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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
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Cinco cursos baseados em resultados
Cada curso inclui resultados explícitos, competências mapeadas, atividades práticas e um objetivo final aplicado.
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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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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
Toolformer e uso de ferramentas autodidatas
Toolformer é um método de IA Meta 2023 que permite que um modelo de linguagem aprenda quando e como chamar ferramentas externas como calculadoras, mecanismos de pesquisa…
TécnicoAgente Voyager Minecraft e biblioteca de habilidades
Saiba como funciona o Voyager: um agente de IA do Minecraft que escreve código, armazena habilidades reutilizáveis e melhora por meio do aprendizado contínuo sem atualizações de gradiente.
TécnicoAgentes Geradores e Sociedades Simuladas
Agentes generativos são personagens de IA alimentados por modelos de linguagem que lembram, planejam e reagem como pessoas confiáveis.
TécnicoMemória de agente episódica e semântica
Os agentes de IA precisam de dois tipos de memória de longo prazo: memória episódica para eventos passados específicos e memória semântica para fatos gerais.
TécnicoModelos ocultos de Markov
Um modelo oculto de Markov descreve um sistema que se move através de estados ocultos que você não pode ver diretamente, emitindo resultados observáveis ao longo do caminho.
TécnicoProcessos Gaussianos
Um Processo Gaussiano é uma forma flexível e não paramétrica de modelar funções que vem com estimativas de incerteza integradas.
TécnicoQ-Aprendizagem
Q-Learning é um algoritmo de aprendizagem por reforço que ensina a um agente quais ações compensam melhor, aprendendo gradualmente o valor de cada movimento por meio de testes…
TécnicoMétodos Ator-Crítico
Os métodos Ator-Crítico combinam dois alunos: um “ator” que escolhe as ações e um “crítico” que julga quão boas foram essas ações.
TécnicoPesquisa de árvore de Monte Carlo
Monte Carlo Tree Search (MCTS) é um algoritmo de planejamento que decide o melhor movimento construindo seletivamente uma árvore de busca e simulando muitos futuros possíveis.
TécnicoAdam e otimizadores adaptativos
Adam é o otimizador robusto por trás da maioria das redes neurais modernas, ajustando automaticamente uma taxa de aprendizado separada para cada parâmetro.
TécnicoAgendamento de taxa de aprendizagem
Uma programação de taxa de aprendizagem altera o tamanho do passo durante o treinamento, em vez de mantê-lo fixo.
TécnicoNormalização de Camada
A normalização da camada estabiliza o treinamento redimensionando as ativações dentro de cada exemplo individual para que tenham média zero e variação unitária.
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