Série de cursos de IA em animação
IA sem mistério
Modelos, ferramentas e por que a IA pode errar.
10 aulas curtas e leves
- Comece com perguntas do dia a dia
- Aprenda com personagens cômicos recorrentes
- Saia de cada aula com algo para experimentar
Escolha o que desperta sua curiosidade
IA sem mistério
10 aulas curtas e leves
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IA é mágica ou jogo de palavras?
Resumo da história: BIT prevê a próxima palavra e salta da melancia para a Lua.
O que você vai aprender: Entenda que a IA generativa produz padrões; ela não lê pensamentos.
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Quem faz o quê: modelo, app ou ferramenta?
Resumo da história: Gulu põe um cérebro na furadeira, mas esquece de ligar na tomada.
O que você vai aprender: Diferencie o modelo de IA, o aplicativo e as ferramentas conectadas.
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Por que a IA parece segura mesmo quando erra?
Resumo da história: A Gansa confunde “parece verdade” com “tem evidência”. A reunião some na neblina.
O que você vai aprender: Perceba informações inventadas e pratique checar fontes e fatos.
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IA, aprendizado de máquina e IA generativa: qual é a diferença?
Resumo da história: BIT guarda a tarefa de criar uma imagem numa caixinha. A Diretora Gansa desenha um guarda-chuva e círculos sobrepostos; BIT acaba achatado sob quatro chapéus.
O que você vai aprender: IA é o campo amplo; aprendizado de máquina e aprendizado profundo descrevem métodos; IA generativa descreve a criação de conteúdo. Essas categorias podem se sobrepor.
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Treinamento ou resposta: qual é a diferença?
Resumo da história: BIT joga o pedido de café da manhã de Gulu, “sem amendoim”, num liquidificador cerebral. A Diretora Gansa corre para apertar pausa.
O que você vai aprender: O treinamento usa muitos exemplos para ajustar um modelo; a inferência usa um modelo treinado para responder. Confira nas configurações e na política como o serviço usa as conversas.
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O que são tokens e janela de contexto?
Resumo da história: BIT tenta enfiar uma enciclopédia inteira numa mala minúscula. O zíper estoura e os livros voam para todo lado.
O que você vai aprender: O modelo só pode usar uma quantidade limitada de contexto por vez; isso não é memória permanente. Envie trechos relevantes e confira o que a IA realmente leu.
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Dados de treinamento: como a IA aprende padrões?
Resumo da história: Depois de dez fotos, BIT confunde adesivos amarelos com sinais de que a melancia está madura.
O que você vai aprender: Exemplos incompletos, enviesados ou mal identificados podem ensinar pistas erradas; teste com exemplos variados.
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Como uma rede neural encontra pistas?
Resumo da história: BIT empilha cartões com pistas sobre gatos e coloca um capelo em cada cartão.
O que você vai aprender: Uma rede neural faz cálculos conectados em camadas; é inspirada no cérebro, mas não é uma cópia.
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A IA acerta o treino, mas erra no teste?
Resumo da história: BIT só viu gatos de chapéu vermelho e diz que o gato sem chapéu não é gato.
O que você vai aprender: Separe exemplos novos para verificar se o modelo aprendeu um padrão que funciona em outros casos.
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Três formas comuns de aprendizado de máquina
Resumo da história: BIT se atrapalha entre frutas etiquetadas, meias misteriosas e um labirinto que dá estrelas.
O que você vai aprender: O supervisionado usa exemplos rotulados; o não supervisionado busca estruturas; o por reforço melhora com feedback das ações.
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