Novo 'Curso de Curta Duração' online e gratuito
Cursos de Curta Duração
Matrícula e Inscrição: Curso 100% gratuito
Propinas: Sem custos
Objetivos Gerais
Apresentar aos participantes os fundamentos e aplicações dos modelos de IA baseados em deep learning, com ênfase em Redes Neuronais Convolucionais (CNNs), Redes Recorrentes do tipo LSTM e Transformers, que são a base de modelos avançados como o ChatGPT.
O curso procura proporcionar uma compreensão prática e teórica dessas ferramentas, permitindo que os participantes desenvolvam a capacidade de aplicar este tipo de modelos em diversos domínios.
Objetivos Específicos
Compreender os conceitos fundamentais de Deep Learning, com foco em redes de tipo CNNs, LSTMs e Transformers.
Aplicar técnicas de Deep Learning a problemas reais, como reconhecimento de imagem, análise de séries temporais e geração / transformação de texto.
Utilizar de forma eficaz modelos pré-treinados para alcançar resultados precisos e eficientes, tirando proveito de modelos disponíveis online.
Construir e refinar modelos próprios de Deep Learning de acordo com os requisitos específicos de diferentes tarefas.
Interpretar resultados de modelos complexos e utilizar essas informações para decisões informadas.
Entender as capacidades e limitações dos modelos generativos, tanto em linguagem quanto na geração de outros conteúdos, como imagens e voz
Destinatários
Profissionais e estudantes das áreas de Tecnologia da Informação, Ciências de Dados, Engenharia, Matemática e afins, que desejem aprofundar seus conhecimentos em Deep Learning e Inteligência Artificial Generativa.
Entusiastas da área de inteligência artificial, que desejam entender as aplicações práticas de tecnologias como CNNs, LSTMs e Transformers.
Pessoas que procuram uma introdução prática e teórica às técnicas de Deep Learning, mesmo sem experiência prévia na área.
Qualquer pessoa interessada em compreender como ferramentas como o ChatGPT, modelos de geração de imagens e previsões de séries temporais são desenvolvidas e aplicadas em diferentes contextos
Conteúdos Programáticos
Visão Computacional com CNNs (1ª Sessão / 3 horas)
1.1 Introdução ao Deep Learning e às Redes Neuronais Convolucionais (CNNs).
1.2 Exemplos práticos:
1.2.1 Reconhecimento de peças de roupa.
1.2.2 Classificação de sinais na pele.
Séries Temporais com LSTM (2ª Sessão / 3 horas)
2.1 Redes Neuronais Recorrentes do tipo LSTM para análise de padrões e tendências.
2.2 Exemplo prático:
2.2.1 Previsão de Preços do Índice S&P 500.
Deep Learning para Texto com Transformers (3ª Sessão / 3 horas)
3.1 Funcionamento de modelos como o ChatGPT e sua aplicação no processamento de linguagem natural.
3.2 Exemplos práticos:
3.2.1 Experimentação com OpenAI Playground.
3.2.2 Exploração da biblioteca Hugging Face.
Outros Exemplos de IA Generativa (4ª Sessão / 3 horas)
4.1 Geração de imagens utilizando modelos avançados como DALL-E 3 e Stable Diffusion XL.
4.2 Ferramentas:
4.2.1 Bibliotecas como diffusers e KerasCV para criação de conteúdo visual.
Datas/Horário da Formação
4 sessões de 3 horas semanais, em horário pós-laboral ou sábado
(Dia e hora a definir em função da disponibilidade dos formandos, a arrancar em finais de novembro 2024)
Duração total da Formação
12 horas
Metodologia
O curso "Introdução ao Deep Learning e à Inteligência Artificial Generativa" adota uma abordagem prática e aplicada, combinando exposição teórica com exemplos práticos para maximizar a compreensão e a experiência dos participantes.
Durante cada sessão, os participantes terão acesso a conteúdos que incluem demonstrações passo a passo e exercícios práticos, que podem ser acompanhados tanto presencialmente quanto remotamente via Zoom. O uso de ferramentas de aprendizagem baseadas na nuvem permitirá que os participantes testem os modelos e técnicas sem a necessidade de equipamentos de alto desempenho, garantindo uma experiência de aprendizagem acessível.
Além disso, os participantes têm à sua disposição materiais de apoio, como resumos teóricos, demonstrações e playgrounds online e repositórios de código no GitHub, para referência ao longo do curso e para apoio no estudo autónomo durante e após cada sessão.
Formador
Luís Cunha, PhD
Professor da Licenciatura em Informática do ISMT
Documentação Necessária
Ficha de Inscrição [pdf]
Enviar Ficha de Inscrição preenchida para: cursosinformatica@ismt.pt
Inscrições abertas até 14 de novembro de 2024
Informação Útil
Local: Presencial no ISMT ou online via Zoom (link enviado por e-mail).
Requisitos: Computador ou tablet para acompanhar os exemplos.
Vagas: 30 participantes.
Certificado: Emitido para os participantes que completarem todas as sessões.
Organização:
Coordenação Científica da Licenciatura em Informática do ISMT.
Para mais informações:
Telefone: (+351) 239 488 030
E-mail: cursosinformatica@ismt.pt