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.
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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.
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 áudio
Estimativa de pitch CREPE
CREPE é um modelo de aprendizagem profunda que estima a frequência fundamental (pitch) de um sinal de áudio monofônico diretamente de sua forma de onda bruta.
IA de áudioMétricas de qualidade de fala PESQ e STOI
PESQ e STOI são métricas objetivas padrão que avaliam quão bem a fala processada soa e quão compreensível ela é, sem a necessidade de ouvintes humanos.
IA de áudioVocoding de filtro de origem e MUNDO
Um vocoder é uma ferramenta que desmonta a fala em seus blocos de construção e a reconstrói.
EmpresasModelos NVIDIA Cosmos World Foundation
NVIDIA Cosmos é uma família de 'modelos de base mundial' que geram e prevêem vídeos fisicamente realistas, desenvolvidos para ensinar robôs e carros autônomos...
EmpresasLaboratório Tongyi e Pesquisa Qwen
Tongyi Lab é o grupo de pesquisa de IA do Alibaba por trás da família Qwen de grandes modelos de linguagem de peso aberto.
EmpresasModelos de linguagem de condução Wayve LINGO
Os modelos LINGO da Wayve combinam um sistema de direção autônoma com raciocínio em linguagem natural, para que o carro possa explicar o que vê e por que age.
EmpresasPlataforma de robótica NVIDIA Isaac
NVIDIA Isaac é uma pilha completa de software e hardware para construir, simular e implantar robôs com tecnologia de IA.
EmpresasModelos Árticos de Floco de Neve
Snowflake Arctic é um modelo de linguagem aberto desenvolvido pela empresa de nuvem de dados Snowflake, ajustado para tarefas empresariais como geração e codificação de SQL.
IA visualPintura robusta com resolução LaMa
LaMa (Large Mask inpainting) é uma rede neural rápida e leve que preenche de forma limpa regiões ausentes ou removidas de uma imagem, mesmo quando o buraco é enorme.
IA visualDifusão de vídeo estável
Stable Video Diffusion (SVD) é o modelo de base aberta do Stability AI que transforma uma única imagem estática em um videoclipe curto e com movimento suave.
IA visualGeração de Vídeo Espaço-Tempo Lumiere
Lumiere é um modelo de difusão de texto para vídeo da Google Research que gera um videoclipe inteiro de uma vez usando uma U-Net Espaço-Tempo.
FundamentosLeis de escala para redes neurais
As leis de escala são fórmulas empíricas que mostram que a perda de uma rede neural cai de forma previsível à medida que você aumenta o tamanho do modelo, o tamanho do conjunto de dados e a computação.
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