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Cartões · 51

O que é inteligência artificial (IA)?

Campo da ciência da computação dedicado a criar sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana.

Qual é a diferença entre IA fraca e IA forte?

A IA fraca foca em tarefas específicas e delimitadas, enquanto a IA forte teria raciocínio geral comparável ao da mente humana.

O que é aprendizado de máquina (Machine Learning)?

Subárea da IA focada no desenvolvimento de algoritmos que aprendem padrões a partir de dados, sem serem explicitamente programados.

Qual é o papel do aprendizado supervisionado?

Treinar modelos utilizando dados rotulados para prever desfechos ou classificar novas entradas.

O que caracteriza o aprendizado não supervisionado?

Identificar agrupamentos, estruturas ou padrões ocultos em dados que não possuem rótulos prévios.

O que é aprendizado por reforço?

Técnica em que um agente aprende a tomar decisões recebendo recompensas ou penalidades por suas ações.

O que são redes neurais artificiais?

Modelos computacionais inspirados no cérebro humano compostos por nós interconectados em camadas para processar informações.

O que define o aprendizado profundo (Deep Learning)?

Uso de redes neurais artificiais com múltiplas camadas profundas para extrair representações complexas de dados.

O que é processamento de linguagem natural (PLN)?

Área que permite aos computadores compreender, interpretar e gerar texto e voz humana com precisão.

O que significa a sigla LLM?

Large Language Model (Grande Modelo de Linguagem), tipo de modelo treinado em volumes massivos de texto.

O que é a arquitetura Transformer em IA?

Estrutura baseada em mecanismos de atenção que processa sequências de texto em paralelo com alta eficiência.

Como funciona o mecanismo de atenção em IA?

Permite ao modelo ponderar a relevância relativa de palavras distantes dentro de uma mesma sentença.

O que é um 'token' em modelos de linguagem?

Unidade básica de texto (como uma palavra ou pedaço de palavra) processada pelo modelo.

O que é uma alucinação em IA generativa?

Quando o modelo gera respostas factualmente incorretas com tom de certeza e convicção.

O que significa o alinhamento de IA?

Processo de garantir que os objetivos e comportamentos do sistema correspondam aos valores e intenções humanas.

O que é RLHF?

Aprendizado por reforço com feedback humano, usado para refinar modelos de acordo com preferências humanas.

Qual é a função do prompt no uso de LLMs?

Fornecer a instrução, contexto e parâmetros para direcionar a resposta gerada pelo modelo.

O que é engenharia de prompt?

Prática de formular e estruturar comandos para obter os melhores resultados possíveis de uma IA.

O que é inferência em aprendizado de máquina?

A etapa em que o modelo já treinado é executado para fazer previsões em novos dados.

O que é sobreajuste (overfitting)?

Quando um modelo memoriza os dados de treino em excesso e perde a capacidade de generalizar para novos dados.

O que é subajuste (underfitting)?

Ocorre quando o modelo é simples demais para capturar os padrões fundamentais presentes nos dados.

O que é viés algorítmico?

Distorção ou preconceito sistemático nas previsões de um modelo decorrente de dados de treino enviesados.

Qual é o desafio da interpretabilidade em IA?

A dificuldade de explicar e compreender o raciocínio exato por trás das decisões de modelos complexos.

O que é IA explicável (XAI)?

Conjunto de métodos projetados para tornar os resultados de sistemas de IA compreensíveis para humanos.

O que é computação em nuvem no contexto de IA?

Fornecimento de poder de processamento sob demanda essencial para treinar e hospedar modelos pesados.

Qual é o papel das GPUs no avanço da IA?

Processadores gráficos ideais para executar os cálculos matriciais paralelos exigidos por redes neurais.

O que são parâmetros em um modelo de linguagem?

Pesos e variáveis numéricas ajustáveis internos aprendidos pelo modelo durante a fase de treinamento.

O que é fine-tuning (ajuste fino)?

Adaptação de um modelo previamente treinado com um conjunto de dados específico para uma tarefa pontual.

O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Técnica que combina geração de texto com recuperação de documentos externos para fornecer respostas precisas.

O que é a janela de contexto de um modelo?

Quantidade máxima de tokens que o modelo consegue reter na memória de trabalho em uma interação.

Qual é a principal preocupação ética em relação à privacidade e IA?

O uso indevido de dados pessoais e sensíveis no treinamento de modelos sem consentimento prévio.

Como a IA impacta a questão dos direitos autorais?

Levanta disputas jurídicas sobre o uso de obras intelectuais no treinamento sem autorização ou compensação.

O que é um agente autônomo em IA?

Sistema capaz de perceber o ambiente, tomar decisões e executar sequências de tarefas sem supervisão direta.

O que é visão computacional?

Ramo da IA focado em capacitar máquinas a extrair informações visuais de fotos e vídeos.

O que é reconhecimento óptico de caracteres (OCR)?

Tecnologia que converte texto presente em imagens digitalizadas em texto codificado por computador.

O que significa latência no contexto de modelos de IA?

O tempo decorrido entre o envio de uma requisição e a chegada da resposta gerada pelo modelo.

O que é quantização de modelos?

Técnica que reduz a precisão numérica dos pesos para diminuir o tamanho do modelo e acelerar a inferência.

O que é poda (pruning) de redes neurais?

Remoção de conexões ou neurônios redundantes para tornar o modelo mais leve sem grande perda de precisão.

Qual é o objetivo do teste de Turing?

Avaliar se o comportamento de uma máquina é indistinguível do comportamento inteligente de um humano.

O que é inteligência artificial geral (AGI)?

Nível teórico de IA capaz de compreender, aprender e aplicar conhecimento em qualquer tarefa intelectual humana.

O que significa aprendizado por transferência (Transfer Learning)?

Reaproveitamento de conhecimento adquirido em uma tarefa anterior para acelerar o aprendizado em outra tarefa.

O que é taxa de aprendizado (learning rate)?

Hiperparâmetro que controla o tamanho do passo que o modelo dá durante a otimização dos pesos.

O que é a função de perda (loss function)?

Métrica matemática que calcula a diferença entre as previsões do modelo e os valores reais esperados.

O que é o gradiente descendente?

Algoritmo iterativo de otimização usado para minimizar o erro da função de perda.

O que é regularização em aprendizado de máquina?

Conjunto de técnicas aplicadas para prevenir o sobreajuste e melhorar a generalização do modelo.

Qual é a diferença entre dados de treino, validação e teste?

Treino ajusta os parâmetros; validação refina hiperparâmetros; teste avalia o desempenho final do modelo.

O que é um modelo multimodal?

Modelo capaz de processar e correlacionar diferentes tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeo.

O que significa 'temperatura' nos parâmetros de um LLM?

Configuração que controla a aleatoriedade da resposta: valores menores dão respostas previsíveis; maiores, criativas.

O que é aprendizado zero-shot?

Capacidade do modelo de realizar uma tarefa sem ter visto exemplos específicos prévios no prompt.

O que é aprendizado few-shot?

Técnica de fornecer alguns exemplos demonstrativos no prompt para orientar o modelo a seguir um formato.

O que é segurança de IA (AI Safety)?

Disciplina dedicada a garantir que sistemas inteligentes operem de forma confiável e sem riscos à humanidade.