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Programa do Curso
Introdução à IA para o desenvolvimento de software
- O que é Generative AI vs Predictive AI
- Aplicações de IA em codificação, análise e automação
- Visão geral dos LLMs, transformadores e modelos de aprendizagem profunda
Codificação assistida por IA e desenvolvimento preditivo
- Conclusão e geração de código com base em IA (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Previsão de bugs e vulnerabilidades de código antes da implantação
- Automatizar revisões de código e sugestões de otimização
Criação de modelos preditivos para aplicações de software
- Compreender a previsão de séries temporais e a análise preditiva
- Implementar modelos de IA para previsão de procura e deteção de anomalias
- Utilizar Python, Scikit-learn e TensorFlow para modelação preditiva
Generative AI para geração de texto, código e imagem
- Trabalhar com GPT, LLaMA e outros LLMs
- Geração de dados sintéticos, resumos de texto e documentação
- Criar imagens e vídeos gerados por IA com modelos de difusão
Implantação de modelos de IA em aplicações do mundo real
- Alojar modelos de IA utilizando Hugging Face, AWS e Google Cloud
- Criar serviços de IA baseados em API para aplicações comerciais
- Afinação de modelos de IA pré-treinados para tarefas específicas de um domínio
IA para previsões Business e tomada de decisões
- Inteligência empresarial orientada para a IA e análise de clientes
- Previsão das tendências do mercado e do comportamento dos consumidores
- Automatizar optimizações do fluxo de trabalho com IA
IA ética e melhores práticas de desenvolvimento
- Considerações éticas na tomada de decisões assistida por IA
- Deteção de enviesamentos e equidade nos modelos de IA
- Melhores práticas para uma IA interpretável e responsável
Workshops práticos e estudos de casos
- Implementação de análises preditivas para um conjunto de dados do mundo real
- Criação de um chatbot alimentado por IA com geração de texto
- Implementação de uma aplicação baseada em LLM para automatização
Resumo e próximos passos
- Revisão das principais conclusões
- Ferramentas e recursos de IA para aprendizagem adicional
- Sessão final de perguntas e respostas
Requisitos
- Compreensão dos conceitos básicos de desenvolvimento de software
- Experiência com qualquer linguagem de programação (Python recomendado)
- Familiaridade com aprendizagem automática ou fundamentos de IA (recomendado, mas não obrigatório)
Público-alvo
- Programadores de software
- Engenheiros de IA/ML
- Líderes de equipas técnicas
- Gestores de produto interessados em aplicações baseadas em IA
21 Horas