Visão Geral

Este curso oferece uma introdução aprofundada às técnicas e aplicações avançadas de PyTorch no campo da pesquisa em Inteligência Artificial (IA). Abrange temas de fronteira na IA, incluindo arquiteturas de redes neurais inovadoras, aprendizado profundo interpretável, IA explicável (XAI) e pesquisa aplicada. É ideal para pesquisadores e cientistas de dados que desejam explorar novos paradigmas e realizar experimentos de ponta utilizando PyTorch.

Objetivo

Após realizar este curso PyTorch para Pesquisa em IA, você será capaz de:

• Explorar e implementar arquiteturas de redes neurais inovadoras.
• Projetar e realizar experimentos para pesquisa em IA.
• Analisar a interpretabilidade de modelos de aprendizado profundo.
• Aplicar técnicas de IA explicável (XAI) para tornar modelos mais transparentes.
• Desenvolver projetos de pesquisa em IA utilizando PyTorch para experimentação.

Publico Alvo

• Pesquisadores em IA e machine learning.
• Cientistas de dados avançados que desejam explorar temas emergentes na área de IA.
• Estudantes de pós-graduação e profissionais com foco em desenvolvimento e pesquisa em IA.

Pre-Requisitos

• Conhecimento avançado de PyTorch.
• Experiência sólida com machine learning e deep learning.
• Familiaridade com redes neurais convolucionais (CNNs), LSTMs, Transformers e aprendizado supervisionado/ não supervisionado.
• Conhecimento básico de pesquisa científica e experimentação.

Informações Gerais

Metodologia do Curso

• Curso ao vivo via Microsoft Teams com um instrutor/consultor ativo no mercado e com experiência acadêmica.
• Curso prático com atividades e projetos de pesquisa aplicados.
• Laboratório individual para cada aluno disponível durante o curso.
• Apostilas e materiais complementares para suporte ao aprendizado.
• Método de ensino combinando teoria e prática, com foco na resolução de problemas reais de pesquisa

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução à Pesquisa em IA com PyTorch

1. O papel de PyTorch em pesquisas avançadas de IA.
2. Revisão de conceitos fundamentais de aprendizado profundo.
3. Ferramentas de PyTorch para experimentação e pesquisa.

Novas Arquiteturas de Redes Neurais

1. Redes Neurais Convolucionais Avançadas (CNNs Residuais, DenseNet).
2. Redes baseadas em cápsulas.
3. Graph Neural Networks (GNNs).
4. Redes generativas adversárias (GANs) avançadas.

Pesquisa em Transformadores e Modelos de Atenção

1. Estrutura do Transformer: de BERT a GPT.
2. Modelos de atenção: Atenção simples e mecanismos complexos de atenção.
3. Implementação de transformadores em PyTorch para NLP e visão computacional.
4. Análise de desempenho e treinamento de grandes modelos.

Técnicas de IA Explicável (XAI)

1. Introdução à IA explicável e interpretabilidade de modelos.
2. Ferramentas XAI em PyTorch: Captum e outras bibliotecas.
3. Técnicas de atribuição de relevância (Grad-CAM, LIME, SHAP).
4. Avaliação da explicabilidade de modelos e estudo de casos práticos.

Modelos Interpretabis e IA Transparente

1. Redes neurais interpretáveis e alternativas para modelos de “caixa-preta”.
2. Exploração de modelos de rede neural simples versus complexos em PyTorch.
3. Projeto prático: Construindo um modelo interpretável para análise de séries temporais.

Transferência de Conhecimento e Treinamento Multi-tarefa

1. Técnicas de transfer learning para pesquisa avançada.
2. Abordagens de treinamento multi-tarefa em PyTorch.
3. Aplicação prática: Transferência de conhecimento para novos domínios de dados.

Otimização de Modelos para Pesquisa

1. Técnicas de otimização avançada (quantização, pruning, distilação de conhecimento).
2. Treinamento distribuído com PyTorch (DataParallel e DDP).
3. Estratégias para redução de complexidade computacional em grandes modelos.
4. Implementação prática: Otimizando um modelo de pesquisa com PyTorch.

Experimentos e Metodologia Científica em PyTorch

1. Design de experimentos em pesquisa de IA.
2. Ferramentas de monitoramento e análise de experimentos com PyTorch.
3. Implementação de pipelines de pesquisa reprodutíveis.
4. Projeto final: Criação e avaliação de uma arquitetura de rede neural personalizada para um problema de pesquisa.

Tópicos Emergentes em Pesquisa de IA

1. IA em sistemas de saúde, robótica e pesquisa biológica.
2. Redes neurais neurômorficas e computação inspirada no cérebro.
3. Modelos híbridos de IA (combinando IA simbólica e redes neurais profundas).
4. Discussão sobre as fronteiras da pesquisa em IA e tendências futuras.