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Programa do Curso

Introdução

  • O que é a IA generativa?
  • IA generativa versus 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

  • Gerando imagens a partir de descrições em texto
  • Usando GANs para criar imagens realistas e diversificadas
  • Usando VAEs para criar imagens com variáveis latentes
  • Aplicando transferência de estilo para aplicar estilos artísticos às imagens

Criando Texto com IA Generativa

  • Gerando texto a partir de comandos em texto
  • Usando modelos baseados em transformadores para criar texto com contexto e coerência
  • Usando sumarização de texto para criar resumos concisos de textos longos
  • Usando paráfrase de texto para criar diferentes formas de expressar o mesmo significado

Criando Áudio com IA Generativa

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

Criando Outros Tipos de Conteúdo com IA Generativa

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

Avaliando a IA Generativa

  • Avaliando a qualidade e a diversidade do conteúdo em IA generativa
  • Usando métricas como Inception Score, Fréchet Inception Distance (FID) e pontuação BLEU
  • Utilizando avaliação humana por meio de crowdsourcing e pesquisas
  • Aplicando métodos de avaliação adversarial, como testes de Turing e discriminadores

Compreendendo as Implicações Éticas e Sociais da IA Generativa

  • Garantir justiça e responsabilização
  • Evitar mau uso e abuso
  • Respeitar os direitos e a privacidade de criadores e consumidores de conteúdo
  • Fomentar a criatividade e a colaboração entre seres humanos e IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Conhecimento básico de conceitos e terminologia de IA
  • Experiência com programação em Python e análise de dados
  • Familiaridade com frameworks de aprendizado profundo, como TensorFlow ou PyTorch

Público-Alvo

  • Cientistas de dados
  • Desenvolvedores de IA
  • Entusiastas da área de IA
 14 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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