IApédia — Glossário de Inteligência Artificial (Letra D)
Bem-vindo à IApédia, o glossário de Inteligência Artificial criado pela AQIA.
Nesta página encontras os principais conceitos e siglas iniciados pela letra D,
explicados em linguagem simples, com tradução, significado e exemplos práticos.
Termos de Inteligência Artificial — Letra D
| Nº | Termo | Tradução (se aplicável) | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Data Augmentation | Aumento de Dados | Técnicas para expandir conjuntos de dados gerando variações artificiais. | Rotacionar e inverter imagens para treinar um classificador visual. |
| 2 | Data Bias | Viés nos Dados | Inclinação sistemática presente no conjunto de dados que pode afectar previsões do modelo. | Base de dados apenas com faces de adultos europeus. |
| 3 | Data Drift | Deriva de Dados | Mudança gradual na distribuição dos dados ao longo do tempo, reduzindo precisão do modelo. | Previsão de fraudes menos eficaz quando padrões de fraude mudam. |
| 4 | Data Engineering | Engenharia de Dados | Processo de preparar, transformar e organizar dados para treino e operação de modelos de IA. | Limpeza e normalização de dados médicos para treino. |
| 5 | Data Lake | Repositório de Dados/Massivo | Sistema de armazenamento para grandes volumes de dados não estruturados ou semi-estruturados. | Armazenar ficheiros brutos de sensores industriais. |
| 6 | Data Labeling | Rotulagem de Dados | Processo de atribuição de rótulos descritivos aos dados brutos para treino supervisionado. | Anotação de imagens com nomes de objectos nelas contidos. |
| 7 | Data Mining | Mineração de Dados | Processos e técnicas para extrair padrões úteis e conhecimento a partir de grandes volumes de dados. | Descobrir tendências de consumo usando clustering. |
| 8 | Data Pipeline | Pipeline de Dados | Cadeia automatizada de processamento de dados, do ingestão ao treino/inferência em modelos de IA. | ETL para deploy diário de dados de sensores. |
| 9 | Data Preprocessing | Pré-processamento de Dados | Conjunto de operações iniciais para preparar os dados para análise ou treino de modelos. | Normalizar valores numéricos e remover duplicados. |
| 10 | Data Science | Ciência de Dados | Área interdisciplinar que usa estatística, análise e IA para extrair valor dos dados. | Construir modelos preditivos para vendas com machine learning. |
| 11 | Dataset | Conjunto de Dados | Colecção estruturada de dados utilizada para treino, validação ou teste de modelos. | MNIST para dígitos manuscritos. |
| 12 | Decision Boundary | Fronteira de Decisão | Divisão criada por um classificador para separar diferentes classes num espaço de dados. | Separação entre “gato” e “cão” em um modelo SVM. |
| 13 | Decision Tree | Árvore de Decisão | Modelo de aprendizagem supervisionada que toma decisões sequenciais estruturadas em forma de árvore. | Classificador para prever abandono escolar. |
| 14 | Deep Learning | Aprendizagem Profunda | Subcampo de IA que usa redes neuronais com muitas camadas para modelar padrões complexos. | Reconhecimento automático de voz com redes profundas. |
| 15 | Deepfake | Deepfake | Conteúdo sintético gerado por IA que imita imagens, áudio ou vídeo reais. | Vídeo de uma pessoa a “dizer” algo que nunca aconteceu. |
| 16 | Decoder | Descodificador | Parte de um modelo secuencial que gera saídas a partir de representações internas. | Gerar texto numa tradução automática, a partir de embeddings. |
| 17 | Decision Process | Processo de Decisão | Mecanismo ou conjunto de regras usadas por sistemas de IA para tomar decisões. | Algoritmo de decisão num sistema de recomendação. |
| 18 | Deconvolution | Deconvolução | Operação inversa à convolução; usada para restaurar ou ampliar informação dos dados. | Deconvolução em redes neuronais para geração de imagens. |
| 19 | Decoder-only Architecture | Arquitectura só-descodificadora | Tipo de LLM focada exclusivamente em geração de texto com camadas apenas de descodificador. | GPT é um modelo “decoder-only”. |
| 20 | Default Mode Network (DMN) | Rede do Modo Padrão | Rede de regiões cerebrais (inspirou IA) activada durante devaneio ou pensamento interno. | Modelação de atenção interna em IA cognitiva. |
| 21 | Dense Layer | Camada Densa | Camada neural onde todos os nós estão ligados a todos os nós da camada anterior e seguinte. | Fully-connected layer em redes clássicas. |
| 22 | Density Estimation | Estimação de Densidade | Técnicas para estimar a distribuição probabilística subjacente de dados observados. | Kernel Density Estimation para prever distribuição de salários. |
| 23 | Dependency Parsing | Análise de Dependências | Processo de análise gramatical que identifica relações de dependência entre palavras numa frase. | Análise sintáctica automática em PLN. |
| 24 | Depthwise Convolution | Convolução por Profundidade | Variante de convolução que opera separadamente em cada canal de entrada, mais eficiente em CNNs móveis. | MobileNet para classificação de imagens em dispositivos móveis. |
| 25 | Descriptive Analytics | Analítica Descritiva | Análise de dados para resumir informação histórica e percepções do que já aconteceu. | Relatórios de vendas mensais baseados em dados reais. |
| 26 | Detection Head | Cabeça de Detecção | Sub-rede responsável pela identificação de objectos ou eventos, geralmente em sistemas de visão. | Yolov5 usa várias “detection heads” para multi-object detection. |
| 27 | Detection Task | Tarefa de Detecção | Tarefas de IA focadas em identificar a existência/localização de objectos, entidades ou eventos. | Detecção de peões em imagens rodoviárias. |
| 28 | Deterministic Model | Modelo Determinista | Modelo que, dadas as mesmas entradas, gera sempre as mesmas saídas — sem aleatoriedade. | Regressão linear clássica. |
| 29 | Diffusion Model | Modelo de Difusão | Arquitetura generativa que cria imagens ou dados a partir de ruído, refinando progressivamente. | Stable Diffusion para geração de imagens fotorrealistas. |
| 30 | Dimensionality Reduction | Redução de Dimensionalidade | Técnicas para comprimir dados mantendo apenas características relevantes. | PCA para compressão de informação em bases de dados grandes. |
| 31 | Dirichlet Distribution | Distribuição de Dirichlet | Distribuição usada em modelos bayesianos para variáveis de categorias múltiplas. | Latent Dirichlet Allocation em modelação de tópicos. |
| 32 | Discriminator | Discriminador | Componente de uma GAN que avalia se a saída do gerador é real ou falsa. | GANs para geração de imagens fotográficas. |
| 33 | Discriminative Model | Modelo Discriminativo | Modelo que aprende a distinguir entre classes de saída dadas as entradas. | SVM, regressão logística. |
| 34 | Disentanglement | Desenredamento | Capacidade dos modelos de separar factores independentes de variação nos dados. | Aprender atributos separados como cor e forma numa rede generativa. |
| 35 | Distributed Computing | Computação Distribuída | Uso de múltiplos sistemas para processamento paralelo/computação em larga escala. | Cluster de GPUs para treinar LLMs. |
| 36 | DNN (Deep Neural Network) | Rede Neural Profunda | Rede neuronal com várias camadas ocultas, usada para modelar relações não-lineares complexas. | Classificação de imagens com DNNs. |
| 37 | Domain Adaptation | Adaptação de Domínio | Técnicas que permitem transferir modelos treinados num domínio para outro relacionado. | Transferir reconhecimento de voz treinado em inglês para português. |
| 38 | Domain-Specific Model | Modelo Específico de Domínio | Modelo de IA especializado num domínio/tarefa específico. | LLM de medicina treinado apenas em textos clínicos. |
| 39 | Dropout | Dropout | Técnica de regularização em redes neuronais que desactiva aleatoriamente unidades durante treino. | Usado para evitar overfitting em CNNs. |
| 40 | Dynamic Prompting | Prompting Dinâmico | Estratégia para adaptar dinâmicamente instruções para LLMs durante a geração de texto. | Variar prompts conforme contexto numa sessão prolongada de IA conversacional. |
