Um algoritmo é uma sequência de instruções que um computador segue para realizar uma tarefa específica. Em IA, algoritmos são usados para processar dados, identificar padrões e tomar decisões. A eficácia de um sistema de IA depende fortemente do algoritmo utilizado.
É um sistema de IA que sugere produtos, serviços ou conteúdos com base nas preferências e comportamentos anteriores dos usuários. Esses algoritmos são amplamente utilizados em plataformas de streaming, redes sociais e e-commerce para personalizar a experiência do usuário e aumentar o engajamento. Eles analisam dados de interações passadas e aplicam modelos estatísticos para prever o que o usuário pode gostar ou achar relevante.
É uma subcategoria da IA focada em desenvolver algoritmos que permitem que computadores aprendam a partir de dados e melhorem seu desempenho ao longo do tempo, sem a necessidade de programação explícita para cada tarefa. Ele é a base de muitas aplicações de IA, como sistemas de recomendação de conteúdo e de reconhecimento de fala.
É uma subcategoria do aprendizado de máquina que utiliza redes neurais profundas para analisar grandes volumes de dados e identificar padrões complexos. É especialmente eficaz em tarefas como reconhecimento de fala, visão computacional e tradução automática.
São programas de computador que utilizam IA para simular conversas humanas. Eles podem responder a perguntas, fornecer informações e realizar tarefas em várias plataformas de comunicação. São amplamente usados em atendimento ao cliente e assistentes virtuais.
Ciência de Dados (Data Science) é um campo interdisciplinar que combina técnicas de estatística, computação e análise de dados para extrair insights valiosos a partir de grandes volumes de dados. Utilizando métodos como machine learning, mineração de dados e análise preditiva, a ciência de dados permite identificar padrões, fazer previsões e tomar decisões baseadas em dados. É fundamental para transformar dados brutos em conhecimento acionável, auxiliando empresas e organizações a resolver problemas complexos e melhorar seu desempenho.
Refere-se à simulação de processos de inteligência humana por sistemas de computador. Esses processos incluem aprendizado, raciocínio, e autocorreção. IA é aplicada em diversas áreas, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem, e tomada de decisões automatizadas.
São sistemas de IA treinados para prever a probabilidade de uma sequência de palavras em uma frase. Esses modelos são a base de tecnologias como autocompletar, geração de texto e assistentes virtuais. Exemplos incluem o ChatGPT, Gemini e Claude.
Processamento de Linguagem Natural é um ramo da IA que trata da interação entre computadores e linguagem humana. O objetivo do PLN é permitir que as máquinas compreendam, interpretem e gerem linguagem humana de maneira natural e útil. Exemplos incluem assistentes virtuais e tradutores automáticos.
Redes Neurais Artificiais são modelos computacionais inspirados no cérebro humano, compostos por camadas de neurônios artificiais. Essas redes são utilizadas para reconhecer padrões complexos em dados, como imagens e sons, e são fundamentais para o aprendizado profundo (deep learning).
Transformação digital é o processo de integração de tecnologias digitais em todos os aspectos de um negócio ou organização, resultando em mudanças fundamentais na forma como a empresa opera, entrega valor aos clientes e se adapta às demandas do mercado. Essa transformação envolve não apenas a adoção de novas ferramentas e plataformas tecnológicas, mas também a reestruturação de processos, modelos de negócios e cultura organizacional, visando aumentar a eficiência, inovação e competitividade.
É um campo da IA que permite que computadores interpretem e compreendam o mundo visual a partir de imagens ou vídeos. A visão computacional é utilizada em uma variedade de aplicações, desde sistemas de segurança até veículos autônomos.
