Aprenda IA
O glossário de IA
Definições em linguagem simples dos termos de IA que você vai encontrar ao aprender a criar e usar IA.
Fundamentos de IA
Agente de IASoftware que usa IA para perseguir um objetivo por conta própria - decide as etapas e age para alcançá-lo.IA agênticaSistemas de IA que agem com autonomia - planejam, decidem e executam tarefas de várias etapas rumo a um objetivo.IA generativaIA que cria conteúdo novo - texto, imagens, áudio ou código - com base em padrões aprendidos a partir de dados.Inteligência artificialTecnologia que permite aos computadores realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, como entender linguagem.ChatbotUm programa que mantém uma conversa com pessoas por texto ou voz para responder perguntas ou completar tarefas.Automação com IAUsar IA para completar tarefas repetitivas automaticamente, muitas vezes conectando aplicativos em um fluxo de trabalho sem intervenção manual.No-codeCriar softwares, aplicativos ou automações usando ferramentas visuais em vez de escrever código de programação.Fluxo de trabalho com IAUma sequência conectada de etapas, com a IA cuidando de uma ou mais delas, que completa uma tarefa do início ao fim.IA multimodalIA capaz de entender e trabalhar com mais de um tipo de entrada, como texto, imagens e áudio ao mesmo tempo.Visão computacionalUm campo da IA que permite aos computadores interpretar e entender imagens e vídeos da forma como as pessoas veem.
Modelos e treinamento
Modelo de linguagem grande (LLM)Um modelo de IA treinado com enormes quantidades de texto para entender e gerar linguagem humana.Aprendizado de máquinaUm ramo da IA em que os computadores aprendem padrões a partir de dados, em vez de receber regras fixas e explícitas.Aprendizado profundoUm tipo de aprendizado de máquina que usa redes neurais em camadas para aprender padrões complexos a partir de grandes volumes de dados.Rede neuralUm sistema computacional inspirado livremente no cérebro, formado por nós conectados que aprendem padrões a partir de dados.Processamento de linguagem natural (NLP)Um campo da IA focado em ajudar os computadores a entender, interpretar e gerar linguagem humana.Dados de treinamentoO conjunto de exemplos a partir do qual um modelo de IA aprende para realizar uma tarefa.Fine-tuning (ajuste fino)Continuar treinando um modelo de IA existente com exemplos extras e específicos para que ele tenha um desempenho melhor em uma tarefa.Modelo fundacionalUm modelo de IA grande e de propósito geral, treinado com dados amplos, que pode ser adaptado para muitas tarefas diferentes.TransformerUm tipo de design de rede neural que impulsiona os modelos de linguagem modernos e lida bem com sequências como texto.InferênciaA etapa em que um modelo de IA já treinado é de fato usado para produzir uma resposta ou resultado a partir de uma nova entrada.GPTUma família de modelos de linguagem grande - GPT significa Generative Pre-trained Transformer.Aprendizado supervisionadoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo aprende a partir de exemplos já rotulados com a resposta correta.Aprendizado não supervisionadoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo encontra padrões em dados que não têm rótulos nem respostas corretas.Aprendizado por reforçoUm método de aprendizado de máquina em que um modelo aprende por tentativa e erro, guiado por recompensas por bons resultados.
Construção com IA
APIUma forma definida de dois sistemas de software se comunicarem e compartilharem dados ou funcionalidades.Automação de fluxos de trabalhoConfigurar uma série de tarefas para rodar automaticamente conectando seus aplicativos e ferramentas entre si.Geração aumentada por recuperação (RAG)Uma técnica que permite a uma IA buscar informações relevantes primeiro e depois usá-las para dar uma resposta mais precisa.EmbeddingUma forma de transformar texto ou outros dados em números que capturam o significado, para que a IA consiga comparar semelhança.Banco de dados vetorialUm banco de dados criado para armazenar embeddings e encontrar informações rapidamente por significado, em vez de por palavras exatas.Orquestração de IACoordenar vários modelos de IA, ferramentas e etapas para que funcionem juntos como um único sistema fluido.Saída estruturadaRespostas de IA retornadas em um formato fixo e organizado, para que outros softwares possam usá-las de forma confiável.Modelo de IAO programa treinado no núcleo de uma ferramenta de IA que recebe uma entrada e produz uma saída.
Prompting e trabalho com IA
PromptA instrução ou pergunta que você dá a uma IA para dizer o que quer que ela faça.Engenharia de promptA habilidade de escrever e refinar prompts para obter resultados precisos e úteis de ferramentas de IA.Prompt de sistemaUma instrução nos bastidores que define o papel, o tom e as regras de uma IA para toda uma conversa.TokenUm pequeno pedaço de texto - uma palavra ou parte de uma palavra - que um modelo de IA lê e gera de cada vez.Janela de contextoA quantidade máxima de texto que um modelo de IA consegue considerar de uma vez, incluindo sua entrada e a resposta dele.Alucinação da IAQuando uma IA produz informações que soam confiantes e plausíveis, mas na verdade estão incorretas ou foram inventadas.Aprendizado zero-shotQuando uma IA completa uma tarefa sem receber nenhum exemplo, contando apenas com seu treinamento geral.Aprendizado few-shotGuiar uma IA incluindo alguns exemplos no seu prompt para que ela siga o padrão que você quer.Prompting de cadeia de pensamentoUma técnica de prompting que pede à IA para raciocinar passo a passo, melhorando a precisão em tarefas complexas.Encadeamento de promptsDividir uma tarefa em vários prompts, em que cada etapa de IA alimenta seu resultado para a próxima.
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