Introdução à IA generativa
Introdução à IA generativa
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A estrutura deste curso fornece uma compreensão abrangente da IA generativa, equilibrando o conhecimento teórico com aplicações práticas e considerações éticas.
Aqui está uma abordagem estruturada para cobrir o essencial:
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Introdução à IA generativa
- Definição e visão geral da IA generativa.
- Contexto histórico e evolução da tecnologia.
- Principais conceitos e terminologia.
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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.
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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.
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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).
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Sessões práticas
- Trabalhando com ferramentas generativas de IA.
- Construindo modelos simples.
- Analisar e interpretar conteúdo gerado por IA.
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Futuro da IA generativa
- Tendências e tecnologias emergentes.
- Potenciais impactos na sociedade e na indústria.
- O papel da IA na formação de inovações futuras.
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Conclusão e sessão de perguntas e respostas
- Resuma os principais aprendizados.
- Responder às perguntas dos participantes.
- Fornece recursos para aprendizado adicional.
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Atividades Pós-Curso
- Tarefas ou projetos para aplicar o aprendizado.
- Comunidade ou fórum para discussão e suporte contínuos.