Fundamentos da IA Generativa

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Educação 
Profissional 
Paulista
Técnico em 
Desenvolvimento 
de Sistemas
Introdução aos Fundamentos da IA Generativa
Código da aula: C5U2S4A1
Fundamentos da IA Generativa
Aula 1
Exposição
Recursos Didáticos
Competências da Unidade (Técnicas e Socioemocionais)
Objetivo da AulaExposição
Duração da Aula
45 minutos
• Compreender os conceitos básicos da IA Generativa; Entender o 
funcionamento dessa IA. 
• Levantar e dimensionar requisitos específicos do negócio;
• Desenvolver soluções de software; 
• Trabalhar a criatividade, curiosidade e inteligência emocional na 
resolução de problemas computacionais.
• Recurso audiovisual para exibição de vídeos e imagens;
• Caderno e lápis.
Exposição
Nesta aula vamos aprender sobre os Fundamentos da IA 
Generativa.
Desenvolvimento de Aula
Introduzir os conceitos de IA Generativa;
Entender o que é Inteligência Artificial Generativa;
Compreender o funcionamento da IA Generativa.
Exposição
A IA Generativa é capaz de gerar novos conteúdos 
fundamentados nos dados com os quais foram 
treinados (CARLE, 2023). 
Ela pode criar texto, imagem, vídeo, música ou até 
código de programação utilizando várias técnicas, 
como Aprendizagem de Máquina ou Aprendizagem 
profunda, identificando padrões e gerando novos 
resultados.
Introdução à IA Generativa
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Exposição
A IA generativa se distingue da IA discriminativa, que se concentra 
em classificar ou prever informações com base nos dados. Enquanto 
os modelos discriminativos são, principalmente, utilizados para 
identificar padrões e fazer previsões, os modelos generativos são 
projetados para criar e gerar novos conteúdos.
Introdução à IA Generativa
Exposição
A Inteligência Artificial Generativa refere-se a um 
subcampo da IA que se concentra na criação de 
algoritmos capazes de gerar conteúdo original e 
criativo. 
É, frequentemente, usada para tarefas como 
classificação, reconhecimento de padrões e 
otimização, e tem como objetivo produzir algo novo, 
inspirador e às vezes surpreendente. Ela se baseia na 
capacidade de aprender e imitar padrões e estilos a 
partir de grandes volumes de dados.
O Que é Inteligência Artificial 
Generativa (IAG)?
© Getty Images
Exposição Funcionamento da IA Generativa
Como a IA Generativa utiliza, principalmente, o 
Aprendizado de Máquina, nessa abordagem temos:
 Aprendizado Supervisionado;
 Não supervisionado;
 Semissupervisionado;
 Por reforço;
 Em lote;
 On-line;
 Em Instância;
 Baseado no modelo (GÉRON, 2019). 
Veremos, nesta aula, os três primeiros métodos.
© Getty Images
Exposição Funcionamento da IA Generativa: 
O Aprendizado Supervisionado
Nesse método, o algoritmo é treinado com um conjunto de dados que 
inclui entradas (características) e saídas (rótulos) correspondentes. O 
objetivo é aprender uma função que possa mapear eficazmente as 
entradas para as saídas. Essa função é, então, usada para fazer 
previsões ou classificações em dados não vistos. 
Exemplo
Esse modelo é treinado com um conjunto de dados previamente 
rotulados, por exemplo: para reconhecer imagens de coelhos, o 
sistema será treinado com diversas imagens pré-identificadas.
Exposição
Ao contrário do Aprendizado Supervisionado, o Aprendizado 
Não Supervisionado lida com dados que não têm rótulos 
ou categorias predefinidas. 
Funcionamento da IA Generativa: 
O Aprendizado não Supervisionado
O objetivo principal é descobrir estruturas ou padrões ocultos 
nos dados. Os algoritmos de Aprendizado Não Supervisionado 
são, frequentemente, usados para tarefas de agrupamento 
(clustering) e redução de dimensionalidade.
Exposição
Funcionamento da IA Generativa: 
O Aprendizado não Supervisionado
Agrupamento (Clustering): 
Os algoritmos de agrupamento identificam 
grupos naturais em um conjunto de dados, 
como segmentação de clientes ou 
agrupamento de documentos semelhantes.
Redução de Dimensionalidade: 
Reduzir a dimensionalidade de 
dados é útil para visualização e 
redução de ruído em conjuntos de 
dados de alta dimensionalidade.
Exposição
No Aprendizado semissupervisionado a IA pode combinar 
as duas abordagens anteriores, em que o sistema aprende 
com os dados rotulados e classifica os não rotulados.
Isso permite que os algoritmos aprendam a partir dos 
dados rotulados e explorem padrões nos dados não 
rotulados.
Funcionamento da IA Generativa:
Aprendizado Semissupervisionado
Exposição
Funcionamento da IA Generativa:
Aprendizado Semissupervisionado
Eficiência de Rotulagem: 
O Aprendizado Semissupervisionado é 
especialmente útil quando rotular 
manualmente dados é caro ou demorado. 
Por exemplo, na classificação de 
documentos, apenas uma pequena parte 
dos documentos pode ser rotulada, e o 
algoritmo pode aprender com base 
nessas informações limitadas.
Aprendizado de Representação: 
O Aprendizado Semissupervisionado
também é usado para aprender 
representações mais robustas dos dados, o 
que pode ser valioso em tarefas de 
processamento de linguagem natural ou 
visão computacional.
Vamos 
fazer uma
atividade A empresa XYZ quer divulgar a IA 
Generativa
Explicar o funcionamento 
de uma IA Generativa.
Grupos de até 6 pessoas.
Para isso, você foi encarregado de construir um infográfico 
(fluxograma, diagrama de blocos ou mapa de conceitos) para 
explicar o funcionamento de uma IA Generativa. 
• Use sua criatividade para explicar o assunto; 
• Nessa abordagem será apresentado o Aprendizado 
Supervisionado, não Supervisionado e Semissupervisionado; 
• Cada dupla do grupo deverá escolher um item e apresentar o 
infográfico.
Registro
15 minutos
O que nós
aprendemos 
hoje?
© Getty Images
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Hoje desenvolvemos:
Conhecimento do que é a IA Generativa e a IA 
Discriminativa e suas diferenças; 
Compreensão de que o Aprendizado Supervisionado, 
Não Supervisionado e Semissupervisionado são 
abordagens fundamentais em Inteligência Artificial e 
Aprendizado de Máquina;
Aprendizado de que, à medida que a IA continua a evoluir, 
essas abordagens desempenharão papéis cada vez mais 
significativos na solução de problemas complexos e na 
criação de sistemas com IA.
Saiba mais
Que tal conhecer um pouco mais sobre o 
Machine Learning? Recomendamos ouvir o 
Podcast Educação em Dados e Machine 
Learning.
HIPSTERS PONTO TECH. Educação em Dados e 
Machine Learning – Hipsters #301. Podcast, 
2022. Disponível em: 
https://www.hipsters.tech/educacao-em-
dados-e-machine-learning-hipsters-ponto-
tech-301/. Acesso em: 18 jan. 2024.
https://www.hipsters.tech/educacao-em-dados-e-machine-learning-hipsters-ponto-tech-301/
https://www.hipsters.tech/educacao-em-dados-e-machine-learning-hipsters-ponto-tech-301/
https://www.hipsters.tech/educacao-em-dados-e-machine-learning-hipsters-ponto-tech-301/
Referências da aula
CARLE, E. Ask a Techspert: What is generative AI? 2023. Google The Keyword. Disponível em: 
https://blog.google/inside-google/googlers/ask-a-techspert/what-is-generative-ai/. 
Acesso em: 18 jan. 2024.
GÉRON, A. Mãos à Obra Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn & TensorFlow: Conceitos, 
Ferramentas e Técnicas Para a Construção de Sistemas. Rio de Janeiro: Alta Books, 2019. 
GOOGLE. Introduction to Generative AI, [s.d.]. Google Cloud Skills Boost. Disponível em: 
https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536. Acesso em: 18 jan. 2024.
Identidade visual: Imagens © Getty Images
https://blog.google/inside-google/googlers/ask-a-techspert/what-is-generative-ai/
https://www.cloudskillsboost.google/course_templates/536
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