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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
~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.
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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
Bandidos Multi-Armados
Um bandido multi-armado é um problema de decisão onde você escolhe repetidamente entre opções com recompensas desconhecidas e aprende à medida que avança, equilibrando a exploração de novos…
TécnicoBentoML e embalagem de modelo
BentoML é uma estrutura Python de código aberto que empacota modelos de aprendizado de máquina treinados em unidades padronizadas e implantáveis chamadas 'Bentos'.
TécnicoKServe e serviço de modelo no Kubernetes
KServe é uma plataforma padronizada e nativa do Kubernetes para servir modelos de aprendizado de máquina em escala.
TécnicoSeldon Core e gráficos de inferência
Seldon Core é uma plataforma de código aberto para implantação de modelos de aprendizado de máquina no Kubernetes, com um recurso de destaque: gráficos de inferência.
TécnicoGradientes desaparecendo e explodindo
Ao treinar redes profundas, os sinais de erro diminuem até zero ou aumentam até o infinito à medida que viajam para trás através de muitas camadas.
TécnicoRecorte gradiente
Uma proteção simples e amplamente utilizada que limita o tamanho das atualizações de gradiente durante o treinamento.
TécnicoInicialização de Peso
Como você define os pesos iniciais de uma rede neural antes do início do treinamento, o que determina fortemente se os sinais e gradientes permanecem saudáveis através de camadas profundas.
TécnicoAprendizagem por Imitação
A aprendizagem por imitação ensina uma IA a executar uma tarefa copiando demonstrações de especialistas em vez de aprender com recompensas por tentativa e erro.
TécnicoAprendizagem por Reforço Inverso
O aprendizado por reforço inverso (IRL) inverte o RL padrão: em vez de receber uma recompensa e encontrar uma política, ele observa o comportamento do especialista e infere…
TécnicoAprendizagem por reforço offline
O aprendizado por reforço offline treina agentes puramente a partir de um conjunto de dados fixo e previamente coletado, sem interação ao vivo com o ambiente.
TécnicoSmoothQuant e Quantização de Ativação
SmoothQuant é uma técnica que torna possível compactar grandes modelos de linguagem em números inteiros de 8 bits para pesos e ativações sem…
TécnicoPoda estruturada e eliminação de camadas
A poda estruturada remove componentes inteiros de uma rede neural, como cabeças de atenção, neurônios ou camadas inteiras, para que o modelo mais fino seja executado mais rapidamente…
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