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
Navegue por faixa
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
Convoluções separáveis em profundidade
Convoluções separáveis em profundidade fatoram uma convolução padrão em duas etapas mais baratas, reduzindo o número de multiplicações e parâmetros.
TécnicoConvoluções dilatadas e atrosas
As convoluções dilatadas (também chamadas de convoluções atrosas) inserem lacunas entre os pesos dos filtros para que um kernel cubra uma área muito maior sem adicionar parâmetros.
TécnicoRedes Rodoviárias e Conexões de Salto
As conexões ignoradas permitem que as informações ultrapassem as camadas, e as redes rodoviárias foram uma das primeiras versões dessa ideia.
IA de linguagemPré-treinamento ELECTRA
ELECTRA é uma maneira mais eficiente de pré-treinar modelos de linguagem, ensinando-os a identificar palavras falsas em vez de adivinhar palavras ocultas.
IA de linguagemReceita de treinamento RoBERTa
RoBERTa mostrou que o BERT estava significativamente subtreinado: ao ajustar a receita e não a arquitetura, ele estabeleceu novos recordes de benchmark.
IA de linguagemModelagem de permutação XLNet
XLNet combina o contexto bidirecional do BERT com a previsão autoregressiva do GPT por meio do treinamento em ordenações aleatórias de palavras.
TécnicoAdaptação de Domínio
Adaptação de domínio é um conjunto de técnicas para fazer com que um modelo treinado em um tipo de dados (o domínio de origem) funcione bem em um tipo de dados diferente, mas relacionado…
IA de linguagemÁrvore dos Pensamentos
Tree of Thoughts (ToT) é uma estrutura de prompt que permite que um modelo de linguagem explore vários caminhos de raciocínio em paralelo, como galhos de uma árvore, em vez disso…
IA de linguagemDecodificação de autoconsistência
Autoconsistência é uma estratégia de decodificação que experimenta muitos caminhos de raciocínio diferentes de um modelo de linguagem e, em seguida, escolhe a resposta com a qual a maioria deles concorda.
FundamentosAgrupamento K-Means
K-Means é um algoritmo não supervisionado que classifica automaticamente os dados em K grupos, encontrando centros de cluster.
FundamentosK-vizinhos mais próximos
K-Nearest Neighbors (KNN) classifica um novo ponto de dados observando os K exemplos mais próximos e realizando uma votação majoritária.
FundamentosRegressão Logística
A regressão logística prevê a probabilidade de algo pertencer a uma classe, como spam ou não spam, comprimindo uma soma ponderada por meio de uma curva em forma de S.
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