Este glossário fornece um ponto de partida sólido para a compreensão de vários termos relacionados à IA. Tenha em mente que a IA é um campo em rápida evolução e novos termos e conceitos podem surgir com o tempo. É essencial manter-se atualizado consultando fontes confiáveis e publicações do setor.
Este glossário fornece um ponto de partida sólido para a compreensão de vários termos relacionados à IA. Tenha em mente que a IA é um campo em rápida evolução e novos termos e conceitos podem surgir com o tempo. É essencial manter-se atualizado consultando fontes confiáveis e publicações do setor.
Prompt da Gen AI “Brian Beeler com um disco rígido futurista”
Compilamos o glossário AI Top de termos de IA (Inteligência Artificial) com suas definições:
- Algoritmo: Um conjunto de instruções ou regras que as máquinas seguem para resolver um problema ou realizar uma tarefa.
- Inteligência Artificial (IA): A simulação de processos de inteligência humana por máquinas, especialmente sistemas de computador, para executar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisões e resolução de problemas.
- Aprendizado de máquina (ML): Um subconjunto de IA que permite que os sistemas de computador aprendam e melhorem com a experiência sem serem explicitamente programados. Os algoritmos de ML permitem que as máquinas reconheçam padrões, façam previsões e melhorem seu desempenho ao longo do tempo.
- Aprendizado profundo: Um subcampo específico de aprendizado de máquina que usa redes neurais com múltiplas camadas para processar dados hierarquicamente e extrair recursos complexos. É particularmente eficaz em tarefas como reconhecimento de imagem e fala.
- Aprendizado federado: Uma abordagem em que vários dispositivos ou servidores colaboram para treinar um modelo enquanto mantêm os dados descentralizados e privados, frequentemente usada em cenários como dispositivos móveis.
- Computação quântica: Uma abordagem de computação de ponta que aproveita bits quânticos (qubits) para realizar certos tipos de cálculos significativamente mais rápidos do que os computadores clássicos.
- Rede neural: Um modelo computacional inspirado na estrutura e função do cérebro humano. Consiste em nós interconectados (neurônios) organizados em camadas para processar e transformar dados.
- Neuroevolução: Uma técnica que combina redes neurais com algoritmos evolutivos, usada para evoluir arquiteturas ou parâmetros de redes neurais.
- Modelo de linguagem grande (LLM): Um modelo de aprendizado de máquina treinado em grandes quantidades de dados usando aprendizado supervisionado para produzir o próximo token em um determinado contexto para produzir respostas contextuais significativas às entradas do usuário. Grande refere-se ao uso de parâmetros extensos por modelos de linguagem. Por exemplo, o GPT-3 possui 175 bilhões de parâmetros, tornando-o um dos modelos de linguagem mais significativos disponíveis no momento de sua criação.
- Processamento de linguagem natural (PNL): Um subcampo da PNL focado na geração de texto legível por humanos, frequentemente usado em aplicações como criação automatizada de conteúdo.
- Visão computacional: O campo da IA que permite às máquinas interpretar e compreender informações visuais do mundo, como imagens e vídeos.
- Aprendizagem por Reforço: Um tipo de aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisões interagindo com um ambiente. Recebe feedback na forma de recompensas ou penalidades, orientando-o a melhorar sua capacidade de tomada de decisão.
- Aprendizagem supervisionada: Um tipo de aprendizado de máquina em que um modelo é treinado em dados rotulados, o que significa que a saída correta é fornecida para cada entrada. O objetivo é que o modelo aprenda a mapear informações com precisão para obter resultados corretos.
- Aprendizado não supervisionado: Um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado em dados não rotulados e deve encontrar padrões ou estruturas nos dados sem orientação específica.
- Aprendizagem Semi-Supervisionada: Uma combinação de aprendizagem supervisionada e não supervisionada, onde um modelo é treinado em uma combinação de dados rotulados e não rotulados.
- Transferência de Aprendizagem: Uma técnica onde um modelo pré-treinado é usado como ponto de partida para uma nova tarefa, permitindo um treinamento mais rápido e eficiente em dados limitados.
- Gráfico de conhecimento: Uma representação estruturada do conhecimento que captura entidades, seus atributos e relacionamentos, permitindo recuperação e raciocínio sofisticados de informações.
- Rede Neural Convolucional (CNN): Um tipo de rede neural projetada para processar dados semelhantes a grades, como imagens. As CNNs são particularmente eficazes para tarefas de visão computacional.
- Rede Neural Recorrente (RNN): Um tipo de rede neural adequada para dados sequenciais, como texto ou séries temporais. As RNNs mantêm a memória de entradas anteriores para processar informações sequenciais de forma eficaz.
- Rede Adversarial Generativa (GAN): Um tipo de arquitetura de rede neural que consiste em duas redes, um gerador e um discriminador, competindo entre si para gerar dados realistas, como imagens ou áudio.
- Viés na IA: Refere-se à presença de resultados injustos ou discriminatórios em sistemas de IA, muitas vezes resultantes de dados de formação ou decisões de conceção tendenciosas.
- Ética em IA: A consideração de princípios e diretrizes morais ao desenvolver e implantar sistemas de IA para garantir que sejam usados de forma responsável e não prejudiquem os indivíduos ou a sociedade.
- IA explicável (XAI): O conceito de conceber sistemas de IA que possam fornecer explicações transparentes para as suas decisões, permitindo aos humanos compreender o raciocínio por detrás dos resultados gerados pela IA.
- IA de borda: A implantação de algoritmos de IA diretamente em dispositivos de ponta (por exemplo, smartphones, dispositivos IoT) em vez de depender de processamento baseado em nuvem, permitindo aplicações de IA mais rápidas e mais preocupadas com a privacidade.
- Big Data: Conjuntos de dados considerados muito grandes ou complexos para serem processados usando métodos tradicionais. Envolve a análise de grandes conjuntos de informações para obter insights e padrões valiosos que melhorem a tomada de decisões.
- Internet das coisas (IoT): Uma rede de dispositivos interligados equipados com sensores e software que permite coletar e trocar dados.
- AIaaS (IA como serviço): O fornecimento de ferramentas e serviços de IA através da nuvem, permitindo que empresas e desenvolvedores acessem e utilizem recursos de IA sem gerenciar a infraestrutura subjacente.
- Chatbot: Um programa de computador que usa PNL e IA para simular conversas humanas com usuários, normalmente implantado em suporte ao cliente, assistentes virtuais e aplicativos de mensagens.
- Computação Cognitiva: Um subconjunto de IA que visa imitar as habilidades cognitivas humanas, como aprendizagem, compreensão da linguagem, raciocínio e resolução de problemas.
- Modelo de IA: Uma representação matemática de um sistema de IA, aprendido a partir de dados durante o processo de treinamento, que pode fazer previsões ou decisões quando novos dados são apresentados.
- Rotulagem de dados: O processo de anotação manual de dados para indicar a saída correta para tarefas supervisionadas de aprendizado de máquina.
- Mitigação de preconceito: Técnicas e estratégias utilizadas para reduzir ou eliminar preconceitos nos sistemas de IA, garantindo justiça e resultados equitativos.
- Hiperparâmetro: Parâmetros definidos pelo usuário para controlar o comportamento e o desempenho dos algoritmos de aprendizado de máquina, como taxa de aprendizado, número de camadas ocultas ou tamanho do lote.
- Sobreajuste: Uma condição no aprendizado de máquina em que um modelo tem um desempenho excepcionalmente bom nos dados de treinamento, mas não consegue generalizar para dados novos e invisíveis devido à memorização do conjunto de treinamento em vez dos padrões de aprendizagem.
- Subajuste: Uma condição no aprendizado de máquina em que um modelo não consegue capturar os padrões nos dados de treinamento e tem um desempenho insatisfatório tanto nos dados de treinamento quanto nos dados novos e não vistos.
- Detecção de anomalia: O processo de identificação de padrões em dados que não estão em conformidade com o comportamento esperado, frequentemente utilizado na detecção de fraudes e segurança cibernética.
- Aprendizagem por conjunto: Uma técnica na qual vários modelos são combinados para fazer uma previsão final, muitas vezes resultando em melhor desempenho geral do que o uso de modelos individuais.
- TensorFlow: Uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Google que fornece uma estrutura para construção e treinamento de vários tipos de redes neurais.
- PyTorch: Uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pelo Facebook que é particularmente popular para fins de aprendizado profundo e pesquisa.
- Agente de Aprendizagem por Reforço: A entidade que aprende em um sistema de aprendizagem por reforço que interage com o ambiente, recebe recompensas e toma decisões para maximizar as recompensas cumulativas.
- GPT (Transformador Gerativo Pré-treinado): Uma família de modelos de linguagem em larga escala conhecidos por sua capacidade de gerar texto semelhante ao humano. GPT-3 é uma das versões mais conhecidas, desenvolvida pela OpenAI.
- Teste de Turing: Um teste proposto por Alan Turing para determinar se uma máquina pode exibir um comportamento inteligente indistinguível do de um ser humano.
- Singularidade: Um ponto hipotético no futuro em que a IA e a inteligência das máquinas ultrapassarão a inteligência humana, levando a mudanças radicais na sociedade e na tecnologia.
- Inteligência de Enxame: Uma abordagem de IA inspirada no comportamento coletivo de organismos sociais, como formigas ou abelhas, onde agentes individuais cooperam para resolver problemas complexos.
- Robótica: O ramo da IA e da engenharia que se concentra em projetar, construir e programar robôs capazes de executar tarefas de forma autônoma ou semiautônoma.
- Veículos Autônomos: Carros autônomos e veículos que usam IA, visão computacional e sensores para navegar e operar sem intervenção humana.
- Reconhecimento facial: A tecnologia baseada em IA usada para identificar e verificar indivíduos com base em suas características faciais.
- Análise de sentimentos: O processo de utilização de técnicas de PNL para determinar o sentimento ou emoção expresso em um trecho de texto, frequentemente usado no monitoramento de mídias sociais e na análise de feedback do cliente.
- Aprendizagem Zero-Shot: Um tipo de ML onde um modelo pode realizar uma tarefa sem ter visto nenhum exemplo dessa tarefa durante o treinamento, usando conhecimentos gerais.
- Aprendizagem única: Uma variação do ML onde um modelo é treinado com apenas um ou poucos exemplos por classe, visando aprender com dados limitados.
- Aprendizagem auto-supervisionada: Uma abordagem de aprendizagem em que o modelo gera seu próprio sinal de supervisão a partir dos dados de entrada, frequentemente usado para pré-treinar modelos em grandes conjuntos de dados não rotulados.
- Análise de Séries Temporais: Técnicas para analisar e prever dados coletados em intervalos regulares ao longo do tempo, cruciais em áreas como finanças e ciências ambientais.
- Ataques adversários: Técnicas em que informações maliciosas são projetadas para enganar modelos de IA, frequentemente usadas para testar a robustez dos modelos em relação aos desafios do mundo real.
- Aumento de dados: Um método usado para aumentar a diversidade dos dados de treinamento aplicando várias transformações como rotações, translações e escalonamento.
- Redes bayesianas: Modelos gráficos que representam relações probabilísticas entre um conjunto de variáveis, utilizados para raciocínio sob incerteza.
- Ajuste de hiperparâmetros: O processo de encontrar os valores ideais para hiperparâmetros para obter o melhor desempenho do modelo.
Envolva-se com a StorageReview
Newsletter | YouTube | Podcast iTunes/Spotify | Instagram | Twitter | TikTok | RSS feed
