Se você entender esses termos e como eles funcionam, você já está na pista:
AGI (IA humanoide): IA com raciocínio semelhante ao humano.
CoT (Pensamento em cadeia): A IA pensa passo a passo.
Agentes de IA: Programas que tomam decisões automatizadas.
Wrapper de IA: Simplificando a interação com modelos de IA.
Alinhamento de IA: Garantindo que a IA siga valores humanos.
Ajuste fino: Melhorando a IA com dados de treinamento específicos.
Alucinação: Informações fabricadas pela IA.
Modelo de IA: IA treinada para tarefas específicas.
Chatbot: IA que simula conversas humanas.
Compute: capacidade de processamento do modelo de IA.
Computer Vision: capacidade da IA de entender imagens e vídeos.
Context: informações retidas pela IA para melhores respostas.
Deep Learning: IA que aprende através de redes neurais profundas.
Embedding: representação digital das palavras para IA.
Explainability: entender a lógica por trás das decisões da IA.
Foundation Model: um grande modelo de IA que se adapta a tarefas.
Generative AI: cria conteúdos como textos e imagens.
GPU: hardware usado para processar IA rapidamente.
Ground Truth: dados de validação para o aprendizado da IA.
Inference: previsões que a IA faz com novos dados.
LLM: IA treinada com uma grande quantidade de dados textuais.
Machine Learning: IA melhora através da experiência com dados.
MCP: padrão para acesso a dados internos da IA.
NLP: IA que entende a linguagem humana.
Neural Network: modelo de IA inspirado no cérebro.
Parameters: variáveis internas que a IA aprende.
Prompt Engineering: criar entradas para guiar a saída da IA.
Reasoning Model: IA com capacidade de raciocínio lógico.
Reinforcement Learning: IA aprende através de recompensas e punições.
RAG: IA que combina busca e geração.
Supervised Learning: IA treinada em dados rotulados.
TPU: chip dedicado para processamento de IA.
Tokenization: dividir textos em pedaços de palavras.
Training: ensinar a IA ajustando parâmetros.
Transformer: uma arquitetura de IA usada para entender a linguagem.
Unsupervised Learning: IA descobre padrões sem dados rotulados.
Vibe Coding: captura emoções através da linguagem e prevê saídas.
Weights: valores que influenciam o aprendizado da IA.
