03.11.25 – 09.07.26
Programação em FrontEnd e Inteligência Artificial – UPskill – Programa Digital SKILLS & JOBS
O Programa Digital SKILLS&JOBS, no âmbito do Portugal INCODE 2030, visa a (re)qualificação de profissionais para a área digital. Oferece formações intensivas e especializadas, em parceria com ensino superior e empresas, alinhadas com as necessidades reais do mercado de TIC. Financiado pelo IEFP e pelas empresas parceiras, prepara profissionais para funções específicas e valorizadas.
O curso proporciona uma formação completa em programação e desenvolvimento de aplicações web, abordando os fundamentos de .NET, JavaScript e TypeScript, Frontend com React e Next.js, Backend com Node.js e APIs, bem como Bases de Dados. Inclui ainda uma introdução à Inteligência Artificial Generativa e à sua aplicação no browser, culminando com a realização de um projeto final que consolida os conhecimentos adquiridos.
Horário
- 2ª a 6ª- 09h – 17h
Parceiros
Formato
Presencial
Regime
Laboral
Duração
1,155 horas
Área cientifica
Ciência e Engenharia Informática
Investimento
Financiado IEFP
- Fundamentos da Computação e Introdução à Programação (intro a .NET e Javascript)
- Fundamentos de Programação Web: HTML, CSS e Acessibilidade
- JavaScript + TypeScript
- Introdução a Bases de Dados
- Backend: Node.js e APIs
- Frontend: React & Next.js
- Introdução à IA Generativa & IA Generativa no Browser
- Projeto
- Formação profissional em contexto de trabalho
- Pessoas que pretendem efetuar requalificação profissional para a área das tecnologias de informação
Modelo de avaliação: todos os módulos serão avaliados, podendo o modelo de avaliação consistir numa avaliação teórica de conceitos subjacentes ao módulo, numa avaliação prática da parte prática a desenvolver no contexto do módulo, ou numa avaliação mista teórica e prática.
Coordenação pedagógica
Professor Auxiliar Ciências ULisboa
É membro integrado do LASIGE e Investigador Principal do projeto DL-CADET – Deep Learning for Breast Cancer Detection – financiado pela FCT (EXPL/CCICOM/ 0656/2021), cujo objetivo é desenvolver métodos de aprendizagem automática profunda e visão computacional aplicados à deteção de cancro da mama em mamografia e tomossíntese.
É membro da acção COST Distributed Knowledge Graphs. Participa como investigador em vários projetos na área de aprendizagem automática e visão computacional, como o projeto THOR – Avaliação Torácica Assistida por Computador usando Point-of-Care Ultrasound POCUS -, Brainteaser – Bringing Artificial Intelligence home for a better care of amyotrophic lateral sclerosis and multiple sclerosis, entre outros.
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