Fundamentos de IA Generativa em Python
Um guia abrangente para entender e implementar Inteligência Artificial Generativa e Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Este curso cobre a transição desde os fundamentos teóricos até o desenvolvimento prático em Python, incluindo GANs, modelos de difusão, transformers, fine-tuning e implantação em produção.
Visão Geral do Curso
📚 Resumo do Conteúdo
Um guia abrangente para compreender e implementar Inteligência Artificial Generativa e Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Este curso aborda a transição das fundações teóricas para o desenvolvimento prático baseado em Python, incluindo GANs, modelos de difusão, transformadores, fine-tuning e implantação em produção.
Domine os princípios fundamentais e aplicações práticas dos modernos LLMs e técnicas generativas com Python.
Autor: Carlos Rodriguez
Agradecimentos: Agradecimentos especiais à esposa do autor, Jill, aos seus pais e aos revisores técnicos Morgan Boyce, Eric Rui e Samira Shaikh (autora da introdução).
🎯 Objetivos de Aprendizagem
- Diferenciar entre paradigmas clássicos (discriminativos) de aprendizado de máquina e modelos de IA generativa.
- Identificar as arquiteturas fundamentais da IA generativa, incluindo GANs, modelos de difusão e Transformers.
- Explicar o papel e a evolução dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) no panorama mais amplo da inteligência artificial.
- Diferenciar os recursos únicos e os paradigmas arquiteturais de GANs, difusores e transformers.
- Analisar os avanços e limitações de cada tipo de modelo, incluindo problemas específicos como colapso de modo ou velocidade de amostragem.
- Implementar um pipeline Stable Diffusion e avaliar saídas geradas usando logit e probabilidades baseados em CLIP.
- Traçar a evolução da NLP desde métodos iniciais baseados em contagem e RNNs até Representações Distribuídas modernas e Aprendizado por Transferência.
- Explicar a mecânica técnica da Multi-head Attention (MHA), Auto-atenção, Mascaramento e Rede Feed-Forward (FFN).
- Implementar uma arquitetura completa de Transformer, incluindo tokenização de dados, codificação posicional e funções de treinamento/inferência.
- Mapear funcionalidades de prototipagem (por exemplo, Google Colab) para ambientes prontos para produção usando Docker e VS Code.
Aulas 共 7 课时 · 预计 21.0h
Aulas
Lesson
This lesson explores the concept of the technological Singularity and the exponential growth of AI, while establishing the fundamental distinction between discriminative models that classify data and generative models that synthesize it. Students will learn to analyze the synergy between compute, data, and algorithmic efficiency, as well as the mathematical foundations of probabilistic modeling in high-dimensional spaces.
This lesson explores the three core pillars of generative AI—GANs, diffusion models, and transformers—by analyzing their unique mathematical strategies and architectural trade-offs. Students will learn to differentiate these models based on their training stability, computational efficiency, and specific applications in multimodal synthesis.
This lesson explores the evolution of Natural Language Processing from sparse, count-based methods like TF-IDF to dense, distributed vector representations and recurrent neural architectures. It examines the limitations of RNNs and LSTMs, such as the vanishing gradient problem and the Seq2Seq bottleneck, while establishing the mathematical foundations of the Transformer architecture and self-attention mechanisms.
AI030: Production Engineering and Responsible AI Deployment (Lesson 4) explores the transition from experimental prototyping in notebooks to robust, scalable production systems. Students will learn to implement CI/CD pipelines, ensure model reliability through automated testing, and integrate fairness monitoring to meet ethical and regulatory standards.
This lesson explores the spectrum of model adaptation, comparing the computational efficiency of In-Context Learning with the specialized performance and stability of Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) and full fine-tuning. Students will learn to navigate the trade-offs between hardware constraints and model alignment, with a focus on implementing techniques like LoRA to optimize performance in resource-limited environments.
This lesson explores the necessity of domain adaptation for general-purpose LLMs, focusing on techniques like continued pre-training and fine-tuning to align model knowledge with specialized fields. Students will learn to implement parameter-efficient methods like LoRA and develop evaluation frameworks to ensure linguistic accuracy in high-stakes professional environments.
This lesson explores the paradigm shift from resource-heavy model fine-tuning to efficient prompt-based inference and in-context learning. Students will learn to master advanced prompting techniques, such as persona-based conditioning and Chain-of-Thought, to optimize model performance and maintain factual consistency.