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Programa do Curso
Revisão dos Fundamentos da IA Generativa
- Resumo rápido dos conceitos de IA Generativa
- Aplicações avançadas e estudos de caso
Aprofundamento em Redes Adversariais Generativas (GANs)
- Estudo aprofundado das arquiteturas de GANs
- Técnicas para melhorar o treinamento de GANs
- GANs condicionais e suas aplicações
- Projeto prático: Desenvolvimento de uma GAN complexa
Autoencoders Variacionais Avançados (VAEs)
- Explorando os limites dos VAEs
- Representações desconexas em VAEs
- Beta-VAEs e sua importância
- Projeto prático: Construção de um VAE avançado
Transformers e Modelos Generativos
- Compreensão da arquitetura Transformer
- Transformers Geradores Pré-treinados (GPT) e BERT para tarefas generativas
- Estratégias de ajuste fino para modelos generativos
- Projeto prático: Ajuste fino de um modelo GPT para um domínio específico
Modelos de Difusão
- Introdução aos modelos de difusão
- Treinamento de modelos de difusão
- Aplicações em geração de imagens 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 em design de jogos e geração procedural de conteúdo
- Projeto prático: Criação de conteúdo com aprendizado por reforço
Tópicos Avançados em Ética e Vieses
- Deepfakes e mídia sintética
- Detecção e mitigação de vieses em modelos generativos
- Considerações legais e éticas
Aplicações Específicas por Setor
- IA Generativa na saúde
- Indústrias criativas e entretenimento
- IA Generativa na pesquisa científica
Tendências de Pesquisa em IA Generativa
- Avanços e descobertas recentes
- Problemas em aberto e oportunidades de pesquisa
- Preparação para uma carreira em pesquisa na área de IA Generativa
Projeto Final
- Identificação de um problema adequado para a IA Generativa
- Preparação avançada de conjuntos de dados e augmentação
- Seleção, treinamento e ajuste fino do modelo
- Avaliação, iteração e apresentação do projeto
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão dos conceitos fundamentais de aprendizado de máquina e algoritmos
- Experiência com programação em Python e uso básico do TensorFlow ou PyTorch
- Familiaridade com os princípios de redes neurais e aprendizado profundo
Público-Alvo
- Cientistas de dados
- Engenheiros de aprendizado de máquina
- Profissionais de IA
21 Horas
Testemunhos de Clientes (2)
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