Categoria: Dicionário
Explicações de termos técnicos, dicionário de definições sobre palavras e expressões comumente utilizadas no universo da Inteligência Artificial.
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Redes Neurais (Neural Networks)
Introdução às Redes Neurais As redes neurais (ou neural networks) são sistemas computacionais inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano. Esses sistemas são projetados para simular a forma como os neurônios biológicos processam informações, permitindo que máquinas “aprendam” a partir de dados e melhorem seu desempenho em tarefas específicas com o tempo. Esse…
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Machine Learning
Introdução ao Machine Learning (ML) Machine Learning (ML), ou Aprendizado de Máquina, é um subcampo da Inteligência Artificial (IA) que capacita sistemas computacionais a aprenderem e melhorarem a partir de experiências anteriores, sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Dentro do “campo” da Inteligência Artificial, temos outros grandes departamentos como o dos sistemas…
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Engenharia de Prompt: Como Obter os Melhores Resultados
A Engenharia de Prompt (expressão original em inglês – Prompt Engineering) é uma área de estudos e práticas que tem como objetivo formular instruções claras e precisas para modelos de Inteligência Artificial (IA), com foco em resultados mais exatos e úteis. Ainda não sabe o que é Inteligência Artificial? Clique Aqui. O termo “engenharia” demonstra…
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O que é uma API
Vamos entender a Interface que Conecta Sistemas e Possibilita o uso da Inteligência Artificial! API, sigla para Application Programming Interface (Interface de Programação de Aplicações), é um conjunto de definições e protocolos que permite que diferentes sistemas e softwares se comuniquem entre si. Em termos simples, uma API é como um tradutor que facilita a…
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Aprendizado por Reforço com Feedback Humano (RLHF)
RLHF, sigla para Reinforcement Learning from Human Feedback (Aprendizado por Reforço com Feedback Humano), é uma abordagem inovadora na inteligência artificial (IA) que combina o aprendizado por reforço com feedback humano para treinar modelos de IA. Isso permite que a IA aprenda a tomar decisões e melhore suas ações com base em avaliações e preferências…
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