Mestrado

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Acreditado
6 Anos
31 jul 2023
Registo DGES
Registo inicial R/A-Cr 35/2024 de 06-02-2024
Contactos
Escola de Tecnologias e Arquitetura
Secretariado
Edifício Sedas Nunes (Edifício I), Sala 1E07
secretariado.ista @iscte.pt
(+351) 210 464 013
9:30 - 18:00
De momento, as vagas para este curso estão todas preenchidas
Leccionado em Português
Tipo de ensino Presencial

Corpo Docente para (2025/2026)

Director
Dissertação em Inteligência Artificial | Projeto de Inteligência Artificial Aplicada
Luís Miguel Martins Nunes, licenciado em Informática pela Faculdade Ciências da Universidade de Lisboa (1993), obteve o grau de Mestre em Engenharia Eletrotécnica e Informática pelo Instituto Superior Técnico da Universidade Técnica de Lisboa (1997, tese orientada pelo Prof. Luís Borges de Almeida) e doutoramento em Engenharia Informática pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (2006, tese orientada pelo Prof. Eugénio de Oliveira). Entrou no Iscte em 1997 como Assistente e é atualmente Professor Associado. Tem também contribuído como investigador na área de Aprendizagem Automática em várias unidades de investigação desde 1997 (INESC, ADETTI, LIACC, IT e ISTAR) permanecendo membro do ISTAR até à data.
Fundamentos Matemáticos para Aprendizagem Profunda
Conhecimento e Raciocínio em Inteligência Artificial | Inteligência Artificial na Sociedade
Ana Maria de Almeida tem um Doutoramento em Matemática e possui uma especialização em Ciências da Computação. Os seus interesses de investigação centram-se em Algoritmia, Machine Learning (aprendizagem automática), Extração e Reconhecimento de Padrões, Ciência de Dados, Algoritmos Genéticos e Computação Evolucionária e em Ética em AI e na Investigação. Ana Maria tem especial interesse na construção de modelos de aprendizagem automática  autoajustáveis para aplicações reais, assim como no desenvolvimento de estratégias evolutivas e híbridas para problemas multicritério. Participa(ou) em estudos e projetos científicos internacionais e nacionais e presidiu (ou co-presidiu) importantes conferências internacionais em Ciências da Complexidade e Informática. Ana Maria participou em projectos de investigação fundamental e aplicada e em projectos de investigação e inovação entre o meio académico e a indústria, tanto a nível nacional como internacional. É membro do IEEE (Senior Member), cofundadora do IMS Portuguese Chapter, Secretária do CIS Portuguese Chapter e membro da ACM.    
Otimização Computacional
Aprendizagem Automática Avançada
Doutorado em Engenharia Informática pelo Instituto Superior Técnico (IST, 2011), é atualmente Professor Associado no ISCTE-IUL e investigador integrado do INESC-ID Lisboa. É atualmente o Coordenador Executivo da Área Científica Human Language Technologies (HLT) do INESC-ID (2020-) e membro do Conselho Científico do INESC-ID (2017-). Foi Presidente do Conselho Pedagógico do ISCTE-IUL (2017-2019), membro da Comissão Permanente do Conselho Pedagógico do ISCTE-IUL (2015-2017). Participou em vários projetos nacionais e europeus, tendo coordenado a equipa do INESC-ID no âmbito do projeto europeu SPEDIAL (2014-2015). É atualmente o coordenador científico do projeto AppRecommender (2019-2021). Os seus atuais interesses de investigação centram-se no processamento da língua natural, aprendizagem automática e Text Mining para as redes sociais. Participou na organização de vários encontros científicos internacionais: PROPOR 2020 (Évora), EAMT 2020 (Lisboa), IPMU2020 (Lisboa), ENMLP 2015 (Lisboa). Tem estado envolvido na organização da escola de verão LxMLS - Lisbon Machine Learning Summer School, desde 2016. É membro da ISCA Speech e Senior Member do IEEE (2016-).
Introdução à Aprendizagem Automática
Francisco José Rosales Santana Guimarães é licenciado em Informática pela Faculdade de Ciências de Lisboa, Universidade de Lisboa (1993), pós-graduado em eBusiness pelo Instituto Superior de Economia e Gestão (2001), mestre em sistemas de informação pelo ISCTE (2006), Pós-Graduado em Expressão Gráfica, Cor e Imagem pela Universidade Aberta (2006), Doutorado em Média-Arte Digital pela Universidade do Algarve e Universidade Aberta (2018) e Doutorado em Enterprise Intelligence pela Universidade de Évora (2018). Tem igualmente as certificações PMI/PMP e ISACA/CGEIT, além da certificação avançada em Gestão Bancária pelo Instituto de Formação Bancária. É professor convidado do ISCAC em Gestão e Auditoria de Projetos desde 2013 e professor convidado do ISCTE em Conceção e Desenvolvimento de Sistemas de Informação desde 2020. É presidente do ISACA Lisbon Chapter 2020-2022. Tem igualmente uma larga experiência profissional em áreas de arquitetura de sistemas, arquiteturas empresariais, Inteligência Artificial, Business Intelligence e IT Governance & Management.
Conhecimento e Raciocínio em Inteligência Artificial
Isabel  Machado Alexandre possui um doutoramento  em Computer Studies pela Universidade de Leeds, é docente no Instituto Universitário de Lisboa (ISCTE) desde 2000, onde leciona nas áreas de Sistemas de Informação, Interação Pessoa-Máquina e Inteligência Artificial. A sua investigação centra-se em aplicações de IA na saúde e educação, tendo liderado diversos projetos nacionais e internacionais, incluindo Ações COST e iniciativas como o MEM+ para pessoas com Alzheimer. Com mais de 60 publicações (artigos em revistas científicas, capítulos de livros e comunicações em conferências), contribuiu significativamente para o seu campo de estudo. Assumiu também cargos de liderança, como Diretora da unidade de investigação IT-IUL e Coordenadora do grupo de Information Technology. A sua excelência no ensino é reconhecida através de avaliações consistentemente elevadas por parte dos estudantes, tendo orientado múltiplas teses de mestrado e doutoramento. O seu trabalho estende-se ainda à gestão universitária, desenvolvimento curricular e promoção da cultura científica, demonstrando um forte compromisso com a academia e a investigação.
Tópicos de Matemática em Aprendizagem Automática
Jorge V. Rocha é um físico teórico, atuando nas áreas da Gravitação, Física das altas energias e Física-Matemática. A sua principal área de investigação incide sobre o estudo de buracos negros e outras soluções da teoria da Relatividade Geral, bem como das suas diversas generalizações. É Doutorado em Física pela University of California Santa Barbara (UCSB) desde 2008, tendo como orientador o Prof. Joseph Polchinski. Concluiu a Licenciatura em Engenharia Física Tecnológica, em 2002, pelo Instituto Superior Técnico (IST), Universidade de Lisboa. É actualmente Professor Auxiliar no Departamento de Matemática do ISCTE-Instituto Universitário de Lisboa, estando também afiliado ao Centro de Astrofísica e Gravitação (IST). No seu trajecto profissional foi também investigador pós-doutoral na Universitat de Barcelona entre 2015 e 2019. J. Rocha tem mais de 30 artigos originais publicados em revistas científicas internacionais de topo. Conta com vasta experiência em comunicações orais (20+ palestras por convite em instituições nos EUA, Reino Unido, Bélgica, Japão, Brasil, Espanha e Portugal; 30+ apresentações em conferências internacionais). Participa regularmente em actividades de divulgação para o público geral. J. Rocha organizou 6 eventos científicos, quatro deles de carácter internacional. Orientou 1 dissertação de mestrado e coorientou um aluno de doutoramento e outro de mestrado. Até à data, integrou os comités de avaliação de 2 alunos de doutoramento e de 4 alunos de mestrado, alguns no estrangeiro.  Foi o recipiente de 5 prémios científicos, destacando-se uma bolsa individual Marie Sklodowska-Curie. É revisor regular de uma dúzia das principais revistas internacionais da sua área, bem como de projetos internacionais de I&D. É membro integrante da Sociedade Portuguesa de Relatividade e Gravitação.
Cognição e Emoção
Aprendizagem Automática Avançada
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