# Apresentação **A Inteligência Artificial Generativa (IAG)** refere-se a um campo da inteligência artificial (IA) que se concentra na criação de sistemas ou modelos capazes de gerar novos conteúdos ou dados de forma autônoma, sem intervenção humana direta. Essa geração de conteúdo pode incluir texto, imagens, áudio e até mesmo vídeos. A IAG é frequentemente associada a redes neurais artificiais, em particular, modelos de linguagem como o GPT (Generative Pre-trained Transformer), que é um exemplo proeminente dessa abordagem. A principal característica da IAG é a capacidade de criar algo novo e original, muitas vezes com base em um conjunto de dados de treinamento. Os modelos de IAG aprendem com grandes volumes de informações e, em seguida, podem usar esse conhecimento para gerar novos exemplos que se assemelham aos dados de treinamento, mas que não são cópias exatas. No entanto, é importante observar que a IAG também apresenta desafios, como garantir que os conteúdos gerados sejam éticos e de alta qualidade, evitando a propagação de desinformação ou viés. Além disso, a IAG pode levantar questões relacionadas à autoria e à propriedade intelectual, já que o conteúdo gerado muitas vezes não é criado por seres humanos. Aa Inteligência Artificial Generativa é um campo empolgante da IA que tem o potencial de criar novas formas de interação com tecnologia e gerar conteúdo criativo e útil em uma variedade de domínios. # Aplicações > [!NOTE] Geração de texto: > Gerar texto autônomo, como redações, histórias, artigos de notícias ou até mesmo diálogos de chatbot. > [!NOTE] Geração de imagens: > Criar imagens artísticas, designs gráficos, personagens de jogos e muito mais. > [!NOTE] Geração de música: > Compor músicas e melodias originais. > [!NOTE] Geração de vídeos: > Criar sequências de vídeo ou animações. > [!NOTE] Geração de código: > Escrever código de programação com base em exemplos ou descrições. > [!NOTE] Tradução automática: > Traduzir texto de um idioma para outro. > [!NOTE] Resolução de problemas complexos: > Resolver problemas complexos em campos como ciência, matemática e engenharia. # Definição **O que é IA Generativa?** "A IA generativa é um tipo de IA que pode criar novos tipos de conteúdo e ideias, incluindo conversas, histórias, imagens, vídeos e músicas. Como toda inteligência artificial, a IA generativa é alimentada por modelos de machine learning, ou seja, modelos muito grandes que são pré-treinados em grandes quantidades de dados e comumente chamados de Modelos Básicos (FMs). Além de criação de conteúdo, a IA generativa também é usada para melhorar a qualidade das imagens digitais, editar vídeos, criar protótipos rapidamente para fabricação, aumentar os dados com conjuntos de dados sintéticos e muito mais." O que é IA generativa? Amazon Web Services [Link](https://aws.amazon.com/pt/what-is/generative-ai/) --- **O que é IA generativa?** "A inteligência artificial generativa (IA) descreve algoritmos (como ChatGPT) que podem ser usados ​​para criar novos conteúdos, incluindo áudio, código, imagens, texto, simulações e vídeos. Avanços recentes na área têm o potencial de mudar drasticamente a forma como abordamos a criação de conteúdo." O que é IA generativa? McKinsey & Company [Link](https://www.mckinsey.com/featured-insights/mckinsey-explainers/what-is-generative-ai#/) --- **O que é IA generativa?** A IA generativa pode aprender com artefatos existentes para gerar artefatos novos e realistas (em escala) que reflitam as características dos dados de treinamento, mas não os repitam. Ele pode produzir uma variedade de conteúdos novos, como imagens, vídeo, música, fala, texto, código de software e designs de produtos. A IA generativa usa uma série de técnicas que continuam a evoluir. Em primeiro lugar estão os modelos básicos de IA, que são treinados em um amplo conjunto de dados não rotulados que podem ser usados ​​para diferentes tarefas, com ajustes adicionais. Matemática complexa e enorme poder computacional são necessários para criar esses modelos treinados, mas eles são, em essência, algoritmos de previsão. Hoje, a IA generativa cria mais comumente conteúdo em resposta a solicitações de linguagem natural – não requer conhecimento ou inserção de código – mas os casos de uso empresarial são numerosos e incluem inovações no design de medicamentos e chips e no desenvolvimento de ciência de materiais. O que é IA generativa? Gartner [Link](https://www.gartner.com/en/topics/generative-ai) # Referências Importantes What is generative AI? IBM [Link](https://research.ibm.com/blog/what-is-generative-AI) How Generative AI Will Transform Knowledge Work Maryam Alavi George Westerman Harvard Business Review [Link](https://hbr.org/2023/11/how-generative-ai-will-transform-knowledge-work) The economic potential of generative AI: The next productivity frontier McKinsey & Company [Link](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-AI-the-next-productivity-frontier#key-insights) Generative Adversarial Nets Ian J. Goodfellow Jean Pouget-Abadie {Este é o artigo seminal que introduziu a arquitetura de redes generativas adversárias (GANs), que se tornou uma das abordagens mais populares na geração de conteúdo.} BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding Jacob Devlin Ming-Wei Chang {Este artigo descreve o modelo BERT, que revolucionou o processamento de linguagem natural (NLP) e a geração de texto.} Image Style Transfer Using Convolutional Neural Networks Leon A. Gatys Alexander S. Ecker Matthias Bethge {Apresenta o conceito de transferência de estilo de imagem usando redes neurais convolucionais.} A Neural Algorithm of Artistic Style Leon A. Gatys Alexander S. Ecker Matthias Bethge {Outro trabalho importante relacionado à transferência de estilo de imagem.} Generating Text with Recurrent Neural Networks Ilya Sutskever James Martens {Explora a geração de texto usando redes neurais recorrentes (RNNs), uma técnica fundamental para a geração de sequências.} Conditional Generative Adversarial Nets Mehdi Mirza Simon Osindero {Aborda a ideia de condicionar a geração em GANs, permitindo a criação de conteúdo específico com base em entradas condicionais.} The Illustrated Transformer Jay Alammar {Um recurso online que explora o funcionamento interno dos modelos de transformadores, como o GPT-3.} OpenAI's GPT-3: A New Milestone in Language Understanding Tom B. Brown {Apresenta o modelo GPT-3, que é um dos maiores modelos de linguagem generativa disponíveis até o momento.} DALL·E: Creating Images from Text A. Ramesh {Descreve o modelo DALL·E, que é capaz de gerar imagens a partir de descrições de texto.} # Trilha [[Inteligência Artificial]] [[Prompt Engineering]]