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
~2 minPor guia
~34hTempo 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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Técnico
Sondagem 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.
IA de linguagemVerificação de Amostragem Especulativa
A amostragem especulativa acelera a geração de grandes modelos de linguagem, permitindo que um pequeno modelo de 'rascunho' adivinhe vários tokens à frente e, em seguida, fazendo com que o grande modelo verifique…
IA de linguagemAmostragem Baseada em Entropia
A amostragem baseada em entropia adapta a forma como um LLM escolhe seu próximo token com base na incerteza do modelo naquele momento.
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…
FundamentosParada antecipada
A parada antecipada é uma técnica de regularização que interrompe o treinamento do modelo no momento em que o desempenho dos dados de validação mantidos para de melhorar.
TécnicoForçamento do Professor em Modelos de Sequência
Forçar o professor é um truque de treinamento para modelos de sequência em que o verdadeiro token anterior, e não a estimativa do próprio modelo, é inserido como a próxima entrada.
TécnicoAmostragem Programada e Viés de Exposição
O viés de exposição é a lacuna que aparece quando um modelo treinado apenas em prefixos perfeitos deve, na inferência, condicionar seus próprios resultados imperfeitos.
TécnicoPerda focal para detecção de desequilíbrio
A perda focal é uma função de perda modificada que reduz o peso dos exemplos fáceis para que um detector possa se concentrar nos difíceis e raros.
FundamentosDescida Gradiente Estocástica com Momentum
Momentum é um ajuste na descida do gradiente que acumula uma média contínua de gradientes anteriores, permitindo que a otimização passe mais rápido pelos vales e amorteça…
FundamentosGradiente Acelerado Nesterov
Nesterov Accelerated Gradient (NAG) é uma forma mais inteligente de impulso que antecipa antes de calcular o gradiente, dando-lhe uma visão corretiva do futuro.
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