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 Duração 21 horas

Programa do Curso

Revisão dos Fundamentos da IA Generativa

  • Breve resumo dos conceitos de IA Generativa
  • Aplicações avançadas e estudos de caso

Análise Aprofundada das Redes Adversariais Generativas (GANs)

  • Estudo detalhado das arquiteturas GAN
  • Técnicas para melhorar o treino das GANs
  • GANs condicionais e as suas aplicações
  • Projeto prático: Design de uma GAN complexa

Autoencoders Variacionais Avançados (VAEs)

  • Explorar os limites das VAEs
  • Representações desconectadas em VAEs
  • Beta-VAEs e a sua importância
  • Projeto prático: Construção de uma VAE avançada

Transformers e Modelos Generativos

  • Compreensão da arquitetura Transformer
  • Transformers Pre-treinados Generativos (GPT) e BERT para tarefas generativas
  • Estratégias de fine-tuning para modelos generativos
  • Projeto prático: Fine-tuning de um modelo GPT para um domínio específico

Modelos de Difusão

  • Introdução aos modelos de difusão
  • Treino de modelos de difusão
  • Aplicações na geração de imagem e áudio
  • Projeto prático: Implementação de um modelo de difusão

Aprendizado por Reforço na IA Generativa

  • Fundamentos do aprendizado por reforço
  • Integração do aprendizado por reforço com modelos generativos
  • Aplicações no design de jogos e na geração procedural de conteúdo
  • Projeto prático: Criação de conteúdo com aprendizado por reforço

Tópicos Avançados em Ética e Viés

  • Deepfakes e mídia sintética
  • Detecção e mitigação do viés em modelos generativos
  • Considerações legais e éticas

Aplicações Específicas do Setor

  • IA Generativa na área da saúde
  • Indústrias criativas e entretenimento
  • IA Generativa na investigação científica

Tendências de Investigação em IA Generativa

  • Últimos avanços e descobertas
  • Problemas em aberto e oportunidades de investigação
  • Preparação para uma carreira de investigação em IA Generativa

Projeto Final (Capstone)

  • Identificação de um problema adequado para IA Generativa
  • Preparação avançada e ampliação de conjuntos de dados
  • Seleção de modelos, treino e fine-tuning
  • Avaliação, iteração e apresentação do projeto

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão dos conceitos e algoritmos fundamentais de machine learning
  • Experiência em programação Python e utilização básica de TensorFlow ou PyTorch
  • Familiaridade com os princípios das redes neurais e do deep learning

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Engenheiros de machine learning
  • Praticantes de IA

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