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IA Generativa

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  • Módulos
  •    Introdução
    • Apresentação (1:00)
    • Objetivos do curso (1:00)
    • Pré-requisitos (1:00)
    • Instruções importantes (4:00)
    • Como montamos esse curso (1:00)
  •    Introdução à IA Generativa
    • IA, ML, DL e GenAI (12:00)
    • Como funciona a GenAI (10:00)
    • Onde aplicar (15:00)
    • A IA vai tomar meu emprego (5:00)
  •    Detalhando elementos de GenAI
    • Os elementos da GenAI (5:00)
    • Pilares da GenIA (7:00)
    • Token e Prompt (8:00)
    • Guardrails e alucinação (19:00)
    • RAG (10:00)
    • Modelos fundacionais (8:00)
    • Embeddings (12:00)
    • Prática - Contagem de tokens (2:00)
    • Prática - Alucinação e Cut-off (15:00)
  •    Os dados da GenAI
    • Vetores e VectorDatabase (7:00)
    • Prática - Vetores e VectorDatabase (14:00)
  •    Modelos Generativos Populares
    • Modelos de linguagem (GPT e BERT) (8:00)
    • Modelos de Imagens (GANs e Diffusion) (9:00)
    • Prática - Exploração de modelos pré-treinados (5:00)
  •    Fundamentos de Deep Learning para IA Generativa
    • Redes Neurais Recorrentes (RNNs) (2:00)
    • Redes Neurais Convolucionais (CNNs) (4:00)
    • Transformers (9:00)
    • Prática - Teachable Machine (16:00)
    • Prática - Implementação com TensorFlow (9:00)
  •    Engenharia de Prompt
    • Técnicas de Prompt Engineering (12:00)
    • Prática - Diferentes técnicas de prompt (12:00)
    • Prática - Geração de texto e de imagem com Python (24:00)
  •    Integrações
    • MCP (6:00)
    • Agentes de IA (9:00)
    • Multi-Agentes de IA (6:00)
  •    Encerramento
    • Como continuar estudando (4:00)
    • Palavras finais (1:00)
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  1. IA Generativa
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  3. Apresentação

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