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Objectivos de Aprendizagem |
Abordar e estudar o ser humano numa perspetiva tecnológica, referido padrões do movimento, projeto e controlo de membros artificiais, controlo através de computador, células nervosas e gravação neuronal, engenharia ortopédica, substituição de tecidos, utilização de implantes e aspetos éticos.
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Metodologias de Ensino e Critérios de Avaliação |
A disciplina possui uma parte composta de um trabalho/projeto (PR, 60%, 12 valores em 20) apresentado pelos alunos em PowerPoint, uma outra parte que consiste na Participação das atividades em sala (AC, 30%, 6 valores em 20), e uma última parte de prática-laboratorial (PL, 10%, 2 valores em 20).
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Bibliografia principal |
1. Fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Medicine, Reza Borhani, Soheila Borhani and Aggelos K. Katsaggelos, Springer; 1st Edition, 2022.
2. Building a Digital Human (Graphics Series), Ken Brilliant, Charles River Media, 1st Ed., 2003.
3. Control Theory for Humans: Quantitative Approaches To Modeling Performance, Richard J. Jagacinski, John M. Flach, CRC, 1st Ed., 2002.
4. Artificial Intelligence: What You Need to Know About Machine Learning, Robotics, Deep Learning, Recommender Systems, Internet of Things, Neural Networks, Reinforcement Learning, and Our Future, Neil Wilkins, 2019.
5. Biomechanics and Motor Control: Defining Central Concepts, Mark L. Latash, Vladimir Zatsiorsky, Kindle, 1st Edition, Independently published, 2015.
6. The Digital Health Revolution, Kevin Pereau and Barry Lenson, TranscendIT Health, 2019.
7. Biomedical Sensing and Analysis: Signal Processing in Medicine and Biology, Iyad Obeid, Joseph Picone and Ivan Selesnick,? Springer, 1st Edition, 202
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