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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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Redes Neurais Artificiais

por Jaerle de Lima Gomes - terça-feira, 6 mai. 2025, 10:43
 

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são modelos computacionais inspirados na estrutura e no funcionamento do cérebro humano. Esses sistemas são compostos por unidades denominadas neurônios artificiais, organizados em camadas interconectadas. Cada conexão possui um peso associado, o qual é ajustado durante o processo de treinamento com o objetivo de otimizar a capacidade de reconhecimento de padrões e a tomada de decisões.

O processamento de informações em uma RNA ocorre de forma hierárquica. Os dados são recebidos pela camada de entrada, transformados nas camadas ocultas e, posteriormente, processados para gerar uma saída. Essa arquitetura permite que as redes neurais sejam aplicadas em uma ampla variedade de tarefas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural, diagnósticos médicos e sistemas de recomendação.

Um exemplo de aplicação prática é o sistema de reconhecimento facial em dispositivos móveis, que utiliza redes neurais treinadas com grandes conjuntos de imagens para identificar características biométricas específicas.

As Redes Neurais Artificiais também constituem a base para técnicas mais avançadas, como o Deep Learning, que explora arquiteturas com múltiplas camadas para resolver problemas complexos e de alta dimensionalidade.

Referências:

IA Expert Academy. Os Tipos de Redes Neurais. Disponível em: https://iaexpert.academy/2020/06/08/os-tipos-de-redes-neurais/

IBM. O que são redes neurais?. Disponível em: https://www.ibm.com/cloud/learn/neural-networks


 


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