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A inteligência artificial está transformando a forma como empresas operam, tomam decisões e interagem com dados — e os agentes de IA estão no centro dessa revolução. Mas para navegar por esse novo cenário com confiança, é essencial compreender os conceitos, tecnologias e práticas que dão forma a essa transformação.
Este glossário reúne os principais termos técnicos e estratégicos relacionados à inteligência artificial e agentes autônomos. De arquiteturas como Transformers a práticas como Fine-tuning e conceitos como Orquestração de Agentes, você encontrará aqui uma visão clara, direta e atualizada para tomar decisões mais inteligentes.
Explore de A a Z e domine a linguagem que define o futuro do trabalho.
Método utilizado para avaliar a importância de componentes específicos de um modelo de IA, removendo-os e observando o impacto no desempenho geral do sistema.
Inteligência artificial com capacidade cognitiva geral, capaz de realizar qualquer tarefa intelectual humana.
Sistemas de inteligência artificial que operam com autonomia, capazes de tomar decisões e executar tarefas complexas sem intervenção humana direta.
Entidade autônoma que percebe seu ambiente e toma decisões para atingir objetivos específicos.
Antecipam eventos e ajustam ações com base em previsões e objetivos futuros.
Age com base no estado atual do ambiente, sem considerar histórico.
Processo de garantir que os objetivos e comportamentos de um sistema de IA estejam alinhados com valores humanos e intenções desejadas.
Técnica que permite que sistemas aprendam a partir de dados.
Treinamento com dados rotulados.
Identificação de padrões sem rótulos.
Modelo aprende por tentativa e erro, com recompensas e punições.
Capacidade de operar sem intervenção humana direta.
Conjuntos massivos de dados que exigem métodos avançados de análise.
Tendência sistemática que leva a resultados enviesados em modelos de IA.
Termo que descreve modelos de IA cujos processos internos são opacos, dificultando a interpretação de como as decisões são tomadas.
Técnica de raciocínio passo a passo usada em LLMs.
Habilidade de realizar inferências e decisões complexas.
Software que simula conversas humanas, geralmente para atendimento.
Atribuição de categorias a dados com base em suas características.
Orquestração de múltiplos agentes especializados.
Capacidade computacional necessária para treinar e executar modelos de IA, geralmente medida em FLOPS.
Sistemas de IA projetados para interagir com humanos por meio de linguagem natural, como chatbots e assistentes virtuais.
Conjunto de dados usados no treinamento/teste de modelos.
Subcampo que utiliza redes neurais profundas.
Conteúdo audiovisual gerado por IA que imita pessoas reais, frequentemente usado para criar vídeos falsos realistas.
Modelo Transformer aplicado a problemas de decisão.
Distribuição inteligente de subtarefas entre agentes ou humanos.
Execução completa de tarefas sem intervenção humana.
Representações vetoriais que capturam significado semântico de palavras e frases.
Técnica de criar entradas eficazes para obter boas saídas de LLMs.
Capacidade do modelo de justificar decisões para humanos.
Capacidade de agentes de invocar ferramentas externas para executar tarefas.
Ajuste de um modelo pré-treinado para tarefas específicas.
Modelo de IA composto por duas redes neurais que competem entre si para gerar dados realistas.
Arquitetura de modelo de linguagem que gera texto autonomamente.
Quando um modelo gera informações falsas ou sem base factual.
Abordagem em que humanos participam do processo de treinamento, validação ou ajuste de sistemas de IA.
Capaz de criar novos conteúdos (textos, imagens, músicas).
Técnicas que tornam os processos de decisão dos modelos compreensíveis.
Capacidade de responder com baixa latência em ambientes de produção.
Adaptação do agente com base em histórico, ambiente e preferências.
Métrica para medir similaridade entre conjuntos.
Algoritmo de agrupamento que divide dados em k grupos semelhantes.
Estrutura de dados que representa informações por meio de entidades e suas inter-relações.
Modelos de linguagem treinados em grandes volumes de texto.
Linguagem usada por humanos na comunicação.
Mecanismo de ajuste contínuo com base nos resultados observados.
Práticas que integram ML com operações para automação e governança.
Protocolo que padroniza a interação entre modelos de IA e ferramentas externas, facilitando a integração e a interoperabilidade.
Armazena informações transitórias durante a execução.
Retém histórico útil para personalização e continuidade.
Representação matemática usada para realizar tarefas específicas.
Sistemas de IA capazes de processar e integrar múltiplos tipos de dados.
Campo que estuda a interação entre linguagem humana e computadores.
Ajuste de valores para uma escala comum.
Coordenação de múltiplos agentes em sistemas colaborativos.
Quando o modelo aprende demais os dados de treino e performa mal em novos.
Divisão de tarefas complexas em níveis de abstração.
Estimativa de resultados futuros com base em dados passados.
Entrada textual fornecida a um modelo de linguagem.
Algoritmo de reforço baseado em tabelas de recompensa.
Medida de utilidade, relevância e precisão de uma saída de IA.
Campo da computação que utiliza princípios da mecânica quântica para processar informações.
Integração de dados de diferentes fontes (texto, imagem, áudio).
Modelo inspirado no cérebro humano, com nós interconectados.
Técnica onde o modelo aprende por tentativa e erro.
Técnica onde o aprendizado por reforço é guiado por avaliações humanas.
Capacidade do agente de revisar sua própria performance.
Ponto hipotético no qual a IA supera a inteligência humana.
Redução de dados para balanceamento ou agilidade.
Inteligência hipotética que supera a humana em todos os aspectos.
Demandam planejamento e memória em múltiplos passos.
Unidade de entrada, como palavra ou caractere.
Arquitetura que usa atenção para processar sequências.
Teste que avalia a capacidade de uma IA se passar por humano.
Modelo simplista que não captura padrões relevantes.
Base para decisão ótima em agentes racionais.
Modelo generativo que aprende representações latentes de dados.
Base de dados usada para armazenar e recuperar embeddings.
Habilidade de interpretar imagens e vídeos.
Parâmetro em redes neurais que determina a influência de uma entrada.
Subcampo da IA voltado à interpretabilidade dos modelos.
Formato de configuração legível por humanos, usado em pipelines de IA.
Capacidade de um modelo de realizar tarefas para as quais não foi explicitamente treinado.
Dominar a linguagem da inteligência artificial é o primeiro passo para aproveitar todo o seu potencial. Neste glossário, você conheceu os conceitos mais relevantes e atualizados sobre agentes de IA, aprendizado de máquina, modelos generativos, orquestração e muito mais.
Com essa base, você está pronto para discutir, implementar ou evoluir projetos de IA com segurança e clareza.
Se sua empresa quer automatizar processos, ganhar escala com segurança e explorar o potencial dos agentes de IA, fale com um especialista da Crawly. Vamos te mostrar como transformar operação em vantagem competitiva com inteligência real.
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