Evolução da Inteligência Artificial Generativa

Slide 1: Este slide apresenta a IA Generativa: Evolução da Inteligência Artificial. Declare o nome da sua empresa e comece.
Slide 2: Este é um slide de Agenda. Declare suas agendas aqui.
Slide 3: Este slide mostra o Sumário para a apresentação.
Slide 4: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 5: Este slide fornece informações sobre a tecnologia de IA generativa que permite ao modelo de IA gerar conteúdo em termos de imagens, vídeos, etc.
Slide 6: Este slide apresenta informações sobre a transformação histórica da tecnologia de IA generativa ao longo de vários anos.
Slide 7: Este slide exibe informações sobre a transformação histórica da tecnologia de IA generativa ao longo de vários anos.
Slide 8: Este slide fornece informações sobre a IA generativa que ajuda no desenvolvimento de uma variedade de variantes de dados em termos de imagens, vídeo, áudio, texto e modelos 3D.
Slide 9: Este slide apresenta informações sobre os potenciais casos de uso da tecnologia de IA generativa, que compreende a geração de conteúdo escrito, etc.
Slide 10: Este slide fornece informações sobre a avaliação comparativa da IA generativa e das tecnologias de inteligência artificial.
Slide 11: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 12: Este slide fornece informações sobre a visão geral da arquitetura da IA generativa com cinco camadas associadas a ela.
Slide 13: Este slide exibe informações sobre a camada de pré-processamento de dados associada à arquitetura de IA generativa.
Slide 14: Este slide fornece informações sobre a camada de modelo generativo associada à arquitetura de IA generativa.
Slide 15: Este slide apresenta informações sobre a camada de feedback e melhoria associada à arquitetura de IA generativa.
Slide 16: Este slide fornece informações sobre as camadas de implantação e integração associadas à arquitetura de IA generativa.
Slide 17: Este slide exibe informações sobre a camada de monitoramento e manutenção associada à arquitetura de IA generativa.
Slide 18: Este slide fornece informações sobre a camada de stack técnico de IA generativa em termos de aplicativos, ajuste fino, modelos de fundação, dados e infraestrutura.
Slide 19: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 20: Este slide fornece informações sobre o procedimento de treinamento de vários tipos de modelos de IA generativa, como treinamento de modelo baseado em transformador, treinamento de modelo GAN, etc.
Slide 21: Este slide exibe informações sobre diferentes maneiras de analisar os modelos de IA generativa em vários parâmetros, como alta qualidade das amostras geradas, etc.
Slide 22: Este slide fornece informações sobre as métricas necessárias para a avaliação de desempenho do modelo de IA generativa em termos de diversidade, cobertura, etc.
Slide 23: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 24: Este slide fornece informações sobre metodologias significativas da abordagem de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado, etc.
Slide 25: Este slide exibe informações sobre a tecnologia de aprendizado profundo que ajuda os sistemas a aprender com grandes conjuntos de dados por meio de métodos supervisionados ou semi-supervisionados.
Slide 26: Este slide fornece informações sobre a operação dos modelos de aprendizado profundo com várias camadas de redes neurais.
Slide 27: Este slide apresenta informações sobre a implementação de um grande modelo de linguagem com um modelo de IA generativa.
Slide 28: Este slide fornece informações sobre a importância da engenharia de prompts para obter os resultados desejados por meio de sistemas de IA generativa.
Slide 29: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 30: Este slide fornece informações sobre o modelo generativo habilitado para IA. Essa técnica é útil para aumento de dados, aprendizado não supervisionado, etc.
Slide 31: Este slide fornece informações sobre o modelo discriminativo baseado em IA. Esse modelo é adequado para fazer previsões, tarefas de classificação, etc.
Slide 32: Este slide exibe informações sobre o modelo de difusão que ajuda a analisar e prever o comportamento do sistema de acordo com o tempo.
Slide 33: Este slide fornece informações sobre diferentes tipos de modelos de difusão, como modelos probabilísticos de difusão de desrruído, etc.
Slide 34: Este slide exibe informações sobre vários casos de uso de modelos de difusão integrados à IA. Ele auxilia na entrega de geração de vídeo de qualidade ideal.
Slide 35: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 36: Este slide fornece informações sobre as redes adversárias generativas (GANs), que são um tipo de modelo generativo para criar novas amostras de dados.
Slide 37: Este slide exibe informações sobre a arquitetura das redes adversárias generativas (GANs), que compreende um gerador e um discriminador.
Slide 38: Este slide fornece informações sobre diferentes tipos de modelos GAN, como GAN Vanilla, GAN condicional, GAN convolucional profunda, etc.
Slide 39: Este slide apresenta informações sobre diferentes casos de uso de GANs em termos de síntese ou geração de imagens, tradução de imagem para imagem, etc.
Slide 40: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 41: Este slide fornece informações sobre as redes neurais recorrentes, que são desenvolvidas para avaliar dados sequenciais.
Slide 42: Este slide exibe informações sobre diferentes tipos de redes neurais recorrentes, como RNNs um para um ou rede neural vanilla, etc.
Slide 43: Este slide fornece informações sobre versões avançadas de redes neurais recorrentes, como rede neural bidirecional e redes de memória de longo e curto prazo (LSTMs).
Slide 44: Este slide apresenta informações sobre a comparação de redes neurais recorrentes e profundas em vários parâmetros, como tipo, entrada, saída, aplicações, etc.
Slide 45: Este slide exibe informações sobre a comparação de redes neurais recorrentes, convolucionais e artificiais em vários parâmetros.
Slide 46: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 47: Este slide fornece informações sobre autocodificadores, que são redes neurais que utilizam aprendizado não supervisionado.
Slide 48: Este slide exibe informações sobre os componentes essenciais da arquitetura do autocodificador em termos de codificador, espaço latente, etc.
Slide 49: Este slide fornece informações sobre autocodificadores como uma ferramenta versátil para pré-processamento de dados e tem várias aplicações, como compressão de imagem ou áudio, etc.
Slide 50: Este slide exibe informações sobre as vantagens e desvantagens dos autocodificadores que os tornam relevantes para tarefas especializadas, juntamente com os desafios potenciais.
Slide 51: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 52: Este slide fornece informações sobre os autocodificadores variacionais, que são um tipo de modelo generativo que desenvolve o conceito de autocodificadores convencionais.
Slide 53: Este slide exibe informações sobre o processo de treinamento de autocodificadores variacionais, que são competentes em gerar novas amostras aprendendo com o conjunto de dados de treinamento.
Slide 54: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 55: Este slide fornece informações sobre insights do mercado de IA generativa em termos de tamanho de mercado, juntamente com taxa de crescimento, etc.
Slide 56: Este slide exibe informações sobre várias ferramentas de IA generativa que utilizam técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para realizar certas tarefas.
Slide 57: Este slide fornece informações sobre várias ferramentas de IA generativa que utilizam técnicas de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para realizar certas tarefas.
Slide 58: Este slide apresenta informações sobre a plataforma ChatGPT em termos de seus recursos, como a capacidade de interagir em um padrão de diálogo conversacional.
Slide 59: Este slide fornece informações sobre os principais elementos da arquitetura do ChatGPT, que é baseada em uma rede neural, incluindo a camada de entrada, etc.
Slide 60: Este slide exibe informações sobre as várias aplicações da plataforma ChatGPT para os usuários em termos de assistência ao consumidor, desenvolvimento de conteúdo, etc.
Slide 61: Este slide fornece informações sobre a potencial plataforma de geração de vídeo Synthesia AI, que permite aos usuários criar vídeos profissionais.
Slide 62: Este slide exibe informações sobre as várias etapas pelas quais os vídeos podem ser criados por meio da plataforma Synthesia AI.
Slide 63: Este slide fornece informações sobre o modelo GPT-4, que é a versão atualizada do GPT-3 e uma versão multimodal avançada competente no processamento de texto, imagens e vídeos.
Slide 64: Este slide apresenta informações sobre a superioridade do GPT-4 em comparação com modelos anteriores, como expertise em idioma ou dialeto, etc.
Slide 65: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 66: Este slide fornece informações sobre a ética da IA generativa, que é essencial para gerenciar as implicações éticas e os potenciais desafios impostos por modelos de IA sofisticados.
Slide 67: Este slide exibe informações sobre preocupações éticas significativas associadas à governança de IA generativa em termos de capacidades desconhecidas, etc.
Slide 68: Este slide fornece informações sobre medidas relevantes para abordar as implicações éticas da IA generativa em termos de diversificação dos dados de treinamento, etc.
Slide 69: Este slide exibe informações sobre as melhores práticas a serem seguidas durante a implementação da arquitetura de IA generativa empresarial.
Slide 70: Este slide fornece informações sobre diferentes maneiras de melhorar a explicabilidade em sistemas de IA generativa por meio da simplificação do modelo, etc.
Slide 71: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 72: Este slide fornece informações sobre o futuro da IA generativa, que captura um grande potencial para várias indústrias e aplicações.
Slide 73: Este slide exibe informações sobre fatos potenciais associados ao uso de IA generativa no futuro.
Slide 74: Este slide fornece informações sobre as principais áreas de foco das iniciativas de IA generativa em termos de experiência do cliente, crescimento de receita, etc.
Slide 75: Este slide mostra o título dos tópicos que serão abordados a seguir no modelo.
Slide 76: Este slide fornece informações sobre o potencial econômico dos sistemas de IA generativa na impulsão da produtividade com impacto substancial em vários setores.
Slide 77: Este slide fornece informações sobre a transformação das operações de atendimento ao cliente com o avanço dos sistemas de IA generativa.
Slide 78: Este slide exibe informações sobre a transformação do marketing e vendas com o avanço dos sistemas de IA generativa, juntamente com a estratégia, etc.
Slide 79: Este slide fornece informações sobre a transformação da engenharia de software com o avanço dos sistemas de IA generativa, juntamente com o início e o planejamento, etc.
Slide 80: Este slide apresenta informações sobre a transformação da pesquisa e desenvolvimento (P&D) com o avanço dos sistemas de IA generativa.
Slide 81: Este slide mostra todos os ícones incluídos na apresentação.
Slide 82: Este é um slide de Obrigado com endereço, números de contato e endereço de e-mail.