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O aprendizado não supervisionado possibilita a síntese e a análise de dados sem rotulação por seres humanos. Pode-se, por exemplo, identificar grupos de amostras semelhantes, gerar representações úteis e reduzir dimensionalidade. Em aprendizado não supervisionado, modelos generativos permitem aprender a distribuição dos dados e depois gerar novas amostras realistas a partir dessa distribuição. No caso do aprendizado autosupervisionado, a ideia é criar automaticamente rótulos ou tarefas auxiliares a partir dos próprios dados, permitindo que o modelo aprenda representações úteis sem depender de dados rotulados por humanos. Apesar da estratégia distinta de aprendizado, como independe da supervisão humana, o aprendizado autosupervisionado também é incluído neste curso.
Este curso provê os fundamentos matemáticos e técnicas avançadas de aprendizado não supervisionado, com especial foco em modelos generativos. Ao longo dos módulos, o curso abrange algoritmos de agrupamento, estimação de densidade de probabilidade, representações latentes com autocodificadores, abordagens probabilísticas com VAEs e GANs, além das novas fronteiras em modelos de difusão e aprendizado autosupervisionado.