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
~2 minPor guia
~6hTempo de leitura
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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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Entre na área de seu interesse. Cada faixa tem vários guias em inglês simples.
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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177 de 1019 guias mostrados. Filtre por faixa ou pesquise acima.
Técnico
Detecção de desvio de modelo
A detecção de desvio de modelo é a prática de monitorar um modelo de aprendizado de máquina implantado para detectar quando sua precisão se degrada silenciosamente porque o mundo real…
TécnicoTeste A/B para modelos de ML
O teste A/B para modelos de ML significa rotear o tráfego ao vivo para duas versões de modelo ao mesmo tempo e medir qual delas realmente tem melhor desempenho em usuários reais e reais…
TécnicoFormatos de serialização de modelo
A serialização de modelo é como um modelo de aprendizado de máquina treinado é salvo em disco para que possa ser carregado e executado posteriormente, em uma máquina diferente ou em uma máquina diferente.
TécnicoTreinamento de precisão mista
O treinamento de precisão mista acelera o treinamento da rede neural e reduz o uso de memória, realizando a maior parte da matemática em ponto flutuante de 16 bits em vez de 32 bits.
TécnicoDecodificação Especulativa
A decodificação especulativa faz com que grandes modelos de linguagem gerem texto mais rapidamente usando um modelo de 'rascunho' pequeno e rápido para adivinhar vários tokens à frente e, em seguida, ter o grande…
TécnicoOtimização de Cache KV
O cache KV armazena as chaves e os valores que um transformador já computou, de modo que não refaz o trabalho para cada novo token – mas pode aumentar para gigabytes.
TécnicoAtenção instantânea
Flash Attention é uma maneira inteligente de calcular o passo de atenção dentro dos Transformers sem nunca escrever a matriz gigante de atenção para diminuir a memória.
TécnicoPoda de modelo
A poda de modelo reduz uma rede neural removendo pesos ou estruturas inteiras que contribuem pouco para sua saída.
TécnicoTokenização e codificação de pares de bytes
A tokenização divide o texto em pequenas unidades que um modelo de linguagem realmente lê, e a codificação de pares de bytes (BPE) é o método popular para construir…
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