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
Formação Empresarial Personalizada
Soluções de formação concebidas exclusivamente para empresas.
- Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
- Horário Flexível: Datas e horários adaptados à agenda da sua equipe.
- Formato: Online (ao vivo), In-Company (em suas instalações) ou Híbrido.
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Testemunhos de Clientes (3)
Abrangência sobre o contexto; como criar um prompt.
Olaf Kannt - Helios Klinikum Krefeld
Curso - Generative AI and Prompt Engineering in Healthcare
Máquina Traduzida
as dicas e os prompts recomendados que podemos levar desta formação
Lee Mei Lin - ST Engineering IHQ Pte Ltd
Curso - InVideo AI: Creating Engaging Short-Form Videos
Máquina Traduzida
utilização de prompts adequados e eficazes
Marses Pacaldo
Curso - Generative AI and Prompt Engineering for Corporate Professionals
Máquina Traduzida