Currículo

Big Data e Inteligência Artificial nas Políticas Públicas BDIAPP

Contextos

ECTS

6.0 (para cálculo da média)

Objectivos

OA1 - Conhecer as principais tecnologias de Big Data OA2 - Desenvolver planos de soluções de armazenamento de dados em suporte distribuído e tolerantes a falhas OA3 - Desenvolver competências de trabalho, nomeadamente Resolução de Problemas, observação crítica, trabalho em equipa e colaboração OA4 - Explorar os principais algoritmos de aprendizagem automática OA5 - Conhecer as potencialidades da aplicação de modelos de inteligência artificial com big data na administração

Programa

LO1 - Know the main Big Data technologies OA2 - Develop plans for data storage solutions in distributed support and fault tolerant LO3 - Develop work skills, namely Problem Solving, critical observation, teamwork and collaboration OA4 - Explore the main machine learning algorithms LO5 - Know the potential of the application of artificial intelligence models with big data in administration

Método de Avaliação

Todas as atividades serão avaliadas com uma classificação até 20 valores, com o seguinte peso: A1 - 10% Participação em atividades em rede A2 - 5% Cumprimento de todas as atividades A3 - 15% Questionários A4 - 20 % Primeira proposta de projeto A5 - 50% Proposta final de projeto

Carga Horária

Bibliografia

Principal

• Santos, M. Y., & Costa, C. (2020). Big data: concepts, warehousing, and analytics. FCA Russell, S., & Norvig, P. (2002). Artificial intelligence: a modern approach. Margetis, G., Ntoa, S., Antona, M., & Stephanidis, C. (2021). HUMAN?CENTERED DESIGN OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE, Handbook of Human Factors and Ergonomics, 1085-1106. MongoDb Homepage NoSQL Database: New Era of Databases for Big data Analytics - Classification, Characteristics and Comparison, A B M Moniruzzaman, Syed Akhter Hossain, 2013 (https://arxiv.org/abs/1307.0191):

Secundária

• --:

Disciplinas de Execução

2024/2025 - 1º Semestre

2023/2024 - 1º Semestre