Mapa de Conhecimento unesp.IA

Este mapa conecta módulos, conceitos, ferramentas, laboratórios, materiais e produtos finais.

Fluxo geral: compreender IA -> utilizar ferramentas -> criar conteúdos -> entender funcionamento -> desenvolver soluções -> aplicar em contextos.

Conceitos navegáveis

Inteligência Artificial - Área da Computação voltada a sistemas capazes de realizar tarefas que exigiriam algum tipo de inteligência humana, como reconhecer padrões, responder perguntas, recomendar conteúdos e gerar textos ou imagens.
Machine Learning (Aprendizado de Máquina) - Subárea da IA em que sistemas aprendem padrões a partir de dados, sem depender apenas de regras fixas programadas manualmente.
Deep Learning (Aprendizado Profundo) - Abordagem de Machine Learning baseada em redes neurais profundas, usada em linguagem, imagem, voz, vídeos e modelos generativos.
IA Generativa - Tipo de IA capaz de criar novos conteúdos, como textos, imagens, apresentações, roteiros, vídeos, áudios e códigos.
prompt (instrução para a IA) - Instrução dada a uma ferramenta de IA para orientar uma resposta, criação, análise ou transformação de conteúdo.
Dados - Registros usados por sistemas digitais para aprender padrões, organizar informações e apoiar decisões.
Algoritmo - Sequência de passos usada para resolver um problema ou executar uma tarefa.
Modelo de IA - Estrutura computacional treinada com dados para gerar respostas, previsões, classificações ou recomendações.
Processamento de Linguagem Natural - Área da IA voltada a compreender, produzir, resumir e transformar linguagem humana escrita ou falada.
Visão Computacional - Área da IA que permite interpretar imagens e vídeos, reconhecendo objetos, padrões e cenas.
Sistemas de Recomendação - Sistemas que sugerem conteúdos, produtos ou serviços com base em preferências e padrões de uso.
LLM - Modelo de Linguagem - Modelo treinado em grandes volumes de texto para produzir respostas, resumos, explicações, traduções e diálogos.
Alucinação - Resposta incorreta ou inventada produzida por uma IA com aparência de segurança ou veracidade.
Viés Algorítmico - Tendência de um sistema produzir resultados desequilibrados, injustos ou discriminatórios por causa dos dados ou escolhas de projeto.
LGPD e Privacidade - Conjunto de cuidados para tratar dados pessoais e sensíveis com finalidade, segurança, transparência e responsabilidade.
deepfake (conteúdo sintético falsificado) - Conteúdo sintético de imagem, vídeo ou áudio que simula pessoas, situações ou falas, podendo ser usado para fraude ou desinformação.
fake news (notícias falsas) e Desinformação - Informações falsas ou enganosas divulgadas como verdadeiras, muitas vezes com aparência convincente.
RAG - Técnica que combina modelos generativos com recuperação de documentos para responder com base em fontes específicas.
Agentes de IA - Sistemas que podem executar etapas, usar ferramentas e realizar tarefas com algum nível de autonomia supervisionada.
Classificação - Tipo de tarefa em que a IA escolhe uma categoria, como spam/não spam ou urgente/não urgente.
Regressão - Tipo de tarefa em que a IA estima um valor numérico, como preço, demanda, tempo ou quantidade.
Agrupamento - Tarefa em que a IA organiza dados em grupos semelhantes sem rótulos prévios.
Explicabilidade - Capacidade de compreender por que um sistema de IA produziu determinado resultado.
Automação com IA - Uso de IA para apoiar tarefas repetitivas, organizar processos e criar fluxos de trabalho.
NotebookLM - Ferramenta para trabalhar com documentos, PDFs, notas e fontes selecionadas pelo usuário.
Canva AI - Conjunto de recursos de IA para apoiar criação visual, apresentações, cartazes e materiais digitais.
Google Colab - Ambiente online para executar notebooks Python, útil para dados, protótipos e experimentos introdutórios.
Power BI - Ferramenta de visualização e análise de dados usada para dashboards (painéis de indicadores), indicadores e relatórios.
Perplexity - Ferramenta de busca e resposta com fontes, útil para pesquisa inicial e comparação de informações.
Engenharia de Prompt - Prática de elaborar instruções mais claras, contextualizadas e verificáveis para ferramentas de IA.