Programa do Curso

Introdução

  • O que é IA gerativa?
  • IA gerativa vs outros tipos de IA
  • Visão geral das principais técnicas e modelos em IA gerativa
  • Aplicações e casos de uso da IA gerativa
  • Desafios e limitações da IA gerativa

Criando Imagens com IA Gerativa

  • Gerar imagens a partir de descrições textuais
  • Usando GANs para criar imagens realistas e diversas
  • Usando VAEs para criar imagens com variáveis latentes
  • Usando transferência de estilo para aplicar estilos artísticos às imagens

Criando Texto com IA Gerativa

  • Gerar texto a partir de prompts textuais
  • Usando modelos baseados em transformadores para criar texto com contexto e coerência
  • Usando resumo de texto para criar sumários concisos de textos longos
  • Usando paráfrase de texto para criar diferentes maneiras de expressar o mesmo significado

Criando Áudio com IA Gerativa

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

Criando Outros Conteúdos com IA Gerativa

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

Avaliando IA Gerativa

  • Avaliar qualidade e diversidade do conteúdo gerado por IA gerativa
  • Usar métricas como pontuação de início, distância Fréchet inception e pontuação BLEU
  • Utilizar avaliação humana através de crowdsourcing e pesquisas
  • Aplicar métodos de avaliação adversária como testes de Turing e discriminadores

Entendendo as Implicações Éticas e Sociais da IA Gerativa

  • Garantir equidade e responsabilidade
  • Evitar uso indevido e abuso
  • Respeitar os direitos e privacidade dos criadores e consumidores de conteúdo
  • Fomentar a criatividade e colaboração entre humanos e IA

Resumo e Próximos Passos

Requisitos

  • Compreensão de conceitos e terminologia básicos 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
  • Enthusiastas de IA
 14 Horas

Número de participantes


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