Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos da Inteligência Artificial Generativa, explorando os conceitos, tecnologias e aplicações que permitem a criação automática de textos, imagens, códigos, áudios e outros conteúdos digitais. O participante compreenderá o funcionamento dos modelos generativos modernos, incluindo Large Language Models (LLMs), além de conhecer casos de uso corporativos, desafios, riscos e boas práticas para adoção da IA Generativa.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos da Inteligência Artificial Generativa
• Identificar os principais modelos e tecnologias utilizados em IA Generativa
• Entender o funcionamento básico dos Large Language Models (LLMs)
• Reconhecer aplicações práticas da IA Generativa em diferentes contextos organizacionais
• Utilizar conceitos de prompt engineering para interagir com sistemas generativos
• Avaliar riscos, limitações e aspectos éticos relacionados à adoção da IA Generativa

Publico Alvo

• Profissionais de tecnologia e inovação
• Analistas de negócios e transformação digital
• Gestores e líderes organizacionais
• Desenvolvedores e analistas de sistemas
• Profissionais de marketing, comunicação e conteúdo
• Estudantes e interessados em Inteligência Artificial

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de informática
• Interesse em Inteligência Artificial e inovação tecnológica
• Não é necessário conhecimento prévio em programação ou Machine Learning

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Generative AI

1. Fundamentals of Generative AI
2. Evolution of generative technologies
3. Generative AI versus traditional AI
4. Types of generative models
5. Current market landscape
6. Business impact of Generative AI

Module 2: Foundations of Large Language Models

1. Introduction to Large Language Models (LLMs)
2. How language models work
3. Tokens and embeddings concepts
4. Training and inference fundamentals
5. Capabilities and limitations of LLMs
6. Examples of enterprise applications

Module 3: Generative AI for Text Creation

1. Text generation fundamentals
2. Content creation workflows
3. Summarization and rewriting
4. Translation and multilingual applications
5. Conversational AI and assistants
6. Productivity use cases

Module 4: Generative AI for Images, Audio and Video

1. Image generation concepts
2. AI-assisted design workflows
3. Audio generation fundamentals
4. Video generation overview
5. Multimodal AI concepts
6. Creative and business applications

Module 5: Prompt Engineering Fundamentals

1. Principles of effective prompting
2. Prompt structure and design
3. Zero-shot prompting techniques
4. Few-shot prompting techniques
5. Context and role-based prompting
6. Prompt optimization strategies

Module 6: Generative AI in Business

1. Customer service applications
2. Marketing and content generation
3. Human resources use cases
4. Knowledge management solutions
5. Business process optimization
6. Innovation and product development

Module 7: Generative AI for Software Development

1. AI-assisted coding concepts
2. Code generation and completion
3. Documentation generation
4. Testing and debugging support
5. Developer productivity enhancement
6. Limitations of AI-generated code

Module 8: Data, Models and AI Infrastructure

1. Data requirements for Generative AI
2. Foundation models overview
3. Cloud-based AI services
4. Model deployment concepts
5. AI infrastructure fundamentals
6. Scalability considerations

Module 9: Ethics, Risks and Governance

1. Responsible AI principles
2. Bias and fairness considerations
3. Hallucinations and misinformation
4. Privacy and data protection
5. Intellectual property concerns
6. Governance and compliance frameworks

Module 10: Future Trends and Adoption Roadmap

1. Emerging Generative AI technologies
2. Agentic AI concepts
3. Autonomous AI systems
4. Industry transformation opportunities
5. AI adoption strategies
6. Building a Generative AI learning roadmap