Glossário IA

Esse é o nosso Glossário de Inteligência Artificial (IA), feito para simplificar a sua vida e resumir os principais termos e conceitos do universo da IA. 

Ele é vivo e constantemente atualizado com base nos novos conteúdos publicados no site.

Nosso objetivo é torná-lo um recurso confiável e acessível para aqueles que estão começando sua jornada no mundo da IA.

AlexNet:
Modelo de deep learning que ganhou notoriedade ao vencer a competição ImageNet em 2012, revolucionando o reconhecimento de imagens.

Assistentes Virtuais:
Sistemas movidos por IA, como Siri, Google Assistant e Alexa, que interagem com os usuários por meio de comandos de voz para realizar tarefas ou responder a perguntas.

ChatGPT:
Modelo de IA generativa desenvolvido pela OpenAI, usado para gerar textos e interagir com usuários em linguagem natural.

Claude:
Modelo de IA generativa desenvolvido pela Anthropic.

Deep Learning (Aprendizado Profundo):
Subcampo do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para modelar padrões complexos em dados, como imagens, sons e texto.

Diagnósticos Médicos com IA:
Aplicação de IA para analisar dados médicos (como imagens de exames) e auxiliar no diagnóstico de doenças com maior precisão e rapidez.

Dispositivos Residenciais Inteligentes:
Aparelhos domésticos que utilizam IA para automatizar tarefas, como ajustar a temperatura ou gerenciar a segurança da casa, aprendendo as preferências do usuário.

Ética na IA:
Conjunto de princípios e práticas que visam garantir que a implementação da IA respeite a privacidade, evite vieses e minimize impactos negativos na sociedade.

Gemini:
Plataforma de IA desenvolvida pelo Google que combina capacidades avançadas de NLP e geração de conteúdo.

IA Generativa:
Tipo de IA que cria conteúdo, como textos, imagens, músicas ou vídeos, com base em padrões aprendidos.

ImageNet:
Base de dados amplamente utilizada para treinar modelos de reconhecimento de imagens em deep learning.

Inteligência Artificial (IA):
Área da ciência da computação que cria sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana, como reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas.

LLMs (Large Language Models):
Modelos de IA treinados em grandes volumes de texto para entender e gerar linguagem natural de forma coerente. Ele utiliza técnicas avançadas de aprendizado profundo, como transformers, para processar e criar textos contextualmente relevantes. LLMs são amplamente usados em tarefas como geração de conteúdo, tradução, chatbots e análise de linguagem.

Machine Learning (Aprendizado de Máquina):
Subcampo da IA que usa algoritmos para ensinar máquinas a aprender padrões a partir de dados, sem necessidade de programação explícita para cada tarefa.

NLP (Natural Language Processing / Processamento de Linguagem Natural):
Tecnologia que permite que computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana de maneira significativa.

Quadros Regulatórios:
Regras e diretrizes desenvolvidas para regulamentar o uso de IA, garantindo que sua aplicação seja segura, ética e responsável.

Redes Neurais Convolucionais (CNNs):
Arquitetura específica de redes neurais projetada para analisar dados visuais, como imagens.

Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço):
Método de aprendizado onde um agente toma decisões para maximizar recompensas com base no feedback recebido de suas ações.

Sistemas de Recomendação:
Algoritmos que sugerem produtos ou conteúdos com base nos interesses ou comportamentos do usuário, amplamente utilizados em e-commerce e serviços de streaming.Veículos Autônomos:
Automóveis que utilizam IA para operar sem intervenção humana, usando sensores e algoritmos para navegação e segurança.