Mapa Mental

Mapa Mental

1. inteligência artificial- sistema projetado para máquinas, para objetivos explícitos e implícitos

   • IA é quando máquinas conseguem “pensar” um pouco como humanos, aprendendo e tomando decisões.
     • Tem a IA simples, que faz tarefas específicas, e a mais avançada, que tenta pensar como um ser humano.
       • aprendizado de máquina
         • reconhecimento de fala
           • linguagem e imagens
         • machine learning
           • área da IA onde computadores aprendem como dados
             • O sistema analisa muitos dados, encontra padrões e usa isso para fazer previsões ou tomar decisões.
               • tipos principais
                 • por reforço
                   • supervisionado
                     • não supervisionado
                       • semi-supervisionado
               • etapas
                 • Ordenação dos dados
                   • Escolha do modelo
                     • Treinamento do modelo
                       • Avaliação do modelo
                         • Sintonia fina do modelo
               • conceitos básicos estatistícos
                 • Média: valor “central” dos dados
                   • Mediana: valor do meio
                     • Moda: valor que mais aparece
                 • O desvio-padrão mede a dispersão dos valores em relação à média
                   • A distribuição normal é um jeito de os dados se organizarem em forma de “curva de sino”.
                 • Teorema de Bayes
                 • Correlação é uma medida que mostra como duas coisas estão relacionadas.
           • deep learning
             • Deep Learning é uma área da Inteligência Artificial que usa redes neurais com várias camadas para aprender a partir de grandes quantidades de dados.
               • A aprendizagem ocorre com o fortalecimento ou enfraquecimento das sinapses.
                 • O cérebro é composto de três regiões
                   • cérebro anterior
                   • cérebro médio
                   • cérebro posterior
                 • Hipocampo: esse é o lugar onde seu cérebro armazena memórias.
                 • Lobo frontal: aqui o cérebro se concentra em emoções, fala, criatividade, julgamento, planejamento e raciocínio.
                 • Córtex cerebral: essa talvez seja a parte mais importante quando se trata de IA.
                   • ajuda com o pensamento e outras atividades cognitivas. De acordo com a pesquisa de Suzana Herculano-Houzel, o nível de inteligência está relacionado ao número de neurônios nessa área do cérebro.
                     • Deep Learning imita o cérebro em estrutura básica, mas o cérebro humano ainda é muito mais eficiente, adaptável e inteligente.
             • redes neurais
               • Rede neural recorrente (RNN);
                 • Rede neural convolucional (CNN)
                   • Rede adversária generativa (GAN)
       • IA fraca
         • IA forte
           • IA superinteligente
       • classificação
         • abordagem
           • IA simbólica
           • IA conexionista
         • capacidade
           • IA Estreita
           • IA Geral
           • Superinteligência
         • funcionamento
           • IA Reativa
           • Memória Limitada
           • Teoria da Mente
           • Autoconsciência
         • abordagem técnica
           • Simbólica
           • IA Generativa
         • modelo (propósito)
           • Modelos de Linguagem
           • Modelos Generativos
           • Modelos de Recuperação
           • Agentes Autônomos
           • Modelos Multimodais

2. IA generativa

   • IA generativa é um tipo de Inteligência Artificial que consegue criar conteúdos novos, como textos, imagens, músicas e vídeos.
   • A IA generativa surgiu a partir da evolução da Inteligência Artificial e do Machine Learning, quando os computadores começaram a aprender padrões de grandes quantidades de dados.
   • projetada para criar
     • novos conteúdos
       • músicas
         • vídeos ou códigos
     • criação
       • são usadas para criar dados que são semelhantes ao conjunto de dados de treinamento
       • apoio
         • refere-se ao uso dessas redes para melhorar ou enriquecer outros modelos de aprendizado de máquina.
   • modelos generativos
     • Atualmente, há duas grandes abordagens para os modelos generativos
       • Redes Adversariais Generativas (GAN)
         • Transformadores Generativos Pré-Treinados (GPT).
           • GPT é um tipo de Inteligência Artificial feita para entender e gerar textos de forma parecida com a linguagem humana.
         • GANs são um tipo de Inteligência Artificial formada por duas redes neurais que competem entre si para gerar dados novos.
     • discussões sobre IA generativa
       • Propriedade intelectual
         • Confiabilidade
           • Autoria
       • falhas da IA
         • A IA pode errar, ter preconceitos nos dados e não entender de verdade o que faz. Ela também depende de muitos dados e pode ter problemas de privacidade. Além disso, não é realmente criativa, só combina informações já existentes.