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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução

  • O que é IA Generativa?
  • IA Generativa em comparação com outros tipos de IA
  • Visão geral das principais técnicas e modelos em IA Generativa
  • Aplicações e casos de uso da IA Generativa
  • Desafios e limitações da IA Generativa

Criando Imagens com IA Generativa

  • Geração de imagens a partir de descrições de texto
  • Uso de GANs para criar imagens realistas e diversificadas
  • Uso de VAEs para criar imagens com variáveis latentes
  • Aplicação de transferência de estilo para aplicar estilos artísticos a imagens

Criando Texto com IA Generativa

  • Geração de texto a partir de prompts de texto
  • Uso de modelos baseados em transformers para criar texto com contexto e coerência
  • Uso de resumo de texto para criar resumos concisos de textos longos
  • Uso de paráfrase de texto para criar diferentes formas de expressar o mesmo significado

Criando Áudio com IA Generativa

  • Geração de fala a partir de texto
  • Geração de texto a partir de fala
  • Geração de música a partir de texto ou áudio
  • Geração de fala com uma voz específica

Criando Outro Conteúdo com IA Generativa

  • Geração de código a partir de linguagem natural
  • Geração de esboços de produtos a partir de texto
  • Geração de vídeo a partir de texto ou imagens
  • Geração de modelos 3D a partir de texto ou imagens

Avaliando a IA Generativa

  • Avaliação da qualidade e diversidade do conteúdo na IA Generativa
  • Utilização de métricas como inception score, distância Fréchet de inception e pontuação BLEU
  • Utilização de avaliação humana através de crowdsourcing e inquéritos
  • Aplicação de métodos de avaliação adversarial, como testes de Turing e discriminadores

Compreendendo as Implicações Éticas e Sociais da IA Generativa

  • Garantia de equidade e responsabilidade
  • Evitar o mau uso e abuso
  • Respeito pelos direitos e pela privacidade dos criadores e consumidores de conteúdo
  • Fomento da criatividade e colaboração entre humanos e IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de conceitos básicos de IA e terminologia
  • Experiência com programação Python e análise de dados
  • Familiaridade com frameworks de deep learning, como TensorFlow ou PyTorch

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Desenvolvedores de IA
  • Entusiastas de IA

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