Currículo

Dissertação em Aprendizagem Automática Aplicada 05274

Contextos

ECTS

54.0 (para cálculo da média)

Objectivos

No final da UC, os estudantes deverão ser capazes de: OA1: Selecionar e aplicar metodologias avançadas de Aprendizagem Automática e Inteligência Artificial, adequadas aos objetivos e contextos específicos do projeto de dissertação. OA2: Conceber e desenvolver um projeto de investigação empiricamente fundamentado, aplicando princípios de rigor metodológico e científico na recolha, análise e interpretação de dados. OA3: Integrar conhecimentos multidisciplinares na formulação de hipóteses e na discussão de resultados, evidenciando espírito crítico e inovação no campo da Aprendizagem Automática Aplicada. OA4: Organizar, estruturar e redigir de forma clara e rigorosa a dissertação, seguindo normas científicas e deontológicas, e apresentar e defender publicamente o trabalho realizado.

Programa

CP1: Exploração de ideias e delimitação do problema de dissertação: análise de tópicos de investigação em AAA, revisão de literatura e identificação de lacunas. CP2: Definição do enquadramento teórico e metodológico: seleção de ferramentas, desenho experimental, recolha e preparação de dados, definição de métricas de avaliação. CP3: Desenvolvimento do projeto de investigação: implementação de modelos ou algoritmos de AA, testes empíricos, comparação de abordagens, interpretação de resultados e relevância prática. CP4: Organização e redação da dissertação: estrutura, normalização de referências, redação de secções (introdução, revisão de literatura, metodologia, resultados, conclusões). CP5: Apresentação e discussão de resultados parciais: sessões tutorais e seminários online, com feedback do orientador e dos pares. CP6: Preparação para defesa pública: afinação dos resultados, escrita final, treino de apresentação e argumentação em videoconferência ou presencialmente.

Método de Avaliação

A avaliação da UC “Dissertação em Aprendizagem Automática Aplicada” baseia-se na realização de um trabalho de investigação original, num relatório escrito (dissertação) e na sua defesa pública perante um júri, de acordo com o Regulamento em vigor no Iscte. A dissertação deve evidenciar rigor científico e metodológico, relevância e aplicabilidade no domínio da AAA, bem como uma estrutura clara e coerente, contemplando introdução, revisão de literatura, metodologia, testes, resultados e conclusões. Elementos de avaliação: - Documento escrito (Dissertação): É avaliada a qualidade científica e técnica do trabalho, a capacidade de formular um problema de investigação, a pertinência das hipóteses/questões de pesquisa, a recolha e análise de dados empíricos, a aplicação de modelos de Aprendizagem Automática, a discussão dos resultados e as conclusões alcançadas. Também se valoriza a clareza e a consistência do texto, o respeito pelas normas éticas e deontológicas, a relevância prática e/ou teórica e a adequação das referências bibliográficas. - Defesa pública: O estudante apresenta e discute os resultados da sua dissertação perante um júri, evidenciando conhecimentos, capacidade de síntese e de resposta crítica a questões técnicas ou conceptuais. A forma como o estudante organiza a apresentação, a qualidade dos suportes utilizados (slides, demonstrações) e a solidez dos argumentos durante o debate são igualmente ponderadas. A classificação obtida na dissertação e defesa segue a escala em vigor no Iscte, podendo abranger da menção qualitativa de “Reprovado” a “Aprovado com distinção” (ou equivalente), e obedecendo às regras de notação em 20 valores para o grau de Mestre. Não se prevê exame escrito adicional, visto tratar-se de uma UC de natureza investigativa. Caso a dissertação não seja aprovada, o estudante será considerado Reprovado e poderá reformular o trabalho, de acordo com o disposto no regulamento aplicável. A apresentação e defesa podem ocorrer na 1.ª ou na 2.ª Época, em conformidade com o calendário académico. Os estudantes com estatuto especial devem consultar as disposições específicas relativas à prorrogação de prazos e condições de defesa no Regulamento de Estudantes com Estatuto Especial (REEE) do Iscte. Para além do RGACC, o estudante deve consultar também 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