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Ai

75 termos

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A

Agente Uma entidade de software que pode tomar ações de forma autônoma em nome do usuário.Alinhamento O processo de garantir que sistemas de IA atuem de acordo com valores e intenções humanas.Alucinação Quando sistemas de IA geram informações que parecem plausíveis mas são factualmente incorretas ou inventadas.Ambient AI (IA Ambiente) Inteligência artificial integrada discretamente no ambiente para fornecer assistência contextual sem interação explícita.Ancoragem O processo de conectar sistemas de IA com fontes de dados confiáveis e contexto do mundo real para melhorar precisão.Antropomorfização A tendência de atribuir características, emoções ou comportamentos humanos a sistemas de inteligência artificial.Arquitetura Multi-Agente Sistemas compostos por múltiplos agentes de IA especializados que colaboram para resolver problemas complexos.Auto-jogo Uma técnica de treinamento onde um sistema de IA aprende jogando contra si mesmo repetidamente.Automação O uso de sistemas de inteligência artificial para executar tarefas sem intervenção humana contínua.Avaliações Testes e medições sistemáticas usadas para avaliar desempenho, capacidades e limitações de sistemas de IA.AX (Experiência Agêntica) A experiência do usuário otimizada especificamente para interações com agentes de IA autônomos.

B

Benchmark Um teste padronizado ou conjunto de dados usado para avaliar e comparar o desempenho de modelos de IA em tarefas específicas.

C

Cadeia de Ferramentas Um conjunto integrado de ferramentas e tecnologias usadas para desenvolver, implantar e manter sistemas de IA.Camada de Segurança Medidas de proteção integradas em sistemas de IA para garantir operação segura e prevenir comportamentos prejudiciais.Chain of Thought - CoT (Cadeia de Pensamento) Uma técnica de prompting que encoraja modelos de IA a explicar seu raciocínio passo a passo antes de chegar a uma conclusão.Context Window (Janela de Contexto) A quantidade limitada de texto que um modelo de linguagem pode processar e lembrar em uma única interação.Contexto As informações circundantes e situacionais que ajudam sistemas de IA a compreender e responder apropriadamente.Copilot Um assistente de IA que trabalha ao lado dos usuários para aprimorar sua produtividade e capacidades.Credits/Tokens (Créditos/Tokens) Unidades de medida e cobrança usadas para quantificar uso de recursos em serviços de inteligência artificial.

D

Dados Sintéticos Dados artificialmente gerados que imitam características estatísticas de dados reais sem conter informações pessoais identificáveis.Determinístico Sistemas que produzem sempre os mesmos resultados quando dados as mesmas entradas e condições.

E

Embeddings Representações numéricas de dados que capturam relacionamentos semânticos em um espaço vetorial de alta dimensão.Enxame Um sistema composto por múltiplos agentes de IA simples que trabalham coletivamente para resolver problemas complexos.Evaluation Harness (Framework de Avaliação) Um framework automatizado para executar testes e benchmarks sistemáticos em modelos de inteligência artificial.Explicabilidade A capacidade de sistemas de IA fornecerem explicações compreensíveis sobre suas decisões e processos de raciocínio.

F

Few-Shot Learning Uma técnica de aprendizado de máquina onde modelos aprendem a realizar tarefas com apenas alguns exemplos de treinamento.Fronteira de Confiança O limite definido que separa componentes confiáveis de não-confiáveis em sistemas de inteligência artificial.Fine-Tuning O processo de adaptar um modelo pré-treinado para uma tarefa específica através de treinamento adicional com dados especializados.

G

GPU Cluster (Cluster GPU) Uma coleção de múltiplas unidades de processamento gráfico conectadas em rede para computação paralela de alta performance.Generative AI (IA Generativa) Sistemas de IA que podem criar novo conteúdo original como texto, imagens, áudio ou código.Generative UI (UI Generativa) Interfaces de usuário criadas dinamicamente por IA baseadas no contexto e necessidades específicas do momento.GPT Generative Pre-trained Transformer, uma arquitetura de modelo de linguagem que usa transformers para gerar texto semelhante ao humano.Ground Truth Os dados de referência corretos e verificados usados para treinar e avaliar modelos de aprendizado de máquina.

H

Human-in-the-Loop - HITL Sistemas de IA que incluem supervisão e intervenção humana como parte integral do processo de tomada de decisão.

I

IA (Inteligência Artificial) O campo amplo de criar sistemas que podem realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.Inferência O processo de usar um modelo treinado para fazer previsões ou gerar resultados a partir de novos dados de entrada.Instruction-Following Model (Modelo de Seguimento de Instruções) Modelos de IA especificamente treinados para compreender e executar instruções específicas dadas por usuários.

K

Knowledge Graph (Grafo de Conhecimento) Uma estrutura de dados que representa conhecimento como entidades interconectadas e suas relações semânticas.

L

Large Language Model - LLM (Grande Modelo de Linguagem) Um modelo de IA treinado em vastas quantidades de dados textuais para compreender e gerar linguagem natural.Latência O tempo de atraso entre enviar uma solicitação para um sistema de IA e receber a resposta.Latency Budget (Orçamento de Latência) A quantidade máxima aceitável de tempo de resposta alocada para um sistema de IA manter boa experiência do usuário.Linguagem Natural A comunicação humana cotidiana que sistemas de IA são projetados para compreender e gerar.Loop de Feedback Um processo cíclico onde sistemas de IA aprendem e se adaptam baseando-se no feedback recebido sobre seu desempenho.

M

Machine Learning - ML Um subconjunto da IA que permite aos sistemas aprender e melhorar automaticamente a partir da experiência sem programação explícita.Memória A capacidade de sistemas de IA manterem e usarem informações de interações anteriores ou contexto histórico.Middleware Software que atua como uma ponte entre diferentes componentes de sistemas de IA, facilitando comunicação e integração.Mini Model (Mini Modelo) Versões compactas e otimizadas de modelos de IA projetadas para dispositivos com recursos limitados ou aplicações específicas.Model Context Protocol - MCP Um protocolo padronizado para compartilhar contexto e estado entre diferentes modelos e sistemas de IA.Modelo Uma representação matemática treinada que pode fazer previsões ou gerar resultados baseados em dados de entrada.Multimodal Sistemas de IA que podem processar e compreender múltiplos tipos de dados como texto, imagem, áudio e vídeo simultaneamente.

N

Natural Language Interface - NLI Uma interface que permite aos usuários interagirem com sistemas usando linguagem humana natural ao invés de comandos técnicos.Natural Language Processing - NLP O campo da IA focado em permitir que computadores compreendam, interpretem e gerem linguagem humana.

O

Observabilidade A capacidade de monitorar, medir e compreender o comportamento interno de sistemas de IA em operação.One-Shot Learning Uma técnica de aprendizado onde modelos aprendem a realizar tarefas com apenas um único exemplo de treinamento.Orquestração O gerenciamento coordenado de múltiplos componentes e serviços de IA para criar fluxos de trabalho complexos.Overfitting Quando um modelo de aprendizado de máquina aprende os dados de treinamento muito especificamente, falhando em generalizar para novos dados.

P

Personificação Dar características de personalidade, identidade ou traços humanos distintivos a sistemas de inteligência artificial.Probabilístico Sistemas que incorporam incerteza e aleatoriedade, produzindo resultados baseados em probabilidades em vez de certezas absolutas.Prompt A entrada de texto ou instrução dada a um modelo de IA para guiar sua resposta ou comportamento.Prompt Bar (Barra de Prompt) Uma interface de entrada de texto otimizada especificamente para interação com sistemas de IA através de prompts.Prompt Engineering A arte e ciência de criar prompts eficazes para otimizar o desempenho e saídas de modelos de IA.Proteções Medidas de segurança implementadas para prevenir uso prejudicial ou comportamento inadequado de sistemas de IA.

R

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Uma técnica que combina recuperação de informações com geração de texto para criar respostas mais precisas e atualizadas.Reasoning Model (Modelo de Raciocínio) Modelos de IA especializados em resolver problemas complexos através de raciocínio lógico e análise estruturada.Reinforcement Learning - RL Um tipo de aprendizado de máquina onde agentes aprendem a tomar decisões através de tentativa e erro, recebendo recompensas ou penalidades.

S

Saída de Emergência Mecanismos de segurança que permitem interromper ou substituir sistemas de IA quando necessário.Synthetic Persona (Persona Sintética) Personalidades artificiais criadas por IA para simular características, comportamentos e traços específicos de personas definidas.

T

Transfer Learning Uma técnica onde um modelo treinado em uma tarefa é reutilizado e adaptado para uma tarefa relacionada.Transformer Uma arquitetura de rede neural que usa mecanismos de atenção para processar sequências de dados de forma paralela.

U

Uso de Computador A capacidade de sistemas de IA interagirem diretamente com interfaces de computador como um usuário humano faria.

V

Vector Database (Banco de Dados Vetorial) Um sistema de banco de dados especializado para armazenar e buscar embeddings vetoriais de forma eficiente.Vibe Coding Uma abordagem de programação onde desenvolvedores usam intuição e fluxo criativo ao invés de planejamento rigoroso.Vibe Marketing Uma estratégia de marketing focada em criar conexões emocionais e atmosfera ao invés de vendas diretas.Voice Agent (Agente de Voz) Um agente de IA que interage através de comunicação por voz, processando fala e respondendo de forma auditiva.

Z

Zero-Shot Learning A capacidade de um modelo de IA realizar tarefas para as quais não foi explicitamente treinado, baseando-se apenas em conhecimento geral.