Introdução à IA generativa

1. Introdução à IA generativa

   • Definição e visão geral da IA ​​generativa.
   • Contexto histórico e evolução da tecnologia.
   • Principais conceitos e terminologia.

2. Tipos de tecnologias generativas de IA

   • Aprendizado Profundo e Redes Neurais.
   • Redes Adversariais Gerativas (GANs).
   • Autoencodificadores Variacionais (VAEs).
   • Modelos de transformadores (como GPT-3, BERT).
   • Estudos de caso e aplicações do mundo real.

3. Considerações e desafios éticos

   • Viés em modelos de IA.
   • Uso ético de IA generativa.
   • Propriedade intelectual e questões de direitos autorais.
   • Preocupações com a privacidade.

4. Aplicações práticas e casos de uso da indústria

   • Indústrias criativas (arte, música, escrita).
   • Negócios e marketing (geração de anúncios, design de produtos).
   • Ciência e pesquisa (análise de dados, simulação).
   • Saúde (descoberta de medicamentos, análise de dados de pacientes).

5. Sessões práticas

   • Trabalhando com ferramentas generativas de IA.
   • Construindo modelos simples.
   • Analisar e interpretar conteúdo gerado por IA.

6. Futuro da IA ​​generativa

   • Tendências e tecnologias emergentes.
   • Potenciais impactos na sociedade e na indústria.
   • O papel da IA ​​na formação de inovações futuras.

7. Conclusão e sessão de perguntas e respostas

   • Resuma os principais aprendizados.
   • Responder às perguntas dos participantes.
   • Fornece recursos para aprendizado adicional.

8. Atividades Pós-Curso

   • Tarefas ou projetos para aplicar o aprendizado.
   • Comunidade ou fórum para discussão e suporte contínuos.

A estrutura do curso visa fornecer uma compreensão abrangente da IA ​​generativa, equilibrando o conhecimento teórico com aplicações práticas e considerações éticas.