Descrição
IA Generativa na Criação de Imagens
Este curso introdutório, previsto para o período de março a abril de 2025, visa introduzir conceitos fundamentais de Inteligência Artificial (IA) aplicados à geração de imagens. Em cinco semanas, os participantes terão contato com ferramentas de destaque, como DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion, desde seus princípios de funcionamento e treinamento até aplicações práticas em diferente contextos. O conteúdo aborda as implicações éticas, estéticas e sociais dessa tecnologia, incentivando o desenvolvimento de uma postura crítica e responsável. Embora o enfoque inclua aspectos técnicos e programação básica em Python, não é exigida experiência prévia na área.
Início: 11 de Março
Objetivos
Compreender Fundamentos de IA Generativa
- Conhecer os princípios de deep learning e diffusion models aplicados à geração de imagens.
- Contextualizar historicamente a evolução da IA e sua influência na arte e cultura visual.
Dominar Ferramentas Práticas de Criação de Imagens
- Experimentar plataformas consolidadas (DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion) em diferentes cenários de aplicação, incluindo design, educação e publicidade.
- Analisar criticamente os recursos oferecidos de cada modelo.
Refletir sobre Ética IA
- Investigar possíveis vieses incorporados às bases de dados e aos modelos de IA.
- Discutir as consequências sociais e culturais de reproduzir esses vieses em materiais visuais.
- Identificar responsabilidades e diretrizes que promovam um uso inclusivo e crítico da IA.
Introduzir Python de Forma Aplicada
- Explorar bibliotecas e fluxos de trabalho em IA (Torch, Transformers, Diffusers) voltados à geração e edição de imagens.
- Editar pequenos programas para comparar e modificar resultados, estimulando o pensamento criativo e analítico.
Examinar Questões Discursivas e Sociais
- Avaliar como as imagens geradas por IA contribuem para a construção de narrativas e identidades.
- Discutir possibilidades de pesquisa e inovação acadêmica envolvendo estudos culturais, artísticos e de comunicação visual.
Conteúdo do Curso
Encontro 1 (11 de março): Fundamentos de IA Generativa e Discurso Visual
- Panorama histórico das técnicas de IA para geração de imagens, destacando os conceitos de aprendizado de máquina.
- Relação entre linguística aplicada, semiótica e a compreensão dos significados visuais em produções geradas por IA.
- Primeiros experimentos com DALL-E e Midjourney.
- Leitura Recomendada: Artigo que aborde a trajetória dos diffusion models e a conexão entre teoria crítica e práticas artísticas.
Encontro 2 (18 de março): Ferramentas de Criação de Imagens e Explorações Práticas
- Introdução ao Stable Diffusion e a plataformas de código aberto, bem como as possibilidades de personalização.
- Elaboração de prompts e estratégias para variação de estilos estéticos e conceituais.
- Reflexão sobre lacunas de representação em datasets, incluindo recortes de gênero, raça e diversidade cultural.
- Exercício Prático: geração e análise de imagens que reflitam temas diversos, seguidas de discussão coletiva.
Encontro 3 (25 de março): Python Aplicado à Geração de Imagens
- Revisão de sintaxe e estruturas básicas em Python, voltadas especialmente à manipulação de bibliotecas de IA.
- Utilização de ambientes colaborativos (por exemplo, Google Colab) para implementar exemplos de geração e modificação de imagens.
- Exercícios práticos que envolvam ajuste de parâmetros, manipulação de dados e avaliação de resultados.
- Discussão: impactos do domínio técnico na criatividade e na tomada de decisões relacionadas a produção visual.
Encontro 4 (1 abril): Análise Crítica e Estudos de Caso
- Comparação de resultados obtidos por diferentes modelos (DALL-E, Midjourney e Stable Diffusion), considerando requisitos artísticos, mercadológicos e sociais.
- Investigação de falhas e vieses sistêmicos, associando-os a teorias sobre desigualdades algorítmicas.
- Papel das áreas de Linguística Aplicada, Comunicação e Design na construção de abordagens críticas ao uso de IA.
- Leitura Recomendada: Artigos atuais sobre transparência algorítmica e regulamentação de tecnologia.
Encontro 5 (8 abril): Ética, Diversidade e Responsabilidade no Uso de IA
- Análise de questões legais e autorais relacionadas a criações visuais geradas por IA, como fair use e licenciamento aberto.
- Identificação de riscos associados a deepfakes e à disseminação de conteúdo potencialmente enganoso.
- Discussão de iniciativas públicas e privadas para promover práticas responsáveis e inclusivas no desenvolvimento de IA.
- Atividade de Encerramento: apresentação de um projeto original onde cada estudante cria uma série de imagens que expressem uma pauta sociocultural, incluindo avaliação crítica do processo.
4. Metodologia
- Aulas virtuais semanais (terças-feiras, das 19h às 21h), com exposição teórica e demonstrações práticas.
- Aulas semanais gravadas (videoconferência) disponibilizadas ao final dos encontros.
- Leituras dirigidas e debates, estimulando uma visão fundamentada sobre o tema.
- Exercícios práticos de geração de imagens e ajustes em modelos, permitindo interação direta com as ferramentas.
- Discussões em grupo (videoconferência) para trocas de experiências, reflexões sobre inclusão e análise de resultados.
5. Público-Alvo
- Estudantes de graduação e pós-graduação em áreas como Humanidades, Design, Comunicação, Computação e afins.
- Profissionais que desejem compreender e aplicar IA Generativa em cenários como publicidade, criação de conteúdo ou pesquisa acadêmica.
- Interessados em Python e em fundamentos de IA, sem necessidade de conhecimento prévio extenso.
6. Docente Responsável
Eduardo de Moura
Professor na Unicamp – FCA, doutor em Novos Letramentos e Remix, pós-doutor pela USP em Humanidades Digitais e especialista em Inteligência Artificial. Suas pesquisas exploram convergências entre IA Generativa, ética e educação, a partir de uma perspectiva crítica e interdisciplinar.
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