Inteligência Artificial Generativa

Inteligência artificial generativa é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos, como imagens, textos, músicas, vídeos, etc. Isso é possível porque a IA generativa aprende a identificar padrões em um conjunto de dados e, depois, usa esses padrões para gerar novos conteúdos. Por exemplo, se a IA generativa for treinada em um conjunto […]

Inteligência artificial generativa é um tipo de IA que pode criar novos conteúdos, como imagens, textos, músicas, vídeos, etc. Isso é possível porque a IA generativa aprende a identificar padrões em um conjunto de dados e, depois, usa esses padrões para gerar novos conteúdos.

Por exemplo, se a IA generativa for treinada em um conjunto de dados de fotos de gatos, ela poderá gerar novas fotos de gatos que sejam realistas e originais.

A inteligência artificial generativa tem um potencial enorme de aplicações em diversas áreas, como:

Arte e entretenimento: a IA generativa pode ser usada para criar obras de arte, como pinturas, esculturas, músicas, etc., que sejam totalmente novas e únicas.

Educação: a IA generativa pode ser usada para criar materiais de aprendizagem personalizados para cada aluno.

Saúde: a IA generativa pode ser usada para desenvolver novos tratamentos médicos e diagnósticos.

Negócios: a IA generativa pode ser usada para automatizar tarefas, gerar leads e melhorar a comunicação com os clientes.

A inteligência artificial generativa ainda está em desenvolvimento, mas já tem o potencial de transformar a nossa forma de viver.

Neste episódio, vamos falamos sobre as aplicações da inteligência artificial generativa em diferentes áreas no já tradicional papo de bar do Cloud Casters.

Como sempre, está super divertido mas principalmente, extremamente informativo e com reflexões que valem o play. Vem com a gente?!

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Cloud Casters - Inteligência Artificial Generativa
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CONVIDADOS

VINÍCIUS CARIDÁ
Superintendente de Customer Centric Solutions no Itaú
@viniciuscarida

PEDRO GABRIEL
Data & AI specialist no Itaú
@pedrogabriel

REFERÊNCIAS

O artigo “Generate appropriate natural language object description”, mencionado no episódio
https://dl.acm.org/doi/10.5555/917234

Estudo sobre modelos “emburrecerem” se forem treinados com suas próprias respostas
https://arxiv.org/pdf/2305.17493v2.pdf?#:~:text=We%20discover%20that%20learning%20from,in%20the%20distribution%20over%20time

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