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Atlas de IA

DOMAINS

Domínios

Oito campos interdependentes que formam uma cadeia completa, dos fundamentos matemáticos à entrega em produção.

48 conceitos no totalDomínios · 8

Fundamentos de matemática e estatística

Vetores, matrizes, probabilidade e derivadas: a linguagem da IA

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • Why can data be written as a matrix?
  • Which direction does the gradient actually point?
  • Why can softmax be used as a probability?

Aprendizado de máquina

Fazer programas inferirem regras dos dados em vez de codificá-las à mão

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • What separates “memorising” from “learning”?
  • Why does a model that aces training fail in production?
  • What can unlabelled data still be used for?

Aprendizado profundo

Delegar a engenharia de atributos a camadas empilhadas

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • What is a single neuron actually computing?
  • How does backpropagation carry error backwards?
  • Why are deeper networks harder to train?

PLN e grandes modelos de linguagem

Da tokenização aos Transformers e a modelos que conversam

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • What exactly does a model see when it reads a word?
  • Why does attention beat recurrence?
  • Why does next-token prediction yield conversation?

Visão computacional

Converter pixels em objetos, cenas e estrutura 3D

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • What does a convolution kernel actually learn?
  • How do classification, detection and segmentation differ?
  • How does a machine recover 3D from 2D images?

Aprendizado por reforço

Aprender sequências de decisões por tentativa, erro e recompensa atrasada

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • Why does delayed reward make the problem hard?
  • How do value functions and policy gradients divide the work?
  • Why can RL improve large language models?

IA generativa

De julgar o que algo é a sintetizar como deveria ser

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • What distribution is a generative model learning?
  • Why is diffusion more stable than a GAN?
  • How does a text prompt become an image?

Engenharia, segurança e ética de IA

Transformar um modelo funcional em um produto utilizável, confiável e auditável

6 concepts

Perguntas que este domínio responde

  • How are large models compressed onto consumer hardware?
  • How do you evaluate when there is no answer key?
  • Why is prompt injection so hard to eliminate?