O mundo sempre experimentou diferentes ondas de inovação, moldando a trajetória da humanidade. Esses ciclos de mudança transformam nosso modo de vida e nos conduzem por novos caminhos.

Um exemplo marcante é a invenção da escrita. Esta inovação mudou radicalmente a maneira como registramos e transmitimos informações, permitindo a formação de complexas burocracias e civilizações avançadas. Pense também na revolução industrial com a introdução da eletricidade, que transformou indústrias, impulsionou a produção em massa e alterou profundamente o cotidiano.

Atualmente, vivemos uma nova onda de inovação com a digitalização, impulsionada pela inteligência artificial (IA). A digitalização está presente em todos os aspectos da vida pessoal e empresarial, desde a Internet das Coisas e Realidade Virtual até a IA generativa, que está no centro dessa transformação.

Este guia visa ajudar os leitores a entender profundamente a IA generativa, explorando seu potencial ainda não totalmente descoberto e como aproveitar essa tecnologia para obter vantagens no mundo dos negócios.

O que é IA Generativa?

A IA generativa é um campo da inteligência artificial focado em criar novos dados a partir de padrões aprendidos com dados existentes. Diferente da IA tradicional, que se concentra em analisar e interpretar dados, a IA generativa cria novos conteúdos, como textos, imagens, músicas e até mesmo código.

Principais Tipos de Modelos de IA Generativa

1. Redes Generativas Adversariais (GANs)

As Redes Generativas Adversariais (GANs) são compostas por duas redes neurais: o gerador e o discriminador. O gerador cria novos dados, enquanto o discriminador tenta distinguir entre dados reais e falsos. O processo de treinamento envolve essas duas redes competindo entre si, o que leva a melhorias contínuas na qualidade dos dados gerados.

Aplicações:

• Criação de imagens realistas e vídeos
• Geração de arte digital
• Síntese de voz e música

2. Variational Autoencoders (VAEs)

Os Variational Autoencoders (VAEs) são uma classe de modelos que aprendem a codificar os dados de entrada em uma representação de menor dimensão e, em seguida, decodificá-los de volta para os dados originais. Eles são particularmente úteis na geração de novos dados semelhantes aos dados de treinamento.

Aplicações:

• Geração de imagens
• Análise de dados e compressão
• Criação de novos designs

3. Redes Neurais Recorrentes (RNNs)

As Redes Neurais Recorrentes (RNNs) são modelos projetados para processar sequências de dados, como séries temporais ou texto. Elas têm a capacidade de manter informações sobre estados anteriores, o que as torna ideais para tarefas onde a ordem dos dados é importante.

Aplicações:

• Tradução automática
• Geração de texto
• Análise de séries temporais

4. Redes de Memória de Longo Curto Prazo (LSTMs)

As Redes de Memória de Longo Curto Prazo (LSTMs) são uma variação das RNNs que introduzem uma arquitetura de memória mais complexa. Isso permite que elas capturem dependências de longo prazo nos dados de sequência, melhorando o desempenho em tarefas onde a retenção de informações ao longo do tempo é crucial.

Aplicações:

• Modelagem de linguagem natural
• Previsão de séries temporais
• Reconhecimento de fala

5. Transformadores Pré-Treinados (GPT)

Os Transformadores Pré-Treinados (GPT) são modelos baseados em transformadores que são pré-treinados em grandes quantidades de dados e, posteriormente, ajustados para tarefas específicas. Eles têm mostrado resultados impressionantes em uma variedade de tarefas de processamento de linguagem natural (NLP).

Aplicações:

• Geração de texto coerente e contextual
• Chatbots e assistentes virtuais
• Resumo de texto

A história da IA ​​generativa

O termo IA generativa pode ser uma tendência recente, mas a história por trás dele remonta a pelo menos 70 anos, quando os humanos realmente começaram a se perguntar se as máquinas têm a capacidade de pensar e processar como os humanos. Passemos por um momento ao reino da IA ​​através dos seus anos de formação.

Desde o início humilde na década de 1950, com o início da análise de texto, até o surgimento de modelos de linguagem poderosos como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), cada estágio marcou um salto significativo em nossa busca para criar máquinas que possam compreender e gerar a linguagem humana.

Abrindo o capô da Geração AI – O que é um LLM?

Nenhuma discussão sobre IA generativa está completa sem a compreensão dos Grandes Modelos de Linguagem, que o mundo simplesmente chama de LLMs. Os modelos de linguagem grande são treinados em grandes conjuntos de dados não rotulados com grande volume de parâmetros. O GPT-3 é treinado em mais de 175 bilhões de parâmetros!

Compreendendo as limitações da IA ​​generativa

A inteligência artificial generativa (IA) trouxe avanços significativos em diversas áreas, mas ainda enfrenta várias limitações que devem ser reconhecidas e abordadas. A imagem acima destaca quatro das principais limitações da IA generativa: compreensão de contexto, verdadeira criatividade, alucinações e viés e equidade. Vamos explorar cada uma dessas limitações em detalhes.

1. Compreensão de Contexto

Embora a IA generativa seja eficaz na criação de textos, imagens e outros tipos de dados, ela frequentemente luta para entender o contexto de maneira profunda e precisa. Isso pode levar a respostas ou criações que, embora pareçam corretas na superfície, falham em capturar nuances contextuais importantes.

Exemplo: Ao gerar uma história, um modelo de IA pode perder detalhes cruciais sobre personagens ou eventos que foram mencionados anteriormente, resultando em inconsistências e falta de coesão narrativa.

2. Verdadeira Criatividade

A verdadeira criatividade envolve a capacidade de pensar fora da caixa, criar algo totalmente novo e inovador, e conectar ideias de maneiras inéditas. Embora a IA generativa possa imitar criatividade ao combinar e reconfigurar dados existentes, ela ainda não possui a capacidade de criar genuinamente do nada.

Exemplo: Uma IA pode gerar novas músicas ao misturar estilos existentes, mas criar um novo gênero musical completo com novas técnicas e sons é algo que ainda escapa às capacidades atuais dos modelos de IA.

3. Alucinações

Alucinações na IA referem-se a situações onde o modelo gera informações falsas ou irrelevantes que parecem verdadeiras. Este é um problema especialmente comum em modelos de linguagem, onde a IA pode produzir respostas convincentes, mas completamente inventadas.

Exemplo: Um chatbot pode responder a uma pergunta com informações aparentemente detalhadas e precisas, mas que são totalmente fabricadas e não têm base na realidade.

4. Viés e Equidade

Os modelos de IA são tão bons quanto os dados em que são treinados. Se os dados de treinamento contêm vieses, esses vieses serão refletidos nos resultados gerados pela IA. Isso levanta preocupações sobre equidade e imparcialidade, especialmente em aplicações sensíveis como recrutamento, crédito e justiça criminal.

Exemplo: Um sistema de IA treinado em dados históricos de contratação pode perpetuar vieses de gênero ou raça presentes nesses dados, resultando em decisões injustas ou discriminatórias.

Por onde começar a estudar sobre Gen AI?

Aqui vai uma opinião MUITO pessoal da minha parte, que também, assim como você é apenas um “pequeno gafanhoto” quando o assunto é Gen AI, ok? A primeira parte é que infelizmente existe pouquíssimo conteúdo em português para este tema (inclusive, esse é um dos motivos de eu escrever esse artigo, mesmo sabendo tão pouco sobre o assunto) e que dificilmente você vai conseguir se aprofundar sem um conhecimento intermediário de inglês para leitura. A segunda parte é que dificilmente você vai conseguir ser um grande profissional de IA sem saber programar, quer uma dica? Aprenda python, a grande maioria dos conteúdos de IA são feitos em python.

A terceira parte é que existem INÚMEROS roadmaps a se seguir, principalmente porque IA é um assunto extremamente completo e complexo. Você pode seguir carreiras de engenharia de prompt, desenvolvimento, dados, video/imagem e por aí vai… Neste artigo irei aprofundar mais na parte de desenvolvimento e conhecimento teórico sobre Gen IA, combinado?

A Inteligência Artificial Generativa é um campo fascinante da IA que se concentra na criação de conteúdo novo e original a partir de dados existentes. Esse tipo de IA tem aplicações em várias áreas, como arte, música, escrita e design, oferecendo um vasto potencial criativo e inovador. O repositório “Awesome Generative AI Guide” no GitHub, criado por Aishwarya NR, é uma coleção abrangente de recursos sobre IA Generativa, reunindo ferramentas, tutoriais, artigos e exemplos práticos para ajudar tanto iniciantes quanto especialistas a explorar esse campo emocionante.

Repositório “Awesome Generative AI Guide”?

O “Awesome Generative AI Guide” é um repositório no GitHub que agrega uma variedade de recursos sobre IA Generativa. O objetivo é proporcionar uma visão ampla e detalhada das tecnologias e técnicas usadas na criação de conteúdo gerado por IA. O repositório é organizado em várias seções, cada uma cobrindo diferentes aspectos da IA Generativa, desde conceitos básicos até aplicações avançadas.

Link do Repositório: Awesome Generative AI Guide

Estrutura do Repositório

O repositório é bem estruturado, facilitando a navegação e o acesso aos recursos. Abaixo, descrevemos algumas das principais seções e o que cada uma oferece:

1. Introdução à IA Generativa
   • Esta seção fornece uma visão geral dos princípios básicos da IA Generativa, incluindo explicações sobre algoritmos como GANs (Generative Adversarial Networks), VAEs (Variational Autoencoders) e RNNs (Recurrent Neural Networks).
2. Tutoriais e Exemplos
   • Aqui, você encontra tutoriais passo a passo que cobrem a implementação de modelos generativos usando diferentes bibliotecas e frameworks, como TensorFlow, PyTorch e Keras. Esses tutoriais são essenciais para quem deseja colocar a teoria em prática.
3. Artigos e Papers
   • Uma coleção curada de artigos acadêmicos e papers de pesquisa que oferecem insights profundos sobre as últimas inovações e descobertas no campo da IA Generativa.
4. Ferramentas e Bibliotecas
   • Uma lista de ferramentas e bibliotecas de código aberto que facilitam o desenvolvimento de modelos generativos. Esta seção é particularmente útil para desenvolvedores que procuram integrar IA Generativa em seus projetos.
5. Projetos de Exemplo
   • Exemplos de projetos completos que utilizam IA Generativa para criar arte, música, texto e outras formas de conteúdo. Estes projetos servem como inspiração e referência para novos desenvolvimentos.
6. Recursos Adicionais
   • Links para cursos online, webinars, conferências e outras fontes de aprendizado contínuo sobre IA Generativa.

Destaques do Repositório

Alguns dos recursos mais notáveis do repositório incluem:

• GANs para Iniciantes: Um tutorial detalhado sobre como começar com Generative Adversarial Networks, incluindo exemplos práticos e código comentado.
• Aplicações Criativas de IA: Exemplos de como a IA Generativa pode ser usada em arte digital, design gráfico, composição musical e escrita criativa.
• Ferramentas de Visualização: Ferramentas que ajudam a visualizar o processo de treinamento e os resultados de modelos generativos, tornando mais fácil entender como esses modelos funcionam.

Repositório “Roadmap To Learn Generative AI In 2024”?

O repositório “Roadmap To Learn Generative AI In 2024” é um guia abrangente que oferece um caminho estruturado para o aprendizado de IA Generativa. Ele reúne uma vasta gama de recursos, incluindo tutoriais, artigos, vídeos e projetos, organizados de maneira lógica para facilitar o aprendizado contínuo e progressivo. O objetivo é fornecer um plano claro para que qualquer pessoa possa dominar IA Generativa, independentemente do seu nível de experiência inicial.

Link do repositório: Roadmap To Learn Generative AI In 2024

Estrutura do Repositório

O repositório é dividido em várias seções, cada uma cobrindo aspectos específicos do aprendizado de IA Generativa. Abaixo, apresentamos uma visão geral das principais seções e seus conteúdos:

1. Fundamentos de IA e Machine Learning
   • Introdução aos conceitos básicos de IA e ML, incluindo links para tutoriais e cursos introdutórios que cobrem os fundamentos necessários antes de mergulhar em IA Generativa.
2. Redes Neurais e Deep Learning
   • Recursos sobre redes neurais e deep learning, com foco em frameworks populares como TensorFlow e PyTorch. Inclui tutoriais detalhados e exemplos de código.
3. Modelos Generativos
   • Explicações e implementações de modelos generativos como GANs, VAEs e Flow-based Models. Esta seção é fundamental para entender como os modelos generativos funcionam e como são treinados.
4. Projetos Práticos
   • Projetos práticos que permitem aplicar o conhecimento adquirido em problemas reais. Esses projetos abrangem desde a geração de imagens e música até a criação de textos e design.
5. Recursos Avançados
   • Materiais para quem deseja aprofundar seus conhecimentos, incluindo artigos acadêmicos, conferências, webinars e cursos avançados.
6. Ferramentas e Bibliotecas
   • Uma lista de ferramentas e bibliotecas úteis para o desenvolvimento de projetos de IA Generativa. Inclui links para documentação oficial e tutoriais de uso.
7. Comunidades e Fóruns
   • Links para comunidades online, fóruns e grupos de discussão onde os aprendizes podem interagir, tirar dúvidas e compartilhar conhecimentos.

Destaques do Repositório

Alguns dos recursos mais valiosos do repositório incluem:

• Vídeos Educacionais: Uma coleção curada de vídeos que explicam conceitos complexos de forma acessível e visual.
• Exemplos de Código: Repositórios de código que podem ser clonados e modificados para aprender através da prática.
• Artigos Relevantes: Links para artigos e papers que oferecem uma visão aprofundada das últimas pesquisas e avanços em IA Generativa.

Livros, Artigos e Cursos Online Gratuitos

Quero aprofundar ainda mais? Aqui está uma lista de cursos, livros e artigos gratuitos para aprender IA generativa, fundamentos de IA e assuntos correlacionados:

Cursos em Português

1. Introdução à Ciência da Computação com Python (USP)
   • Curso introdutório que aborda fundamentos de programação e ciência da computação.
2. Inteligência Artificial: Fundamentos e Aplicações (Unicamp)
   • Curso introdutório à IA, cobrindo conceitos básicos e aplicações.
3. Introdução à Inteligência Artificial (IBM)
   • Curso que introduz os conceitos básicos de IA e suas aplicações práticas.
4. Machine Learning (USP)
   • Curso que cobre os fundamentos de Machine Learning, com exemplos práticos.
5. Introdução ao Machine Learning (Udemy)
   • Curso básico sobre Machine Learning, abordando algoritmos e aplicações.

Cursos em Inglês

6. Machine Learning by Stanford University (Coursera)
   • Curso abrangente oferecido por Andrew Ng, cobrindo os fundamentos do Machine Learning.
7. Deep Learning Specialization by DeepLearning.AI (Coursera)
   • Série de cursos sobre Deep Learning, cobrindo tópicos como redes neurais e modelos sequenciais.
8. Elements of AI (University of Helsinki)
   • Curso introdutório que ensina os conceitos básicos de IA para qualquer pessoa.
9. Fast.ai’s Practical Deep Learning for Coders
   • Curso prático que ensina deep learning de maneira acessível, com foco em aplicações práticas.
10. Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning (Coursera)
    • Curso introdutório ao TensorFlow, uma das principais bibliotecas para desenvolvimento de modelos de IA.
11. Google AI: Machine Learning Crash Course
    • Curso intensivo que cobre os fundamentos de Machine Learning usando ferramentas e APIs do Google.
12. Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz (PyTorch)
    • Tutorial prático para aprender deep learning utilizando a biblioteca PyTorch.

Plataformas Diversas

13. AI For Everyone (Coursera)
    • Curso que oferece uma visão geral sobre IA, destinado a não-especialistas.
14. Machine Learning with Python (Cognitive Class)
    • Curso que ensina Machine Learning com Python, incluindo tutoriais práticos.
15. Artificial Intelligence A-Z™: Learn How To Build An AI (Udemy)
    • Curso prático que cobre a construção de sistemas de IA do zero.

Livros Gratuitos

1. Deep Learning (Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville)
   • Um livro fundamental que cobre teorias e aplicações de deep learning.
2. Neural Networks and Deep Learning (Michael Nielsen)
   • Um livro online que explica redes neurais de forma intuitiva e acessível.
3. The Hundred-Page Machine Learning Book (Andriy Burkov)
   • Um livro conciso que cobre os conceitos essenciais de Machine Learning.
4. Dive into Deep Learning (Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola)
   • Um livro interativo que cobre conceitos e práticas de deep learning com exemplos em Python.

Artigos Gratuitos

1. Attention Is All You Need (Vaswani et al.)
   • Artigo seminal que introduz o mecanismo de atenção e os Transformers, fundamentais para modelos generativos.
2. Generative Adversarial Networks (Goodfellow et al.)
   • Artigo que apresenta as GANs, um dos métodos mais populares de geração de dados sintéticos.
3. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (Devlin et al.)
   • Artigo que apresenta o BERT, um modelo de linguagem baseado em Transformer que revolucionou o processamento de linguagem natural.
4. Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms (Shai Shalev-Shwartz, Shai Ben-David)
   • Um livro disponível online que fornece uma base teórica sólida em Machine Learning.

Repositórios no GitHub

1. Awesome Generative AI Guide
   • Uma coleção de recursos sobre IA generativa, incluindo artigos, cursos, e ferramentas.
2. Roadmap To Learn Generative AI In 2024
   • Um guia detalhado para aprender IA generativa com uma sequência de tópicos e recursos recomendados.
3. Dive into Machine Learning with Python
   • Um repositório que oferece uma introdução prática ao Machine Learning com Python.
4. ML and AI Learning Resources
   • Uma coleção de recursos educacionais sobre Machine Learning e IA, organizados por tópicos.

• Obviamente existe muito conteúdo adicional que eu posso recomendar a vocês, mas resolvi detalhar esses 2 repositórios que eu utilizei como base nos meus estudos. De qualquer forma, irei colocar alguns links interessantes que valem dar uma olhada:
• https://medium.com/@ranam12/navigating-the-realm-of-generative-ai-top-14-must-read-books-for-professional-growth-fbac8ce856b4
• https://www.flai.com.br/juscudilio/8-livros-gratuitos-de-data-science-e-inteligencia-artificial/
• https://blog.dsacademy.com.br/10-livros-gratuitos-de-machine-learning-para-voce-ler-em_2023/

Fontes: https://www.purpleslate.com/generative-ai-guide/