Métodos de Ensino e Avaliações

A componente teórica desta unidade curricular visará apresentar o estado da arte da IA no contexto do desenvolvimento de fármacos. Neste sentido irão ser apresentadas diferentes ferramentas de IA e o seu papel na resolução de um conjunto de problemas inerentes ao desenvolvimento de fármacos. Estas ferramentas serão descritas com um nível de profundidade adequado ao âmbito da profissão farmacêutica, visando providenciar fundamentos que permitam que o aluno possa enveredar por uma carreira em análise de dados se assim o desejar. Nesta unidade curricular serão utilizadas ferramentas de ensino que promovam a participação dinâmica do aluno tais como vídeos, seminários com convidados (nacionais e internacionais) e momentos de debate/discussão. Diferentes peritos em IA do meio empresarial serão convidados o que permitirá ao aluno formar uma perceção sobre a translação das temáticas lecionadas para o mercado de trabalho. Ensino Laboratorial (2h/semana) Serão realizadas aulas práticas em laboratórios computacional, onde os alunos irão aprender a pôr em prática os conceitos lecionados na componente teórica. Nestas aulas irão ser explorados diversos problemas que simulem cenários reais de problemas enfrentados durante a descoberta de fármacos. As aulas laboratoriais têm como objetivo proporcionar ao aluno a discussão crítica dos conhecimentos teóricos adquiridos e o desenvolvimento de ferramentas e competências práticas de análise de dados e IA. O aluno será ainda treinado a identificar problemas e a desenhar soluções usando as diferentes metodologias de IA lecionadas. Avaliação: Perguntas de resposta/escolha múltipla/Discussão de casos de estudo (50%) Projetos (50%)