Artigo
DicionAIrio para gestores
13 de março 2025
Tempo de leitura: 5min
A
Agente inteligente
É um software que toma decisões autónomas para atingir um objetivo.
Algoritmo
É uma sequência de instruções que um computador segue para realizar uma tarefa, em que cada passo é uma instrução para o resultado final.
Aprendizagem de máquina
É como ensinar um computador a aprender com exemplos, sem precisar de programação direta. Imagine, por exemplo, um cão, que aprende truques através de recompensas e castigos.
Aprendizagem não supervisionada
É um tipo de machine learning em que o algoritmo aprende com exemplos não rotulados e encontra padrões por conta própria.
Aprendizagem por reforço
É um tipo de machine learning em que o algoritmo aprende por tentativa/erro, recebendo recompensas e penalizações.
Aprendizagem profunda – Deep Learning
É um tipo de machine learning que usa redes neurais para tarefas complexas, como reconhecer rostos em imagens. É como o cérebro humano, com várias camadas de neurónios que processam informações.
Assistente virtual
É um software que ajuda a realizar tarefas, como definir lembretes, fazer pesquisas e controlar dispositivos domésticos.
Automatização
É o processo que utiliza máquinas para realizar tarefas sem intervenção humana – por exemplo, robôs que montam carros numa fábrica.
Automatização de Processos Robóticos (RPA)
Uma tecnologia que usa Inteligência Artificial para automatizar tarefas repetitivas e baseadas em regras, geralmente em ambientes de negócios.
B
Big Data
É o nome dado a grandes volumes de dados que são processados por sistemas de IA, como se fosse uma biblioteca enorme de informações.
C
Chatbot
É um software que simula uma conversa humana, como um assistente virtual que responde a perguntas on-line.
Codificação e descodificação
Em contextos generativos, a codificação refere-se à representação de dados num formato que o modelo de Inteligência Artificial entenda. A decodificação é o processo inverso, em que o modelo gera dados a partir dessa representação.
D
Dados
São as informações que os algoritmos usam para aprender. Podem ser textos, imagens, vídeos, etc.
E
Ética em IA
São os princípios que guiam o desenvolvimento e o uso responsável da IA, garantindo que seja justa e benéfica para a sociedade.
F
Fine-tuning
É o processo de ajustar um modelo de Inteligência Artificial pré-treinado em tarefas específicas, tornando-o mais adaptado a uma determinada aplicação.
G
Gerador de texto
Refere-se à capacidade que um sistema de Inteligência Artificial tem para criar texto automaticamente. Pode ser usado para criar histórias, artigos, respostas de chatbots e muito mais.
Gerador de imagens
Envolve a criação automática de imagens ou gráficos através de sistemas de Inteligência Artificial. Isso pode ser usado em arte generativa, criação de personagens de jogos, etc.
I
IA – Inteligência Artificial, o mesmo que AI – Artificial Intelligence
É um campo da ciência da computação focada no desenvolvimento de sistemas e algoritmos que podem realizar tarefas que normalmente exigem inteligência humana, tais como a aprendizagem, o raciocínio e a resolução de problemas.
IA generativa
São algoritmos que criam conteúdo novo, como textos, imagens e músicas.
M
Machine Learning
É um ramo da Inteligência Artificial que se concentra em desenvolver algoritmos que permitem aos sistemas aprenderem e melhorarem, tendo dados como base. É fundamental para muitas das abordagens generativas que conhecemos.
P
Privacidade de Dados
Uma das preocupações que a Inteligência Artificial levanta, dado que se trata da proteção das informações pessoais de cada pessoa, de acordo com a legislação em vigor, como por exemplo o Regulamento Geral de Proteção de Dados – RGPD.
Processamento de Linguagem Natural (NLP)
É a capacidade das máquinas poderem entender e processar a linguagem humana.
R
Redes generativas Adversárias (GAN)
São modelos de Inteligência Artificial compostos por duas redes neurais, uma geradora e outra discriminadora. Elas competem entre si, o que leva a melhorias constantes na qualidade dos dados gerados, seja texto, imagens ou outros.
Rede Neural Artificial
São modelos computacionais inspirados no cérebro humano, compostos por “neurónios” ligados uns aos outros. Cada neurónio processa informações e passa para o próximo.
Reinforcement Learning
Uma abordagem de machine learning em que um agente age num determinado ambiente para maximizar uma recompensa cumulativa. É amplamente usado em jogos, robótica e automação.
Robótica
É a área da IA que se dedica à criação de robôs capazes de realizar tarefas físicas.
S
Superapredizagem – supervised learning
É um tipo de machine learning em que o algoritmo aprende com exemplos rotulados.
T
Transferência de estilo
É a capacidade de aplicar o estilo de um conjunto de dados a um outro. Por exemplo, aplicar o estilo de uma pintura famosa a uma imagem fotográfica.
Transformers
São modelos de Inteligência Artificial que se destacam em tarefas de processamento de linguagem natural, como tradução automática e resumo de texto. Eles são fundamentais em muitas aplicações generativas de texto.
Teste
É o processo de verificar se um algoritmo aprendeu corretamente, através da utilização de exemplos que ele nunca viu antes.
Treino
É o processo de ensinar um algoritmo a realizar uma tarefa, fornecendo muitos exemplos.
V
Viés
É um erro sistemático num algoritmo, que leva a resultados injustos ou discriminatórios.
Visão computacional
É a capacidade que as máquinas têm para interpretarem e compreenderem imagens e vídeos.
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