01
Fundações de IA
Entenda o que é IA, como os sistemas aprendem, onde falham e como julgar as reivindicações sem exageros.
Biblioteca de IA gratuita
Técnico guiasLivre para sempre.
177 guias em inglês simples, caminhos de aprendizagem estruturados e uma biblioteca aberta — criada por uma organização sem fins lucrativos 501(c)(3) independente para que qualquer pessoa possa entender a IA moderna.
177Guias gratuitos
1Faixas de tópico
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Cinco cursos baseados em resultados
Cada curso inclui resultados explícitos, competências mapeadas, atividades práticas e um objetivo final aplicado.
02
Usuário responsável de IA
Use a IA de forma produtiva enquanto protege a privacidade, verifica os resultados e preserva a responsabilidade humana.
03
IA no trabalho
Avalie casos de uso no local de trabalho, execute pilotos seguros, meça o valor e comunique as mudanças com responsabilidade.
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Política e sociedade de IA
Analise os sistemas de IA por meio de direitos, equidade, governança, segurança e resultados de interesse público.
05
Construindo com Sistemas de IA
Entenda modelos de linguagem, recuperação, agentes, avaliação, custo e proteções de implantação por meio de design prático de sistema.
Faixas de tópico
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FundamentosConceitos centrais: como a IA funciona em alto nível.84 guias IA de linguagemLLMs, PNL, ChatGPT, prompts e compreensão de texto.155 guias IA visualGeração de imagens, visão computacional, vídeo e design.133 guias IA de áudioVoz, música, podcasting e IA com foco no áudio.117 guias EmpresasPerfis de OpenAI, Anthropic, Google, Meta e muito mais.121 guias AplicativosComo a IA aparece na codificação, na pesquisa, nos agentes e na vida diária.111 guias IndústriasIA em saúde, finanças, educação, energia e muito mais.91 guias TécnicoChips, ajuste fino, RAG, vetores e infraestrutura de IA.177 guias SociedadePreconceito, privacidade, direitos autorais, segurança e o futuro da IA.30 guias
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Técnico
Modelos BitNet de 1 bit e ternário
BitNet é a linha de pesquisa da Microsoft que mostra que grandes modelos de linguagem podem ser treinados com pesos restritos a apenas 1 bit, ou três valores…
TécnicoQuantização pós-treinamento GPTQ e AWQ
GPTQ e AWQ são dois métodos líderes para reduzir modelos de linguagem já treinados para precisão de 4 bits, para que sejam executados em hardware menor e mais barato.
TécnicoMétricas de avaliação ROUGE e BLEU
ROUGE e BLEU são as métricas automáticas robustas para comparar texto gerado por máquina com referências humanas.
TécnicoRAG especulativo e desenho aumentado de recuperação
O RAG especulativo acelera e aprimora a geração aumentada de recuperação, fazendo com que um modelo pequeno e rápido rascunhe múltiplas respostas candidatas de recuperadas…
TécnicoAtenção esparsa em bloco e esparsa nativa
A atenção esparsa em blocos e a atenção esparsa nativa permitem que os transformadores atendam apenas aos pedaços mais relevantes de uma longa sequência, em vez de cada token, cortando…
TécnicoSaídas do modelo de linguagem de marca d'água
A marca d'água incorpora um sinal estatístico oculto no texto gerado por IA para que mais tarde possa ser detectado como escrito por máquina, sem alterar o que um leitor humano…
TécnicoDecodificação especulativa com EAGLE
A decodificação especulativa acelera a inferência de modelos de linguagem grande, permitindo que um pequeno modelo de rascunho adivinhe vários tokens à frente, que o modelo grande então verifica…
TécnicoFunções de influência para atribuição de dados de treinamento
As funções de influência estimam o quanto cada exemplo de treinamento moldou a previsão de um modelo, permitindo rastrear uma saída até os dados que a causaram.
TécnicoNormalização em lote
A normalização em lote é uma técnica que redimensiona as entradas para cada camada de uma rede neural durante o treinamento, fazendo com que redes profundas treinem mais rápido e mais…
TécnicoAjuste de hiperparâmetros
Hiperparâmetros são as configurações que você escolhe antes do treinamento, como taxa de aprendizagem ou tamanho do modelo, que o modelo não aprende sozinho.
TécnicoAprendizagem Contrastiva
A aprendizagem contrastiva ensina um modelo a reunir coisas semelhantes e separar coisas diferentes em um espaço de incorporação.
TécnicoAprendizagem por reforço com feedback humano
RLHF é a técnica que transforma um modelo de linguagem bruta em um assistente útil e educado, treinando-o nas preferências humanas.
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