Parte V · 2 — Matrizes mestras consolidadas

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Ponto único de consulta das matrizes de referência. As três primeiras são as da Parte I, doc 3 (lá com a leitura interpretativa); a quarta sintetiza tipo de IA × ciências-chave, derivada dos 34 capítulos da Parte IV.

Intensidade: ●●● central · ●● relevante · ● auxiliar · · raro Etapas: 0 Problema · 1 Dados · 2 EDA · 3 Modelagem · 4 Treino · 5 Avaliação · 5.5 Homologação · 6 Produção · 7 Monitor. · 8 Retreino · 9 Governança


2.1 Matemática × etapa

→ tabela canônica em ../01-ciclo-de-vida/03-ciencias-e-matematica.kmd §3.1. 17 sub-áreas (álgebra linear, cálculo, otimização, probabilidade, estatística, teoria da informação, geometriatopologia, grafos, grupossimetrias, combinatória, lógica, processos estocásticos, medida, controle, PO/filas, jogos, números/cripto).

2.2 Outras ciências × etapa

→ tabela canônica em §3.2. 15 ciências (física, neurociência, biologia, cognitiva, psicologia, linguística, economia, eng. elétrica, materiais, controle, filosofia, direito, sociologia, acústica/óptica, artes).

2.3 Insumos técnicos × etapa

→ tabela canônica em §3.3. 11 categorias (CPU, GPUTPU, memóriastorage, rede, algoritmos de modelotreinoserving, estruturas de dados, sistemas/MLOps, conceitos cognitivos, modalidades).


2.4 Tipo de IA × ciências-chave (síntese da Parte IV)

Cada linha resume as ciências/matemática mais salientes de um tipo, conforme seu capítulo. (ALálgebra linear · Probprobabilidade · Est=estatística · Otimotimização · TIteoria da informação · Ctrl=controle)

Tipo (cap.) Matemática dominante Ciências dominantes
LLM (01) AL, Otim, Prob, TI Linguística, neurociência
Difusão (02) Prob, processos estocásticos, medida Física (mec. estatística)
CNN (03) AL, grupos/simetrias Óptica/DSP, neurociência
ViT (04) AL, Prob Linguística+óptica
GAN (05) Teoria dos jogos, Prob, Otim
VAE (06) Prob (variacional), TI
ASR (07) Prob, DSP Acústica, linguística
TTS (08) Prob, DSP Acústica/psicoacústica
Música (09) Prob, TI Teoria musical, acústica
Vídeo (10) Prob, geometria Física/óptica
GNN (11) Grafos, AL, simetrias Química/biologia
RNN (12) Cálculo, séries temporais
SSM (13) Ctrl, AL, DSP
Multimodal (14) AL, TI Linguística+óptica+acústica
Sist. Especialista (15) Lógica Eng. de conhecimento
Planejamento (16) Grafos, combinatória, heurística
Grafo Conhec. (17) Lógica descritiva, grafos Linguística/ontologia
Solvers (18) Lógica, complexidade Filosofia (prova)
Rede Bayesiana (19) Prob, grafos, causalidade Estatística
HMM (20) Processos estocásticos, Est
Proc. Gaussiano (21) Prob, AL, análise Estatística
ML Clássico (22) Est, Otim, teoria do aprendizado
Alg. Genético (23) Otim (sem gradiente), Prob Biologia evolutiva
Neuroevolução (24) Otim, Prob Biologia evolutiva
Enxame (25) Otim, Prob Biologia/etologia, sist. complexos
Deep RL valor (26) MDP, prog. dinâmica, Prob Psicologia (reforço)
AlphaZero (27) Jogos, busca, MDP
RL Controle (28) Ctrl, Otim, processos estocásticos Física
RLHF (29) Otim, decisão/utilidade Psicometria, ética
Agente (30) Decisão/jogos, lógica Ctrl/cibernética
RAG (31) AL, recuperação, TI Linguística
Neuro-simbólico (32) Lógica, combinatória, Otim Filosofia/epistemologia
Recomendação (33) AL, Est, ranking Economia/jogos
Robótica (34) Ctrl, Prob, geometria Física/mecânica

Padrão visível: álgebra linear, probabilidade e otimização atravessam a maioria dos tipos (a base comum do ML); as ciências específicas mudam com a modalidade (acústica→áudio, óptica→visão, linguística→texto) e com o paradigma (lógica→simbólico, biologia→evolutivo, controle→reforço/robótica).