IApédia — Glossário de Inteligência Artificial (Letra F)
Bem-vindo à IApédia, o glossário de Inteligência Artificial criado pela AQIA.
Nesta página encontras os principais conceitos e siglas iniciados pela letra F,
explicados em linguagem simples, com tradução, significado e exemplos práticos.
Termos de Inteligência Artificial — Letra F
| Nº | Termo | Tradução (se aplicável) | Descrição | Exemplo |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Facial Recognition | Reconhecimento Facial | Tecnologia de IA que identifica ou verifica a identidade de uma pessoa usando características únicas do rosto. | Autenticação em telemóveis ou sistemas de segurança. |
| 2 | Fairness | Justiça, Equidade | Princípio para garantir que modelos de IA não causem discriminação ou bias injustificado em decisões. | Ajustar modelos para evitar enviesamento racial em análises de crédito. |
| 3 | Feature | Característica | Propriedade ou variável individual derivada dos dados usados como entrada em modelos de IA. | Pixel de imagem ou palavra num texto para classificação. |
| 4 | Feature Engineering | Engenharia de Características | Processo de criação, transformação e selecção de características relevantes para melhorar o desempenho dos modelos. | Extração de termos-chave num sistema de recomendação de notícias. |
| 5 | Feature Extraction | Extração de Características | Técnica para identificar e isolar informações importantes dos dados brutos. | Identificar bordas ou contornos em imagens. |
| 6 | Federated Learning | Aprendizagem Federada | Treino de modelos de IA distribuído entre múltiplos dispositivos sem que os dados saiam destes dispositivos para preservar privacidade. | Treinar modelos de previsão em smartphones sem enviar dados para servidores centrais. |
| 7 | Feedback Loop | Ciclo de Retroalimentação | Processo onde a saída de um sistema é usada para ajustar seu funcionamento futuro. | Ajustar recomendações baseando-se nas preferências do utilizador. |
| 8 | Fine-Tuning | Ajuste Fino | Treino adicional de um modelo pré-treinado para adaptá-lo a uma tarefa específica. | Adaptar GPT-3 para gerar texto jurídico. |
| 9 | Finetune.ai | — | Plataforma que facilita o ajuste fino (fine-tuning) de modelos de IA grandes de forma simplificada. | Usada para treinar modelos adaptados a dados internos de empresas. |
| 10 | Flat-file Database | Base de Dados em Ficheiro Plano | Armazenamento de dados simples em ficheiros texto, utilizado para pequenos datasets na IA. | Listas CSV usadas para treino básico de modelos. |
| 11 | FLOPS | Operações de Ponto Flutuante por Segundo | Medida de performance computacional, especialmente relevante em treino e inferência de IA. | Hardware que executa 100 teraflops é considerado de alta performance. |
| 12 | Flow-based Programming | Programação Baseada em Fluxos | Paradigma de programação que permite definir aplicações como fluxos de dados entre operadores; usado em processamento de IA. | Ferramentas gráficas como TensorFlow utilizam este conceito. |
| 13 | Folding | Dobrar (Redução Dimensional) | Técnica para reduzir dimensões dos dados ou compactar informação em modelos. | Compressão de embeddings de texto para armazenamento eficiente. |
| 14 | Focal Loss | Perda Focal | Função de perda que dá mais peso a exemplos difíceis para melhorar o treino em datasets desbalanceados. | Reconhecimento de objetos raros em imagens. |
| 15 | Fog Computing | Computação em Névoa | Extensão da computação na nuvem que realiza processamento próximo da fonte dos dados, útil para IA em IoT. | Processamento de dados de sensores em ambientes industriais. |
| 16 | Fold | Divisão para Validação Cruzada | Método que separa dados em múltiplas partes para treino e validação, melhorando avaliação de modelos. | Validação cruzada 5-fold para avaliação de regressão. |
| 17 | Foundation Model | Modelo Base | Modelo treinado em grandes datasets que serve de base para adaptação a várias tarefas específicas. | GPT, BERT e DALL·E são exemplos populares. |
| 18 | Framework | Estrutura, Plataforma de Desenvolvimento | Conjunto de ferramentas e bibliotecas para construir e treinar modelos de IA. | TensorFlow, PyTorch, Keras. |
| 19 | Freebase | — | Base de dados colaborativa de conhecimento usada para alimentar sistemas de IA como assistentes virtuais. | Usada para enriquecer respostas de assistentes como Google Assistant. |
| 20 | Fully Connected Layer | Camada Totalmente Conectada | Camada numa rede neuronal onde cada neurónio está conectado a todos da camada anterior. | Usada em redes profundas para classificar imagens. |
| 21 | Fuzzy Logic | Lógica Fuzzy | Sistema de lógica que permite valores intermediários entre verdadeiro e falso, usado para lidar com incertezas. | Controlo de robôs e sistemas de decisão. |
| 22 | Function Approximation | Aproximação de Função | Técnica onde um modelo aprende a aproximar uma função desconhecida a partir de dados. | Redes neuronais para prever preços em mercado financeiro. |
| 23 | Fusion | Fusão | Combinação de múltiplas fontes de dados ou modelos para melhorar a previsão. | Combinar sensores de imagem e áudio para reconhecimento de ambiente. |
| 24 | FastAPI | — | Framework web moderno e rápido para construir APIs que suportam modelos IA. | Implementar serviços de inferência para chatbots. |
| 25 | FaceSwap | — | Tecnologia baseada em IA para trocar rostos em vídeos ou imagens automaticamente. | Criar vídeos deepfake ou memes. |
| 26 | Feature Map | Mapa de Características | Saída intermediária de uma camada convolucional que destaca padrões detectados nos dados. | Visualização de filtros em CNNs que detectam bordas em imagens. |
| 27 | Federated AI Tools | Ferramentas de IA Federada | Plataformas que facilitam a implementação de aprendizagem federada com foco em privacidade dos dados. | Google Federated Learning Framework. |
| 28 | Figma + IA | — | Integração de IA na ferramenta de design colaborativo Figma para geração automática de elementos gráficos. | Gerar protótipos de UI com sugestões automáticas. |
| 29 | Fine-tuning Service | Serviço de Ajuste Fino | Plataformas que oferecem ajuste fino profissional de modelos para clientes. | Serviços da Hugging Face para personalizar modelos. |
| 30 | Foley AI | — | Ferramenta de IA para geração automática de efeitos sonoros em produções audiovisuais. | Criar sons ambientes para filmes sem necessidade de gravação manual. |
| 31 | Flow | Fluxo | Sequência de operações ou processamento de dados dentro de um modelo ou sistema de IA. | Definir passos num pipeline de processamento de linguagem natural. |
| 32 | Feedback-Based Learning | Aprendizagem Baseada em Feedback | Método onde modelos melhoram com base em avaliações contínuas do output. | Recomendações que melhoram após avaliações dos utilizadores. |
| 33 | Feature Selection | Seleção de Características | Processo de identificar as características mais relevantes para reduzir dimensionalidade e melhorar modelos. | Usar apenas palavras-chave mais representativas em PLN. |
| 34 | Few-shot Learning | Aprendizagem com Poucos Exemplos | Capacidade dos modelos de aprender a partir de poucos exemplos rotulados. | GPT-3 responde a perguntas após apenas alguns exemplos. |
| 35 | Filter | Filtro | Mecanismo numa rede neuronal que ajuda a extrair padrões relevantes dos dados de entrada. | Filtros convolucionais em CNN para bordas e texturas. |
| 36 | Fission | Fissão | Processo de divisão de dados ou modelos para paralelizar treino ou processamento. | Treino distribuído em clusters a partir de grandes datasets. |
| 37 | Flan | — | Família de modelos LLM da Google focados em fine-tuning com instruções para melhor compreensão e respostas. | Usado em múltiplas aplicações de PLN. |
| 38 | Facial Landmark Detection | Detecção de Marcos Faciais | Identificação de pontos chave no rosto para análise ou manipulação. | Rastreamento para filtros em apps como Snapchat. |
| 39 | Filter Pruning | Poda de Filtros | Técnica para reduzir o tamanho das redes neuronais removendo filtros redundantes. | Otimizar redes para execução em dispositivos móveis. |
| 40 | Framework de IA | Plataforma de IA | Ambiente integrado que fornece ferramentas, bibliotecas e suporte para criar, treinar e implementar modelos de IA. | Microsoft Azure ML, Google AI Platform. |
