Este curso fornece uma visão geral dos casos de uso de IA generativa relacionados aos modelos de difusão, usados principalmente para criação e modificação de imagens, e o valor comercial que eles fornecem. Ele também inclui conceitos de modelo de difusão e aplicações do mundo real, estudos de caso e considerações para avaliar diferentes modelos de difusão com base nas necessidades do caso de uso.
- Nível do curso: intermediário
- Duração: 90 min
Observação: Este curso tem transcrições/legendas traduzidas. A narração está em inglês. Para exibir as legendas, clique no botão CC no canto inferior direito do player.
Atividades
Este curso inclui apresentações, exemplos reais e estudos de caso.
Objetivos do curso
Neste curso, você:
- Saberá como os modelos de difusão diferem das redes adversárias generativas (GANs) tradicionais
- Descreverá os casos de uso do modelo de difusão e as aplicações multimodais
- Entenderá como os modelos de difusão podem ser ajustados
- Compreenderá as considerações para avaliar diferentes modelos de difusão com base nas necessidades do caso de uso
Público-alvo
Este curso se destina a:
- Qualquer pessoa que queira entender as aplicações reais dos modelos de difusão
- Tomadores de decisão que buscam identificar e avaliar casos de uso de IA generativa
Pré-requisitos
Recomendamos que os participantes deste curso tenham:
- Introdução à IA generativa: a arte do possível (digital)
- É recomendável ter uma formação técnica e experiência em programação
Descrição do curso
Módulo 1: Evolução dos modelos generativos
- Redes adversárias generativas (GANs)
- Limitações das GANs
Módulo 2: Modelos de difusão: conceitos
- Compreensão da geração de imagens com modelos de difusão
- Conceitos e princípios básicos por trás da geração de imagens com modelos de difusão
Módulo 3: Stable Diffusion
- Visão geral conceitual do Stable Diffusion
- Arquitetura do Stable Diffusion
- Aplicações reais do Stable Diffusion
Módulo 4: Treinamento e avaliação de modelos de difusão
- Treinamento de modelos de difusão
- Avaliação de modelos de difusão
Módulo 5: Ajuste fino de modelos de difusão
- Ajuste de modelos pré-treinados para tarefas específicas
- Estudos de caso e exemplos práticos
Demonstrações
- Playground de imagens do Amazon Bedrock
- Imagem a imagem: caderno do SageMaker
- Ajuste fino usando o Amazon SageMaker JumpStart
Módulo 6: Teste de conhecimento e resumo
