Introdução

Bem-vindo ao AI Summary Hub — sua fonte única de verdade para conceitos modernos de IA.

Este hub é feito para conhecimento profundo: cada tópico traz definições claras, como funciona (com diagramas e código quando útil) e links para documentação oficial e codelabs para ir da compreensão à construção.

O que você encontra aqui

Esta wiki cobre mais de 50 tópicos em:

• Fundamentos — Aprendizado de máquina, aprendizado profundo, redes neurais
• Transformers e LLMs — Arquitetura, BERT, GPT, fine-tuning, engenharia de prompts, streaming
• RAG — Geração aumentada por recuperação, bancos de dados vetoriais, embeddings
• Agentes e subagentes — Agentes de IA, sistemas multiagente, hierarquias
• Padrões de raciocínio — Chain-of-thought, tree-of-thoughts, ReAct, RDD
• Desenvolvimento orientado a especificações — Construção de sistemas de IA a partir de especificações
• Áreas — NLP, visão computacional, fala, robótica, IA multimodal
• Segurança, ética, avaliação — Segurança em IA, viés, explicabilidade, benchmarks
• Infraestrutura e implantação — Inferência local, raciocínio na edge, compressão de modelos, quantização
• Ferramentas — Hugging Face, LangChain, Cursor, Claude Code, Antigravity, Kiro, PyTorch, TensorFlow
• Casos de estudo — ChatGPT, DALL·E, Claude, Gemini, BART, Grok, DeepSeek, Qwen

Cada tópico inclui definições, exemplos (código e diagramas), prós/contras, benchmarks e links para documentação externa (docs oficiais, codelabs e artigos).

Saiba mais

• Google AI for Developers — Gemini, APIs e guias
• Hugging Face NLP Course — De transformers a LLMs
• From Prototypes to Agents with ADK (Codelab) — Construa seu primeiro agente com o Agent Development Kit do Google

Como começar

• Novo em IA? Comece com Fundamentos e Redes neurais.
• Construindo com LLMs? Veja LLMs, RAG e Agentes.
• Explorando raciocínio? Confira Padrões de raciocínio e RDD.
• Rodando modelos localmente ou na edge? Veja Inferência local e Raciocínio na edge.
• Multimodal (texto + imagem, etc.)? Veja IA multimodal.

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