Apresentamos um conjunto de alguns dos principais conceitos(e o seu significado) utilizados hoje quando se fala em Inteligência Artificial.
Inteligência Artificial (IA): Tecnologia que permite a um sistema imitar funções cognitivas humanas, como aprendizagem e resolução de problemas.
Aprendizagem Automática (Machine Learning – ML): Subcampo da IA que envolve a criação de algoritmos que permitem aos computadores aprenderem a partir de dados.
Aprendizagem Profunda (Deep Learning): Subcampo da aprendizagem automática que utiliza redes neurais artificiais com muitas camadas (redes neurais profundas) para modelar padrões complexos em grandes volumes de dados.
Redes Neurais Artificiais (Artificial Neural Networks – ANN): Sistemas computacionais inspirados na estrutura e funcionamento do cérebro humano, compostos por unidades chamadas neurónios artificiais.
Processamento de Linguagem Natural (Natural Language Processing – NLP): Campo da IA que foca na interação entre computadores e humanos através da linguagem natural, permitindo a compreensão e geração de texto.
Visão Computacional (Computer Vision): Tecnologia que permite aos computadores interpretar e processar informações visuais do mundo, como imagens e vídeos.
Algoritmo: Conjunto de instruções ou regras definidas para resolver um problema específico ou realizar uma tarefa.
Big Data: Conjunto de dados tão grande e complexo que exige tecnologias avançadas para capturar, armazenar, gerir e analisar.
Transferência de Aprendizagem (Transfer Learning): Técnica onde um modelo treinado numa tarefa é reutilizado como ponto de partida para um modelo numa segunda tarefa relacionada.
ChatGPT: Modelo de linguagem desenvolvido pela OpenAI, baseado na arquitetura GPT (Generative Pre-trained Transformer). O ChatGPT é treinado para entender e gerar texto em linguagem natural, permitindo uma interação fluida com utilizadores humanos. É capaz de responder a perguntas, manter conversações e auxiliar em diversas tarefas de processamento de linguagem natural.