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Cursos

Licenciatura em Inteligência Artificial e Ciência de Dados

InformaçãoO curso/CE encontra-se acreditado pela Agência de Avaliação e Acreditação do Ensino Superior (A3ES).
A Licenciatura em Inteligência Artificial e Ciência de Dados da Universidade do Porto resulta de uma colaboração entre as Faculdades de Ciências (FCUP) e de Engenharia (FEUP). É um curso inovador que forma profissionais qualificados na área de Inteligência Artificial e Ciência de Dados. Oferece uma forte formação em Ciência de Computadores / Engenharia Informática e sólidos conhecimentos em Matemática. São trabalhadas competências em programação, algoritmia, estatística, métodos numéricos, otimização, aprendizagem computacional, processamento de imagem e de língua natural, robótica e sistemas Inteligentes, segurança e privacidade.


Competências Profissionais

Os licenciados adquirem competências nas áreas de programação, fundamentos da computação, sistemas de informação, inteligência artificial, machine learning, sistemas autónomos, robótica, processamento de língua natural, visão computacional, segurança e privacidade, matemática, estatística e otimização. Serão capazes de desenvolver soluções e aplicações computacionais nos domínios da inteligência artificial e ciência de dados, não estando limitados a estes campos. Saberão fazer a escolha apropriada de modelos, conjuntos de dados, algoritmos, linguagens, bibliotecas e interfaces com o utilizador. Além destas competências, nesta licenciatura desenvolve-se a capacidade de integrar conhecimento interdisciplinar na resolução de novos problemas, fomentando o pensamento crítico e com grande nível de abstração.

Saídas Profissionais

A Inteligência artificial e a ciência de dados são áreas que têm uma forte procura por parte dos empregadores na região Norte, a nível nacional e internacional. Os licenciados em IACD poderão exercer funções de cientista de Dados em empresa ou em laboratório de investigação, especialista em Aprendizagem Computacional (Machine Learning), analista de Dados, especialista em Inteligência Artificial com ênfase em Ciência de Dados, programador especializado em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, outras funções e carreiras de especialista na área da Ciência de Computadores. Os licenciados deste curso poderão também seguir para segundo ciclo especializado em IA e CD ou para outros segundos ciclos da área da Computação.


Estrutura do Ciclo de estudos

Tem a duração de 6 semestres e é constituída por 180 créditos ECTS, devendo ser efectuados 30 ETCS em cada semestre. Tem 120 ECTS obrigatórios em Ciência de Computadores, 42 ECTS em Matemática. Os restantes 18 ECTS podem ser obtidos em unidades curriculares opçionais da área da Ciência de Computadores/Engenharia Informática, Matemática e Física.

Regimes de Acesso 2021/2022

Regime Geral Numerus Clausus: 55 (*)
Concursos Especiais Vagas: Maiores de 23 anos: 3 | TOCS:3 (*)
Mudança de Par Instituição/Curso Vagas: 1ºano curricular: 5 (*) | 
restantes anos curriculares: 4 

(*) As vagas foram aprovadas por despacho reitoral de 7 de junho de 2021 mas a aprovação das vagas do Regime Geral, Concursos Especiais e Mudança de Par Instituição/Curso (1ºano curricular) está dependente do despacho orientador para a fixação de vagas, que venha a ser publicado pelo Ministério da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior (MCTES) e podem, consequentemente, sofrer alterações.


Informações


Contactos

Diretor do Curso: lic.iacd.diretor@fc.up.pt
Comissão de Acompanhamento: lic.iacd.ca@fc.up.pt
Unidade de Pré-Graduação: pre.graduacao@fc.up.pt
Estudantes do curso: lic.iacd@fc.up.pt



Nota: Informação disponibilizada a título informativo. Não dispensa a consulta do DR.

Dados Gerais

Código Oficial: L227
Diretor: Alípio Jorge
Codiretor: Luís Paulo Reis
Diretor Adjunto: Álvaro Figueira
Sigla: L:IACD
Grau Académico: Licenciado
Tipo de curso/ciclo de estudos: Licenciatura
Início: 2021/2022
Duração: 6 Semestres

Planos de Estudos

Unidades Orgânicas Envolvidas

Diplomas

  • Licenciatura em Inteligência Artificial e Ciência de Dados (180 Créditos ECTS)

Áreas Científicas Predominantes

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