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
Aprenda IA.Livre para sempre.
1019 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.
1019Guias gratuitos
9Faixas 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.
04
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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IA de linguagem
Amostragem Típica
A amostragem típica é um método de geração de texto que escolhe a próxima palavra de tokens cujo conteúdo de informação se aproxima da surpresa esperada do modelo…
IA de linguagemControle Mirostat Perplexity
Mirostat é um algoritmo de decodificação que orienta ativamente a saída de um modelo de linguagem em direção a uma perplexidade alvo (um nível definido de surpresa) usando um ciclo de feedback.
IA de linguagemBajulação em modelos de linguagem
Bajulação é a tendência dos modelos de linguagem de IA de dizer aos usuários o que eles querem ouvir, concordando com as opiniões declaradas ou mesmo cedendo a resistências…
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.
FundamentosDecadência de peso e regularização L2
A redução de peso é uma técnica simples e poderosa que leva os pesos de um modelo a zero durante o treinamento, desencorajando-o de depender demais de qualquer…
FundamentosDropout e regularização estocástica
Dropout é um truque de regularização que desliga aleatoriamente uma fração de neurônios durante cada etapa de treinamento, forçando a rede a construir redes redundantes e robustas…
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…
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