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Programa do Curso
Introdução
- O que é a IA generativa?
- IA generativa versus outros tipos de IA
- Panorâmica das principais técnicas e modelos de IA generativa
- Aplicações e casos de utilização da IA generativa
- Desafios e limitações da IA generativa
Criar imagens com IA generativa
- Gerar imagens a partir de descrições de texto
- Utilização de GANs para criar imagens realistas e diversificadas
- Utilização de VAEs para criar imagens com variáveis latentes
- Utilizar a transferência de estilo para aplicar estilos artísticos a imagens
Criar texto com IA generativa
- Gerar texto a partir de instruções de texto
- Utilização de modelos baseados em transformadores para criar texto com contexto e coerência
- Utilizar a sumarização de texto para criar resumos concisos de textos longos
- Utilizar a paráfrase de texto para criar diferentes formas de expressar o mesmo significado
Criar áudio com IA generativa
- Gerar discurso a partir de texto
- Gerar texto a partir do discurso
- Gerar música a partir de texto ou áudio
- Geração de discurso com uma voz específica
Criar outros conteúdos com IA generativa
- Geração de código a partir de linguagem natural
- Geração de esboços de produtos a partir de texto
- Geração de vídeo a partir de texto ou imagens
- Geração de modelos 3D a partir de texto ou imagens
Avaliar a IA generativa
- Avaliar a qualidade e a diversidade dos conteúdos na IA generativa
- Utilizar métricas como a pontuação de início, a distância de início de Fréchet e a pontuação BLEU
- Utilizar a avaliação humana através de crowdsourcing e inquéritos
- Aplicar métodos de avaliação adversários, como testes de Turing e discriminadores
Compreender as implicações éticas e sociais da IA generativa
- Garantir a equidade e a responsabilidade
- Evitar a má utilização e o abuso
- Respeitar os direitos e a privacidade dos criadores de conteúdos e dos consumidores
- Promover a criatividade e a colaboração entre humanos e IA
Resumo e próximas etapas
Requisitos
- Conhecimento dos conceitos e da terminologia básicos da IA
- Experiência em programação Python e análise de dados
- Familiaridade com estruturas de aprendizagem profunda, como TensorFlow ou PyTorch
Público-alvo
- Cientistas de dados
- Programadores de IA
- Entusiastas de IA
14 Horas