Dicionário Completo da Inteligência Artificial (IA)

Antes de mais nada, a seguir, apresento um dicionário completo com os principais termos e conceitos relacionados ao universo da Inteligência Artificial. Assim, este guia é perfeito para iniciantes e até para usuários intermediários que desejam se aprofundar no tema.

A

• AI: Termo usado para se referir a Inteligência Artificial em inglês. Ou seja, literalmente “Artificial Inteligence”.
• Algoritmo: Uma sequência de instruções que um computador segue para realizar uma tarefa. É como uma receita de bolo, mas para computadores.
• Aprendizado de máquina: A capacidade de um computador aprender com dados sem ser explicitamente programado. Portanto, é como ensinar um cachorro novos truques.
• Aprendizado por Reforço Profundo (Deep Reinforcement Learning): Combina aprendizado por reforço com redes neurais profundas, permitindo que agentes aprendam a tomar decisões complexas em ambientes dinâmicos. A princípio é usado em jogos, robótica e muito mais.
• Agentes Inteligentes: Sistemas autônomos capazes de perceber o ambiente, tomar decisões e executar ações para atingir objetivos específicos.
• AGI (Inteligência Artificial Geral): A AGI, também conhecida como IA forte ou IA de nível humano, é um tipo de inteligência artificial que possui a capacidade de entender, aprender e aplicar conhecimento em diversas áreas, assim como um ser humano.

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B

• Big data: Grandes conjuntos de dados que são difíceis de processar usando ferramentas tradicionais. É como tentar encontrar uma agulha em um palheiro gigante.
• Bias (Viés): Uma tendência ou inclinação que pode afetar os resultados de um algoritmo. É como ter um juiz que já tem uma opinião formada antes do julgamento começar.

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C

• Chatbot: Um programa de computador que simula uma conversa com um ser humano. É como ter um amigo virtual para conversar.
• Clustering: Processo de agrupar dados em grupos com base em suas similaridades. É utilizado em análise de dados, segmentação de mercado e descoberta de padrões.
• CNN (Convolutional Neural Network): Tipo de rede neural especialmente projetada para processar dados visuais. São amplamente utilizadas em reconhecimento de imagens, processamento de vídeo e visão computacional.
• Cyberpunk: Subgênero da ficção científica que retrata um futuro distópico, com alta tecnologia e baixa qualidade de vida, onde corporações controlam o mundo e a tecnologia se mistura com o corpo humano. Assim explorando temas como desigualdade social, inteligência artificial e a natureza da realidade.

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D

• Deep Learning: Um subconjunto de aprendizado de máquina que usa redes neurais artificiais para aprender representações complexas de dados. É como ensinar um computador a reconhecer rostos em fotos.
• Deep Research: Um agente de IA que sintetiza grandes quantidades de informações on-line e conclui tarefas de pesquisa em várias etapas para você.

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E

• Edge Computing (computação de borda): Modelo de computação distribuída que aproxima o processamento de dados e aplicações da “borda” da rede. Assim, permitindo reduzir a latência, economizar largura de banda, melhorar o tempo de reposta, aumentar a privacidade e a segurança.
• Embeddings: Representações vetoriais de palavras ou frases, capturando suas relações semânticas e sintáticas. Dessa maneira, são amplamente utilizadas em processamento de linguagem natural.
• Engenharia de Prompt: Arte de criar instruções (os “prompts”) que guiam a IA a gerar as respostas e resultados desejados.

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F

• Feature engineering: O processo de transformar dados brutos em características que um algoritmo pode usar para aprender. Portanto, é como preparar os ingredientes antes de cozinhar.
• Feature Selection: Processo de escolher as características mais relevantes de um conjunto de dados para construir um modelo de aprendizado de máquina.

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G

• GAN (Generative Adversarial Network): Modelo composto por duas redes neurais que competem entre si: uma gera dados (como imagens) e outra tenta distinguir os dados gerados dos reais. Dessa maneira, são usadas para gerar imagens realistas, vídeos e até mesmo textos.
• Generalização: A capacidade de um modelo de aprendizado de máquina de fazer previsões sobre novos dados que ele nunca viu antes. Portanto, é como um estudante que consegue resolver problemas que ele nunca estudou na escola.
• Grafos de Conhecimento: Estrutura de dados que representa relações entre entidades. Assim, são utilizados em busca semântica, recomendação de itens e questionamento de respostas.

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H

• Heurística: Técnica que utiliza regras práticas para encontrar soluções aproximadas para problemas complexos. São frequentemente utilizadas em algoritmos de busca e otimização.
• Hiperparâmetros: Os parâmetros que controlam o processo de aprendizado de máquina. É como ajustar as configurações de uma câmera para tirar uma foto perfeita.

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I

• Inferência: Processo de tirar conclusões a partir de evidências. Em aprendizado de máquina, a inferência é o processo de usar um modelo treinado para fazer previsões sobre novos dados.
• Inteligência artificial (IA): A capacidade de uma máquina imitar a inteligência humana. É como criar um cérebro artificial.
• Internet das Coisas (IoT): Rede de objetos físicos, como dispositivos, veículos e eletrodomésticos, que possuem sensores, software e conectividade, permitindo a coleta e troca de dados entre si e com sistemas maiores via internet.

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J

• Java: Uma linguagem de programação popular usada para desenvolver aplicações de inteligência artificial. É como a ferramenta que os programadores usam para construir seus projetos.

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K

• K-means: Um algoritmo de aprendizado não supervisionado usado para agrupar dados. É como organizar brinquedos em diferentes caixas.
• Kernel: Função matemática utilizada em algoritmos de aprendizado de máquina para mapear dados para um espaço de maior dimensão, facilitando a separação de classes.

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L

• LLMs: Classe de modelos de inteligência artificial, caracterizados por serem treinados em vastos conjuntos de dados textuais para compreender e gerar respostas de forma coerente e contextualizada; capazes de realizar diversas tarefas como tradução, resumo, geração de texto e respostas a perguntas.
• LSTM (Long Short-Term Memory): Tipo de rede neural recorrente projetada para lidar com sequências de dados de longo prazo. São amplamente utilizadas em processamento de linguagem natural e reconhecimento de fala.

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M

• Machine learning: Aprendizado de máquina em inglês.
• Modelo: Uma representação matemática de um fenômeno real. É como um mapa que mostra como chegar a um lugar.

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N

• Neural network (Redes Neurais): Uma rede de nós interconectados que processam informações. É como o cérebro humano, mas em uma versão artificial.
• NLP (Natural Language Processing): Em suma, campo da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana.

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O

• Otimização: Processo de encontrar os melhores valores para os parâmetros de um modelo de aprendizado de máquina.
• Overfitting: Antes de mais nada, é quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta demais aos dados de treinamento e não consegue generalizar para novos dados. Portanto, é como decorar as respostas de um teste sem entender o conteúdo.

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P

• Predição: Em Inteligência Artificial (IA) refere-se à capacidade de um modelo de machine learning fazer previsões sobre dados futuros com base em padrões identificados em dados históricos. É como tentar adivinhar o resultado de um jogo de futebol com base nos resultados anteriores dos times.
• Prompt: Instruções que guiam a IA a gerar as respostas e resultados desejados.
• Python: Linguagem de programação popular e versátil, amplamente utilizada no desenvolvimento de inteligência artificial.

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Q

• Quantização: Processo de converter dados contínuos em valores discretos, reduzindo o tamanho dos dados e a complexidade dos cálculos.

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R

• Redes Neurais: Neural Networks em português.
• Redes Neurais Recorrentes (RNN): Tipo de rede neural projetada para processar sequências de dados, como texto ou séries temporais.
• Reinforcement learning: Um tipo de aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisões em um ambiente para maximizar uma recompensa. Portanto, é como ensinar um cachorro a fazer truques dando-lhe petiscos.

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S

• Supervised Learning: Em suma, tipo de aprendizado de máquina em que o modelo aprende a partir de dados rotulados.

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T

• Tensor: Generalização de vetores e matrizes para múltiplas dimensões. Assim, são utilizados em deep learning para representar dados complexos.
• TensorFlow: Uma biblioteca de software de código aberto para aprendizado de máquina. Portanto, é como uma caixa de ferramentas para cientistas de dados.

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U

• Undersampling: Técnica utilizada para lidar com dados desbalanceados, reduzindo o número de exemplos da classe majoritária.
• Unsupervised learning: Um tipo de aprendizado de máquina em que o modelo aprende a partir de dados não rotulados. Assim, é como descobrir padrões em um conjunto de dados sem saber o que procurar.

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V

• Validação: O processo de avaliar o desempenho de um modelo de aprendizado de máquina em um conjunto de dados de validação. Dessa forma, é como fazer um teste para ver se você aprendeu o material.
• Validation Set: Subconjunto de dados utilizado para avaliar o desempenho de um modelo durante o treinamento, ajudando a prevenir overfitting.

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W

• Word embedding: Uma representação numérica de palavras. É como criar um dicionário onde cada palavra tem um significado numérico.

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X

• XAI (eXplainable Artificial Intelligence): Campo da inteligência artificial que se concentra em desenvolver modelos que sejam capazes de explicar suas decisões.

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Y

• YOLO (You Only Look Once): Algoritmo de detecção de objetos em tempo real.

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Z

• Zero-Shot Learning: Em suma, a capacidade de um modelo de aprendizado de máquina de classificar dados que ele nunca viu antes, usando apenas informações descritivas sobre a classe.

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Conclusão

Em suma, este dicionário é uma introdução abrangente ao universo da Inteligência Artificial. Portanto, compreender esses termos é essencial para navegar com confiança em um ambiente tão dinâmico e inovador. Assim, se você deseja se aprofundar mais, continue acompanhando o Expresso GPT, sua principal fonte de informações confiáveis sobre tecnologia e IA.