Modelos e plataformas de IA
Aprenda Inteligência Artificial Gerativa com o Google
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A ecossistema de Inteligência Artificial (IA) evoluiu rapidamente nos últimos cinco anos, com a Inteligência Artificial Gerativa (IAG) liderando essa evolução. De fato, o mercado de Inteligência Artificial Gerativa deve atingir $36 bilhões até 2028, em comparação com $3,7 bilhões em 2023.
Hoje, a Inteligência Artificial Gerativa está afetando muitas indústrias, como saúde, marketing, moda e entretenimento, pois geradores de IA, como geradores de imagens de IA e geradores de vídeo de IA, mostraram seu potencial para substituir tarefas manuais humanas. No entanto, avançar nesse campo requer um conjunto de habilidades especializadas em IA.
Para tornar o aprendizado mais fácil para os entusiastas de IA, o Google (GOOGL ) lançou 10 cursos gratuitos para Inteligência Artificial Gerativa. Antes de discutirmos sobre eles, vamos ver brevemente o que é Inteligência Artificial Gerativa.
O que é Inteligência Artificial Gerativa e por que aprender Inteligência Artificial Gerativa é importante?
Inteligência Artificial Gerativa é um domínio especializado de IA que se concentra em construir modelos que possam gerar novo conteúdo realista, como imagens, texto, áudio ou vídeos, usando amostras de dados existentes.
Por exemplo, modelos como ChatGPT e DALL-E são exemplos proeminentes de Inteligência Artificial Gerativa, pois agora estamos observando suas aplicações no mundo real. O ChatGPT é integrado ao mecanismo de busca do Bing, enquanto o navegador Edge agora incorpora o DALL-E.
À medida que a Inteligência Artificial Gerativa evolui, manter-se atualizado sobre essa tecnologia se tornou crucial por várias razões:
- Garante produtividade empresarial, eficiência e aumento da eficiência.
- Encoraja experimentação e criatividade.
- Apoia a colaboração humano-IA e aumenta as capacidades humanas.
- Permite estratégias inovadoras de resolução de problemas.
Agora, vamos ver como o Google está ajudando os aprendizes a estudar Inteligência Artificial Gerativa.
O Caminho de Aprendizado de Inteligência Artificial Gerativa do Google
1. Introdução à Inteligência Artificial Gerativa
Nível de dificuldade do curso: Nível iniciante
Tempo de conclusão: ~ 45 minutos
Pré-requisitos: Nenhum
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- O que é Inteligência Artificial Gerativa, como funciona, quais são suas aplicações e como difere das técnicas de aprendizado de máquina (ML) padrão.
- Cobertura das ferramentas do Google para criar seus próprios aplicativos de Inteligência Artificial Gerativa.
- Você também aprenderá sobre os tipos de modelos de Inteligência Artificial Gerativa: unimodais ou multimodais, neste curso. Sistemas unimodais aceitam apenas um tipo de entrada, enquanto sistemas multimodais podem aceitar mais de um tipo de entrada.
2. Introdução a Modelos de Linguagem Grande
Nível de dificuldade do curso: Nível iniciante
Tempo de conclusão: ~ 45 minutos
Pré-requisitos: Nenhum
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Este curso explora Modelos de Linguagem Grande (LLM) – modelos de IA treinados em grandes quantidades de dados textuais. O Bard AI do Google é um excelente exemplo de um LLM que torna possível a interação avançada entre humanos e máquinas.
- Entenda como os LLMs são usados para análise de sentimento.
- Aprenda sobre o ajuste de prompts, pelo qual os prompts dados a um modelo de linguagem são refinados para alcançar a saída desejada.
- Cobertura das ferramentas que o Google fornece para o desenvolvimento de IA Gerativa.
3. Introdução à IA Responsável
Nível de dificuldade do curso: Nível iniciante
Tempo de conclusão: ~ 1 dia (Complete o quiz/laboratório em seu próprio tempo)
Pré-requisitos: Nenhum
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- O que é Inteligência Artificial Responsável? Por que é importante e como o Google implementa essa tecnologia em seus produtos.
- Uma introdução aos 7 princípios de IA Responsável do Google.
4. Fundamentos de Inteligência Artificial Gerativa
Nível de dificuldade do curso: Nível iniciante
Tempo de conclusão: ~ 1 dia (Complete o quiz/laboratório em seu próprio tempo)
Pré-requisitos: Nenhum
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Contém todo o conteúdo dos três cursos anteriores.
- Inclui um quiz final pelo qual você pode demonstrar sua compreensão dos conceitos fundamentais de Inteligência Artificial Gerativa.
5. Introdução à Geração de Imagens
Nível de dificuldade do curso: Nível iniciante
Tempo de conclusão: ~ 1 dia (Complete o quiz/laboratório em seu próprio tempo)
Pré-requisitos: Conhecimento de ML, Aprendizado Profundo (DL), Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e programação em Python.
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Neste curso, você descobrirá modelos de difusão, seu funcionamento e implementação.
- Entenda o que são modelos de difusão não condicionais.
- Melhorias nos modelos de difusão de texto para imagem.
- Treinamento e implantação desses modelos no Vertex AI – uma plataforma de ML totalmente gerenciada pelo Google.
6. Arquitetura Encoder-Decoder
Nível de dificuldade do curso: Nível intermediário
Tempo de conclusão: ~ 1 dia (Complete o quiz/laboratório em seu próprio tempo)
Pré-requisitos: Conhecimento de programação em Python e TensorFlow.
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Descubra os principais componentes da arquitetura encoder-decoder.
- Entenda como usar a arquitetura encoder-decoder para treinar um modelo e produzir texto a partir dele.
- Inclui um laboratório onde você codificará em TensorFlow, uma plataforma de desenvolvimento de ML popular, para construir modelos de produção.
7. Mecanismo de Atenção
Nível de dificuldade do curso: Nível intermediário
Tempo de conclusão: ~ 45 minutos
Pré-requisitos: Conhecimento de ML, DL, Processamento de Linguagem Natural (NLP), Visão Computacional (CV) e programação em Python.
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Descubra o conceito de mecanismo de atenção – uma abordagem poderosa que permite que os modelos de linguagem se concentrem em segmentos específicos da sequência de entrada para entender informações contextuais.
- Aprenda como ele opera e suas aplicações.
- Entenda como o mecanismo de atenção é aplicado a modelos de ML.
8. Modelos Transformer e Modelos BERT
Nível de dificuldade do curso: Nível iniciante
Tempo de conclusão: ~ 45 minutos
Pré-requisitos: Conhecimento intermediário de ML, compreensão de embeddings de palavras e mecanismo de atenção, e experiência com Python e TensorFlow.
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Aprenda sobre a arquitetura Transformer e explore como um modelo de Representação de Codificador Bidirecional do Transformer (BERT) é construído usando Transformers.
- Cobertura das diferentes tarefas de NLP para as quais um modelo BERT é usado.
9. Criar Modelos de Legendagem de Imagens
Nível de dificuldade do curso: Nível intermediário
Tempo de conclusão: ~ 1 dia (Complete o quiz/laboratório em seu próprio tempo)
Pré-requisitos: Conhecimento de ML, DL, NLP, CV e programação em Python.
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Como identificar os elementos de um modelo de legendagem de imagens.
- Como construir e avaliar um modelo para legendagem de imagens.
- Como criar seus próprios modelos de legendagem para fotos e usá-los para criar legendas.
10. Introdução ao Estúdio de Inteligência Artificial Gerativa
Nível de dificuldade do curso: Nível introdutório
Tempo de conclusão: ~ 1 dia (Complete o quiz/laboratório em seu próprio tempo)
Pré-requisitos: Nenhum
O que os entusiastas de IA aprenderão?
- Reconheça o propósito do Estúdio de Inteligência Artificial Gerativa, um produto do Vertex AI.
- As opções e propriedades do Estúdio de Inteligência Artificial Gerativa também são cobertas neste curso.
- Contém um laboratório prático onde você pode utilizar essa ferramenta.
Após concluir esses dez cursos gratuitos, os aprendizes podem ter uma compreensão abrangente de Inteligência Artificial Gerativa e suas aplicações práticas. Os aprendizes podem utilizar seu novo conhecimento para avançar no campo de Inteligência Artificial Gerativa, construindo produtos inovadores que possam ter um impacto positivo em nossa sociedade.
“Em um mundo onde o ChatGPT e outros aplicativos de IA podem fazer muitas coisas que os humanos precisavam fazer sozinhos ou precisavam contratar outros humanos para fazer, a pergunta ‘como adicionarei valor?’ se torna mais relevante do que nunca.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO da Mayflower-Plymouth, em seu livro Business Essentials.
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