Glossário de inteligência artificial

. Inteligência Artificial (IA)
Área da tecnologia que cria sistemas capazes de simular comportamentos humanos, como pensar, aprender, resolver problemas e tomar decisões.

. Algoritmo
Conjunto de instruções que um computador segue para executar tarefas específicas.

. Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
Área da IA que permite aos sistemas aprenderem com dados e melhorar seu desempenho sem intervenção humana direta.

. Dados (Data)
Informações usadas para treinar e alimentar sistemas de IA, como textos, imagens, vídeos ou áudios.

. Big Data
Conjunto muito grande de dados que exige sistemas avançados para ser processado e analisado.

. Rede Neural Artificial
Sistema computacional inspirado no cérebro humano, usado para reconhecer padrões e resolver problemas complexos.

. Chatbot
Programa que simula uma conversa com humanos, usado geralmente em sites e serviços de atendimento.

. Prompt
Comando ou instrução dada a uma IA para que ela realize uma tarefa ou gere um conteúdo.

. Deep Learning (Aprendizado Profundo)
Subárea do aprendizado de máquina que usa redes neurais com muitas camadas para analisar dados complexos.

. Treinamento de IA
Processo de alimentação de dados em um modelo para que ele aprenda padrões e execute tarefas com mais precisão.

. Modelo de Linguagem
Sistema treinado para compreender, interpretar e gerar textos em linguagem natural.

. Geração de Conteúdo por IA
Capacidade de uma IA criar textos, imagens, vídeos ou músicas a partir de comandos humanos.

. Automação
Uso da tecnologia para executar tarefas de forma automática, sem necessidade de intervenção humana constante.

. Reconhecimento de Imagem
Capacidade da IA de identificar objetos, rostos ou cenas em uma imagem.

. Reconhecimento de Voz
Capacidade da IA de converter a fala humana em texto ou comandos compreensíveis.

. Prompt Engineering (Engenharia de Prompt)
Criação estratégica de comandos para obter melhores resultados em ferramentas de IA.

. Overfitting
Quando a IA se ajusta demais aos dados de treinamento e não consegue generalizar para novos dados.

. Underfitting
Quando a IA não consegue aprender o suficiente com os dados e tem baixo desempenho.

. Personalização por IA
Capacidade da IA de adaptar conteúdos ou recomendações com base no perfil do usuário.

. Ética na IA
Conjunto de princípios que regulam o uso responsável e justo da inteligência artificial.

. Treinamento Supervisionado
Tipo de aprendizado onde o sistema aprende com dados rotulados (com respostas certas).

. Treinamento Não Supervisionado
Tipo de aprendizado onde a IA analisa dados sem respostas prontas e tenta encontrar padrões.

. IA Generativa
Tipo de IA que pode criar novos conteúdos, como textos, imagens, vídeos ou sons.

. Classificação
Tarefa da IA de identificar a que categoria um dado pertence, como “positivo” ou “negativo”, “gato” ou “cachorro”.

. Previsão (ou Predição)
Ato da IA estimar o que pode acontecer com base em dados anteriores.

. Dataset
Conjunto de dados usado para treinar, validar ou testar um modelo de IA.

. API (Interface de Programação de Aplicações)
Ferramenta que permite que diferentes sistemas, como um site e um modelo de IA, se comuniquem entre si.

. Token
Unidade básica de texto processada por um modelo de linguagem (geralmente palavras ou pedaços de palavras).

. Fine-Tuning
Ajuste fino feito em um modelo de IA para adaptá-lo a uma tarefa ou linguagem específica.

. Benchmark
Teste usado para medir o desempenho de um modelo de IA.

. IA Explicável
Área da IA que busca tornar seus processos mais compreensíveis para os humanos.

. Bias (Viés)
Tendência de um modelo de IA repetir padrões injustos ou distorcidos presentes nos dados de treinamento.

. Zero-shot Learning
Capacidade de um modelo realizar tarefas sem ter sido treinado especificamente para elas.

. Prompt Visual
Comando em forma de texto usado para gerar imagens com IA, descrevendo o que se deseja ver.

. Multimodalidade
Capacidade de uma IA lidar com diferentes tipos de dados ao mesmo tempo, como texto, imagem e som.