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Objetivos

No final desta unidade de formação, o estudante deverá possuir um conhecimento de nível básico sobre o funcionamento e treino de LLMs (e adaptações multimodais), e estará preparado para utilizar estes modelos em contexto empresarial.

Destinatários

A formação está concebida para pessoas com interesse no tema e que pretendam desenvolver conhecimentos na área da Inteligência Artificial Generativa, nomeadamente indivíduos maiores de 18 anos. Atendendo a que a formação decorre online, o formando deve garantir que dispõe de condições para acompanhar a formação, nomeadamente, computador, internet, colunas, câmara, microfone.

Conteúdo programático

• Introdução a Large Language Models (LLMs):
  • Conceitos básicos sobre arquiteturas, tokenizers, pre-training e post-training.
  • Adaptação para modelos multimodais (suporte imagem).
• Técnicas de Inferência:
  • Prompt Engineering; Retrieval Augmented Generation (RAG).
• Ferramentas para desenvolvimento com GenAI:
  • HuggingFace Hub, Transformers e Diffusers; spaCy; LM Studio; OpenAI/Gemini API.
• Desenvolvimento de aplicações Web com GenAI:
  • Exploração de um caso de uso para eCommerce: Identificar oportunidades para aplicações de GenAI, e demonstrar o seu desenvolvimento.
• Uso Responsável de GenAI:
  • Considerações sobre ética e propriedade intelectual (p.e., licenças comerciais)

Condições específicas de ingresso e critérios de seleção e seriação

São requisitos mínimos para a admissão ter 12º de escolaridade mínima e conhecimentos de programação em qualquer contexto comprovados através de CV ou certificado de realização de formação.

Seriação:

Habilitações (referência ao maior grau obtido):

• Doutoramento – 6 valores;
• Mestrado – 5 valores;
• Licenciatura – 3 valores;
• 12º ano – 1 valor

 

• Candidatos com conhecimentos de Python ou RUST – 5 valores
• Candidatos desempregados – 5 valores
• Candidatos empregados – 2 valores

 

Bonificação para indivíduos com idade igual ou superior a 18 anos e residência em território nacional – 4 valores.

 

Para efeitos de desempate deve considerar-se:

1. Preferência por candidatos em situação de desemprego, favorecendo-se o candidato que se encontre desempregado há mais tempo.
2. Preferência por idade: em caso de empate favorece-se o candidato detentor de maior idade. 

Metodologias de ensino:

A unidade de formação funciona em regime e-learning compreende 12 horas de contacto de aulas Teórico-Práticas, com apresentação dos conceitos de forma gradual e acompanhada de exemplos ilustrativos e exercícios; os exercícios propostos permitem que os formandos consolidem os conhecimentos sobre o funcionamento de modelos de GenAI, e adquiram competências de programação necessárias para a sua aplicação. As aulas são síncronas e decorrem via plataformas de ensino à distância. Avaliação em regime e-learning: Avaliação por exame final, realizado via plataforma de ensino a distância.

Datas de realização - 2ª Edição 2025/26

• 14 de março a 18 de abril 2026

Horário - 2ª Edição 2025/26

• sábados das 9h às 11h

Prazos - 2ª Edição 2025/26

Candidaturas: 16 de dezembro de 2025 a 16 de fevereiro 2026
Análise das candidaturas: 17 a 26 de fevereiro de 2026
Resultados: 27 de fevereiro de 2026
Matrículas: 3 e 4 de março de 2026
Propina e seguro escolar: liquidado até 5 de março de 2026

De acordo com o artigo 124.º, n.º1, alínea a) do Código do Procedimento Administrativo, dispensa-se o período de audiência prévia na medida em que permitirá evitar prejudicar o início previsto da formação e, dessa forma, todos os candidatos e participantes.

Datas de realização - 1ª Edição 2025/26

• 11 de outubro a 22 de novembro de 2025

Horário - 1ª Edição 2025/26

• sábados das 9h às 11h

Prazos - 1ª Edição 2025/26

Candidaturas: 15 de julho a 31 de agosto 2025
Análise das candidaturas: 1 a 12 de setembro de 2025
Resultados Provisórios: 15 de setembro de 2025
Reclamações: 16 de setembro a 6 de outubro de 2025
Resultados Definitivos: 7 de outubro de 2025
Matrículas: 8 de outubro de 2025
Propina e seguro escolar: liquidado até 10 de outubro de 2025

Anulação da Inscrição

O estudante pode solicitar a anulação da inscrição através de requerimento dirigido à Diretora da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto, sendo que:

• A desistência de frequência até 2 dias úteis antes do início do curso não conferente de grau ou unidade de formação contínua implica o pagamento de 50 % do valor de propina; após essa data, é devida a totalidade do valor.

Bolsas PRR

Consulte aqui o regulamento de atribuição de bolsas

Informações

    Proteção de Dados: Para além das finalidades regulares de utilização dos seus dados pela U.Porto, relacionados com a seleção e seriação das candidaturas e, posteriormente, com a gestão académica dos candidatos selecionados, informamos que, face ao enquadramento da presente formação no âmbito do «Programa de Formação Multidisciplinar da U.Porto – Impulso Jovens STEAM & Impulso Adultos» (PRR), a identificação de todos os participantes (nome, NIF e contacto) terá de ser comunicada à Direção-Geral do Ensino Superior para efeitos de monitorização da execução do projeto.

    Quaisquer dúvidas sobre o tratamento dos seus dados poderão ser endereçadas à Encarregada da Proteção de Dados da U.Porto, para dpo@reit.up.pt.

 

Contactos

Docente Responsável:	Inês Dutra
Educação Contínua:	formacao.continua@fc.up.pt

Dados Gerais

Planos de Estudos

Edições

Diplomas

Áreas Científicas Predominantes