Técnicas Avançadas de IA

Entenda o que é Agentic AI, como funcionam agentes autônomos capazes de planejar e executar tarefas complexas, como são estruturados, onde aplicar e quais desafios envolvem segurança, custo e confiabilidade.

Análise de sentimento identifica emoções e opiniões expressas em texto, classificando conteúdos como positivos, negativos, neutros ou ligados a emoções específicas.

Uso combinado de IA e regras automáticas para executar tarefas repetitivas com precisão, reduzindo esforço humano e acelerando processos internos.

Embeddings convertem palavras, frases ou documentos em vetores numéricos que preservam significado e similaridade semântica, permitindo busca e análise avançada de linguagem.

Entenda como funciona Ensemble Learning, seus principais métodos (bagging, boosting, stacking), vantagens e quando aplicar para melhorar a performance de modelos de IA.

Function Calling é o recurso que permite que modelos de linguagem chamem funções reais do seu sistema com parâmetros estruturados, criando integrações mais confiáveis, rápidas e seguras do que prompts tradicionais.

Hiperparâmetros são ajustes definidos antes do treinamento e que influenciam como o modelo aprende. Tuning adequado melhora precisão, estabilidade e generalização.

Inferência é o uso de um modelo treinado para gerar previsões em produção, onde latência, eficiência e estabilidade são essenciais.

LLMs são modelos de linguagem treinados em grandes volumes de texto capazes de compreender e gerar linguagem humana com alta precisão, usados em chatbots, automação, análise documental e muito mais.

Multi-agent Systems são sistemas compostos por vários agentes autônomos que interagem para resolver problemas de forma conjunta, competitiva ou coordenada. Permitem soluções distribuídas para cenários complexos como logística, energia, tráfego e simulações.

NER identifica automaticamente entidades como pessoas, empresas, locais e valores em textos, facilitando extração e organização de informações.

NLP é o campo da IA que permite que sistemas entendam, processem e gerem linguagem humana para aplicações como chatbots, análise de sentimento e automação de textos.

Entenda o que é quantization, como reduzir FP32 para FP16 ou INT8, quando usar, tipos, métodos e impactos na performance de modelos de IA em produção.

Entenda o que é um token, como modelos de IA processam texto, como contar tokens, quanto isso impacta custos e limites de contexto, e como otimizar prompts para usar menos tokens.

Tokenização é a divisão de texto em unidades menores chamadas tokens, permitindo que modelos de linguagem interpretem, processem e gerem texto de forma estruturada.

Decisões realizadas por IA sem intervenção humana. A LGPD exige explicação, revisão humana e transparência quando essas decisões afetam o titular.

Tool Use é a capacidade de modelos de linguagem usarem ferramentas externas, como calculadoras, APIs, bancos de dados ou sistemas internos, permitindo que o LLM execute ações reais e acesse informações atualizadas com precisão.

Transfer Learning reutiliza modelos pré-treinados para acelerar novos projetos de IA, reduzindo custo, tempo e necessidade de grandes datasets.