Inteligência Artificial Generativa: Potencial e Desafios
Inteligência Artificial Generativa: Potencial e Desafios
Com a IA Generativa ganhando destaque em diversas indústrias, a demanda por profissionais capacitados nunca foi tão alta. Esse curso é moldado por essa realidade emergente, preparando profissionais de diversas áreas para enfrentar os complexos desafios da IA generativa. No curso, os alunos não são apenas instruídos sobre as tendências atuais, mas também são capacitados para se adaptar e evoluir em um ecossistema tecnológico que não para de mudar, garantindo-lhes uma notável vantagem competitiva.
É um programa intensivo, combinando aulas teóricas com estudos de caso, exemplos do mundo real e exercícios práticos. Os participantes terão a oportunidade de trabalhar com conjuntos de dados simulados e ferramentas de aprendizado de máquina de nível introdutório.
O objetivo deste curso é fornecer uma compreensão aprofundada dos fundamentos da Inteligência Artificial Generativa, abrangendo tópicos que incluem modelos de aprendizado de máquina, modelos Transformers para geração de texto, imagens e voz sintética, bem como ética e desafios relacionados. Os participantes desenvolverão habilidades práticas para aplicar esses conhecimentos na criação de conteúdo generativo e compreenderão como utilizar o Prompt Engineering para otimizar a interação com modelos
Perfil do Aluno
Este curso é destinado a profissionais e estudantes que desejam adquirir conhecimento e habilidades avançadas em Inteligência Artificial Generativa. O público-alvo inclui:
1)Desenvolvedores de software interessados em explorar IA generativa.
2)Profissionais de Data Science e Machine Learning buscando expandir suas competências.
3)Pesquisadores que desejam aprofundar seu entendimento em IA generativa.
4)Gerentes e líderes de equipe que buscam compreender as implicações estratégicas da IA generativa em seus setores.
5)Criadores de conteúdo e profissionais de marketing interessados em utilizar modelos generativos para criar textos, imagens, vídeos e voz sintética de alta qualidade.
Metodologia
Aulas expositivas 100% EAD ao vivo
Disciplinas
Fundamentos de Inteligência Artificial Generativa
Texto Generativo com Modelos Transformers
Imagens Generativas
Vídeo Generativo
Voz Sintética com Modelos Transformers
Ética e Desafios em Inteligência Artificial Generativa
Formação Prompt Engineering
Coordenador
Profª. Drª. Alessandra de Ávila Montini
Apaixonada por dados e pela arte de lecionar, Alessandra Montini tem muito orgulho de ter criado na FIA cinco laboratórios para as aulas de Big Data e inteligência Artificial. Possui mais de 20 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics. Cientista de dados com carreira realizada na Universidade de São Paulo, Alessandra é graduada e mestra em estatística aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP. Com muita dedicação, a profissional chegou ao cargo de professora e pesquisadora na FEA-USP, e já ganhou mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela FEA-USP e mais de 30 prêmios de excelência acadêmica como professora dos cursos de MBA da FIA. Orienta alunos de mestrado e de doutorado na FEA-USP. Membro do Conselho Curador da FIA, é coordenadora de grupos de pesquisa no CNPq, parecerista da FAPESP e colunista de grandes portais de tecnologia.
Apaixonada por dados e pela arte de lecionar, Alessandra Montini tem muito orgulho de ter criado na FIA cinco laboratórios para as aulas de Big Data e inteligência Artificial. Possui mais de 20 anos de trajetória nas áreas de Data Mining, Big Data, Inteligência Artificial e Analytics. Cientista de dados com carreira realizada na Universidade de São Paulo, Alessandra é graduada e mestra em estatística aplicada pelo IME-USP e doutora pela FEA-USP. Com muita dedicação, a profissional chegou ao cargo de professora e pesquisadora na FEA-USP, e já ganhou mais de 30 prêmios de excelência acadêmica pela FEA-USP e mais de 30 prêmios de excelência acadêmica como professora dos cursos de MBA da FIA. Orienta alunos de mestrado e de doutorado na FEA-USP. Membro do Conselho Curador da FIA, é coordenadora de grupos de pesquisa no CNPq, parecerista da FAPESP e colunista de grandes portais de tecnologia.