Keyne Digital Assets

Docs / Base de Conhecimento / Indexado de Desenvolvimento - Ciência da Computação

Base de Conhecimento

Conteúdo

Indexado de Desenvolvimento - Ciência da Computação

Parte hub para sistemas, teoria, segurança e aprendizado. Arquivos archivados longos (Unix, Cybersecurity, Arquitetura, etc.) mantêm estruturas de campo; este índice fornece mapa de campo, definições e rota de papel.

Em um piscar de olhos

  • Teoria: computabilidade + complexidade + informação.
  • Sistemas: EE → arquitetura → OS Unix-like.
  • Confiança: criptografia + segurança cibernética (modelos de ameaças, zero trust).
  • Aprendizado: classificadores de ML → LLMs; KM como pilha de aprendizado organizacional.

1. Mapa de Campo

Mapa de campo da parte de Ciência da computaçãoCiência da computação teórica — Teoria da informação; Ciência da computação teórica → Engenharia elétrica; Teoria da informação → Arquitetura de computadores; Engenharia elétrica → Arquitetura de computadores; Arquitetura de computadores → Sistemas do tipo Unix; Engenharia elétrica, Arquitetura de computadores → Criptografia; Criptografia — Cibersegurança; Criptografia → Aprendizado de máquina geral; Aprendizado de máquina geral → LLMs; LLMs → Gestão do conhecimento; LLMs → Criptomoedas; Criptomoedas → Interação humano-máquina.Ciência da computação teóricaTeoria da informaçãoEngenharia elétricaArquitetura decomputadoresSistemas do tipo UnixCriptografiaCibersegurançaAprendizado de máquinageralLLMsGestão do conhecimentoCriptomoedasInteração humano-máquina
Mapa de campo da parte de Ciência da computaçãoCiência da computação teórica — Teoria da informação; Ciência da computação teórica → Engenharia elétrica; Teoria da informação → Arquitetura de computadores; Engenharia elétrica → Arquitetura de computadores; Arquitetura de computadores → Sistemas do tipo Unix; Engenharia elétrica, Arquitetura de computadores → Criptografia; Criptografia — Cibersegurança; Criptografia → Aprendizado de máquina geral; Aprendizado de máquina geral → LLMs; LLMs → Gestão do conhecimento; LLMs → Criptomoedas; Criptomoedas → Interação humano-máquina.Ciência dacomputação teóricaTeoria da informaçãoEngenhariaelétricaArquiteturadecomputadoresSistemas dotipo UnixCriptografiaCibersegurançaAprendizadode máquinageralLLMsGestão doconhecimentoCriptomoedasInteração humano-máquina
Figura 1. Mapa de campo da Ciência da computação: teoria e hardware alimentam sistemas e segurança, que levam ao aprendizado de máquina, à gestão do conhecimento e aos capítulos aplicados.

Ciência da Computação

Extraia essas ideias
Máquinas de Turing, P vs NP, automatas
Papeis completos / clássicos
Turing (1936); Sipser Intro to ToC; Arora–Barak Computational Complexity

Teoria da Informação

Extraia essas ideias
Entropia, canais, codificação; notas sobre a inexistência do IEML
Papeis completos / clássicos
Shannon (1948); Cover & Thomas Elements of Information Theory

Engenharia Elétrica

Extraia essas ideias
Circuitos, Maxwell, sinais, semicondutores
Papeis completos / clássicos
Horowitz & Hill Art of Electronics; Maxwell (1865)

Arquitetura de Computadores

Extraia essas ideias
computer-science/computer-architecture.md)
Papeis completos / clássicos
ISA, pipeline, cache hierarchy

Hennessy & Patterson Computer Architecture; Amdahl (1967)

Extraia essas ideias
Unix-like systems
Papeis completos / clássicos
Process, file, pipe, POSIX

Ritchie & Thompson (1974); Bach Design of the UNIX OS; POSIX.1

Extraia essas ideias
Cryptography
Papeis completos / clássicos
Conf/int/auth; public-key; hash

Diffie–Hellman (1976); Rivest–Shamir–Adleman (1978); Katz–Lindell textbook

Extraia essas ideias
Cybersecurity
Papeis completos / clássicos
Threat model, zero trust, defence in depth

Anderson Security Engineering; NIST SP 800 series; Zero Trust (NIST SP 800-207)

Extraia essas ideias
General ML
Papeis completos / clássicos
ine-learning.md)

Riscos, generalização, otimização

Extraia essas ideias
Vapnik aprendizado estatístico; Bishop PRML; Goodfellow et al. Deep Learning
Papeis completos / clássicos
LLMs

Transformadores, pré-treinamento, alinhamento

Extraia essas ideias
Vaswani et al. (2017) Attention Is All You Need; Brown et al. GPT-3 (2020)
Papeis completos / clássicos
Criptomoedas

Consenso, incentivos, cadastros

Extraia essas ideias
Nakamoto (2008) Whitepaper Bitcoin; Boneh–Shoup notas de códigos criptográficos
Papeis completos / clássicos
HMI

Ajustabilidade, usabilidade, HMI

Extraia essas ideias
Norman Design of Everyday Things; Heurísticas Nielsen; ISO 9241
Papeis completos / clássicos
Gerenciamento de conhecimento

Explicito/Secit, SECI, Ontologia, RAG

Extraia essas ideias
Nonaka & Takeuchi (1995); Polanyi Dimensão Técnica; Ontologia Gruber (1993)
Papeis completos / clássicos
IEML / WWW Platform

Identidade da imagem, atualizações atômicas, quatro modos de verificação

Extraia essas ideias
Engenharia §4; OSTree; bootc; NixOS; Fedora Silverblue

3. Desenvolvidos de Câmbios (equações e afirmações)

3.1 Computabilidade

Definição (linguagem decidível). Uma linguagem (L) é decidível se algum Turing machine para um input em cada e aceita se e somente se o input ∈L\in L.

Clássico. Turing, A. M. (1936). On Computable Numbers… Proc. London Math. Soc.

3.2 Complexidade

Definição (class P). Linguagens decidíveis em tempo determinístico polinomial.

Definição (class NP). Linguagens verificáveis em tempo determinístico polinomial (ou decididas por Turing machine não-determinístico em tempo polinomial).

Problema aberto. P=?NP\mathrm{P}\overset{?}{=}\mathrm{NP}.

3.3 Informação

H(X)=−∑xp(x)log⁡p(x),I(X;Y)=H(X)−H(X∣Y)H(X)=-\sum_x p(x)\log p(x),\quad I(X;Y)=H(X)-H(X\mid Y)

Classical. Shannon (1948); Cover & Thomas.

3.4 Learning

Risco Empírico minimizado. Dado o conjunto de amostras S={(xi,yi)}S = \{(x_i, y_i)\}, minimize R^S(h)=1n∑ℓ(h(xi),yi)\hat{R}_S(h) = \frac{1}{n} \sum \ell(h(x_i), y_i) sobre a classe de hipóteses H\mathcal{H}, esperando que o risco verdadeiro (R(h)) permaneça próximo (generalização).

Prática de aprendizado profundo. Modelos sobrecarregados + SGD; teoria ainda está se adaptando (veja as linhas de trabalho de Neyshabur, Zhang et al.).

3.5 Transfomeras (LLMs)

Alegação (Vaswani et al., 2017). A atenção autônoma resulta em transdução sequencial paralela sem recorrência como o principal princípio computacional.

Referência. Vaswani, A. et al. (2017). Attention Is All You Need. NeurIPS.

3.6 Segurança

Definição (modelo de ameaça). Capacidades, recursos e condições de sucesso de adversários explícitos.
Zero trust (SPN 800-207 NIST). Nunca confie, sempre verifique; suponha quebradeira.

Papel / LivroAnoTópico
Turing — Números Computáveis1936Computabilidade
Shannon — Teoria Matemática da Comunicação1948Informação
Diffie & Hellman — Novas Diretrizes na Criptografia1976Criptografia Pública
Rivest, Shamir, Adleman — RSA1978Criptografia Pública
Nakamoto — Bitcoin2008Moeda Consensual
Vaswani et al. — Atualização é tudo que você precisa2017Transformadores
Hennessy & Patterson — Arquitetura de ComputadoresLivroSistemas
Anderson — Engenharia de SegurançaLivroSegurança
Cover & Thomas — Elementos de ITLivroInformação
Sipser — Introdução à Teoria da ComputaçãoLivroTeoria

5. Ver também

Ver também

Voltar ao topo ↑

Todas as entradas Glossário Fundamentos