OA1: Criar e manipular estruturas de dados
OA2: Aplicar os algoritmos de ordenação e de pesquisa mais apropriados para um determinado problema
OA3: Analisar a complexidade e o desempenho de um algoritmo
OA4. Identificar, implementar e analisar as estruturas de dados e os algoritmos mais adequados a um determinado problema

CP1. A estrutura de dados Union-Find
CP2. Análise de algoritmos
CP3: Estruturas de dados: pilhas, filas, listas, sacos
CP4: Ordenação elementar: selectionsort, insertionsort, shellsort
CP5: Ordenação avançada: mergesort, quicksort, heapsort
CP6. Complexidade dos problemas de ordenação
CP7: Filas com prioridade
CP8. Tabelas de símbolos elementares
CP9. Árvores de pesquisa binária
CP10. Árvores de pesquisa equilibradas
CP11. Tabelas de dispersão

Época 1: Avaliação ao longo do semestre ou Exame Final
Avaliação ao longo do semestre, sendo exigida a presença em pelo menos 3/4 das aulas:
- 2 testes práticos (60%), com nota mínima de 7,5 em cada um.
- 2 testes teóricos (40%), com nota mínima de 7,5 em cada um.
A média final ponderada entre os testes teóricos e prático terá de ser igual ou superior a 9,5.
Avaliação por Exame:
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática
Os estudantes têm acesso à avaliação por Exame na Época 1 se a escolherem no início do semestre ou se reprovarem na avaliação ao longo do semestre.
Época 2: Exame Final
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática
Época Especial: Exame Final
- (100%) Exame Final com componente teórica e prática

No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1: Aplicar os conceitos fundamentais de programação.
OA2: Criar procedimentos e funções com parâmetros.
OA3: Compreender a sintaxe da linguagem de programação Python.
OA4: Desenvolver soluções com programação para problemas de complexidades intermédia.
OA5: Explicar, executar e depurar fragmentos de código desenvolvido em Python.
OA6: Interpretar os resultados obtidos com a execução de código desenvolvido em Python .
OA7: Desenvolver projetos de programação.

CP1. Ambientes integrados de desenvolvimento. Introdução à programação: Sequência lógica e instruções, Entrada e saída de dados.
CP2. Constantes, variáveis e tipos de dados. Operações lógicas, aritméticas e relacionais.
CP3. Estruturas de controlo.
CP4. Listas e matrizes (listas de listas).
CP5. Procedimentos e funções. Referências e parâmetros.
CP6. Objetos e classes de objetos.
CP7. Manipulação de ficheiros.
CP8: Interface Gráfica.

A UC segue o modelo de avaliação ao longo do semestre por projeto pelo seu carácter eminentemente prático, não contemplando exame final.

O estudante é avaliado de acordo com os seguintes parâmetros:
A1 (30% da nota final): Tarefas de Aprendizagem validadas pelos docentes, com nota mínima de 8 valores na média das tarefas. São 10 tarefas de aprendizagem e contam as 8 melhores notas.

A2 (70% da nota final): Projeto Obrigatório em Grupo (máximo 3 integrantes) com discussão teórico-prática (Entrega: 30%, Prático-oral: 40% com nota mínima de 8). O componente A2 possui nota mínima de 9,5 valores.

O estudante que não atingir nota mínima poderá fazer um Projeto Prático a 100% com discussão oral.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.

OA1: Conhecer as principais teorias, conceitos e problemáticas relacionados com o Trabalho, as Organizações e a Tecnologia;
OA2: Compreender os principais processos da transição digital diretamente relacionados com o mundo do trabalho e as suas organizações;
OA3: Analisar as múltiplas implicações sociais, económicas e políticas trazidas pela transição digital;
OA4: Explorar casos, estratégias e métodos de aplicação que permitam compreender os reais impactos da transição digital nas profissões, empresas e organizações.

CP1. O trabalho é hoje diferente do que foi no passado?
CP2. Que direitos e deveres no mundo do trabalho?
CP3. Como é que a teoria tem olhado para a tecnologia?
CP4. Que tecnologias digitais estão a mudar o trabalho?
CP5. Que futuro para o trabalho?
CP6. A inteligência artificial é assim tão inteligente?
CP7. Onde começa e termina a precariedade?
CP8. De quem é a culpa quando a máquina erra?
CP9. As tecnologias digitais alteram a relação entre sindicatos e empresas?
CP10. Que transformação digital em Portugal?

Avaliação ao longo do semestre:
Cada estudante realiza uma Aula Invertida, que representa 20% da nota final.

Realização de um trabalho individual, representando 35% da nota final.

Realização de um trabalho de grupo, representando no total 35% da nota final (10% a apresentação de grupo e 25% o trabalho escrito).

Assiduidade e participação nas aulas, que representa 10% da nota final. É exigida uma assiduidade mínima não inferior a ⅔ das aulas.

Cada elemento de avaliação tem a nota mínima de 8 valores. A média final dos vários elementos terá de ser igual ou superior a 9,5 valores.

Avaliação por exame (1ª Época em caso de escolha do estudante, 2ª Época e Época Especial): exame presencial, representando 100% da nota final, e nota mínima de 9,5.

O objetivo da UC é desenvolver um projeto tecnológico com alinhamento no âmbito do Curso. Ao longo desta UC será estabelecido o contato com planeamento do projeto com as fases principais de análise de requisitos , desenvolvimento, testes parciais e testes finais e alterações. O contato com equipamento laboratorial e ferramentas é um dos objetivos para a concepção do projeto de software, hardware ou ambos.

I. Introdução à inovação tecnológica de acordo com os eixos da Europa
II. Planeamento de um projeto tecnológico e as suas fases
III. Aspetos essenciais para o desenvolvimento de um projeto
IV. Definição de recursos materiais
V. Orçamento de um projeto
VI. Plano de Testes parciais e de conjunto
VII. Apresentação de um projeto tecnológico
VIII. Demonstração de projeto tecnológico
IX. Elaboração de Relatório Técnico

Avaliação periódica:
- Realização de projeto em grupo: primeira apresentação: 30%; segunda apresentação e demonstração: 40%; relatório final: 30%; As apresentações, demonstração e defesa são em grupo.

OA1 - Conhecer e utilizar os principais conceitos utilizados estatística descritiva, escolhendo adequadamente as medidas e as representações gráficas para descrever os dados
OA2 - Aplicar os conceitos básicos da teoria das probabilidades, nomeadamente calcular probabilidades condicionais, e analisar a independência de acontecimentos
OA3 - Trabalhar com variáveis aleatórias discretas e contínuas
OA4 - Trabalhar e perceber as distribuições de Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, assim como as distribuições do Qui-Quadrado e t de Student
OA5- Saber estimar parâmetros pontualmente e saber distinguir entre estimadores e parâmetros
OA6 - Construir e interpretar intervalos de confiança para os estimadores de parâmetros
OA7 - Entender os princípios dos testes de hipóteses
OA8 - Saber utilizar alguns softwares (tais como, Python ou R)

Conteúdos programáticos (CP):
CP1 - Noções de Estatística Descritiva: Tipos de variáveis. Tabelas de frequências e representações gráficas. Medidas de tendência central, de dispersão, de assimetria e de curtose.
CP2 - Conceitos da teoria das probabilidades: definições, axiomas, teorema da probabilidade total e fórmula de Bayes
CP3 - Variáveis aleatórias univariadas e bivariadas: funções massa e densidade de probabilidade, função distribuição, função probabilidade conjunta, valor esperado, variância, desvio padrão, covariância, correlação
CP4 - Distribuições discretas e contínuas: Uniforme discreta e contínua, Bernoulli, binomial, Poisson, Normal, Qui-Quadrado e t-Student
CP5 - Amostragem: noções básicas. Distribuições amostrais mais utilizadas
CP6 - Estimação pontual e por intervalos
CP7 - Testes de hipóteses: tipo de erros, nível de significância e p-values.

Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades seguintes:
- Avaliação ao longo do semestre: 1 miniteste realizado em aula (15%) + Prova escrita final realizada na data da 1ª época (60%) + trabalho autónomo (5%) + projeto realizado em grupo (20%),
Todos os elementos de avaliação são obrigatórios e têm nota mínima de 8 valores.
É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.
ou
- Avaliação por Exame (100%).

OA1 Dominar os conceitos de sucessão e de série numérica
OA2 Calcular limites de sucessões e, relativamente a uma série, averiguar a existência de soma
OA3 Entender a generalização do conceito de série a séries de funções e obter o domínio de convergência
OA4 Compreender a definição de integral como limite de somas de Riemann
OA5 Calcular primitivas e aplicar ao cálculo de integrais
OA6 Aplicar integrais no cálculo de áreas, de comprimentos e de valores médios
OA7 Resolver equações diferenciais ordinárias (EDOs) lineares de 1ª ordem
OA8 Calcular derivadas parciais e segundo qualquer vetor não-nulo
OA9 Interpretar o vetor gradiente como direcção de máximo crescimento da função
OA10 Decidir sobre a existência de plano tangente
OA11 Obter o desenvolvimento de Taylor de 1ª ordem e, explorar numericamente em ordem superior
OA12 Determinar extremos livres (otimização)

CP1 Sucessões. Monotonia. Majorantes e minorantes. Progressão geométrica.
CP2 Sucessões enquadradas. Convergência.
CP3 Séries numéricas, somas parciais e soma.
CP4 Critérios de convergência de séries de termos não-negativos.
CP5 Convergências simples e absoluta de séries alternadas. Critério de Leibniz.
CP6 Séries de potências e domínio de convergência.
CP7 Primitivas. Integral definido à Riemann. Teorema fundamental do cálculo e primitivas.
CP8 Integração por partes e mudança de variável. Decomposição em frações simples.
CP9 Aplicações do integral (área, comprimento, valor médio).
CP10 Integrais impróprios e convergência.
CP11 EDO de 1ª ordem linear.
CP12 Funções reais multivariável. Curvas de nível. Limites e continuidade.
CP13 Derivadas parciais num ponto e vetor gradiente. Aproximação linear, plano tangente e diferenciabilidade.
CP14 Derivada direcional. Regra da cadeia. Polinómios e série de Taylor.
CP15 Formas quadráticas em problemas de otimização.

Aprovação com classificação >= 10 valores (de 0 a 20) numa das modalidades seguintes:
- Avaliação ao Longo do Semestre:
* 4 minifichas realizadas em aula, com um peso de 5% cada (20% no total)
* teste a meio do semestre (15%)
* trabalho autónomo (5%)
* teste final (60%) na data do exame de 1.ª época, com nota mínima de 8 valores.
ou
- Avaliação por Exame (100%):

Há a possibilidade de realização de orais.
Notas superiores a 17 valores têm de ser defendidas em oral.

OA1. Rever o conceito de função e as propriedades. Rever tipos de funções. Rever operações entre funções.
OA2. Conhecer o gráfico de funções elementares e aplicar transformações ao gráfico.
OA3. Calcular limites, resolver indeterminações e interpretar graficamente. Continuidade.
OA4. Calcular derivadas e interpretar resultados em aplicações.
OA5. Determinar aproximações lineares e de ordem superior.
OA6. Aplicar a derivação em funções compostas e inversas.
OA7. Operar com matrizes (e vetores).
OA8. Calcular determinantes e aplicar propriedades.
OA9. Apreender o conceito de transformação linear e a representação matricial.
OA10. Calcular valores e vetores próprios.

CP1. Conceito de função. Funções elementares em R. Tipo de funções. Operações entre funções. Funções logarítmicas e trigonométricas inversas.
CP2. Limite de uma função num ponto. Continuidade num ponto. Retas assíntotas.
CP3. Derivada num ponto e reta tangente. Regras de derivação. Problemas de otimização.
CP4. Derivada da função composta - regra da cadeia. Derivada da função inversa.
CP5. Aproximações linear de Taylor e ordem superior.
CP6. Resolução de sistemas de equações lineares. Matrizes e operações. Inversa de uma matriz. Determinante de matrizes quadradas e propriedades. Transformações lineares.
CP7. Espaço vetorial real. Produto interno. Paralelismo e perpendicularidade.
CP8. Valores e vetores próprios e diagonalização de matrizes.

Aprovação com classificação não inferior a 10 valores numa das modalidades seguintes:

- Avaliação ao Longo do Semestre:
* 8 trabalhos/minifichas realizados em aulas. Contam as 6 melhores, com um peso de 5% cada (total de 30%).
* trabalho autónomo, com um peso de 5%.
* projeto em matemática aplicada, com um peso de 5%.
* frequência a realizar na data da 1.ª época, com peso de 60% e nota mínima de 8 valores
ou
- Avaliação por Exame (100%).

Há a possibilidade de realização de orais.
Notas superiores a 17 valores têm de ser defendidas em oral.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.

Após frequência bem sucedida na unidade curricular, os estudantes deverão ser capazes de:
OA1. Conhecerem e ficarem familiarizados com diferentes formatos de dados.
OA2. Conhecer um ciclo completo de análise dos dados.
OA3. Saber fazer uma analise exploratória de dados usando o R.
OA4. Saber modelar um conjunto de dados.
OA5. Implementar uma solução de análise de dados com vista ao estudo de um determinado problema.

CP1. Introdução à análise de dados
CP2. Introdução ao R e RStudio
CP3. Conhecimento dos problemas em análise de dados, exemplos de aplicação
CP4. O ciclo completo da análise de dados
CP5. Dados e formatos dos dados
CP6. Preparação dos dados
CP7. Probabilidades; estatística descritiva de dados e análise exploratória de dados
CP8. Visualização dos dados
CP9. Modelação e aprendizagem automática de modelos de dados
CP10. Métodos de avaliação dos modelos
CP11. Reporte e publicação de resultados

A avaliação na modalidade 'ao longo do semestre' resulta da efetivação de dois testes individuais : um teste intercalar e um outro no final do semestre (20% cada um) , e um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) com elaboração de dois relatórios (20% cada um) e uma apresentação oral (20%) a efetuar pelo grupo e esta com classificação individual.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas (os alunos podem faltar 4 aulas em 12).

O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria. Realiza exame final, na época 1, 2 ou especial, quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, com uma nota média superior ou igual a 10 (em 20).

Após a conclusão da UC, os alunos devem:
OA1: Reconhecer as vantagens e desafios da utilização de técnicas e abordagens de IA, demonstrando consciência crítica sobre métodos de procura informados e não informados.
OA2: Selecionar e justificar as abordagens tecnológicas e algoritmos mais apropriados, incluindo métodos de procura, representação e lógicas de raciocínio.
OA3: Aplicar os conceitos e técnicas abordadas na conceção e desenvolvimento de sistemas baseados em IA, bem como na modelação de exemplos baseados em cenários reais.
OA4: Desenvolver, implementar e avaliar soluções que envolvam a lógica de predicados e a programação em lógica.
OA5: Compreender os fundamentos dos algoritmos genéticos, sendo capazes de implementá-los e adaptá-los para resolver problemas específicos.
OA6: Trabalhar de forma autónoma e em grupo para desenvolver projetos que aplicam os conhecimentos adquiridos, mostrando capacidade de adaptação e resolução de problemas complexos na área de IA.

CP1: Noções fundamentais de IA com destaque para a abordagem baseada em procura.
CP2: Algoritmos de procura: profundidade primeiro e largura primeiro, A*, greedy BFS, Dijkstra.
CP3: Noções fundamentais relativas a conhecimento, representação, e arquitetura de sistemas baseados em Cconhecimento.
CP4: Lógica de predicados de primeira ordem: representação e dedução.
CP5: Conhecimento declarativo representado em Programação em Lógica.
CP6: Algoritmos genéticos.

A avaliação ao longo do semestre é constituída por 3 blocos de avaliação (BA), e cada BA é constituído por um ou vários momentos de avaliação. Essa mesma constituição respeita a seguinte distribuição:
- BA1: 4 mini-tarefas [7,5% cada mini-tarefa * 4 = 30%]
- BA2: 2 mini-testes [20% cada mini-teste * 2 = 40%]
- BA3: 1 projeto em Inteligência Artificial [30%]

Avaliação por exame:
- 1ª Época [100%]
- 2ª Época [100%]

Todos os blocos de avaliação periódica (BA1, BA2 e BA3) possuem uma nota mínima de 8,5 valores. Em qualquer BA, poderá haver necessidade de realizar uma discussão oral individual para aferir conhecimentos.

A avaliação por exame consiste num exame escrito que abrange todos os conhecimentos previstos nos conteúdos programáticos da UC, e possui uma ponderação de 100%.

A presença nas aulas não é obrigatória.

OA1. Desenvolver competências técnicas específicas da comunicação oral para apresentações em público.
OA2. Conhecer e identificar estratégias para a utilização eficaz do aparelho vocal.
OA3. Identificar e melhorar a expressão corporal. OA4. Aprender técnicas de performance.
Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, apoiadas no método de ensino ativo e participativo que privilegia a aprendizagem experiencial. Os conhecimentos adquiridos envolvem quer a teoria teatral, quer as técnicas específicas de comunicação oral. Os estudantes aprenderão sobre os fundamentos da expressão vocal, interpretação de personagens e improvisação, adaptando esses conhecimentos ao contexto das apresentações em público.

CP1: Preparação para a apresentação.
CP2: Técnicas da Comunicação não verbal.
CP3: Comunicação voz e corpo, o envolvimento da audiência. CP4: Prática de apresentação e feedback. Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, apoiadas no método de ensino ativo e participativo que privilegia a aprendizagem experiencial. As aulas serão compostas por atividades, tais como: Vivências teatrais e discussões em grupo; Atidades práticas; Apresentações e exposição de trabalhos autónomos; Reflexão individual.

A avaliação da UC de Apresentações em Público com Técnicas Teatrais (APTT) visa aferir o desenvolvimento das competências dos estudantes em aspetos essenciais para apresentações em público. A estrutura da avaliação contempla atividades, abrangendo diferentes aspetos do processo de aprendizagem experiencial que envolvem quer as técnicas teatrais, quer as técnicas específicas da comunicação.
A Avaliação ao Longo do Semestre contempla atividades que abrangem diferentes aspetos do processo da elaboração de uma apresentação em público, incluindo atividades de trabalho em grupo e individual:
Atividades em grupo (50%) [os estudantes são desafiados a atuarem em grupos de/até 5 elementos, constituídos de forma aleatória e de acordo com cada proposta de atividade].
1-Apresentações Práticas: os estudantes serão avaliados com base nas suas apresentações em público:
Descrição: cada grupo recebe uma proposta de apresentação devendo identificar os elementos da atividade e atuar em conformidade com o objetivo.
Os resultados do trabalho realizado são apresentados em sala aos colegas (Tempo/grupo: AP – 5 a 10 min. reflexão - 5 min.).
Avaliação (oral): baseada na participação ativa, organização das ideias e a objetividade na comunicação, expressão vocal e corporal, o uso de técnicas teatrais e a performance. As apresentações poderão ser individuais ou em grupo, dependendo das atividades propostas.
Atividades individuais (50%)
1-Exercícios e Tarefas Escritas (Trabalhos Autónomos):
Descrição: além das apresentações práticas, os estudantes serão solicitados a realizar exercícios e tarefas escritas relacionadas com os conteúdos abordados em cada aula. Estas atividades incluem reflexões sobre técnicas aprendidas, criação de um vision board, análise de objetivos académicos, autoavaliação do estudante ao longo do semestre, respostas a perguntas teóricas e elaboração de guiões de apresentação. Avaliação: (Componente oral e conteúdos em suporte escrito), organização, conteúdo, uso correto da estrutura e dos procedimentos dos trabalhos autónomos propostos em cada aula, capacidade de resposta às perguntas colocadas por colegas e docente. As competências de comunicação e a qualidade do trabalho escrito serão avaliadas, com foco na clareza da apresentação. Essas atividades ajudarão a aferir a compreensão conceitual dos conteúdos lecionados.
Não haverá avaliação por exame final, sendo a aprovação determinada pela média ponderada das avaliações ao longo do semestre.
Considerações Gerais: na avaliação será dado o feedback aos estudantes sobre o desempenho em cada atividade.
Para concluir a UC nesta modalidade o estudante tem de estar presente em 80% das aulas e ter mais de 7 valores em cada uma das avaliações.

OA1. Adquirir conhecimentos sobre os fundamentos e etapas do processo de Design Thinking
OA2. Desenvolver competências como pensamento crítico, colaboração, empatia e criatividade.
OA3. Aplicar o Design Thinking na resolução de problemas em diversas áreas, promovendo a inovação e a melhoria contínua.

CP1. Introdução ao Design Thinking e Etapa 1: Empatia (3h)
CP2. Etapas 2 e 3: Definição do problema e Ideação (3h)
CP3. Etapa 4: Prototipagem (3h)
CP4. Etapa 5: Teste e aplicação do Design Thinking em diferentes áreas (3h)

Modalidade de Avaliação ao Longo do Semestre

• Participação em aula (20%): avalia a presença, envolvimento e contribuição dos estudantes nas discussões e atividades em sala de aula.

• Trabalho individual (40%): os estudantes irão desenvolver um projeto individual aplicando o Design Thinking para resolver um problema específico. Serão avaliados quanto à aplicação das etapas do Design Thinking, qualidade das soluções propostas e criatividade.

• Trabalho em grupo (40%): os estudantes formarão grupos para desenvolver um projeto conjunto, aplicando o Design Thinking na resolução de um desafio real. A avaliação será baseada na aplicação das etapas do Design Thinking, qualidade das soluções e colaboração entre os membros do grupo.

Para poder concluir a unidade curricular na modalidade de Avaliação ao Longo do Semestre o/a estudante tem de estar presente em 75% das aulas e não pode obter menos de 7 valores em nenhuma das componentes de avaliação.
A forte orientação para aprendizagem através de atividades práticas e de projeto justifica que nesta UC não esteja prevista a modalidade de avaliação final.

OA1. Conhecer a estrutura, linguagem e procedimentos éticos e normativos (APA) para elaboração de textos académicos.
OA2. Aprender como utilizar os modelos generativos para a elaboração de trabalhos académicos.
OA3. Discutir procedimentos de análise, pertinência e fiabilidade dos dados gerados por IA.
OA4. Reconhecer implicações éticas na utilização de IA Generativa em contexto académico. Os objetivos de aprendizagem serão alcançados através de atividades práticas e reflexivas, tais como:
• Discussões em grupo;
• Análise de textos;
• Defesa oral;
• Exercícos práticos.

CP1. Introdução: escrita académica e modelos generativos:
- Perceber como funciona a Inteligencia Atificial Generativa: o caminho que se percorre para o uso de IA generativa no ambiente académico.
CP2. Procedimentos de planeamento e construção de textos argumentativos com auxílio de IA:
- Identificar as possibilidades e as alucinações nas respostas produzidas por IA Generativa.
CP3. Análise crítica de textos produzidos: identificação e referenciação de fontes de dados e análise da sua relevância face aos objetivos dos trabalhos académicos:
- Explorar as possibilidades de validação dos dados e o potencial de uso das ferramentas de IA Generativa na produção de trabalhos académicos.
CP4. Oportunidades e riscos de utilização de IA: guia de boas práticas para acesso, partilha e utilização de IA Generativa em contexto académico:
- Compreender as dinâmicas na utilização responsável e eticamente comprometida ao realizar trabalhos académicos com ferramentas de IA Generativa.

A avaliação da UC visa aferir o desenvolvimento das competências dos estudantes na utilização informada de modelos generativos enquanto auxiliares de produção de trabalho académico. A Avaliação ao Longo do Semestre contempla as seguintes atividades:
1.Atividades individuais (50%)
1.1Participação nas atividades ao longo do semestre (10%).
Descrição: esta componente visa aferir os contributos específicos de cada estudante nas atividades realizadas.
Avaliação: intervenções em sala de aula; pertinência dos contributos específicos do estudante nos debates.
1.2 Simulações de prompts com ferramentas de IA em contexto académico (20%).
Descrição: o estudante deve criar uma prompt clara/justificada, bem estruturada, de acordo com o guião proposto pelo docente em aula.
Avaliação: (submeter no moodle), competências de comunicação e do trabalho em equipa com base na qualidade das simulações de prompts realizadas.
1.3 Defesa Oral - apresentação do grupo -5 min. debate -5 min.(20%).
Descrição: cada estudante deve apresentar à turma, os seus contributos no trabalho realizado.
Avaliação: após a apresentação do estudante, haverá uma sessão de perguntas e respostas.
2. Atividades em grupo (50%) [os estudantes são organizados em grupos de/até 5 elementos, constituídos de forma aleatória]
2.1 Apresentações em grupo, revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA (20%):
Descrição: formação de grupos de trabalho para rever e editar os textos, utilizando os modelos generativos.
Avaliação: (submeter no moodle),recolha de informações relevantes, a clareza e o caráter inovador da utilização de promts estruturadas.
2.2 Desenvolvimento de estratégias para fazer as revisões, edições e validações dos conteúdos produzidos por IA (10%).
Descrição: ao final de cada etapa da atividade, os estudantes terão de promover avaliações críticas, pela reflexão sobre os desafios éticos da integração da IAG em ambiente académico.
Avaliação: (submeter no moodle), os trabalhos serão corrigidos e avaliados com base na precisão e conformidade com a qualidade das revisões, edições e a participação dos estudantes nos feedbacks fornecidos aos colegas.
2.3 Simulações de Apresentações dos Projetos Finais (20%):
Descrição: os grupos elegem um tema e criam um projeto fictício seguindo a estrutura de um relatório técnico ou texto científico, fazendo uma apresentação do seu projeto em sala de aula (5 min.) e debatem o tema (5 min.).
Avaliação: (submeter no moodle): organização, conteúdo, uso correto da estrutura e procedimentos do trabalho académico.
Considerações Gerais: na Avaliação ao Longo do Semestre será dado o feedback sobre o desempenho do estudante em cada atividade. Para fazer a avaliação ao longo do semestre, os estudantes devem estar presentes em 80% das aulas e terem mais de 7 valores em cada uma das avaliações.
Havendo dúvidas sobre a participação nas atividades realizadas, o docente pode solicitar uma discussão oral. Avaliação final: Teste escrito presencial (100%).

OA1 Estruturar o pensamento lógico dos alunos com vista à resolução de problemas de programação.
OA2 Capacitar os estudantes com a capacidade de perceção do paradigma de programação orientada a objetos.
OA3 Usar uma linguagem de programação orientada para objetos e as ferramentas necessárias, para desenhar, desenvolver, testar e depurar pequenas aplicações.
OA4. Entender e aplicar os conceitos de abstração, encapsulamento, herança e polimorfismo.
OA5 Saber utilizar as estruturas de dados fundamentais de uma biblioteca (pilhas, filas, árvores, tabelas de dispersão).
OA6. Aplicar mecanismos de controlo de erros.
OA7 Explicar a utilidade da utilização de padrões de desenho de software e demonstrar a sua utilização em casos simples.
OA8 Desenvolver a criatividade, inovação tecnológica e pensamento crítico.
OA9 Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão oral.

C1 Classes e Objetos
C2 Herança e polimorfismo
C3 Classes abstratas
C4 Interfaces e comparadores
C5 Coleções: listas, conjuntos, mapas
C6 Classes anónimas e lambdas
C7 Leitura e escrita de ficheiros
C8 Exceções e tratamento de erros
C9 Genericidade e padrões de desenho
C10 Testes JUnit e Documentação

UC com Avaliação Periódica, sem Exame Final:
• 8 Trabalhos práticos individuais (10%), nota min de 9,5 valores;
• Projeto em grupo, com discussão oral (45%), nota min de 9,5 valores;
• 2 Mini-testes (45%), nota min de 9,5 valores.
Se reprova na 1ª época (< 10 val), acede à repetição do 1º e/ou 2º mini-testes (pode também repetir se tiver menos que a nota mínima nalgum deles ou nos dois) - 55% da nota, sendo obrigatória a aprovação no Projeto ou a realização de um projeto individual - 45%.

No final da UC, o aluno deverá estar apto a: OA.1. Perceber o que é o empreendedorismo; OA.2. Conceber ideias inovadoras, usando técnicas de ideação e de ?design thinking?;OA.3. Elaborar propostas de valor, modelos de negócio e planos de negócio;OA.4. Promover a empresa, produtos e serviços; OA.5. Desenvolver, testar e demonstar a funcionalidade de produtos, processos e serviços de base tecnológica; OA.6. Analisar a escalabilidade do negócio; OA.7. Preparar planos de internacionalização e de comercialização; OA.8. Procurar e analisar as fontes de financiamento

I. Introdução ao Empreendedorismo;
II. Técnicas de geração e discussão de ideias;
III. Criação de Propostas de Valor;
IV. Comunicação de ideias de negócio;
V. Desenho de Modelos de Negócio;
VI. Elaboração de Planos de Negócio;
VII. Teste e avaliação de protótipos de produtos, processos e serviços;
VIII. Análise de escalabilidade;
IX. Internacionalização e comercialização;
X. Fontes de financiamento

Avaliação periódica:- Realização de projeto em grupo: primeira apresentação: 30%; segunda apresentação: 30%; relatório final: 40%; As apresentações, demonstrações e defesa são em grupo.

No final desta UC, o aluno deverá estar apto a:
OA.1. Apresentar a imagem do produto/serviço num sítio web
OA.2. Apresentar a imagem do produto/serviço em redes sociais
OA.3. Descrever as funcionalidades do produto/serviço
OA.4. Descrever as fases do plano de desenvolvimento
OA.5. Desenvolver a totalidade do protótipo
OA.6. Testar o protótipo em laboratório
OA.7. Realizar os ajustes para o funcionamento do produto, processo ou serviço
OA.8. Otimizar a produção do produto, processo ou serviço tendo em consideração aspetos económicos, impacto social e ambiental
OA.9. Rever o plano de negócio após desenvolvimento e testes, incluindo os vários aspetos de comercialização e imagem
OA.10. Definir o plano de manutenção e gestão de produto/serviço

I. Desenvolvimento da imagem do produto/serviço
II. Funcionalidades do produto/serviço
III. Plano de desenvolvimento
IV. Desenvolvimento do produto/serviço (web/mobile ou outro)
V. Revisão do plano de negócio
VI. Manutenção e gestão de produto/serviço
VII. Planos de certificação
VIII. Propriedade intelectual, patentes e documentação de suporte
IX. Principais aspetos para a criação de startup - jurídicos, contabilidade, registo, contratos, capital social, obrigações, impostos

Avaliação periódica:
- Realização de projeto em grupo: primeira apresentação: 30%; segunda apresentação: 30%; relatório final: 40%; As apresentações, Demonstrações e Defesa são em grupo.

OA1: Compreender as tecnologias Web, linguagens de programação, e arquiteturas mais usuais
OA2: Identificar e analisar os diferentes tipos de arquitetura em Nuvem e suas principais características;
OA3: Identificar e utilizar as principais tecnologias que permitam a computação em Nuvem;
OA4: Propor arquiteturas em Nuvem apropriadas para uma determinada aplicação

CP1: Standard W3C e programação para a Web
CP2: Arquiteturas Cliente-Servidor
CP3: Model View Controler (MVC)
CP4: Fundamentos de Nuvem e Business Drivers;
CP5: Tecnologia Pré-Nuvem, Virtualização, Hipervisores, Xen, Clusters Virtuais;
CP6: XaaS, Nuvens Públicas, Privadas, e Híbridas, Exemplos;
CP7: Princípios básicos de desenvolvimento de aplicações na Nuvem

Esta UC é feita através de dois projetos que valem 50% cada:
(1) Desenvolvimento de uma aplicação Web
(2) Desenvolvimento de um projeto em cloud
No caso da 1ª época, o projeto é realizado em grupo com discussão individual (que conta 50% da nota em cada projeto). No caso das 2ª época e época especial, o projeto é individual.

Com esta unidade curricular o aluno deverá ficar apto a:
OA1: Descrever as variáveis e as fórmulas necessárias para construir um modelo de cálculo;
OA2: Utilizar funcionalidades básicas de uma folha de cálculo;
OA3: Utilizar funções para construção de modelos em folha de cálculo;
OA4: Construir modelos avançados aplicados à gestão em folha de cálculo;
OA5: Automatizar procedimentos com a utilização de VBA.

CP1: Introdução às folhas de cálculo
CP2: Construção de modelos de cálculo
CP3: Bases de dados, extração e pesquisa de Informação, importação
CP4: Introdução ao Visual Basic for Applications

Avaliação ao longo do semestre:
- Trabalho de grupo (40%) - Projeto realizado em grupo.
- Teste individual (60%) - Teste escrito, previsto para ser presencial, através da plataforma de e-learning. Este teste terá a nota mínima de 8 valores (em 20).
- É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas.
Exame Final:
Exame escrito individual, sem consulta, e que engloba toda a matéria. Realiza exame final quem não tenha feito ambas as avaliações previstas, ou não tenha obtido uma média superior ou igual a 10 (em 20), no conjunto das duas avaliações.

OA1. Compreender os principais métodos de aprendizagem não supervisionada
OA2: Avaliar, validar e interpretar os resultados de modelos não supervisionados
OA3: Desenvolver projetos de descoberta de conhecimento a partir de dados utilizando modelos de aprendizagem não supervisionada
OA4: Conhecer, através da abordagem de vários contextos de problemas (por exemplo, segmentação de clientes) nos quais a aprendizagem não supervisionada pode efetivamente proporcionar soluções relevantes para esses problemas
OA5. Compreender os fundamentos teóricos e práticos da aprendizagem por reforço
OA6. Implementar e testar algoritmos de aprendizagem por reforço em ambientes simulados para entender a dinâmica entre as ações e consequentes recompensas
OA7. Avaliar e otimizar o desempenho de modelos de aprendizagem por reforço, utilizando métricas apropriadas
OA8. Aprender e aplicar os algoritmos não supervisionados e por reforço em casos de estudo práticos

CP1: Introdução à aprendizagem não supervisionada: conceitos fundamentais, tipos de algoritmos e aplicações práticas.
CP2: Redução de dimensionalidade e visualização de dados: Análise de Componentes Principais (PCA), t-SNE e UMAP para redução de dimensionalidade e interpretação visual.
CP3: Clustering e técnicas de segmentação: exploração de algoritmos como K-Means, DBSCAN, Expectation-Maximization (EM), clustering hierárquico.
CP4: Análise e deteção de outliers através de técnicas não supervisionadas: KNN, LOF, iForest
CP5: Mapas Self-Organizing (SOMs): aplicação de mapas auto-organizáveis para visualização e análise de padrões complexos em grandes volumes de dados.
CP6: Regras de associação e algoritmo de Apriori.
CP7: Técnicas de aprendizagem por reforço: Q-Learning, SARSA. Introdução aos conceitos e implementação prática.
CP8: Exploration vs. exploitation na aprendizagem por reforço: estratégias para equilibrar a tomada de decisão.

Esta UC, por ter uma natureza bastante prática e de aplicação, segue o modelo de avaliação ao longo do semestre a 100% por projeto, pelo que esta UC não contempla exame final. A avaliação é constituída por 3 blocos de avaliação (BA), e cada BA é constituído por um ou vários momentos de avaliação. Essa mesma constituição respeita a seguinte distribuição:

- BA1: 1ª tutoria + 1º mini-teste [20% para a 1ª tutoria + 10% para o 1º mini-teste = 30%]
- BA2: 2ª tutoria + 2º mini-teste [20% para a 2ª tutoria + 10% para o 2º mini-teste = 30%]
- BA3: 1 projeto final [40%]

Todos os blocos de avaliação periódica (BA1, BA2 e BA3) possuem uma nota mínima de 8,5 valores. Em qualquer BA, poderá haver necessidade de realizar uma discussão oral individual para aferição de conhecimentos.

As tutorias consistem em discussões orais individuais que permite avaliar o desempenho dos alunos nos projetos propostos para a realização da tutoria.

Os mini-testes permitem avaliar o conhecimento teórico aplicado a cada um dos projetos avaliados também em tutoria.

O projeto final consiste no desenvolvimento de um trabalho prático que agrega os conhecimentos e competências adquiridos ao longo do semestre, onde poderá haver participação de organizações externas / empresas no desafio proposto.

A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação.
A presença nas aulas não é obrigatória.

OA1. Conhecer a história da aprendizagem automática; conhecer e compreender os diferentes tipos de aprendizagem automática: conceitos, fundamentos e aplicações
OA2. Conhecer os conceitos que permitem realizar uma Análise Exploratória de Dados (EDA), como também compreender a importância na resolução de problemas e na tomada de decisão
OA3. Aprender mecanismos de Data Wrangling - preparação de dados para serem alvo de input para um algoritmo supervisionado
OA4. Conhecer a utilização de variáveis contínuas e categóricas; distinguir classificação e regressão
OA5. Conhecer e analisar os resultados através da aplicação de métricas de avaliação de desempenho
OA6. Compreender os algoritmos supervisionados: árvores de decisão, regressão linear e logística, SVMs, Naive-Bayes e k-NN
OA7. Compreender algoritmos de ensemble: bagging e boosting
OA8. Conhecer e compreender o funcionamento das Redes Neuronais Artificiais (RNA)
OA9. Conhecer e compreender a otimização de hiperparâmetros

CP1. Introdução à Aprendizagem Automática: A história, fundamentos e conceitos base
CP2. Análise Exploratória de Dados (EDA): Data Wrangling e Data Visualization
CP3. Classificação e Regressão; Variáveis contínuas e categóricas / discretas; métricas de avaliação de performance
CP4. Aprendizagem supervisionada: SVM, Árvores de Decisão, Regressões Linear e Logística, Naive-Bayes e k-NN.
CP5. Bagging e Boosting em algoritmos supervisionados
CP6. Redes Neuronais Artificiais
CP7. Otimização de hiperparâmetros

Esta UC, por ter uma natureza bastante prática e de aplicação, segue o modelo de avaliação ao longo do semestre a 100% por projeto, pelo que esta UC não contempla exame final. A avaliação é constituída por 3 blocos de avaliação (BA), e cada BA é constituído por um ou vários momentos de avaliação. Essa mesma constituição respeita a seguinte distribuição:

- BA1: 1ª tutoria + 1º mini-teste [20% para a 1ª tutoria + 10% para o 1º mini-teste = 30%]
- BA2: 2ª tutoria + 2º mini-teste [20% para a 2ª tutoria + 10% para o 2º mini-teste = 30%]
- BA3: 1 projeto final em grupo [40%]

Todos os blocos de avaliação periódica (BA1, BA2 e BA3) possuem uma nota mínima de 8,5 valores. Em qualquer BA, poderá haver necessidade de realizar uma discussão oral individual para aferição de conhecimentos.

As tutorias consistem em discussões orais individuais que permite avaliar o desempenho dos alunos nos projetos propostos para a realização da tutoria.

Os mini-testes permitem avaliar o conhecimento teórico aplicado a cada um dos projetos avaliados também em tutoria.

O projeto final consiste no desenvolvimento de um trabalho prático em grupo que agrega os conhecimentos e competências adquiridos ao longo do semestre, onde poderá haver participação de organizações externas / empresas no desafio proposto.

A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação.
A presença nas aulas não é obrigatória.

Pretende introduzir-se os conceitos e conhecimentos práticos fundamentais ao desenho e implementação de um sistema de informação analítico para uma organização:
(OA1) Planear e gerir o ciclo de vida de um projeto de armazém de dados, desenho lógico e físico;
(OA2) Identificar os requisitos e as fontes de dados e projetar um modelo dimensional adequado;
(OA3) Modelar um Sistema de Informação Analítico;
(OA4) Desenhar e implementar um processo de extração, transformação e carregamento de dados;
(OA5) Analisar dados num sistema de data warehousing, ter a noção de Business Intelligence e sua aplicabilidade; o que são relatórios padrão e indicadores de desempenho (KPIs);

(CP1) Introdução aos Sistemas de Informação Analíticos (SIA)
(CP2) Revisão de SQL
(CP3) Introdução ao Power BI
(CP4) Modelação de Dados no Power BI
(CP5) Análise de Dados com DAX (Data Analysis Expressions)
(CP6) Visualização de Dados no Power BI
(CP7) Processos de ETL
(CP8) Publicação de Relatórios e Dashboards

A avaliação na modalidade 'ao longo do semestre' resulta da efetivação de dois testes individuais : um teste intercalar e um outro no final do semestre (20% cada um) , e um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) com elaboração de dois relatórios (20% cada um) e uma apresentação oral (20%) a efetuar pelo grupo e esta com classificação individual.

É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas (os alunos podem faltar 4 aulas em 12).

O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria. Realiza exame final, na época 1, 2 ou especial, quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, com uma nota média superior ou igual a 10 (em 20).

OA 1. Explicar o que são bases de dados e sistemas de informação, caracterizando-os tanto na vertente tecnológica como quanto à sua importância para as organizações.
OA 2. Representar formalmente requisitos de informação elaborando modelos de dados conceptuais.
OA 3. Explicar o que é o Modelo Relacional e a normalização de dados, salientando as suas vantagens e em que situações devem ser aplicados.
OA 4. Desenhar bases de dados relacionais que respondam a requisitos especificados através de modelos de dados conceptuais.
OA 5. Construir e programar uma base de dados relacional usando a linguagem SQL.
OA 6. Manipular dados – i.e., inserir, consultar, alterar e apagar – usando a linguagem SQL.
OA 7. Explicar em que consiste a administração de bases de dados, porque é necessária e como são realizadas as suas tarefas mais essenciais.

CP1. Introdução aos Sistemas de Informação e ao seu papel nas organizações.​
CP2. Introdução à Análise de Sistemas de Informação com linguagem UML: Introdução, análise de requisitos, modelos de dados, esquemas e diagramas UML.​
CP3. Desenho de Base de Dados. Modelo Relacional: relações, atributos, chaves primárias, chaves estrangeiras, regras de integridade, normalização e optimizações.​
CP4. Linguagem SQL. Tabelas, álgebra relacional, queries simples, subqueries, operadores (SELECT, Insert, delete, update), views, índices, triggers, stored procedures e transações.​
CP5. Administração e Segurança em Sistemas de Gestão de Bases de Dados (SGBD).

Avaliação ao longo do semestre:​
- 3 frequências a realizar ao longo do semestre (individual) (70%)​
- 1 projeto de modelação e de implementação (em grupos de até 3 pessoas) (30%)​
Ambas as frequências têm a nota mínima de 8 valores e a realização do projeto é obrigatória para efeitos de aprovação. A nota mínima do projeto é de 13 valores.

Avaliação por exame:​
- 1 Prova escrita com ponderação de 100%​
A nota mínima de aprovação à unidade curricular é de 10 valores.​ A presença a 2/3 das aulas previstas é obrigatória para efeitos de aprovação.

No final da UC, os alunos serão capazes de:
(OA1) Compreender, definir e descrever o que são agentes autónomos e como se diferenciam do software tradicional.
(OA2) Compreender as diferentes arquiteturas de agentes e as suas aplicações.
(OA3) Descrever como os agentes percecionam e representam o seu ambiente, raciocinam sob incerteza e como representam o conhecimento.
(OA4) Explicar conceitos-chave como estados, ações, recompensas e políticas em contextos de tomada de decisão.
(OA5) Aplicar algoritmos de procura para resolver problemas num contexto de agente.
(OA6) Implementar algoritmos de planeamento para agentes em ambientes complexos.
(OA7) Aplicar técnicas básicas de aprendizagem por reforço (como o Q-learning) a problemas simples.
(OA8) Avaliar o desempenho e o comportamento dos agentes.
(OA9) Compreender e descrever o que são sistemas multiagente.
(OA10) Discutir considerações éticas, de segurança e sociais relacionadas com agentes autónomos.

(CP1) O que são agentes e ambientes? Arquiteturas de agentes (reativa, deliberativa, híbrida).
(CP2) Perceções/Sensores, tipos de ambientes (totalmente / parcialmente observáveis, determinísticos /estocásticos).
(CP3) Procura (BFS, DFS, UCS) agentes baseados em objetivos, procura informada, funções heurísticas e admissibilidade, problemas de satisfação de restrições.
(CP4) Estados, ações, transições, recompensas, políticas; introdução aos MDPs, problemas clássicos de planeamento, de ordem parcial e hierárquico e em ambientes dinâmicos.
(CP5) Aprendizagem por Reforço (AR): Algoritmos de AR básicos, iteração de valor, Q-learning, exploração de ações.
(CP6) Sistemas multiagente: cooperação e competição, negociação e coordenação, auto-organização, emergência e comunicação.
(CP7) Modelação e simulação baseada em agentes (ABMS) e sistemas complexos adaptativos.
(CP8) Questões éticas e sociais na construção de agentes.

A avaliação na modalidade 'ao longo do semestre' resulta da efetivação de um teste intercalar individual em Moodle(20% da nota final), um trabalho em grupo (máximo de 3 alunos) com elaboração de um relatório (20% da nota final) e uma apresentação oral (20% da nota final) a efetuar pelo grupo e a efetivação de 4 trabalhos para casa (10% da nota final cada um)
É exigida uma assiduidade mínima não inferior a 2/3 das aulas (os alunos podem faltar 4 aulas em 12).
O Exame Final é um exame escrito, individual, sem consulta, com toda a matéria. Realiza exame final, na 1ª época 2ª época ou época especial, quem não tenha concluído com sucesso a avaliação ao longo do semestre, com uma nota média superior ou igual a 10 (em 20).

No final desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
OA1: Identificar classes de problemas cuja solução beneficie do uso de algoritmos avançados de procura.
OA2: Aplicar algoritmos de procura avançados em problemas reais, demonstrando domínio de estratégias e técnicas otimizadas.
OA3: Selecionar e justificar heurísticas adequadas à natureza de cada problema, tendo em conta complexidade e recursos disponíveis.
OA4: Analisar e avaliar diferentes abordagens de procura, considerando desempenho, precisão e escalabilidade.
OA5: Comparar e diferenciar algoritmos genéticos de outras estratégias de pesquisa heurística, avaliando os resultados obtidos.
OA6: Planear e implementar soluções avançadas de procura em cenários de otimização, aplicando estratégias híbridas ou combinadas.

CP1. Estratégias com algoritmos genéticos: teoria da evolução e terminologia biológica.
CP2. Funções de avaliação e operadores genéticos (seleção, crossover, mutação). Critérios de paragem.
CP3. Heurísticas e representação de problemas; espaços de procura.
CP4. Tarefas de otimização, satisfação e semi-otimização.
CP5. Estratégias de pesquisa heurística básica: procura não informada e informada.
CP6. Estratégias de pesquisa heurística avançada: heurísticas limitadas pela memória e tempo.

Dada a natureza prática e de aplicação desta UC, segue-se o modelo de avaliação ao longo do semestre (ALS), não contemplando exame final. A avaliação é constituída por 2 blocos de avaliação (BA), e cada BA é constituído por um ou vários momentos de avaliação. Essa mesma constituição respeita a seguinte distribuição:

- BA1: 1º projeto + 1º mini-teste [20% para o 1º projeto + 15% para o 1º mini-teste = 35%]
- BA2: 2º projeto + 2º mini-teste [50% para o 2º projeto + 15% para o 2º mini-teste = 65%]

Cada bloco de avaliação (BA1 e BA2) exige uma nota mínima de 8,5 valores. Em qualquer BA, poderá ser necessária uma discussão oral individual para aferir o domínio dos conhecimentos, em qualquer momento no decorrer do semestre.

Os projetos consistem em entregáveis desenvolvidos em grupo e discussões orais individuais, permitindo avaliar a consolidação dos conteúdos e a capacidade de resolução de problemas. Os mini-testes visam aferir o conhecimento teórico subjacente aos conteúdos programáticos.

Para obter aprovação na UC, o estudante deverá alcançar uma nota final mínima de 10 valores, resultante da soma ponderada de todos os elementos de avaliação.

Um estudante é considerado reprovado caso não obtenha aprovação na ALS.

A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação, como realização de discussões orais e/ou apresentação de projetos.

A presença nas aulas não é obrigatória.

No final desta UC, o aluno deverá ser capaz de:
OA1: Aplicar metodologias de cocriação para o desenvolvimento de projetos inovadores e sustentáveis.
OA2: Criar empatia com o utilizador e a organização, definindo necessidades, obstáculos, objetivos, oportunidades e questões-chave do projeto.
OA3: Realizar uma revisão da literatura e uma análise crítica do panorama competitivo para fundamentar a definição do problema.
OA4: Identificar e integrar os recursos digitais, computacionais e outros necessários para o desenvolvimento do projeto.
OA5: Aplicar conhecimentos de planeamento de projeto e gestão ágil para estruturar e implementar a solução.
OA6: Participar em dinâmicas colaborativas, efetuando apresentações escritas e orais que comuniquem os progressos e resultados.
OA7: Incorporar os feedbacks para aperfeiçoar a solução final, resolvendo as limitações identificadas.
OA8: Consolidar e documentar o projeto final, assegurando a sua viabilidade, robustez e relevância.

CP1: Revisão e aprofundamento das metodologias de planeamento e gestão de projetos em IA, com ênfase em cocriação e gestão ágil.
CP2: Apresentação de casos de estudo e temas de projeto em tecnologias digitais de IA, com foco na continuidade dos projetos de PAIA-I.
CP3: Seleção e refinamento do tema de projeto, considerando o enquadramento organizacional e os desafios identificados anteriormente.
CP4: Análise do espaço do problema: criação de empatia com o utilizador e a organização, definição e aprofundamento do problema, tendo em conta os requisitos de negócio e desafios tecnológicos.
CP5: Continuação da revisão da literatura e análise crítica do panorama competitivo, para fundamentar a solução proposta.
CP6: Identificação e integração dos recursos digitais, computacionais e outros necessários para o desenvolvimento do projeto.
CP7: Desenvolvimento do projeto aplicado, incluindo a implementação e aperfeiçoamento da solução com base nos feedbacks, e comunicação dos resultados.

Esta UC adota o modelo de avaliação ao longo do semestre (ALS), sem exame final, centrado na execução do projeto. Serão avaliados dois entregáveis:

- R1: Entregável Intermédio - Avalia a evolução do trabalho, correspondendo a 40% da nota final.
- R2: Entregável Final - Apresenta a versão consolidada do projeto, integrando o trabalho dos dois semestres, correspondendo a 60% da nota final.

Cada entregável (R1 e R2) exige uma nota mínima de 8,5 valores. Em qualquer entregável, poderá ser necessária uma discussão oral individual para aferir o domínio dos conhecimentos, em qualquer momento no decorrer do semestre.

Os entregáveis consistem em documentos cumulativos desenvolvidos individualmente ou em grupo, e discussões orais individuais, em público, e juntamente com elementos representantes das empresas / instituições, permitindo avaliar o desenvolvimento e implementação do projeto proposto.

Para obter aprovação na UC, o estudante deverá alcançar uma nota final mínima de 10 valores, resultante da soma ponderada de todos os elementos de avaliação.

Um estudante é considerado reprovado caso não obtenha aprovação na ALS.

A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação, como realização de discussões orais e/ou apresentação de projetos.

A presença nas aulas 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).

No final da UC, o aluno deverá estar apto a:
OA1: Aplicar metodologias de cocriação no desenvolvimento de projetos inovadores triplamente sustentáveis (com valor económico, social e ambiental) em organizações.
OA2: Criar empatia com o utilizador e a sua organização (definir necessidades, obstáculos, objetivos, oportunidades, tarefas atuais e desejadas), definir o problema e as questões endereçadas pelo projeto.
OA3: Realizar uma revisão sistemática da literatura e uma análise do panorama competitivo (se aplicável), relacionados com o problema identificado e as questões levantadas.
OA4: Identificar os recursos digitais (incluindo a recolha de dados), computacionais e outros, necessários para abordar o problema.
OA5: Aplicar conhecimentos já consolidados de planeamento de projeto, gestão ágil e desenvolvimento do projeto
OA6: Participar em dinâmicas colaborativas e de cocriação e realizar apresentações escritas e orais

CP1. Metodologias de planeamento e gestão de projetos em IA
CP2. Apresentação de casos de estudo e temas de projeto de tecnologias digitais em inteligência artificial (produto, serviço ou processo)
CP3. Seleção do tema de projeto e enquadramento na organização
CP4. Espaço do problema: criação de empatia com o utilizador e com a sua organização, definição do problema e das suas questões relacionadas, considerando os requisitos de negócio, as necessidades dos clientes e utilizadores e os desafios tecnológicos
CP5. Aplicação de uma metodologia de revisão sistemática da literatura e sua análise crítica.
CP6. Identificação dos recursos digitais (incluindo a recolha de dados), computacionais e outros necessários para o desenvolvimento do projeto
CP7. Realização do proposto nos casos de estudo / projetos apresentados, adequados ao trabalho a desenvolver pelos alunos de inteligência artificial. Elaboração de relatórios e documentação final. Comunicação dos resultados.

Esta UC segue a tipologia de avaliação ao longo do semestre por projeto a 100%, não contemplando exame final, dada a adoção ao método de ensino aplicado a situações reais.

A avaliação ao longo do semestre tem a seguinte constituição:
- R1: Relatório - Definição do Tema de Projeto: 5%
- R2: Relatório - Empatia com o Utilizador e a Organização e Definição do Problema. Apresentação e discussão: 40%
- R3: Relatório - Planeamento do Desenvolvimento do Projeto. Resultados preliminares. Apresentação e discussão: 55%

Os relatórios (R1, R2 e/ou R3) poderão ser realizados individualmente ou em grupo, e dependem estritamente da natureza do projeto.

A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação.
A presença nas aulas não é obrigatória.

No final da UC os alunos deverão ser capazes de:
OA1. Compreender e identificar os problemas associados ao processamento de grandes quantidades de informação
OA2. Compreender os conceitos e ecossistema da Big Data.
OA3. Saber desenhar e concretizar soluções de armazenamento de dados em ambiente distribuído e tolerantes a falhas.
OA4. Saber extrair, manipular e carregar grandes quantidades de informação de frontes de dados não estruturadas
OA5. Saber manipular e processar bases de dados não relacionais.
OA6. Compreender e saber aplicar os modelos de programação e computação distribuídos.
OA7. Compreender e saber aplicar técnicas para tratamento de estruturas JSON e fluxo de dados em tempo real.
OA8. Desenvolver a criatividade, inovação tecnológica, pensamento crítico.
OA9. Desenvolver a autoaprendizagem, revisão por pares, trabalho em equipa, expressão escrita e oral.

CP1. O conceito de Big Data, os problemas aplicáveis e o respetivo ecossistema.
CP2. Introdução às bases de dados não relacionais e ao MongoDB.
CP3. Arquitetura de computação para Big Data: (1) redundante e tolerante a falhas e (2) distribuída para suportar grandes volumes de dados. Exemplo da plataforma Hadoop e do seu sistema de ficheiros distribuído.
CP4. O modelo de programação MapReduce.
CP5. O desenho de bases de dados no MongoDB.
CP6. A manipulação de estruturas JSON e de dados em tempo real.
CP7. O processo de ETL (Extract, Transform and Load) aplicado a datasets com dados reais desnormalizados e desenvolvimento de aplicações de processamento de Big Data em ambientes Spark e MongoDB.

Dada a natureza prática e de aplicação desta UC, segue-se o modelo de avaliação ao longo do semestre (ALS), não contemplando exame final. A avaliação é constituída por 3 blocos de avaliação (BA), e cada BA é constituído por um ou vários momentos de avaliação. Essa mesma constituição respeita a seguinte distribuição:

- BA1: 8 tarefas semanais [2,5% * 8 = 20% no total]
- BA2: 2 mini-testes [15% cada * 2 = 30% no total]
- BA3: Projeto de laboratório [50%]

Cada bloco de avaliação (BA1, BA2 e BA3) exige uma nota mínima de 8,5 valores. Em qualquer BA, poderá ser necessária uma discussão oral individual para aferir o domínio dos conhecimentos, em qualquer momento no decorrer do semestre

As tarefas semanais permitem aos alunos responderem a pequenos desafios semanais práticos relacionados com o conhecimento adquirido. Os mini-testes visam aferir o conhecimento teórico subjacente aos conteúdos programáticos. O projeto de laboratório poderá ser realizado individualmente ou em grupo, onde consiste na elaboração de um projeto prático que posteriormente será alvo de discussão oral individual.

Para obter aprovação na UC, o estudante deverá alcançar uma nota final mínima de 10 valores, resultante da soma ponderada de todos os elementos de avaliação.

Um estudante é considerado reprovado caso não obtenha aprovação na ALS.

A 1ª Época e 2ª Época poderão ser utilizadas para realização de momentos de avaliação, como realização de discussões orais e/ou apresentação de projetos.

A presença nas aulas 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).

Depois de completar esta UC, o estudante será capaz de:
OA1. Identificar os principais temas e debates relativos aos impactos das tecnologias digitais nas sociedades contemporâneas;
OA2. Descrever, explicar e analisar esses temas e debates de forma fundamentada;
OA3. Identificar as implicações da mudança tecnológica digital em termos económicos, sociais, culturais, ambientais e científicos;
OA4. Prever algumas das consequências e impactos no tecido social resultantes da implementação de uma solução tecnológica digital;
OA5. Explorar as fronteiras entre o conhecimento tecnológico e o conhecimento das ciências sociais;
OA6. Desenvolver formas de aprendizagem interdisciplinar e de pensamento crítico, debatendo, com interlocutores de áreas científicas e sociais diversas.

CP1. A transformação digital como novo paradigma civilizacional.
CP2. Os impactos das tecnologias digitais na Economia.
CP3. Os impactos das tecnologias digitais no trabalho.
CP4. Os impactos das tecnologias digitais nas desigualdades.
CP5. Os impactos das tecnologias digitais na democracia.
CP6. Os impactos das tecnologias digitais na arte.
CP7. Os impactos das tecnologias digitais nos direitos individuais.
CP8. Os impactos das tecnologias digitais nas relações humanas.
CP9. Os impactos das tecnologias digitais no futuro da humanidade.
CP10. Inteligência Artificial Responsável.
CP11. O impacto da Computação quântica nas tecnologias do futuro.
CP12. Os impactos das tecnologias digitais na geopolítica.

O processo de avaliação compreende os seguintes elementos:

A) Avaliação ao longo do semestre

A1. Debates entre grupos de estudantes sobre questões e problemas relacionados com cada um dos Conteúdos programáticos. Cada grupo participará em três debates ao longo semestre. A avaliação do desempenho de cada grupo por debate corresponde a 15% da nota final de cada estudante no grupo, correspondendo no total a 3 x 15% = 45% da nota final de cada estudante.

A2. Avaliação da participação correspondendo a 5% da nota final de cada estudante.

A3. Teste final, com parte dos conteúdos provenientes dos debates em grupo e a outra parte das exposições por parte do Docente, correspondendo a 50% da nota final de cada estudante.

É exigida uma nota mínima de 9,5 valores em cada momento de avaliação e a presença num mínimo de 3/4 das aulas.

B) Avaliação por exame final: Prova escrita individual, correspondendo a 100% da nota final.

OA1: Definir os conceitos, etapas e métodos principais envolvidos no desenvolvimento de processos de Text Mining.
OA2: Atomizar documentos, criar dicionários e realizar outras tarefas de pré-processamento para preparar texto para tarefas de classificação.
OA3: Selecionar e justificar as técnicas apropriadas para tarefas específicas de processamento de texto.
OA4: Construir representações vetoriais a partir de textos.
OA5: Explicar o funcionamento de algoritmos para classificação de texto, como o Naïve Bayes ou KNN.
OA6: Aplicar um classificador no tratamento de casos reais.
OA7: Agrupar documentos usando o algoritmo K-means.
OA8: Desenvolver engenharia de prompt em LLMs.

CP1: Utilidade de grandes quantidades de texto, desafios e métodos atuais.
CP2: Informação não estruturada vs. (semi-)estruturada.
CP3: Obtenção e filtragem de informação, extração de informação e Data Mining.
CP4: Preparação e limpeza de documentos, extração de propriedades e estratégias de pesagem de termos.
CP5: Modelos de espaços vetoriais e medidas de similaridade.
CP6: Introdução à aprendizagem automática estatística e medidas de avaliação.
CP7: Aprendizagem supervisionada: Naïve Bayes, KNN e K-means.
CP8: Análise de sentimento.
CP9: Recursos para Text Mining.
CP10: Introdução a Deep Learning.
CP11: LLMs e modelos Retrieval Augmented Generation (RAG).

Esta UC segue o modelo de avaliação ao longo do semestre (ALS).

A ALS é constituída pelos seguintes elementos:
- 1 trabalho prático [40%]
- 3 mini-testes [20% cada * 3 = 60% no total]

O trabalho prático poderá ser realizado individualmente ou em grupo, consistindo na elaboração de um projeto que será posteriormente alvo de discussão oral individual.

Em caso de reprovação na ALS (<10 valores), ou caso o estudante opte por Avaliação por Exame, o exame corresponde a 100% da nota.