Currículo

Seminário de Investigação em Aprendizagem Automática Aplicada 04951

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final da UC, os estudantes deverão ser capazes de: OA1: Reconhecer e compreender os princípios, objetivos e desafios da investigação científica no domínio da AA, contextualizando-a em cenários multidisciplinares. OA2: Debater criticamente a natureza, os fins e os meios da investigação científica em AA, refletindo sobre questões éticas, metodológicas e de impacto social. OA3: Identificar e formular temas e tópicos de investigação inovadores, quer a partir de experiências profissionais, quer de interesses académicos/pessoais, delineando objetivos claros para futuros trabalhos de dissertação ou projetos aplicados. OA4: Desenvolver competências de pesquisa metodologicamente rigorosa e reflexão crítica, integrando diferentes metodologias e ferramentas na conceção de projetos de investigação. OA5: Fortalecer as competências de comunicação escrita e oral, redigindo e apresentando planos de investigação de forma estruturada, bem como debatendo e argumentando sobre decisões metodológicas.

Programa

CP1: Introdução à investigação científica e à metodologia de investigação em IA e AA. CP2: Identificação e escolha de temas e tópicos de investigação em aprendizagem automática e profunda, considerando cenários interdisciplinares. CP3: Desenho de projetos de investigação: definição de objetivos, estado da arte, fundamentação teórica, formulação de hipóteses, seleção metodológica (qualitativa, quantitativa ou mista), recolha e análise de dados, estrutura e formato do plano de trabalho. CP4: Exercícios práticos de elaboração de propostas de investigação: apresentação oral dos temas escolhidos, discussão crítica em aula ou em fóruns, revisão por pares e feedback. CP5: Ética e deontologia em investigação em AA: questões de privacidade, transparência, explicabilidade e enviesamento algorítmico. CP6: Escrita de textos científicos: normas de redação, referenciação bibliográfica, normalização de citações, preparação de relatórios de investigação para dissertações/projetos de mestrado.

Método de Avaliação

A avaliação segue o modelo de Avaliação ao Longo do Semestre (ALS), previsto em RGACC, e baseia-se no acompanhamento contínuo do progresso dos estudantes ao longo do semestre, refletindo a coerência entre o processo de aprendizagem e os resultados obtidos. Não há exame final, privilegiando-se a realização de mini-entregáveis práticos e discussões orais: Os elementos de avaliação são os seguintes: - 2 Quizzes e/ou 2 Atividades Formativas (20%) São propostas tarefas rápidas (p. ex. questionários online, micro-relatórios) para aferir a compreensão dos conceitos de investigação em AA e o progresso individual. Estes quizzes servem de diagnóstico e fornecem feedback imediato sobre possíveis lacunas e dificuldades. - Mini-projeto de investigação (50%): O elemento central da avaliação é a elaboração de um plano de investigação (4-6 páginas), que inclui: -- Definição do tema/tópico de investigação e respetivos objetivos; -- Estado da arte resumido, fundamentando a relevância e o enquadramento do trabalho; -- Metodologia(s) proposta(s), incluindo recolha e análise de dados, validação de resultados e gestão de recursos; -- Considerações éticas e deontológicas; -- Calendarização e estrutura do relatório/dissertação. A qualidade do documento, o rigor metodológico, a pertinência bibliográfica, a coerência lógica e a clareza dos argumentos são avaliados. É exigida nota mínima de 10 valores para aprovação nesta componente. - Discussão oral do mini-projeto (30%) Cada estudante apresenta oralmente (via videoconferência) o seu mini-projeto de investigação, seguindo-se um período de perguntas e respostas. Avaliam-se a capacidade de comunicação, a clareza e estrutura do discurso, a aptidão para responder a questões técnicas ou conceptuais e a articulação com as sugestões dos colegas e do docente. Os elementos de avaliação ""Mini-projeto de investigação"" e ""Discussão oral do mini-projeto"" são de realização obrigatória para a obtenção de aprovação à UC. Um estudante é considerado como Reprovado caso não atinja aprovação com a Avaliação ao Longo do Semestre (quizzes + mini-projeto + discussão) desta UC. A melhoria de nota poderá ser obtida no ano letivo seguinte, repetindo as componentes de avaliação, em conformidade com o regulamento em vigor. A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação. A presença nas sessões síncronas não é obrigatória. Para além do RGACC, recomenda-se a leitura de outros documentos de referência para o processo de avaliação, tais como o Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial (REEE) e o Código de Conduta Académica (CCA).

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• 1. Grigoroudis, E. (2023). Handbook of research on artificial intelligence, innovation and entrepreneurship (E. G. Carayannis & E. Grigoroudis, Eds.). Edward Elgar Publishing. 2. Naseem, S. B. (2021). The book towards research in AI & ML: A curated compilation of research chapters from the recent trends in artificial intelligence and machine learning. 3. Hassanien, A. E., Darwish, A., & Chowdhary, C. L. (Eds.). (2019). Handbook of research on deep learning innovations and trends. IGI Global.: --- ---

Secundária

Disciplinas de Execução

2026/2027 - 1º Semestre