Pós-Graduação
Pós-Graduação em Inteligência Artificial Responsável
A Pós-Graduação tem como objetivo proporcionar formação avançada e interdisciplinar em Inteligência Artificial, centrada na sua compreensão crítica, ética e responsável. Visa capacitar profissionais para interpretar, conceber, avaliar e aplicar sistemas de IA em conformidade com enquadramentos legais, regulatórios e normativos europeus, incluindo AI Act, RGPD e princípios de governação algorítmica.
Duração
1 ano | 2 semestres
Início previsto
outubro 2026
Carga horária
Horas de Contacto: 8h síncronas e 36h assíncronas
Regime
Pós-laboral
Idioma
Português
ECTS
60
Objetivos de aprendizagem
No final da Pós-Graduação, os estudantes deverão ser capazes de:
- Desenvolver visão crítica sobre IA e os seus impactos socioeconómicos;
- Interpretar e aplicar enquadramentos legais e éticos;
- Identificar riscos técnicos e sociotécnicos;
- Aplicar metodologias de ética por design e avaliação de impacto;
- Conceber soluções inclusivas e acessíveis;
- Desenvolver protótipos ou estudos com transparência e reprodutibilidade;
- Demonstrar competências transversais de comunicação, colaboração e literacia em IA.
Funcionamento
A Pós-Graduação funciona integralmente na modalidade de ensino a distância, com articulação entre atividades assíncronas estruturadas e sessões síncronas regulares de natureza tutorial e científica. O modelo pedagógico é centrado no estudante, promovendo aprendizagem baseada em projetos, estudos de caso, investigação e utilização crítica de ferramentas de IA. A avaliação assume natureza contínua e formativa, com portefólios e projetos aplicados.
Plano de Estudos
- Introduzir os fundamentos conceptuais e computacionais da Inteligência Artificial, assegurando literacia digital e
nivelamento entre estudantes de diferentes formações. - Explorar paradigmas clássicos e contemporâneos da IA (simbólico, conexionista, estatístico e generativo),
relacionando-os com os seus impactos sociotécnicos. - Desenvolver capacidades de análise crítica sobre modelos de IA, incluindo noções base de fairness, supervisão
humana e explicabilidade. - Apresentar a taxonomia e categorias de risco do AI Act como enquadramento inicial para compreender sistemas
de IA em contexto social e institucional.
- Desenvolver literacia ética avançada para analisar e avaliar decisões em sistemas de IA.
- Explorar teorias éticas, frameworks internacionais e princípios de IA responsável.
- Capacitar os estudantes para identificar, analisar e mitigar dilemas éticos, riscos e injustiças algorítmicas.
- Integrar princípios de justiça, equidade, inclusão e supervisão humana eficaz em contextos profissionais, educativos
e organizacionais.
- Explorar ferramentas, modelos e arquiteturas de IA generativa de forma prática e aplicada, com foco em
ambientes no-code/low-code. - Desenvolver competências técnicas e criativas para criação de conteúdos multimodais (texto, imagem, áudio,
vídeo e fluxos automatizados). - Promover capacidades de análise de dados, escrita científica, escrita técnica e produção multimodal
assistida por IA. - Aplicar princípios de utilização ética, acessibilidade, supervisão humana e controlo de qualidade na utilização
de IA generativa.
- Desenvolver uma compreensão estratégica da integração da IA em organizações públicas e privadas.
- Conceber estratégias de transformação digital baseadas em IA, alinhadas com maturidade organizacional e requisitos éticos e regulatórios.
- Produzir conteúdos comunicacionais multimodais (visuais, audiovisuais e interativos) que suportem a comunicação e implementação de estratégias de IA.
- Aplicar princípios de comunicação clara, acessível e inclusiva para disseminação de estratégias de IA a diferentes stakeholders.
- Desenvolver competências para identificar, analisar e mitigar riscos éticos, técnicos e sociotécnicos de sistemas de IA.
- Aplicar metodologias formais de avaliação de impacto (EIA, HRIA) e princípios internacionais de ética da IA.
- Integrar as dimensões éticas com requisitos regulatórios (AI Act, direitos fundamentais).
- Produzir comunicação multimodal de impacto ético para disseminação acessível e eficaz a diferentes stakeholders.
- Aplicar IA generativa e ferramentas digitais à investigação científica e aplicada.
- Desenvolver competências avançadas de análise de dados e reprodutibilidade científica com princípios FAIR.
- Analisar impactos organizacionais, sociais, económicos e culturais da adoção de IA.
- Aplicar modelos de gestão, risco e maturidade organizacional adequados à transformação digital com IA.
- Desenvolver competências para auditoria sociotécnica, avaliação de impacto e governação responsável em contextos organizacionais.
- Compreender implicações éticas e regulatórias da IA na sociedade, incluindo impactos em equidade, autonomia e direitos fundamentais.
- Compreender arquiteturas técnicas e componentes essenciais de sistemas de IA.
- Desenvolver competências de governação técnica: documentação, supervisão humana, monitorização, explicabilidade, conformidade técnica.
- Aplicar requisitos do AI Act a nível técnico (logging, documentação, qualidade de dados, robustez, segurança).
- Criar documentação técnica e pipelines reprodutíveis que suportem avaliações e auditorias
- Compreender os princípios do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD), direitos dos titulares e obrigações de responsáveis e subcontratantes.
- Analisar riscos de privacidade e proteção de dados associados a IA generativa e sistemas automatizados.
- Explorar tecnologias de vigilância assistida por IA e identificar riscos sociais e éticos.
- Desenvolver competências para Data Protection Impact Assessment (DPIA) e avaliação de risco em contextos de IA.
- Promover competências para conceber soluções de IA que apoiem inclusão digital e justiça social.
- Desenvolver práticas de acessibilidade, literacia clara e co-criação com comunidades vulneráveis.
- Avaliar impactos diferenciados da IA em grupos vulneráveis.
- Criar materiais acessíveis, educativos e inclusivos assistidos por IA.
Saídas Profissionais
- Especialista em Ética e Governança de IA
- Consultor de Inteligência Artificial Responsável
- Auditor de Sistemas de IA
- Gestor de Compliance em IA
- Especialista em Privacidade e Proteção de Dados em IA
- Investigador em IA Ética e Impacto Social
- Product Manager de Soluções de IA Responsável
Destinatários, Pré-Requisitos, Candidaturas e Propinas
A pós-graduação destina-se a licenciados nas áreas das Ciências Informáticas, Engenharia, Ciências Sociais, Educação, Comunicação ou áreas afins, bem como a profissionais em exercício que pretendam especialização avançada em Inteligência Artificial Responsável. O acesso rege-se pelos requisitos legais de uma Pós-Graduação. As candidaturas e propinas são definidas anualmente pelos órgãos competentes.