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Programa do Curso
Revisão de Generative AI conceitos básicos
- Recapitulação rápida dos conceitos de Generative AI
- Aplicações avançadas e estudos de caso
Mergulho profundo nas Redes Adversárias Generativas (GANs)
- Estudo aprofundado das arquitecturas GAN
- Técnicas para melhorar o treinamento de GANs
- GANs condicionais e suas aplicações
- Projeto prático: Conceção de um GAN complexo
Autoencodificadores variacionais avançados (VAEs)
- Explorar os limites dos VAEs
- Representações desemaranhadas em VAEs
- Beta-VAEs e o seu significado
- Projeto prático: Construir um VAE avançado
Transformadores e modelos generativos
- Compreender a arquitetura do transformador
- Transformadores generativos pré-treinados (GPT) e BERT para tarefas generativas
- Estratégias de ajuste fino para modelos generativos
- Projeto prático: Afinação de um modelo GPT para um domínio específico
Modelos de difusão
- Introdução aos modelos de difusão
- Treinar modelos de difusão
- Aplicações na geração de imagem e áudio
- Projeto prático: Implementação de um modelo de difusão
Reinforcement Learning em Generative AI
- Noções básicas de aprendizagem por reforço
- Integração da aprendizagem por reforço com modelos generativos
- Aplicações na conceção de jogos e geração de conteúdos processuais
- Projeto prático: Criação de conteúdos com aprendizagem por reforço
Tópicos avançados em ética e preconceitos
- Deepfakes e media sintéticos
- Detetar e mitigar o enviesamento em modelos generativos
- Considerações legais e éticas
Aplicações específicas do sector
- Generative AI nos cuidados de saúde
- Indústrias criativas e entretenimento
- Generative AI na investigação científica
Tendências de investigação em Generative AI
- Últimos avanços e descobertas
- Problemas em aberto e oportunidades de investigação
- Preparação para uma carreira de investigação em Generative AI
Projeto de conclusão de curso
- Identificação de um problema adequado para Generative AI
- Preparação e aumento de conjuntos de dados avançados
- Seleção, formação e afinação de modelos
- Avaliação, iteração e apresentação do projeto
Resumo e próximos passos
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos e algoritmos fundamentais de aprendizagem automática
- Experiência em programação Python e utilização básica de TensorFlow ou PyTorch
- Familiaridade com os princípios das redes neurais e da aprendizagem profunda
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizagem automática
- Profissionais de IA
21 Horas