Da IA Tradicional à IA Generativa
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Inteligência Artificial Generativa AI-102
IA Generativa e Grandes Modelos de Linguagem
Um Guia Claro sobre Modelos Fundacionais, Transformers, Tokens, Embeddings e Conteúdo Gerado por Máquina
Um curso estruturado em dez módulos que explica como funcionam a IA generativa e os grandes modelos de linguagem e como devem ser avaliados, controlados e utilizados de forma responsável.
US$145
Um Certificado Eletrônico de Conclusão da First BCI University em formato PDF está incluído após a conclusão bem-sucedida do curso.
AI-102
Visão geral do curso
O AI-102 desenvolve conhecimentos práticos sobre inteligência artificial generativa e grandes modelos de linguagem, sem exigir matemática avançada nem programação.
Os estudantes examinam modelos fundacionais, tokenização, embeddings, transformers, atenção, treinamento de modelos, geração multimodal, elaboração de prompts, recuperação, ajuste fino, agentes, avaliação, segurança e implantação responsável.
O curso enfatiza que uma resposta fluente não é automaticamente precisa. Os estudantes praticam a definição de requisitos de evidência, o teste de casos realistas e a manutenção de uma supervisão humana responsável.
Objetivos de aprendizagem
O que você aprenderá
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01
Explicar a diferença entre IA preditiva e IA generativa.
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02
Definir modelos fundacionais e grandes modelos de linguagem.
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03
Descrever tokens, janelas de contexto e embeddings.
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04
Explicar conceitualmente os transformers e a atenção.
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05
Descrever pré-treinamento, pós-treinamento, ajuste fino e alinhamento.
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06
Comparar a geração de texto, imagens, áudio, vídeo e código.
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07
Utilizar adequadamente a elaboração de prompts, a recuperação e a integração de ferramentas.
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08
Identificar riscos de alucinação, viés, segurança e privacidade.
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09
Avaliar modelos utilizando evidências representativas e específicas para cada tarefa.
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10
Elaborar um plano responsável de adoção de IA generativa.
Dez módulos estruturados
Currículo do curso
Modelos Fundacionais e Grandes Modelos de Linguagem
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Tokens, Janelas de Contexto e Embeddings
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Transformers, Atenção e Arquitetura de Modelos
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Como os Modelos Generativos Aprendem
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Geração de Texto, Imagens, Áudio, Vídeo e Código
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Elaboração de Prompts, Recuperação, Ajuste Fino e Agentes de IA
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Alucinações, Viés, Segurança e Confiabilidade
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Avaliação e Seleção de Modelos de IA Generativa
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
O Futuro da IA Generativa e seu Uso Humano Responsável
Uma aula estruturada com objetivos, explicações, termos-chave, estudo de caso, exercício aplicado e uma verificação de conhecimentos com dez questões.
Livro didático oficial recomendado
IA Generativa e Grandes Modelos de Linguagem da First BCI University
Um Guia Claro sobre Modelos Fundacionais, Transformers, Tokens, Embeddings e Conteúdo Gerado por Máquina
- Autor
- Konstantin Titov
O livro didático oficial recomendado acompanha o currículo de dez módulos do AI-102 e apresenta explicações ampliadas, exemplos, questões de revisão e atividades aplicadas.
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Avaliação e conclusão
Componentes da avaliação
- Dez verificações de conhecimentos, uma por módulo, com dez questões cada.
- Exercício aplicado e análise de estudo de caso em cada módulo.
- Progresso no curso registrado no ambiente virtual de aprendizagem do estudante.
- Avaliação final que abrange todo o currículo do AI-102.
Requisitos para conclusão
- Estudar todos os dez módulos.
- Obter pelo menos 70% em cada verificação de conhecimentos dos módulos.
- Concluir as atividades obrigatórias de aprendizagem aplicada.
- Ser aprovado na avaliação final.
AI-102 Matrícula
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