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Inteligência Artificial (IA) - Coggle Diagram
Inteligência Artificial (IA)
CONCEITO:
Capacidade de uma máquina realizar tarefas que exigem a inteligência humana
Como Evoluiram?
Com
GPUs
- unidades de processamento grafico muito potentes
BIG Data
- uma imensa quantidade de dados
Modelo de aprendizado profundo
(Deep Learning)
Arquitetura Inovadoras
Tipos de Arquitetura
Redes Neurais Artificiais RNAs
:
Inspiradas no cérebro humano com nós interconectados
Redes Neurais Convolucionais
CNNs:
especializada em dados em grade para analisar imagens e vídeos
Redes Neurais Recorrentes
RNN
e
LSTMs
: Projetadas para dados sequenciais (texto, séries temporais). Mantém um estado oculto para lembrar dados passados
Transformers:
Modelos baseados em mecanismos de atenção (
attention
), sem dependência de sequência temporal.
Modelos de aprendizado profundo
Supervisionado
: O aprendizado supervisionado prevê resultados futuros com base em dados passados com rótulos conhecidos.
Não supervisionado:
Descobre padrões em dados sem rótulos conhecidos para classificar resultados futuros. Encontra padrões por conta propria
Aprendizado por reforço
: Usa tentativa e erro para melhorar a tomada de decisões ao longo do tempo.
Modelos de Linguagem LLM
: Subclasse de transformers otimizados para gerar/processar linguagem natural.
Modelos de Difusão:
Geram dados (imagens, áudio) removendo ruído gradualmente
Modelos Híbridos e Multimodais
: Combinam múltiplas arquiteturas para lidar com diferentes tipos de dados
Modelos Especializados
Duas redes (geradora e discriminadora) competindo para gerar dados realistas.