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

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

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• ChatbotPrograma de computador projetado para simular conversas com usuários humanos.
• Classificação IAUm tipo de aprendizado supervisionado onde o objetivo é prever a categoria de uma entrada.
• Cloud (Nuvem)Armazenamento e acesso a dados e programas pela internet em vez do disco rígido de um computador.
• ClusterizaçãoUm tipo de aprendizado não supervisionado usado para agrupar entradas semelhantes.
• Computação CognitivaA 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.
• Computação na Borda (Edge Computing)Uma abordagem de computação distribuída onde o processamento de dados acontece perto da fonte de dados, como em um dispositivo IoT.
• ConvoluçãoUma operação matemática fundamental para o funcionamento de redes neurais convolucionais, usadas principalmente no processamento de imagens.
• CyberSegurançaA prática de proteger sistemas, redes e programas contra ataques digitais.

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• Dados de TreinamentoConjunto de dados usado para treinar modelos de aprendizado automático.
• Data Science (Ciência de Dados)Campo interdisciplinar que usa métodos científicos, processos e sistemas para extrair conhecimento e insights de dados.
• DatalakeUm sistema de armazenamento que permite armazenar grandes volumes de dados em seu formato nativo, seja estruturado, semi-estruturado ou não estruturado.
• Decisão Árvore (Decision Tree)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.
• DeepfakeUma técnica que usa IA para criar imagens, áudios ou vídeos realistas, mas inteiramente fictícios.
• Detecção de AnomaliasO uso de algoritmos para identificar padrões incomuns em um conjunto de dados.
• Direito de RobôsUm campo emergente do direito e ética que considera como robôs e IA devem ser regulamentados e quais direitos, se houver, eles deveriam ter.

• e

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

• f

• FrameworkUma plataforma estruturada para desenvolver aplicações, como TensorFlow ou PyTorch para aprendizado profundo.
• Função de AtivaçãoEm redes neurais, é a função que determina a saída de um neurônio com base em sua entrada ou entradas.
• Função de Custo (ou Função de Perda)Uma função que mede a diferença entre a saída prevista e a saída real em aprendizado automático, com o objetivo de minimizar essa diferença.
• Fuzzy Logic (Lógica Fuzzy)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

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

• h

• HackerPessoa que usa computadores para obter acesso não autorizado a dados.
• HeurísticaUma técnica de resolução de problemas que oferece uma solução rápida, mas que não é garantido que seja a melhor solução.
• HiperparâmetroParâmetros 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.
• HipóteseEm aprendizado automático, refere-se a uma função específica que o algoritmo está tentando aprender a partir dos dados de treinamento.

• i

• IA GeralSistemas com habilidades cognitivas abrangentes semelhantes aos seres humanos.
• IA RestritaSistemas de IA projetados e treinados para uma tarefa específica.
• IA SimbólicaAbordagem à inteligência artificial baseada na manipulação de símbolos e regras, em contraste com abordagens baseadas em dados, como aprendizado profundo.
• InferênciaO processo de fazer previsões ou tirar conclusões usando um modelo treinado.
• Inferência BayesianaUm 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.
• Interface homem-máquinaPontos de interação entre humanos e computadores, permitindo a comunicação entre os dois.
• IoT - Internet das CoisasRede de dispositivos físicos conectados que coletam e compartilham dados pela internet.

• j

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

• k

• K-meansUm algoritmo de clusterização que divide um conjunto de pontos de dados em um número pré-definido de clusters.
• K-NN (K-Vizinhos Mais Próximos)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.
• KernelEm 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 NaturalLinguagem utilizada na comunicação cotidiana pelos seres humanos.
• LógicaUm sistema formal de raciocínio usado para modelar relações precisas entre declarações ou propostas.
• Loop de FeedbackUm processo em que a saída de um sistema é usada como entrada para ajustes futuros, comum em aprendizado por reforço.
• LSTM (Long Short-Term Memory)Um tipo de rede neural recorrente projetada para reconhecer padrões em sequências de dados.

• m

• Machine Ethics (Ética de Máquinas)Estudo dos valores morais que sistemas de IA e robótica devem seguir.
• Máquina de Vetor de Suporte (SVM)Um algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão. Ele busca encontrar o hiperplano que melhor divide um conjunto de dados em classes.
• Matriz de ConfusãoUma tabela usada para descrever o desempenho de um modelo de classificação, mostrando verdadeiros positivos, falsos positivos, verdadeiros negativos e falsos negativos.
• Meta-AprendizadoO processo pelo qual algoritmos de aprendizado automático são treinados para aprender a realizar tarefas de aprendizado automático.
• ModeloUma representação específica aprendida ou formulada com base em dados, usado para fazer previsões ou decisões.
• Modelo GenerativoUm tipo de modelo de aprendizado automático que busca capturar a distribuição de probabilidade dos dados de treinamento.

• n

• N-gramaUma sequência contígua de n itens de uma amostra de texto ou discurso. Usado frequentemente em processamento de linguagem natural.
• Neurônio ArtificialUma unidade computacional em uma rede neural que representa um neurônio biológico simplificado.
• No Code AI (Software 2.0)Abordagem onde modelos de IA são treinados, em vez de programados, para realizar tarefas específicas.
• NormalizaçãoO processo de ajustar valores em um intervalo específico, frequentemente usado em aprendizado automático para ajudar algoritmos a convergir mais rapidamente.

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• On-PremisesSoluções de software e hardware instaladas e executadas localmente, em vez de na nuvem.
• OtimizaçãoO processo de ajustar parâmetros para minimizar ou maximizar uma função objetivo.
• OverfittingQuando 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.
• OversamplingUma técnica usada para balancear conjuntos de dados desequilibrados, aumentando a quantidade de exemplos da classe minoritária.

• p

• PaaS, IaaS e SaaSModelos de serviços de nuvem: Plataforma como Serviço (PaaS), Infraestrutura como Serviço (IaaS) e Software como Serviço (SaaS).
• PerceptronUm tipo de neurônio artificial e o bloco básico de construção de uma rede neural.
• Processamento de Linguagem Natural (PLN)Uma subárea da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana.
• Programação Lógica IndutivaUma abordagem para aprender regras lógicas a partir de exemplos de dados.
• Pruning (Poda)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

• Q-LearningUma técnica de aprendizado por reforço onde um agente aprende uma função de valor para tomar decisões.
• Quantum Computing (Computação Quântica)Abordagem de computação baseada nos princípios da mecânica quântica.

• r

• Reconhecimento de PadrõesA tarefa de identificar e categorizar padrões nos dados.
• Rede NeuralUm modelo computacional inspirado na maneira como os neurônios biológicos funcionam, usado em muitas tarefas de aprendizado automático.
• Rede Neural Recorrente (RNN)Tipo de rede neural projetada para reconhecer padrões em sequências de dados.
• RegressãoUma tarefa de aprendizado supervisionado que prevê um valor contínuo com base em variáveis independentes.
• Reinforcement Learning (Aprendizado por Reforço)Uma abordagem de aprendizado automático onde um agente aprende a se comportar em um ambiente executando ações e recebendo recompensas.

• s

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

• t

• TensorUma generalização de vetores e matrizes e é facilmente utilizado em deep learning frameworks, como TensorFlow.
• Transfer Learning (Aprendizado de Transferência)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

• Underfitting (Subajuste)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.
• UndersamplingUma técnica usada para balancear conjuntos de dados desequilibrados, reduzindo a quantidade de exemplos da classe majoritária.

• v

• Validação Cruzada (Cross-Validation)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 LatentesVariáveis que não são diretamente observadas, mas são inferidas a partir de variáveis observadas.
• Viés de AlgoritmosQuando os algoritmos produzem resultados injustamente tendenciosos devido a dados de entrada preconceituosos ou design de modelo.
• Visão ComputacionalUm campo da inteligência artificial que ensina máquinas a interpretar e agir com base em informações visuais, como imagens ou vídeos.

• w

• Weight (Peso)Em redes neurais, refere-se aos valores que determinam a importância relativa de entradas ou neurônios.
• Word EmbeddingRepresentação vetorial de palavras que captura o contexto e a semântica.

• x

• XAI (Inteligência Artificial Explicável)Área da IA focada em criar modelos que fornecem explicações claras e compreensíveis para suas decisões.

• z

• Zero-shot LearningUma técnica de aprendizado automático em que um modelo é treinado para lidar com tarefas para as quais nunca viu dados.
• Zona de DecisãoEm 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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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.

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