A Inteligência Artificial tem sido cada vez mais utilizada na área da saúde, contribuindo para aplicações como a análise de imagens médicas, processamento de sinais biológicos, apoio à decisão clínica e desenvolvimento de modelos preditivos. Entre as técnicas mais utilizadas, destaca-se o Deep Learning, uma abordagem baseada em redes neurais artificiais capaz de identificar padrões complexos em grandes volumes de dados. Este curso apresenta os fundamentos de Deep Learning e suas aplicações na saúde, combinando conceitos teóricos e atividades práticas em Python. Também serão discutidos aspectos relacionados à avaliação de modelos, à qualidade metodológica, à transparência e à ética no desenvolvimento e no uso de sistemas de Inteligência Artificial.

Capacitar os participantes a compreender os fundamentos de Deep Learning e suas aplicações na saúde, por meio de atividades teóricas e práticas, promovendo uma visão crítica sobre a avaliação de modelos, a qualidade metodológica, a transparência e os aspectos éticos envolvidos no desenvolvimento e no uso de sistemas de Inteligência Artificial.

ODS 3 - Saúde e Bem-Estar: Promoção do uso ético e responsável de dados e inteligência artificial para fortalecimento da saúde e do bem-estar. ODS 4 - Educação de Qualidade: Promoção da educação científica e tecnológica crítica sobre ciência de dados e inteligência artificial nas ciências da saúde. ODS 9 - Indústria, Inovação e Infraestrutura: Discussão sobre ética, privacidade e uso responsável de dados e inteligência artificial.

Não

Público Interno, Público Externo, Docente, Discente, Técnico Administrativo da Instituição.