Mestrado em Visão Computacional

O plano de estudos é composto por 15 disciplinas, incluindo estágios externos e a dissertação de mestrado (TFM). O resultado é uma oferta académica de 105 ECTS (30 ECTS para TFM, 3 ECTS para estágios externos, 48 ​​ECTS para disciplinas obrigatórias e 24 para optativas). Para obter o Mestrado em Visão Computacional o aluno deverá obter 90 ECTS.

O Mestrado está organizado em 6 módulos, três deles destinados à aquisição de competências em tecnologias transversais de visão computacional e, portanto, aplicáveis a um grande número de domínios; Dois outros módulos focaram nas tecnologias e metodologias específicas de dois grandes grupos de aplicações: aplicações industriais e de engenharia e aplicações de imagens biomédicas; e o módulo TFM.

O ensino será geralmente desenvolvido através da combinação de ensino presencial e à distância (maioritariamente), através de master classes com componentes teóricas e práticas (hands-on), nas quais os alunos utilizarão ferramentas informáticas para consolidar a aprendizagem de conceitos e técnicas. O desenvolvimento do ensino será complementado com metodologias de ensino integradas nas quais serão desenvolvidas atividades de aprendizagem cooperativas e baseadas em projetos.

No ensino remoto é importante aliar o uso de mídias síncronas (videoconferências) com mídias assíncronas (salas de aula virtuais). O material curricular será disponibilizado com antecedência suficiente para que os alunos possam conhecer antecipadamente as atividades a realizar, os conteúdos iniciais em que se baseiam, as leituras recomendadas, o calendário de atividades associado e o procedimento de acompanhamento e avaliação.

Para tutoria acadêmica, os mesmos mecanismos podem ser utilizados por meio de ferramentas de videoconferência de uso geral, combinadas com e-mail e telefone. O trabalho fora da sala de aula incluirá atividades de auto-estudo, trabalho supervisionado, resolução de problemas e participação em fóruns de discussão na plataforma virtual.

A sua natureza multidisciplinar baseia-se no facto de (i) muitos dos seus resultados serem inspirados e retroalimentados com resultados em Neurociências, (ii) a complexidade dos problemas tanto do ponto de vista geométrico, como estatístico e probabilístico exige uma boa formação em A matemática, (iii) a dimensão fotométrica das imagens, a resolução de problemas mal condicionados, a análise multiespectral, ou as fontes de ruído nas imagens, são um campo da Física, (iv) as tecnologias para câmeras, comunicações e hardware vêm de As diversas Engenharias, (v) e os modelos computacionais necessários ao processamento e aprendizagem de grandes quantidades de dados, permitem o desenvolvimento de novos paradigmas dentro da Computação.

Por outro lado, o seu elevado potencial tecnológico é evidente pelo facto de ser uma disciplina que permite a rápida aplicabilidade de todos os seus resultados teóricos, o que a torna uma engenharia transversal que pode ser integrada em múltiplos sistemas de diversas aplicações.

Assim, estamos perante um setor tecnológico que exige um elevado grau de formação dos seus profissionais e cujo interesse científico avança a grande velocidade. O interesse a nível académico ocorre em duas frentes, por um lado estão os estudantes que acabaram de concluir a licenciatura e procuram uma maior especialização antes de ingressar no mercado de trabalho. Por outro lado, existem vários grupos de investigação dedicados à visão computacional que requerem um mestrado nesta área que lhes permita formar alunos que pretendam escrever uma tese de doutoramento.

O perfil de renda recomendado é:

• Formação matemática equivalente a pelo menos uma licenciatura em Engenharia.
• Conhecimento de programação em linguagens como C/C++ ou Java, ou prototipagem como Matlab ou Python.
• Conhecimentos de inglês para compreensão, escrita e fala, pelo menos equivalentes ao nível B2 do quadro europeu de referência para línguas do Conselho da Europa.

Este mestrado, de perfil académico, com uma abordagem prática e aplicada (reforçado com um TFM de 30 ECTS, requisito mínimo de acordo com a regulamentação portuguesa), proporciona competências e experiência que permitem aplicar conhecimentos de forma imediata para gerar tanto conhecimentos altamente treinados profissionais, com capacidade de gerar benefícios imediatos para a indústria, como profissionais com capacidade empreendedora, ou investigadores que pretendam iniciar estudos de doutoramento numa área científica em crescimento. Após a conclusão do treinamento, espera-se que os alunos sejam competentes em:

• Ler e compreender publicações de pesquisa atuais sobre técnicas de visão computacional.
• Utilização de ferramentas fundamentais comumente utilizadas para desenvolver aplicações de visão computacional.
• Implementação de aplicações de visão computacional baseadas em algoritmos de última geração.
• Conduza análises experimentais e testes consistentes com a prática atual em visão computacional, incluindo métricas padrão e conjuntos de dados de referência.
• Aplicação de ferramentas matemáticas e de aprendizado de máquina, como geometria, otimização e estatística em aplicações de visão computacional.