O que você precisa saber para entender a IA Generativa
- Natanael Pantoja
- 16 de jul.
- 1 min de leitura
A Inteligência Artificial Generativa pode parecer mágica — mas, na verdade, é o resultado de muita matemática, estatística e computação. Aqui vão os pilares essenciais para você começar sua jornada nesse universo fascinante:
Conceitos básicos de IA e Machine Learning
Aprenda o que é Machine Learning (aprendizado de máquina) e como os modelos aprendem com dados.
Estude tipos de aprendizado: supervisionado, não supervisionado e por reforço.
📘 Referência: “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” – Aurélien Géron
Redes neurais e deep learning
Entenda como neurônios artificiais simulam o cérebro humano.
Explore redes profundas (deep learning) e o papel do backpropagation.
📘 Referência: “Deep Learning” – Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville
Transformers: a base da IA Generativa
Estude como o modelo Transformer funciona (atenção, embeddings, camadas).
Ele é o coração de modelos como o ChatGPT, GPT-4, BERT, etc.
📘 Referência: “The Illustrated Transformer” – por Jay Alammar (artigo online gratuito)
Modelos generativos e LLMs
Compreenda a diferença entre modelos preditivos e generativos.
Descubra como funcionam os LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala).
📘 Referência: “You Look Like a Thing and I Love You” – Janelle Shane (leve e divertida!)
Limitações, vieses e alucinações
Nenhuma IA é perfeita. Aprenda sobre os riscos de alucinação, viés nos dados e ética na IA.
📘 Referência: “Artificial Unintelligence” – Meredith Broussard
Se você quer construir, usar ou apenas entender como funciona a IA que está mudando o mundo, comece por aqui.
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