Inteligência Artificial
Uso de técnicas e programas que permitem que os computadores imitem a inteligência humana em como se mover, falar, ver, escutar e tomar decisões, tudo isso usando lógica, regras ou aprendizado de máquina.
Aprendizado de Máquina
Capacidade que as máquinas ou os sistemas têm de aprender e melhorar por si mesmas através de dados com o passar do tempo. O aprendizado se dá através do treinamento de algoritmos que utilizam esses dados.
Aprendizado Profundo
Sub-área do aprendizado de máquina composta por algoritmos que imitam como o cérebro humano aprendem e processam grandes volumes de informações.
Estima-se que o cérebro humano tenha cerca de 100 bilhões de neurônios e eles estão conectados fazendo SINAPSES o tempo todo. Redes neurais geralmente aprendem através de regras definidas ou dados rotulados com exemplos definidos.
Por exemplo, você pode dar como input imagens de cães e gatos já rotuladas, o algoritmo aprende através dos exemplos e quando você dá como input novas figuras para o algoritmo ele utiliza o modelo estatístico para gerar um output que seria a nova imagem classificada em cão ou gato.
Inteligência Artificial Generativa
É um tipo de IA que cria conteúdo novo baseado no que ele aprendeu, a partir de conteúdo já existente. O processo de aprendizado a partir do conteúdo já existente é chamado de treinamento e o resultado é a criação de um modelo estatístico.
Quando uma requisição acontece via prompting em alguma aplicação, a GAI (generative AI) usa o modelo estatístico para predizer qual seria a provável resposta – e essa resposta pode vir em diferentes formatos (texto, imagem, código, animação/vídeo, áudio).
Por exemplo, através de bilhões de imagens de cães disponíveis na internet e usadas no treinamento de algoritmos de deep learning, você pode requisitar através de algum prompt de alguma aplicação na forma de texto: “gere uma imagem de um cão correndo na lua” e ter como output uma imagem completamente diferente das bilhões que foram usadas como input durante o treinamento do modelo.
Temos vários formatos de requisição de entrada (input) sobre o que queremos e várias formas de saída (output) do conteúdo criado.
Exemplo:
Texto – para – Texto
Texto – para – Código
Código – para – texto
Texto- para – Imagem
Imagem – para – texto
Texto – para – Vídeo/Animação
Áudio – para – texto
Texto – para – Áudio
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