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.
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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
Lançamento de atenção e poda de cabeça
A implementação de atenção é um método para rastrear como as informações fluem através das camadas de atenção empilhadas de um Transformer para explicar quais tokens de entrada influenciam…
TécnicoOtimização de segunda ordem e métodos de Newton
A otimização de segunda ordem usa informações de curvatura (a matriz Hessiana de segundas derivadas) para dar passos mais inteligentes em direção ao mínimo, e não apenas à inclinação.
TécnicoRMSNorm e normalização de pré-camada
RMSNorm é uma camada de normalização leve que redimensiona as ativações por sua raiz quadrada média e a normalização da pré-camada coloca essa etapa antes de cada…
TécnicoSwiGLU e ativações fechadas
SwiGLU é uma função de ativação fechada que multiplica uma projeção linear da entrada por uma segunda projeção ativada por Swish, agindo como um aprendizado…
TécnicoRedes de compressão e excitação
Os blocos Squeeze-and-Excitation (SE) permitem que uma rede convolucional aprenda quanto pesar cada canal de recurso, recalibrando-os com base no contexto global.
TécnicoCronogramas de aquecimento e recozimento de cosseno
O aquecimento aumenta suavemente a taxa de aprendizado de perto de zero antes do treinamento e, em seguida, o recozimento do cosseno diminui suavemente seguindo uma curva de cosseno.
TécnicoTaxas de aprendizagem cíclica
As taxas de aprendizagem cíclicas alternam repetidamente a taxa de aprendizagem para cima e para baixo entre um limite inferior e superior, em vez de apenas decaí-la.
TécnicoMinimização com reconhecimento de nitidez
Minimização com reconhecimento de nitidez (SAM) é um método de otimização que busca não apenas uma perda baixa, mas uma perda baixa em toda uma vizinhança de pesos - um plano…
TécnicoSondagem Linear e Avaliação de Recursos Congelados
A sondagem linear testa a qualidade das representações internas de um modelo pré-treinado, congelando a rede e treinando apenas um classificador linear simples no topo.
TécnicoDenseNet e conectividade densa
DenseNet é uma rede convolucional onde cada camada recebe como entrada os mapas de características de todas as camadas anteriores.
TécnicoArquiteturas de Gargalo
Uma arquitetura gargalo comprime os dados através de uma estreita camada intermediária antes de expandi-los novamente, forçando a rede a aprender a ser compacta e eficiente…
TécnicoAcumulação de gradiente
O acúmulo de gradiente permite simular um tamanho de lote grande em memória GPU limitada, somando gradientes em vários minilotes pequenos antes de atualizar…
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