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Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI7D representation0-shot learning3D convolution4D data2-stage detector6DoF pose estimation8-bit quantization9-layer network
A
AGI / Artificial General IntelligenceAlgorithmAttentionAutoencoderArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBiasBoostingBatch Normalization
C
ChatbotClassifier / ClassificationClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-Validation
D
Data AugmentationDeep LearningDeepfakeDeterministic ModelDiscriminative Model
E
Ensemble LearningEmbeddingEncoderEpochExplainable AI (XAI)
F
Feature ExtractionFine-tuningFusion / Multimodal FusionFoundation ModelForward Propagation
G
Gradient DescentGAN / Generative Adversarial NetworkGroundingGenerative AIGraph Neural Network (GNN)
H
Hidden LayerHallucinationHeuristicHyperparameterHierarchical Model
I
Intelligence Amplification / AugmentationImbalanced DataInstance / SampleInstruction tuningInterpretability
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
Knowledge DistillationKL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel Trick
L
Loss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLearning RateLarge Language Model (LLM)Latent Variable
M
Machine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head AttentionMultimodal / Multimodality
N
Novelty Detection / Anomaly DetectionNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNormalizationNeural Network
O
Online LearningObjective FunctionOne-hot EncodingOptimizerOverfitting
P
ParameterPolicy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPrompt
Q
Quality EstimationQueue / BufferQ-learningQuantizationQuery
R
Representation LearningReinforcement Learning (RL)Retrieval Augmented Generation (RAG)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
SamplingSelf-Supervised LearningSupervised LearningSequence ModelingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Unsupervised LearningUncertainty EstimationUniversal Approximation TheoremU-NetUnderfitting
V
Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVariational Autoencoder (VAE)Vision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
X-axis / feature axisXOR problemXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Zero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZ-score NormalizationZero-gradient phenomenonZygosity in augmentation

O que é Chatbot

Um chatbot é um programa de software projetado para simular a conversa humana usando tecnologias de inteligência artificial (IA). Seu principal objetivo é interagir com os usuários, fornecendo informações, respondendo a perguntas ou realizando tarefas. Com o rápido avanço do processamento de linguagem natural (NLP) e das tecnologias de aprendizado de máquina, as aplicações dos chatbots estão se expandindo constantemente.


Os chatbots desempenham um papel crucial em vários setores, especialmente em serviços ao cliente, vendas, educação e entretenimento. Eles podem fornecer serviços 24/7, aumentando significativamente a eficiência operacional das empresas, reduzindo custos trabalhistas e melhorando a experiência do usuário.


Normalmente, um chatbot opera sendo treinado em algoritmos e conjuntos de dados específicos para entender a intenção do usuário e gerar respostas apropriadas. Eles podem ser sistemas baseados em regras que usam respostas pré-definidas ou sistemas baseados em IA que aprendem e melhoram suas capacidades de resposta ao longo do tempo.


Muitas empresas já implantaram chatbots em seus sites e plataformas de mídia social. Por exemplo, muitos sites de e-commerce usam chatbots para ajudar os clientes a verificar o status de pedidos e informações sobre produtos. Plataformas de mídia social como o Facebook Messenger também permitem que os usuários interajam com chatbots.


O futuro dos chatbots promete uma inteligência cada vez maior. Com a combinação de redes neurais mais avançadas e tecnologias de aprendizado profundo, os chatbots serão capazes de entender conversas mais complexas e fornecer serviços mais personalizados. Além disso, a aplicação de chatbots em assistentes de voz se tornará cada vez mais comum.


Os benefícios dos chatbots incluem aumento da eficiência, redução de custos e fornecimento de serviços 24 horas por dia, 7 dias por semana, mas também possuem limitações na compreensão de questões complexas, o que pode levar a uma experiência do usuário insatisfatória. As empresas devem equilibrar esses fatores ao implantar chatbots e garantir que haja suporte de atendimento ao cliente humano quando necessário.


Ao projetar e implementar chatbots, as empresas devem prestar atenção à privacidade dos usuários e à segurança dos dados, garantindo conformidade com as leis e regulamentos relevantes. Monitorar e otimizar continuamente o desempenho do chatbot também é crucial para melhorar a experiência do usuário.