Glossário da Inteligência Artificial

Explore nosso glossário abrangente sobre a inteligência artificial e descubra definições claras e concisas dos termos mais relevantes da IA. Mantenha-se atualizado e esclareça conceitos complexos de forma simples e direta.

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  • a

  • A quinta geração de tecnologia móvel, oferecendo velocidades de conexão mais rápidas, latência reduzida e maior capacidade de rede.
  • Um conjunto de instruções passo a passo para realizar uma tarefa específica ou resolver um problema particular.
  • Técnica de otimização e busca inspirada nos processos de seleção natural.
  • Algoritmos projetados para tomar decisões ou realizar tarefas de maneira semelhante ao raciocínio humano, frequentemente utilizando técnicas de aprendizado automático ou IA.
  • Processo de determinar o significado de palavras e frases em linguagem natural.
  • A ciência de analisar dados brutos para tomar decisões informadas.
  • Uma subárea da inteligência artificial onde sistemas são treinados para aprender com dados e fazer previsões ou decisões sem serem explicitamente programados para tal.
  • Uma abordagem de aprendizado automático onde o modelo é treinado com dados não rotulados.
  • Uma subcategoria de aprendizado automático baseada em redes neurais artificiais com várias camadas (conhecidas como redes neurais profundas).
  • Uma abordagem de aprendizado automático onde o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulado.
  • Estruturas e designs específicos para redes neurais, como redes neurais convolucionais (CNNs) ou redes neurais recorrentes (RNNs).
  • Usado em modelos de aprendizado profundo, especialmente em processamento de linguagem natural, para permitir que modelos se concentrem em partes específicas da entrada.
  • Tipo de rede neural usada para codificar dados em uma representação compacta e depois decodificar essa representação de volta ao formato original.

  • b

  • Um método usado para treinar redes neurais, ajustando os pesos com base no erro da saída prevista em comparação com a saída real.
  • Conjunto de dados usado para treinar modelos de aprendizado automático.
  • Relacionado à teoria das probabilidades, nomeada em homenagem ao teórico Thomas Bayes. Em IA, é usado para atualizar probabilidades com base em novas evidências.
  • Erros sistemáticos em previsões feitas por modelos de aprendizado automático.
  • Conjuntos de dados extremamente grandes que são analisados computacionalmente para revelar padrões, tendências e associações.
  • Um programa automatizado que pode interagir com sistemas ou usuários. Bots de IA podem realizar tarefas complexas e interagir de maneira semelhante a seres humanos.

  • c

  • Programa de computador projetado para simular conversas com usuários humanos.
  • Um tipo de aprendizado supervisionado onde o objetivo é prever a categoria de uma entrada.
  • Armazenamento e acesso a dados e programas pela internet em vez do disco rígido de um computador.
  • Um tipo de aprendizado não supervisionado usado para agrupar entradas semelhantes.
  • A simulação de processos de pensamento humano em um modelo computacional. Envolve autoaprendizado através de dados de entrada, reconhecimento de padrões e processamento de linguagem natural.
  • Uma abordagem de computação distribuída onde o processamento de dados acontece perto da fonte de dados, como em um dispositivo IoT.
  • Uma operação matemática fundamental para o funcionamento de redes neurais convolucionais, usadas principalmente no processamento de imagens.
  • A prática de proteger sistemas, redes e programas contra ataques digitais.

  • d

  • Conjunto de dados usado para treinar modelos de aprendizado automático.
  • Campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados.
  • Um sistema de armazenamento que permite armazenar grandes volumes de dados em seu formato nativo, seja estruturado, semi-estruturado ou não estruturado.
  • Um algoritmo de aprendizado automático usado para problemas de classificação e regressão. Ele divide um conjunto de dados em subconjuntos menores com base em perguntas feitas aos dados.
  • Uma técnica que usa IA para criar imagens, áudios ou vídeos realistas, mas inteiramente fictícios.
  • O uso de algoritmos para identificar padrões incomuns em um conjunto de dados.
  • Um campo emergente do direito e ética que considera como robôs e IA devem ser regulamentados e quais direitos, se houver, eles deveriam ter.

  • e

  • Método que combina previsões de vários modelos de aprendizado automático para melhorar a precisão.
  • Em aprendizado por reforço, refere-se a uma sequência completa de interação do agente com o ambiente, desde o início até um estado terminal.
  • Um algoritmo de otimização que usa técnicas inspiradas na teoria da evolução para encontrar soluções aproximadas em problemas de otimização multidimensional.
  • O processo de identificar e medir propriedades ou "características" em dados para serem usados em modelos de aprendizado automático.

  • f

  • Uma plataforma estruturada para desenvolver aplicações, como TensorFlow ou PyTorch para aprendizado profundo.
  • Em redes neurais, é a função que determina a saída de um neurônio com base em sua entrada ou entradas.
  • Uma função que mede a diferença entre a saída prevista e a saída real em aprendizado automático, com o objetivo de minimizar essa diferença.
  • Uma abordagem que permite modelar raciocínio aproximado, em contraste com o raciocínio booleano estrito. É útil em sistemas que requerem uma forma mais humana de tomar decisões.

  • g

  • Um tipo de rede neural que é treinada para gerar novos dados semelhantes aos dados de entrada, frequentemente usada para gerar imagens realistas.
  • A capacidade de um modelo de aprendizado automático de realizar previsões precisas em dados não vistos anteriormente.
  • Um algoritmo de otimização usado para minimizar a função de custo em modelos de aprendizado automático, ajustando iterativamente os parâmetros.

  • h

  • Pessoa que usa computadores para obter acesso não autorizado a dados.
  • Uma técnica de resolução de problemas que oferece uma solução rápida, mas que não é garantido que seja a melhor solução.
  • Parâmetros que são definidos antes do treinamento de um modelo e que determinam vários aspectos do treinamento, como taxa de aprendizado e número de camadas em uma rede neural.
  • Em aprendizado automático, refere-se a uma função específica que o algoritmo está tentando aprender a partir dos dados de treinamento.

  • i

  • Sistemas com habilidades cognitivas abrangentes semelhantes aos seres humanos.
  • Sistemas de IA projetados e treinados para uma tarefa específica.
  • Abordagem à inteligência artificial baseada na manipulação de símbolos e regras, em contraste com abordagens baseadas em dados, como aprendizado profundo.
  • O processo de fazer previsões ou tirar conclusões usando um modelo treinado.
  • Um método de inferência estatística em que o teorema de Bayes é usado para atualizar a probabilidade de uma hipótese à medida que mais evidências se tornam disponíveis.
  • Pontos de interação entre humanos e computadores, permitindo a comunicação entre os dois.
  • Rede de dispositivos físicos conectados que coletam e compartilham dados pela internet.

  • j

  • Em IA, refere-se ao uso da intuição e experiência humanas, em vez de algoritmos, para tomar decisões ou avaliar resultados.

  • k

  • Um algoritmo de clusterização que divide um conjunto de pontos de dados em um número pré-definido de clusters.
  • Um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão. A previsão é baseada nas K observações mais próximas no conjunto de dados de treinamento.
  • Em aprendizado automático, é uma função usada para transformar o espaço de entrada em um novo espaço, geralmente de maior dimensão, onde é mais fácil resolver um problema.

  • l

  • Linguagem utilizada na comunicação cotidiana pelos seres humanos.
  • Um sistema formal de raciocínio usado para modelar relações precisas entre declarações ou propostas.
  • Um processo em que a saída de um sistema é usada como entrada para ajustes futuros, comum em aprendizado por reforço.
  • Um tipo de rede neural recorrente projetada para reconhecer padrões em sequências de dados.

  • m

  • Estudo dos valores morais que sistemas de IA e robótica devem seguir.
  • Um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão. Ele busca encontrar o hiperplano que melhor divide um conjunto de dados em classes.
  • Uma tabela usada para descrever o desempenho de um modelo de classificação, mostrando verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos.
  • O processo pelo qual algoritmos de aprendizado automático são treinados para aprender a realizar tarefas de aprendizado automático.
  • Uma representação específica aprendida ou formulada com base em dados, usado para fazer previsões ou decisões.
  • Um tipo de modelo de aprendizado automático que busca capturar a distribuição de probabilidade dos dados de treinamento.

  • n

  • Uma sequência contígua de n itens de uma amostra de texto ou discurso. Usado frequentemente em processamento de linguagem natural.
  • Uma unidade computacional em uma rede neural que representa um neurônio biológico simplificado.
  • Abordagem onde modelos de IA são treinados, em vez de programados, para realizar tarefas específicas.
  • O processo de ajustar valores em um intervalo específico, frequentemente usado em aprendizado automático para ajudar algoritmos a convergir mais rapidamente.

  • o

  • Soluções de software e hardware instaladas e executadas localmente, em vez de na nuvem.
  • O processo de ajustar parâmetros para minimizar ou maximizar uma função objetivo.
  • Quando um modelo é treinado de forma muito específica para o conjunto de dados de treinamento e tem um desempenho ruim em dados novos ou não vistos.
  • Uma técnica usada para balancear conjuntos de dados desequilibrados, aumentando a quantidade de exemplos da classe minoritária.

  • p

  • Modelos de serviços de nuvem: Plataforma como Serviço (PaaS), Infraestrutura como Serviço (IaaS) e Software como Serviço (SaaS).
  • Um tipo de neurônio artificial e o bloco básico de construção de uma rede neural.
  • Uma subárea da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana.
  • Uma abordagem para aprender regras lógicas a partir de exemplos de dados.
  • O processo de remover partes de uma árvore de decisão ou rede neural que têm pouco poder preditivo para tornar o modelo mais eficiente.

  • q

  • Uma técnica de aprendizado por reforço onde um agente aprende uma função de valor para tomar decisões.
  • Abordagem de computação baseada nos princípios da mecânica quântica.

  • r

  • A tarefa de identificar e categorizar padrões nos dados.
  • Um modelo computacional inspirado na maneira como os neurônios biológicos funcionam, usado em muitas tarefas de aprendizado automático.
  • Tipo de rede neural projetada para reconhecer padrões em sequências de dados.
  • Uma tarefa de aprendizado supervisionado que prevê um valor contínuo com base em variáveis independentes.
  • Uma abordagem de aprendizado automático onde um agente aprende a se comportar em um ambiente executando ações e recebendo recompensas.

  • s

  • Processo de dividir uma imagem digital em múltiplos segmentos para simplificar a representação.
  • Processo de dividir uma imagem em segmentos e identificar cada segmento com uma etiqueta de classe.
  • Uma sequência de pontos de dados, medidos em momentos sucessivos, muitas vezes com intervalos iguais entre si.
  • Sistemas capazes de realizar tarefas sem intervenção humana, como carros autônomos.
  • Quando um modelo de aprendizado automático se adapta excessivamente aos dados de treinamento e tem um desempenho ruim em dados não vistos.
  • Uma função que transforma um vetor em um vetor de probabilidades.
  • Um tipo de aprendizado onde o algoritmo é treinado em um conjunto de dados que possui a resposta correta.

  • t

  • Uma generalização de vetores e matrizes e é facilmente utilizado em deep learning frameworks, como TensorFlow.
  • Uma técnica onde um modelo pré-treinado em uma tarefa é usado como ponto de partida para treinar um modelo em uma segunda tarefa.

  • u

  • Quando um modelo de aprendizado automático é muito simples para capturar os padrões nos dados de treinamento e, assim, tem um desempenho insatisfatório tanto nos dados de treinamento quanto nos novos dados.
  • Uma técnica usada para balancear conjuntos de dados desequilibrados, reduzindo a quantidade de exemplos da classe majoritária.

  • v

  • Uma técnica para avaliar o desempenho dos modelos de aprendizado automático, dividindo os dados em subconjuntos e treinando e testando o modelo várias vezes.
  • Variáveis que não são diretamente observadas, mas são inferidas a partir de variáveis observadas.
  • Quando os algoritmos produzem resultados injustamente tendenciosos devido a dados de entrada preconceituosos ou design de modelo.
  • Um campo da inteligência artificial que ensina máquinas a interpretar e agir com base em informações visuais, como imagens ou vídeos.

  • w

  • Em redes neurais, refere-se aos valores que determinam a importância relativa de entradas ou neurônios.
  • Representação vetorial de palavras que captura o contexto e a semântica.

  • x

  • Área da IA focada em criar modelos que fornecem explicações claras e compreensíveis para suas decisões.

  • z

  • Uma técnica de aprendizado automático em que um modelo é treinado para lidar com tarefas para as quais nunca viu dados.
  • Em modelos de classificação, refere-se à região em um espaço de características onde todos os pontos são classificados na mesma classe.

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/ Entendendo o Glossário da Inteligência Artificial

A inteligência artificial (IA) é uma área em constante evolução, e com essa evolução novos termos e conceitos surgem regularmente. Nosso Glossário da Inteligência Artificial foi criado para ser uma fonte confiável e abrangente para profissionais, estudantes e entusiastas que desejam se familiarizar com os termos mais relevantes da IA.

Este glossário não é apenas uma lista de definições. Ele é uma ferramenta educacional que busca esclarecer conceitos complexos de uma maneira fácil de entender. Cada termo foi cuidadosamente selecionado e explicado para proporcionar uma compreensão clara e concisa.

Se você é novo no mundo da IA este glossário será uma introdução valiosa. Se você já é familiarizado com o campo, ele servirá como um recurso útil para esclarecer conceitos ou aprender sobre novos termos.

A BusinessIA está comprometida em fornecer informações atualizadas e precisas para ajudar a impulsionar o entendimento e a adoção da inteligência artificial em diversos setores. Continuaremos atualizando e expandindo este glossário à medida que a IA avança e novos termos surgem.

Convidamos você a explorar, aprender e compartilhar este Glossário da Inteligência Artificial. Se você tiver sugestões ou feedback adoraríamos ouvir de você. Juntos podemos desmistificar a IA e torná-la acessível a todos.

/ Perguntas Frequentes

Por que é importante entender os termos de inteligência artificial?

Entender os termos de inteligência artificial é crucial para navegar e compreender o crescente mundo da IA. Com um entendimento claro, profissionais, estudantes e entusiastas podem aplicar conceitos de IA de maneira mais eficaz e participar de discussões informadas sobre o assunto.

Como este glossário pode ajudar profissionais que já estão familiarizados com IA?

Mesmo para aqueles já imersos no campo da IA, o mundo da tecnologia está em constante evolução. Nosso Glossário da Inteligência Artificial serve como um recurso atualizado para revisitar definições, descobrir novos termos e garantir que sua compreensão dos conceitos seja atual e precisa.

Com que frequência o glossário é atualizado com novos termos?

Nosso compromisso é manter o glossário atualizado com as últimas tendências e descobertas em IA. Atualizamos o glossário regularmente, sempre que novos termos ou conceitos emergentes se tornam relevantes no setor.

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Sim, muitos dos termos em nosso glossário estão vinculados a artigos detalhados, estudos de caso e outros recursos em nosso site. Estes proporcionam uma compreensão mais profunda e aplicada de cada conceito.

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