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
Biblioteca completa
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Fundamentos
Aprendizagem Curricular
A aprendizagem curricular treina modelos de IA em exemplos em uma ordem deliberada – fácil primeiro, difícil depois – em vez de alimentar dados em ordem aleatória.
FundamentosPesquisa de arquitetura neural
A Pesquisa de Arquitetura Neural (NAS) automatiza o projeto de estruturas de redes neurais – permitindo que algoritmos, e não humanos, decidam quantas camadas, quais operações…
FundamentosAprendizagem contínua e esquecimento catastrófico
A aprendizagem contínua é o objetivo de treinar a IA em um fluxo de novas tarefas ao longo do tempo, sem apagar o que ela já sabe.
IA visualModelos de Difusão Latente
Os modelos de difusão latente geram imagens executando o processo de difusão em um espaço latente compactado em vez de pixels brutos, reduzindo os custos de computação.
IA visualControlNet
ControlNet é um complemento que fornece aos modelos de geração de imagens um controle estrutural preciso, permitindo direcionar a saída com bordas, poses, mapas de profundidade ou rabiscos.
IA visualOrientação sem classificador
A orientação sem classificador é a técnica que faz com que os modelos de difusão realmente sigam seu prompt, trocando alguma diversidade por uma adesão muito mais forte.
IA visualSLAM visual
O Visual SLAM permite que uma câmera em movimento construa um mapa de um espaço desconhecido enquanto rastreia simultaneamente sua própria posição dentro desse mapa.
IA visualSora e conversão de texto em vídeo
Sora é o modelo de texto para vídeo de OpenAI que transforma um prompt escrito em um videoclipe curto e de alta resolução.
IA visualModelos de difusão de vídeo
Os modelos de difusão de vídeo geram imagens em movimento transformando gradualmente o ruído aleatório em quadros coerentes, estendendo a ideia de difusão das imagens ao tempo.
FundamentosAutoencoders Variacionais
Autoencoders variacionais (VAEs) são redes neurais generativas que aprendem a compactar dados em um espaço latente probabilístico e suave e então reconstruí-los…
FundamentosModelos de Espaço de Estado e Mamba
Modelos de espaço de estado (SSMs) são modelos de sequência que transportam informações através de um estado oculto compactado, escalonando linearmente com o comprimento da sequência…
FundamentosRedes Neurais de Gráficos
Redes neurais de grafos (GNNs) são modelos que aprendem diretamente em dados estruturados em grafos – nós conectados por arestas – passando e agregando informações…
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