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 Duração 14 horas

Programa do Curso

Introdução à IA Generativa

  • O que é a IA Generativa?
  • História e evolução da IA Generativa
  • Conceitos-chave e terminologia
  • Visão geral das aplicações e potencial da IA Generativa

Fundamentos do Aprendizado de Máquina

  • Introdução ao aprendizado de máquina
  • Tipos de aprendizado de máquina: Supervisionado, Não supervisionado e Aprendizado por Reforço
  • Algoritmos e modelos básicos
  • Pré-processamento de dados e engenharia de características

Noções Básicas de Deep Learning

  • Redes neurais e deep learning
  • Funções de ativação, funções de perda e otimizadores
  • Sobreajustamento, baixo ajuste e técnicas de regularização
  • Introdução ao TensorFlow e PyTorch

Visão Geral de Modelos Generativos

  • Tipos de modelos generativos
  • Diferenças entre modelos discriminativos e generativos
  • Casos de uso para modelos generativos

Autoencoders Variacionais (VAEs)

  • Compreendendo autoencoders
  • Arquitetura de VAEs
  • Espaço latente e a sua importância
  • Projeto prático: Construção de um VAE simples

Redes Adversariais Generativas (GANs)

  • Introdução às GANs
  • Arquitetura de GANs: Gerador e Discriminador
  • Treinamento de GANs e desafios
  • Projeto prático: Criação de uma GAN básica

Modelos Generativos Avançados

  • Introdução aos modelos Transformer
  • Visão geral dos modelos GPT (Generative Pretrained Transformer)
  • Aplicações de GPT na geração de texto
  • Projeto prático: Geração de texto com um modelo GPT pré-treinado

Ética e Implicações

  • Considerações éticas na IA Generativa
  • Vieses e justiça em modelos de IA
  • Implicações futuras e IA responsável

Aplicações Industriais da IA Generativa

  • IA Generativa na arte e criatividade
  • Aplicações em negócios e marketing
  • IA Generativa na ciência e investigação

Projeto Final

  • Ideação e proposta de um projeto de IA generativa
  • Coleção e pré-processamento de datasets
  • Seleção e treinamento de modelos
  • Avaliação e apresentação de resultados

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de conceitos básicos de programação em Python.
  • Experiência com conceitos matemáticos básicos, especialmente probabilidade e álgebra linear.

Público-Alvo

  • Desenvolvedores.

Formação Empresarial Personalizada

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Investimento

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