2025
Utilização de Inteligência Artificial Generativa
Nome: Utilização de Inteligência Artificial Generativa
Cód.: INF16585O
1 ECTS
Duração: 2 semanas/26 horas
Área Científica:
Informática
Língua(s) de lecionação: Português
Língua(s) de apoio tutorial: Português
Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
Objetivos de Aprendizagem
Esta Unidade Curricular tem como objetivo introduzir os estudantes aos conceitos fundamentais da IA Generativa, às suas aplicações práticas e às ferramentas disponíveis, promovendo o uso responsável e inovador desta tecnologia.
No final desta unidade curricular, os alunos devem conseguir:
1. Compreender os conceitos fundamentais da IA Generativa e identificar suas principais aplicações profissionais.
2. Conhecer e utilizar ferramentas de IA Generativa para criar conteúdo digital de forma eficiente.
3. Avaliar criticamente a qualidade e relevância do conteúdo gerado por IA, identificando limitações e possíveis melhorias.
4. Aplicar soluções de IA Generativa em projetos práticos, explorando diferentes abordagens e técnicas.
No final desta unidade curricular, os alunos devem conseguir:
1. Compreender os conceitos fundamentais da IA Generativa e identificar suas principais aplicações profissionais.
2. Conhecer e utilizar ferramentas de IA Generativa para criar conteúdo digital de forma eficiente.
3. Avaliar criticamente a qualidade e relevância do conteúdo gerado por IA, identificando limitações e possíveis melhorias.
4. Aplicar soluções de IA Generativa em projetos práticos, explorando diferentes abordagens e técnicas.
Conteúdos Programáticos
Fundamentos da IA Generativa: conceito, modelos generativos (texto, imagem, multimodal), funcionamento básico de modelos de linguagem.
Aplicações da IA Generativa: criação de texto, imagem, áudio e código; exemplos profissionais; avaliação crítica do conteúdo gerado.
Ferramentas e plataformas: principais ferramentas (Gemini, Copilot, ?); propósitos; práticas básicas de geração de conteúdo.
Prompt Engineering: técnicas para criar prompts eficazes; estratégias para melhorar a qualidade do conteúdo gerado; exemplos práticos de aplicação.
Aplicações da IA Generativa: criação de texto, imagem, áudio e código; exemplos profissionais; avaliação crítica do conteúdo gerado.
Ferramentas e plataformas: principais ferramentas (Gemini, Copilot, ?); propósitos; práticas básicas de geração de conteúdo.
Prompt Engineering: técnicas para criar prompts eficazes; estratégias para melhorar a qualidade do conteúdo gerado; exemplos práticos de aplicação.
Métodos de Ensino
O processo de ensino/aprendizagem assenta num conjunto de sessões à distância assíncronas, com diversas atividades interativas que aliam a visualização de conteúdos (textos, vídeos e animações de curta duração) com a realização de exercícios simples para aferir gradualmente a compreensão da matéria enquanto o estudante progride no alinhamento dos conteúdos da formação.
Existem também sessões síncronas para esclarecimentos e a resolução de mini-teste e mini-projeto.
Existem também sessões síncronas para esclarecimentos e a resolução de mini-teste e mini-projeto.
Avaliação
O método de avaliação do curso é a avaliação contínua, devendo os participantes realizar o mini-teste intermédio (50%) e o mini-projeto final (50%).
Bibliografia
?Prompt Engineering for Generative AI?. James Phoenix, Mike Taylor
GitHub Copilot. Documentation and Guides. https://docs.github.com/en/copilot
GitHub Copilot. Documentation and Guides. https://docs.github.com/en/copilot
