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Disciplina Processamento de Imagem

  • Apresentação

    Apresentação

    Os objectivos desta UC são: Ensinar aos alunos competências que lhes permitam, no papel de “software developer”, delegar de forma responsável partes do trabalho de desenvolvimento de software em LLMs e outras ferramentas de IA Generativa. Exemplos: requisitos, funções / classes pequenas, eventualmente testes, etc. Desenvolver o pensamento crítico face a estas novas ferramentas e outras do mesmo género (avaliar, questionar os resultados, comparar, tirar conclusões, etc.) Desenvolver competências de comunicação clara e não ambígua (p.e. dar exemplos, contextualizar, etc.) Promover uso ético e responsável no uso destas ferramentas.
  • Conteúdos Programáticos

    Conteúdos Programáticos

    Literacia de IA Generativa Introdução aos Large Language Models Ética e Direitos de Autor Implicações éticas do uso dos LLMs (ética, propriedade intelectual, segurança, …) Técnicas de melhoria de soluções dos LLMs:  fine tunning, RAG, prompt engineering Leitura e análise sistemática de código Debugging com recurso ao debugger do IntelliJ Pensamento Crítico e Pensamento Céptico Introdução aos 2 tipos de pensamento Diferenças chave entre os 2 tipos de pensamento A importância dos 2 tipos de pensamento na era dos LLMs Decomposição de problemas e modularização Testes de Software Tipos de testes (e.g., manuais, automaticos, integração, unitários, etc) Testes Unitários com JUnit Test Driven Development (TDD) Introdução à Revisão/Verificação de Código (Code Review) Exploração de Código Existente com base em LLMs Integração de LLMs em software via API Retrieval Augmented Generation
  • Objetivos

    Objetivos

    - Conhecer e compreender os funcionamentos base dos Large Language Models, as suas características, limitações, e afins - Code reading: leitura e interpretação de programas de forma sistemática - Debugging: recorrendo ao debugger do IntelliJ - Unit Testing: recorrendo ao JUnit - Exploração e documentação de de código existente usando LLMs - Pensamento crítico e pensamento céptico - Code Review: análise crítica de código - Técnicas de "Prompt engineering"
  • Metodologias de ensino e avaliação

    Metodologias de ensino e avaliação

    Uso de "Custom GPTs" configurados para dar erros que os alunos têm de encontrar no código. Interacção guiada com LLMs (i.e. ChatGPT, etc). Apresentação de casos de uso reais nos quais os LLMs geraram problemas.
  • Bibliografia principal

    Bibliografia principal

    Vladimir Khorikov – Unit Testing: Principles, Practices, and Patterns. 2.ª edição. Shelter Island, NY : Manning Publications, 2020. 1 volume (xx + 300 p.) : il. ISBN 9781617296277.   Roy Osherove – The Art of Unit Testing: With Examples in .NET. 2.ª edição. Shelter Island, NY : Manning Publications, 2013. 1 volume (xx + 320 p.) : il. ISBN 9781617290893.
INSCRIÇÃO AVULSO
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