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Glossário

Glossário Colaborativo sobre Inteligência Artificial

Condições de conclusão

📌 Glossário Colaborativo – Inteligência Artificial

Seja bem-vindo(a) ao nosso Glossário Colaborativo sobre Inteligência Artificial (IA)! Este espaço foi criado para que possamos construir, de forma coletiva, um repositório de conceitos fundamentais relacionados ao tema da disciplina.

A proposta é que cada participante contribua adicionando definições, exemplos e reflexões sobre os termos mais relevantes no campo da IA. O objetivo é facilitar a compreensão dos conteúdos abordados, promovendo uma aprendizagem mais interativa e significativa.

🔹 Como participar?
1️⃣ Escolha um termo relacionado à Inteligência Artificial.
2️⃣ Pesquise e elabore uma definição clara e objetiva.
3️⃣ Sempre que possível, inclua exemplos, aplicações ou referências que ajudem a contextualizar o conceito.
4️⃣ Interaja com as contribuições dos colegas, complementando ou discutindo definições de forma construtiva.

🔎 Alguns termos para iniciar o glossário:

  • Aprendizado de Máquina (Machine Learning)
  • Redes Neurais Artificiais
  • Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  • Algoritmo
  • Big Data
  • Ética na Inteligência Artificial
  • Viés Algorítmico
  • IA Generativa
  • Deep Learning
  • Chatbots

Lembre-se: este é um ambiente colaborativo, e cada contribuição fortalece o aprendizado de toda a turma! Vamos construir juntos um glossário completo e enriquecedor. 🚀💡

Participem e aproveitem a oportunidade para expandir seus conhecimentos! 📚🤖



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ML

por Leandro Batista Rocha Antunes - quarta-feira, 23 abr. 2025, 15:22
 

Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML) é um campo da inteligência artificial que permite que sistemas de computador aprendam a partir de dados, sem serem explicitamente programados para cada tarefa específica. Em vez de receberem instruções detalhadas sobre como realizar uma ação, os algoritmos de aprendizado de máquina identificam padrões, fazem inferências e tomam decisões com base nos dados que lhes são fornecidos.

Pense em como uma criança aprende a identificar um cachorro. Ninguém precisa dizer explicitamente todas as características de um cachorro. Em vez disso, a criança vê vários exemplos de cachorros e, gradualmente, aprende a reconhecê-los com base em suas características comuns. O aprendizado de máquina funciona de forma semelhante.


 


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