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    Objetivo do Curso Analista de IA (Inteligência Artificial):

    A inteligência artificial (IA) é uma área da ciência da computação que se preocupa com a criação de agentes inteligentes, que são sistemas que podem raciocinar, aprender e agir de forma independente. A IA tem sido usada em uma ampla gama de aplicações, incluindo medicina, finanças, jogos e robótica.

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    Conteúdo Programático:

    • Introdução à Inteligência Artificial
    • Definição e histórico da IA
    • Visão geral das áreas de aplicação da IA
    • Principais Abordagens e Técnicas da IA
    • Aprendizado de Máquina (Machine Learning) e seus principais algoritmos
    • Redes Neurais e Deep Learning
    • Lógica e Raciocínio Simbólico
    • Processamento de Linguagem Natural (NLP)
    • Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões
    • Aplicações Práticas da IA
    • IA na indústria e automação
    • IA na saúde e medicina
    • IA no setor financeiro e bancário
    • IA em veículos autônomos e mobilidade
    • IA na educação e aprendizado
    • Desafios Éticos e Sociais da IA
    • Viés algorítmico e equidade
    • Privacidade e segurança de dados
    • Impacto no mercado de trabalho e desigualdades sociais
    • Tomada de decisões e responsabilidade na IA
    • Tendências e Futuro da IA
    • Avanços recentes e tendências na área da IA
    • IA explicável e ética
    • IA em conjunto com outras tecnologias emergentes
    • Exemplos e Demonstração
    • Exemplos práticos de aplicação da IA em diferentes contextos
    • Demonstração de ferramentas e plataformas de IA
    • Discussão e Debate
    • Espaço para discussão e reflexão sobre os impactos da IA na sociedade
    • Debate sobre possíveis soluções para desafios éticos e sociais

    Chat GPT

    • Introdução ao Chat GPT
    • Visão geral do modelo de linguagem GPT-3.5
    • Aplicações do Chat GPT em diferentes domínios
    • Configuração do ambiente de desenvolvimento
    • Instalação e configuração das ferramentas necessárias
    • Conexão com as APIs e serviços do Chat GPT
    • Treinamento do modelo
    • Coleta e preparação dos dados para treinamento
    • Técnicas para treinar um modelo de conversação eficaz
    • Avaliação e ajuste dos parâmetros do modelo
    • Melhores práticas para aprimorar o desempenho
    • Pré-processamento e pós-processamento de texto
    • Criação de respostas mais coerentes e relevantes
    • Lidando com respostas inadequadas e comportamento indesejado
    • Desafios e soluções ao usar o Chat GPT
    • Gerenciamento do viés e do conteúdo inadequado
    • Proteção da privacidade e segurança dos dados
    • Considerações éticas e legais na implementação do Chat GPT
    • Casos de uso e exemplos práticos
    • Implementação do Chat GPT em chatbots e assistentes virtuais
    • Aplicações em atendimento ao cliente e suporte técnico
    • Uso em setores como educação, saúde, e-commerce, entre outros
    • Futuro do Chat GPT e tendências
    • Visão geral das pesquisas e avanços recentes
    • Possíveis desenvolvimentos futuros e tendências na área
    • Exercícios práticos e projetos
    • Exercícios para praticar a configuração e treinamento do modelo
    • Desenvolvimento de projetos para aplicar os conceitos aprendidos

    Stable Diffusion

    • Introdução à Stable Diffusion
    • Definição e conceitos básicos da Stable Diffusion
    • Comparação com outros modelos de difusão
    • Visão geral das aplicações da Stable Diffusion
    • Ferramentas e Softwares para Stable Diffusion
    • Apresentação de ferramentas e pacotes computacionais específicos
    • Demonstração prática do uso de software para análise da Stable Diffusion
    • Fundamentos teóricos da Stable Diffusion
    • Distribuições estáveis e suas propriedades
    • Estimativa de parâmetros da distribuição estável
    • Funções característica e suas aplicações na Stable Diffusion
    • Modelos de Stable Diffusion
    • Modelos de caminhada aleatória com distribuição estável
    • Modelos de difusão fracionária com distribuição estável
    • Aplicações em processos financeiros e econômicos
    • Métodos de Simulação e Estimação
    • Métodos numéricos para simular a Stable Diffusion
    • Estimação de parâmetros usando métodos de máxima verossimilhança
    • Avaliação e interpretação dos resultados de simulação
    • Propriedades e Características da Stable Diffusion
    • Estabilidade e lei do limite central generalizado
    • Dependência de cauda longa e implicações práticas
    • Análise de robustez e sensibilidade
    • Aplicações Práticas da Stable Diffusion
    • Modelagem de séries temporais financeiras
    • Análise de risco e volatilidade em mercados financeiros
    • Previsão e otimização em finanças e economia
    • Aplicações em áreas como telecomunicações, ciências ambientais, entre outras
    • Casos de Estudo e Exercícios Práticos
    • Exemplos de aplicação da Stable Diffusion em casos reais
    • Exercícios práticos para aprofundar o entendimento e a aplicação da Stable Diffusion

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