e análise de dados. OA4: Implementar protótipos com recurso a plataformas de análise preditiva e a ferramentas de IA Generativa, validando os resultados em situações reais. OA5: Integrar princípios de proteção de dados e conformidade legal, garantindo transparência e governance nos sistemas de IA. OA6: Colaborar em equipas multidisciplinares para analisar casos de uso, desenvolver soluções e comunicar resultados de forma eficaz. OA7: Demonstrar reflexão sobre implicações éticas e sociais, orientando práticas responsáveis na adoção de IA."

Programa

"CP1: Introdução à IA e IA Generativa: conceitos, evolução histórica, mitos e realidades. CP2: Machine Learning: aprendizagem supervisionada e não supervisionada (regressão, árvores de decisão, k-means), exemplos em previsão de vendas e segmentação de clientes. CP3: Processamento de Linguagem Natural: vetores de palavras, embeddings, análise de sentimentos, criação de chatbots. CP4: Ferramentas de IA para Negócios: Power BI com funcionalidades de previsão, Microsoft Co-pilot, ChatGPT, automatização de relatórios e apresentações. CP5: Legislação e Políticas de IA: ética, regulamentação (GDPR, Regulamento IA), governance e práticas responsáveis. CP6: Aplicações em diversos setores (marketing, gestão de operações, RH), contemplando geração de campanhas, análises preditivas e controlo de risco."

Método de Avaliação

"Esta UC segue a modalidade de Avaliação ao Longo do Semestre (ALS), prevista em RGACC, e é composta por dois blocos de avaliação (BA), cada um reunindo diferentes instrumentos: - BA1 (40%): Dois mini-testes escritos (20% cada) realizados em momentos distintos, cobrindo conteúdos teóricos e práticos de IA. Cada mini-teste tem nota mínima de 8,5 valores. - BA2 (60%): Projeto prático de IA para os Negócios, desenvolvido em grupo ou individualmente, que inclui pesquisa, implementação de uma solução baseada em IA (por exemplo, um chatbot ou modelo de previsão) e relatório escrito. Este projeto pode envolver uma apresentação oral individual ou em grupo para clarificar a autoria e aferir conhecimentos. A nota mínima deste bloco é de 8,5 valores. A aprovação na unidade curricular requer uma nota final mínima de 10 valores, resultante da soma ponderada dos blocos de avaliação, e o cumprimento das notas mínimas em cada componente. -- Avaliação por Exame Existem duas épocas de exame (1.ª e 2.ª), cada uma com ponderação de 100%. O exame incide sobre todos os conteúdos da UC, incluindo aspetos teóricos e práticos, bem como casos de estudo. Os estudantes que optem por esta modalidade ou não cumpram as condições de aprovação na avaliação ao longo do semestre podem realizar o exame. Neste caso, a aprovação requer, igualmente, uma classificação mínima de 10 valores. A assiduidade nas aulas não é obrigatória, embora a participação ativa seja recomendada para consolidar conhecimentos e acompanhar de perto as orientações dos docentes. Em consonância com o RGACC, podem ainda aplicar-se disposições relativas ao Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial (REEE) e ao Código de Conduta Académica (CCA), nomeadamente no que respeita a adaptações ao processo de avaliação e à integridade académica."

Carga Horária

Bibliografia

Não foi definida bibliografia principal

Disciplinas de Execução