SIGAA - Sistema Integrado de Gestão de Atividades Acadêmicas

Resumo do Componente Curricular

Dados Gerais do Componente Curricular
Tipo do Componente Curricular:	DISCIPLINA
Unidade Responsável:	PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM INFORMÁTICA (11.00.43.56.07)
Código:	PPGI058
Nome:	INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL GENERATIVA
Carga Horária Teórica:	45 h.
Carga Horária Prática:	15 h.
Carga Horária Total:	60 h.
Pré-Requisitos:
Co-Requisitos:
Equivalências:
Excluir da Avaliação Institucional:	Não
Matriculável On-Line:	Sim
Horário Flexível da Turma:	Não
Horário Flexível do Docente:	Sim
Obrigatoriedade de Nota Final:	Sim
Pode Criar Turma Sem Solicitação:	Não
Necessita de Orientador:	Não
Exige Horário:	Sim
Permite CH Compartilhada:	Não
Permite Múltiplas Aprovações:	Não
Quantidade de Avaliações:	3
Ementa/Descrição:	Visão geral sobre modelagem generativa; aprendizagem profunda; arquiteturas de redes neurais; grandes modelos de linguagem; redes adversárias generativas; autoenconder; transformers; Bert; e GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Referências:	Ian Goodfelow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville. Deep Learning. The Mit Press, 2016. David Foster. Generative Deep Learning: Teaching Machines to Paint, Write, Compose, and Play. O'Reilly Media; 2nd ed.; 2023. Joseph Babcock, Raghav Bali. Generative AI with Python and TensorFlow 2: Create images, text, and music with VAEs, GANs, LSTMs, Transformer models. Packt Publishing, 2021. Lewis Tunstall, Leandro Von Werra. Natural Language Processing with Transformers, Revised Edition: Building Language Applications With Hugging Face. O'Reilly Media; 2022. Sudharsan Ravichandiran. Getting Started with Google Bert. Packt Publishing, 2021. François Chollet. Deep Learning with Python. Manning, 2021. Sandra Kublik. GPT-3: Building Innovative NLP Products using Large Language Models. O’Reilly Media, 2022.

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