Em meio à digitalização crescente, empresas têm adotado a Inteligência Artificial (IA) para impulsionar eficiência, inovação e crescimento econômico. Em 2024, 72% das empresas no mundo já utilizam essa tecnologia, um aumento expressivo em relação aos 55% de 2023. Portanto, compreender os termos-chave do ecossistema é essencial para explorar o potencial dessa tecnologia e implementá-la da melhor forma nos negócios.
Neste glossário, exploramos os principais termos relacionados à Inteligência Artificial para empresas. Esse conhecimento fortalece práticas e estratégias fundamentais para o sucesso empresarial com IA e destaca como a UDS Tecnologia lidera a entrega de soluções de IA personalizadas e transformadoras.
Agentes Inteligentes:
Entidades computacionais capazes de perceber seu ambiente e agir de acordo com seus objetivos.
Aprendizado de Máquina Adversário (Adversarial Attacks):
Técnicas para enganar sistemas de IA através de manipulação maliciosa dos dados de entrada.
Aprendizado de Máquina (Machine Learning):
Subcampo da inteligência artificial onde os sistemas aprendem a partir dos dados.
Aprendizado Profundo (Deep Learning):
Técnica de aprendizado de máquina baseada em redes neurais profundas.
Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning):
Subcampo da IA onde um agente aprende a tomar ações em um ambiente para maximizar uma recompensa.
Aprendizado Supervisionado (Supervised Learning):
Tipo de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado com dados rotulados para fazer previsões ou classificações, usando algoritmos como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais.
Aprendizado Auto-supervisionada (Self-supervised Learning):
Método de aprendizado onde um modelo usa informações disponíveis nos próprios dados para supervisionar o treinamento.
Aprendizado por Transferência (Transfer Learning):
Técnica de aprendizado de máquina onde o conhecimento adquirido em uma tarefa é aplicado para melhorar o desempenho em outra.
Aprendizado One-Shot (One-shot Learning):
Capacidade de um modelo de aprender informações adequadas para tarefas de classificação com apenas um ou poucos exemplos de treinamento, reduzindo a necessidade de grandes conjuntos de dados rotulados.
Aprendizado Zero-shot (Zero-shot Learning):
Capacidade de um modelo fazer previsões sobre classes não vistas durante o treinamento, baseando-se em conhecimento prévio e atributos semânticos, permitindo generalização para novas classes com poucos ou nenhum exemplo rotulado.
Aprendizado Semi-supervisionado (Semi-supervised Learning):
Método de aprendizado que utiliza uma pequena quantidade de dados rotulados e uma grande quantidade de dados não rotulados para melhorar a precisão do modelo, combinando características de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
Aprendizado Não Supervisionado (Unsupervised Learning):
Tipo de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado em dados não rotulados para encontrar padrões ou estruturas subjacentes, utilizando algoritmos como clustering, redução de dimensionalidade e autoencoders.
Aprendizado Federado (Federated Learning):
Método de aprendizado de máquina onde vários dispositivos colaboram no treinamento de um modelo central sem compartilhar dados diretamente.
Aprendizado Geométrico Profundo (Geometric Deep Learning):
Aplicação de técnicas de aprendizado profundo em dados estruturados, como gráficos e redes.
Aprendizado Meta (Meta Learning):
Processo de aprendizado de máquina onde o próprio sistema aprende a aprender, adaptando-se a novas tarefas e cenários rapidamente.
APIs de IA:
Interfaces de programação de aplicativos que permitem acesso a modelos e funcionalidades de inteligência artificial.
Arquitetura de Software Inteligente:
Design de sistemas de software que incorporam algoritmos de IA para melhorar o desempenho e a eficiência.
Autoencoders:
Redes neurais usadas para aprender uma representação compacta e eficiente de dados, geralmente para fins de redução de dimensionalidade ou geração de novos dados.
Ajuste de Hiperparâmetros:
Processo de ajuste dos parâmetros de controle de um modelo, que não são aprendidos durante o treinamento, para otimizar seu desempenho. Exemplos incluem a taxa de aprendizado e o número de camadas em uma rede neural.
Algoritmos de Otimização:
Algoritmos usados em modelos de IA para melhorar a precisão e eficiência dos resultados.
Backpropagation:
Algoritmo utilizado em redes neurais artificiais para calcular o gradiente da função de custo em relação aos pesos da rede.
Bioinformática Computacional:
Aplicação de métodos computacionais para análise de dados biológicos, frequentemente usando técnicas de Inteligência Artificial.
Blockchain:
Tecnologia que permite a criação de um registro digital imutável e distribuído de transações, dados ou informações, que é mantido por uma rede de computadores.
Bayesian Networks:
Modelos probabilísticos que representam um conjunto de variáveis e suas dependências condicionais. São usados para inferência, diagnóstico e previsão em sistemas complexos.
Bias:
Refere-se à tendência de um modelo de aprendizado de inclinar-se para uma determinada previsão ou conjunto de previsões, geralmente como resultado de suposições simplificadoras feitas pelo modelo.
Bias-Variance Tradeoff:
O equilíbrio entre a simplicidade do modelo (bias) e sua capacidade de se ajustar aos dados de treinamento (variance). Um alto bias pode resultar em underfitting, enquanto uma alta variance pode resultar em overfitting.
Busca por Arquitetura Neural (NAS):
Processo automatizado de design de arquiteturas de redes neurais, utilizando algoritmos de aprendizado para encontrar configurações de rede que otimizem o desempenho para uma dada tarefa.
Bibliotecas SDKs de IA:
Conjuntos de ferramentas e kits de desenvolvimento que facilitam a integração de IA em aplicações de software.
Clusterização:
Técnica de agrupamento de dados semelhantes em clusters ou grupos.
Computação Evolutiva:
Ramo da IA que usa princípios de evolução biológica para resolver problemas de otimização.
Computação Quântica:
Aplicação de princípios quânticos em problemas de IA para melhorar o desempenho e a eficiência.
Capsule Networks:
Redes neurais que tentam superar as limitações das CNNs tradicionais, preservando melhor as relações espaciais entre características em dados como imagens, através do uso de cápsulas que agrupam um conjunto de neurônios.
Documentação Automática de Código:
Uso de IA para gerar documentação de código-fonte automaticamente, melhorando a manutenção e compreensão do software.
Dropout:
Técnica de regularização que consiste em ignorar aleatoriamente uma fração dos neurônios durante o treinamento, o que ajuda a prevenir overfitting e melhorar a capacidade de generalização do modelo.
Etiquetação de Dados:
Processo de rotular exemplos de dados com tags ou categorias, essencial para treinamento supervisionado de modelos de IA
Explainable AI (XAI):
Campo de pesquisa que visa tornar os modelos de IA compreensíveis e explicáveis para seres humanos.
Embedding:
Representação vetorial contínua de dados discretos, como palavras ou itens, em um espaço de baixa dimensionalidade. Usado para capturar relações semânticas e contextuais em tarefas de NLP e recomendação.
Epoch:
Uma rodada completa de treinamento do modelo em todo o conjunto de dados. É uma unidade de medida do progresso do treinamento.
Espaço Latente:
Espaço multidimensional onde características não observadas diretamente dos dados são representadas. Modelos como autoencoders e GANs projetam os dados em um espaço latente para captura de suas características essenciais.
Framework de Desenvolvimento de IA:
Conjunto de ferramentas e bibliotecas que facilitam o desenvolvimento e a implementação de modelos de Inteligência Artificial em software.
Função de Perda (Loss Function):
Função que quantifica o erro entre as previsões do modelo e os valores reais. Orienta o processo de otimização durante o treinamento do modelo, ajudando a ajustar os pesos para minimizar o erro.
Gráfico Computacional:
Representação gráfica das operações matemáticas realizadas por um modelo de aprendizado de máquina. Cada nó no grafo representa uma operação ou um cálculo, e as arestas representam os fluxos de dados.
Geração de Texto:
Técnica de geração de texto artificialmente, usando modelos de linguagem treinados em grandes corpora de texto, aplicável em chatbots, assistentes virtuais e criação de conteúdo automatizado.
Heurística:
Método utilizado para acelerar o processo de resolução de problemas em IA e aprendizado de máquina, oferecendo soluções rápidas e viáveis quando uma solução exata é impraticável devido à complexidade computacional.
Inteligência Artificial (IA):
Campo da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento de sistemas capazes de realizar tarefas que normalmente requerem inteligência humana.
Inteligência Artificial Generalizada (AGI):
Campo da IA que visa criar máquinas capazes de realizar qualquer tarefa intelectual que um ser humano possa fazer.
Inteligência Artificial Generativa:
Ramo da IA focado em criar novos dados ou conteúdos baseados em padrões aprendidos de dados existentes, como texto, imagens ou música, usando modelos como GANs e VAEs.
Inteligência Artificial Federada:
Modelo de colaboração descentralizada onde várias entidades compartilham dados e modelos de IA para treinamento.
Inicialização de Parâmetros:
Processo de definir valores iniciais para os pesos e vieses de um modelo antes do treinamento. Inicialização adequada pode acelerar a convergência e melhorar o desempenho do modelo.
Job Automation:
Automação de tarefas e funções anteriormente realizadas por humanos, utilizando IA e robótica.
Jupyter Notebook:
Ambiente interativo para desenvolvimento de código em Python, amplamente utilizado em IA para prototipagem e visualização.
K-nearest Neighbors (KNN):
Algoritmo de aprendizado supervisionado usado para classificação e regressão baseada na proximidade dos vizinhos mais próximos.
Linguagem Formal:
Estrutura matemática usada para representar sistemas de lógica ou linguagens de programação formais, essencial para compreensão de IA.
Linguagem Natural (NLP):
Subcampo da IA que se concentra na interação entre computadores e linguagem humana natural.
Meta-heurística:
Técnicas de otimização global inspiradas por processos naturais ou conceitos abstratos para resolver problemas complexos.
Modelos de IA em Produção:
Implantação e gerenciamento de modelos de IA em ambientes de produção, garantindo desempenho e escalabilidade.
Método de Atenção:
Técnica usada em redes neurais, especialmente em modelos de processamento de linguagem natural (NLP), que permite ao modelo focar em partes específicas do input enquanto processa uma sequência, melhorando o desempenho em tarefas como tradução automática e resumo de texto.
Método do Gradiente Estocástico (SGD):
Algoritmo de otimização que atualiza os pesos do modelo usando gradientes calculados em pequenos lotes de dados, em vez de todo o conjunto de dados, melhorando a eficiência e a convergência.
Memória de Curto Longo Prazo (LSTM):
Tipo de rede neural recorrente (RNN) que pode aprender dependências de longo prazo em dados sequenciais, como texto e séries temporais, usando células de memória especializadas.
Metodologia Kernel:
Técnicas de aprendizado de máquina que se baseiam na utilização de funções de kernel para mapear dados em espaços de alta dimensionalidade.
Natural Language Generation (NLG):
Subcampo de NLP focado na geração automática de texto natural.
Neuroevolução:
Método de otimização de redes neurais artificiais usando algoritmos genéticos ou evolução diferencial.
Neuroinformática:
Aplicação de técnicas de IA para análise de dados neurocientíficos.
Normalização:
Técnica de pré-processamento que escalona os dados para um intervalo comum, melhorando a eficiência e a estabilidade do treinamento do modelo.
Ontologia:
Estrutura formal que representa conhecimento em um domínio específico, usada para modelagem semântica em sistemas de IA.
Overfitting:
Quando um modelo se ajusta muito bem aos dados de treinamento, capturando ruídos e padrões espúrios, mas falha em generalizar para novos dados não vistos, resultando em desempenho fraco em dados de teste.
Otimização de Consulta:
Processo de melhoria da eficiência das consultas em bancos de dados, crucial para sistemas de IA que lidam com grandes volumes de dados.
Otimização Yield:
Uso de Inteligência Artificial para otimizar a produção ou resultados financeiros, maximizando o retorno sobre investimento.
Predição de Séries Temporais:
Uso de modelos de IA para prever valores futuros com base em padrões históricos de dados temporais.
Processamento de Linguagem Natural (NLP):
Campo da IA focado na interação entre computadores e linguagem humana.
Processamento de Imagens:
Análise e manipulação de imagens digitais usando técnicas de IA para reconhecimento, classificação e segmentação.
Perceptron:
Unidade básica de uma rede neural, consistindo de um único neurônio com uma função de ativação. É o bloco de construção fundamental das redes neurais.
Quantização Vetorial:
Técnica de compressão de dados que representa um grande conjunto de pontos de dados com um menor conjunto de pontos de referência, usada em reconhecimento de padrões e compressão de imagem.
Recomendação de Conteúdo:
Sistemas de IA que recomendam produtos, serviços ou conteúdo com base no comportamento do usuário.
Redes Neurais Convolucionais (CNNs):
Redes neurais projetadas para processar dados com uma estrutura de grade, como imagens, utilizando camadas de convolução para extrair características hierárquicas das entradas.
Rede Adversária Generativa (GANs):
Modelo de IA composto por duas redes neurais em competição, usado para gerar novos dados realistas.
Rede Neural Direta:
Redes neurais onde a informação flui em uma única direção, da camada de entrada para a camada de saída, sem ciclos. São usadas em tarefas de classificação e regressão.
Rede Neural Recorrente (RNNs):
Redes neurais projetadas para processar sequências de dados, onde as saídas de neurônios anteriores são usadas como inputs para neurônios subsequentes, tornando-as adequadas para tarefas como previsão de séries temporais e processamento de linguagem natural.
Regularização:
Métodos para prevenir overfitting adicionando penalidades ao modelo para manter a simplicidade e melhorar a capacidade de generalização. Exemplos incluem L1, L2 e dropout.
ResNet:
Tipo de rede neural profunda que utiliza conexões residuais para facilitar o treinamento de redes extremamente profundas, permitindo a construção de modelos mais profundos e eficazes.
Segurança e Privacidade em IA:
Desafios e técnicas para proteger dados sensíveis e garantir a confiabilidade dos sistemas de IA.
Sistemas Baseados em Regras:
Sistemas de IA que utilizam regras lógicas para realizar tarefas específicas de tomada de decisão.
Síntese de Imagem:
Técnica de criação de novas imagens artificialmente, geralmente usando modelos generativos como GANs, para aplicações em arte, entretenimento e aumento de dados para treinamento de modelos de IA.
Softmax:
Função de ativação que converte um vetor de valores em uma distribuição de probabilidades, frequentemente usada na camada de saída de modelos de classificação para prever a probabilidade de cada classe.
Técnicas de Otimização de Modelos de IA:
Métodos para melhorar a precisão, eficiência e escalabilidade dos modelos de Inteligência artificial.
TensorFlow e PyTorch:
Frameworks populares para desenvolvimento e implementação de modelos de IA, oferecendo suporte para deep learning e outras técnicas avançadas.
Taxa de Aprendizado (Learning Rate):
Taxa de aprendizado que controla o quanto os pesos do modelo são atualizados em resposta ao erro estimado a cada iteração do treinamento. É um hiperparâmetro crucial que influencia a convergência do modelo.
Transferência de Estilo Neural:
Técnica de aplicação de estilos artísticos a imagens, combinando o conteúdo de uma imagem com o estilo de outra, usando redes neurais profundas, frequentemente usadas em arte digital.
Unidade de Processamento de Tensor (TPU):
Um tipo de circuito integrado desenvolvido pelo Google especificamente para acelerar o processamento de redes neurais e outras aplicações de aprendizado de máquina.
Validação Cruzada:
Técnica estatística usada para avaliar a capacidade de generalização de um modelo de aprendizado de máquina.
Voronoi Diagram:
Ferramenta geométrica usada em IA para dividir um espaço em regiões com base na proximidade dos pontos em um conjunto de dados.
XAI (Explainable AI):
Campo de pesquisa que visa tornar os modelos de IA compreensíveis e explicáveis para seres humanos.
XGBoost:
Algoritmo de aprendizado de máquina baseado em árvores de decisão, conhecido por sua eficiência e desempenho em competições de ciência de dados.
Yolo (You Only Look Once):
Uma família de modelos de redes neurais profundas voltada para a detecção de objetos em tempo real. YOLO divide a imagem de entrada em uma grade e, para cada célula da grade, prevê limites de caixas e probabilidades de classe, permitindo a identificação rápida e precisa de objetos em imagens e vídeos.
Zero-shot Learning:
Tipo de aprendizado de máquina onde um modelo é treinado para realizar uma tarefa sem exemplos diretos dessa tarefa.
Tecnologia transforma.
Nós criamos transformação.
