Como aprender IA do zero em 2024: Um guia completo dos especialistas

Estamos vivendo o que possivelmente é um ponto crucial na história da humanidade, em que a importância da Inteligência Artificial (IA) está se tornando cada vez mais inegável. Basta considerar esta estatística: 97% dos proprietários de empresas esperam que o ChatGPT traga mudanças positivas em pelo menos uma área de seus negócios, de acordo com uma pesquisa da Forbes Advisor. Além disso, ferramentas como ChatGPT, Midjourney e Bard estão introduzindo a IA no mercado. Isso torna a arte e a ciência da IA mais relevantes do que nunca.

Se você é um aspirante a cientista de dados, engenheiro de aprendizado de máquina, pesquisador de IA ou simplesmente um entusiasta de IA, este guia é para você. Ao longo deste artigo, detalharemos como aprender IA do zero e ofereceremos insights de especialistas do setor para ajudar a orientar sua jornada. Além de abordar as habilidades e ferramentas que você precisará dominar, também exploramos como as empresas podem aproveitar a IA no cenário atual.

Assista e saiba mais sobre os conceitos básicos de IA neste vídeo de nosso curso.

O que é Inteligência Artificial (IA)?

IA, ou Inteligência Artificial, é um ramo da ciência da computação voltado para a criação de sistemas capazes de executar tarefas que normalmente exigiriam inteligência humana. Essas tarefas vão desde a compreensão da linguagem natural, o reconhecimento de padrões, a tomada de decisões e o aprendizado com a experiência. A IA é um campo amplo com vários subcampos, cada um com seus objetivos e especializações exclusivos. Confira nosso guia completo, O que é IA? para saber mais. Você também pode explorar como a IA é diferente do aprendizado de máquina em um artigo separado. 

Quais são os diferentes tipos de inteligência artificial?

À medida que a IA cresce em popularidade, a tecnologia é discutida de várias maneiras. Para simplificar o restante do artigo, é importante analisar os diferentes tipos de IA. A IA pode ser categorizada em três níveis com base em seus recursos:

• Inteligência Artificial Estreita (ANI): Essa é a forma mais comum de IA com a qual interagimos atualmente. A ANI foi projetada para executar uma única tarefa, como reconhecimento de voz ou recomendações sobre serviços de streaming.
• Inteligência Artificial Geral (AGI): Uma IA com AGI possui a capacidade de entender, aprender, adaptar e implementar conhecimento em uma ampla gama de tarefas em nível humano. Embora grandes modelos de linguagem e ferramentas como o ChatGPT tenham demonstrado a capacidade de generalização em muitas tarefas - em 2023, esse ainda é um conceito teórico.
• Superinteligência Artificial (ASI): O nível final de IA, ASI, refere-se a um cenário futuro em que a IA supera a inteligência humana em quase todos os trabalhos de valor econômico. Esse conceito, embora intrigante, permanece amplamente especulativo.

A diferença entre ciência de dados, inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo

Se você é novo nesse tópico, talvez veja os termos "aprendizado de máquina", "aprendizado profundo", "ciência de dados" e outros surgindo no discurso sobre IA. A IA é um campo amplo com vários subconjuntos, incluindo aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL).

Embora não haja uma definição oficial para nenhum desses termos, e embora os especialistas discutam sobre os limites exatos, há um consenso crescente sobre o amplo escopo de cada termo. Aqui está um detalhamento de como esses termos podem ser definidos:

• A inteligência artificial refere-se a sistemas de computador que podem se comportar de forma inteligente, raciocinar e aprender como os seres humanos.
• O aprendizado de máquina é um subconjunto da inteligência artificial focado no desenvolvimento de algoritmos com a capacidade de aprender sem ser explicitamente programado.
• A aprendizagem profunda é um subconjunto da aprendizagem de máquina. Ela é responsável por muitas das notícias inspiradoras sobre IA que aparecem nos noticiários (por exemplo, carros autônomos, ChatGPT). Os algoritmos de aprendizagem profunda são inspirados na estrutura do cérebro e funcionam excepcionalmente bem com dados não estruturados, como imagens, vídeos ou textos.

A ciência de dados é um campo interdisciplinar que usa todos os itens acima, entre outras habilidades, como análise de dados, estatística, visualização de dados e muito mais, para obter insights dos dados.

Por que você deve aprender inteligência artificial agora mesmo?

A Inteligência Artificial é mais do que apenas uma palavra da moda; é uma tecnologia revolucionária que está transformando a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos. Com a explosão de dados e a necessidade de dar sentido a eles, a demanda por habilidades de IA está aumentando vertiginosamente. Não há melhor momento do que agora para começar a aprender IA. Veja por quê:

A IA é um campo em rápido crescimento

A Inteligência Artificial não é o futuro; é o presente. O número de empregos em IA teve um crescimento significativo nos últimos anos. De acordo com o relatório Future of Jobs do Fórum Econômico Mundial, ​Os especialistas em IA e aprendizado de máquina estão no topo da lista de empregos de rápido crescimento nos próximos cinco anos. Como os setores continuam a adotar tecnologias de IA para simplificar suas operações e tomar melhores decisões, a demanda por especialistas em IA provavelmente só aumentará.

Essa previsão é ainda mais enfatizada no crescimento projetado do tamanho do mercado de IA entre 2021 e 2030, conforme visto no gráfico abaixo.

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A IA é um trabalho bem remunerado

Naturalmente, o aumento da demanda por habilidades de IA vem acompanhado de uma remuneração atraente. De acordo com dados da Glassdoor, em novembro de 2023, o salário médio de um engenheiro de IA nos Estados Unidos era de US$ 153.719 por ano, com a possibilidade de bônus e participação nos lucros. Os engenheiros de aprendizado de máquina e os cientistas de dados são igualmente bem remunerados, com salários médios de US$ 151.158 e US$ 178.515 por ano, respectivamente. Essa compensação financeira reflete o valor e o impacto das habilidades de IA no mercado.

O que também vimos foi um aumento nessas médias desde maio de 2023, quando escrevemos o artigo, até sua última atualização em novembro de 2023. O salário médio no Glassdoor foi registrado como $128.479 em maio e $153.719 em novembro. 

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A IA é intelectualmente desafiadora

A Inteligência Artificial não se refere apenas a empregos bem remunerados e a uma demanda significativa do mercado. É também um campo intelectualmente estimulante que promete desafiá-lo de maneiras empolgantes. Envolve a criação de algoritmos para resolver problemas complexos, projetar modelos que simulam a inteligência humana e aplicar essas tecnologias de forma criativa a vários cenários do mundo real.

Os profissionais de IA aprendem, se adaptam e inovam continuamente. O campo está em constante evolução, o que significa que sempre há algo novo para aprender, um problema para resolver ou um sistema para melhorar. Essa natureza dinâmica faz da IA um campo empolgante para aqueles que gostam de desafios e aprendizado contínuo.

Quanto tempo leva para aprender IA?

O tempo necessário para aprender IA dependerá, muitas vezes, do caminho que você seguir, se for autodidata ou por meio de educação formal, como um programa universitário.

Em uma rota autodidata, a duração pode variar significativamente, pois depende muito de seu conhecimento prévio, dedicação e recursos de aprendizado disponíveis. Pode levar de vários meses a um ano ou mais para obter uma sólida compreensão dos conceitos de IA, linguagens de programação como Python, matemática e vários algoritmos de aprendizado de máquina por meio de estudo autônomo. Cursos on-line individualizados, tutoriais e projetos práticos podem acelerar o processo de aprendizado.

Por outro lado, uma rota universitária normalmente envolve a busca de uma educação formal em ciência da computação, ciência de dados ou áreas relacionadas. Um diploma de bacharel nessas disciplinas normalmente leva cerca de três a quatro anos para ser concluído, durante os quais os alunos recebem treinamento abrangente em IA e assuntos relacionados.

Seja qual for o caminho escolhido, o aprendizado contínuo, a aplicação prática e a atualização com os avanços são essenciais para seguir uma carreira em IA.

Como aprender IA do zero em 2024

Aprender IA pode ser um empreendimento empolgante, mas não está isento de desafios. É um campo amplo com muitos subtópicos. No entanto, com um roteiro claro, os recursos certos e uma abordagem estratégica, você pode navegar nesse cenário com eficiência. Veja como aprender IA em 2024:

1. Dominar as habilidades de pré-requisito

Antes de mergulhar na IA, você deve ter uma base em determinadas áreas. Essas habilidades básicas formarão a espinha dorsal de sua compreensão e de seus recursos de IA:

• Matemática básica. A IA se baseia muito em conceitos matemáticos, especialmente em seus subcampos, como aprendizagem automática e aprendizagem profunda. É claro que você não precisa ser um matemático para ter sucesso em IA, mas é essencial ter um conhecimento básico de álgebra linear, cálculo e probabilidade. Por exemplo, conceitos como matrizes e transformações lineares da álgebra linear são usados com frequência em algoritmos de IA.
• Estatísticas básicas. A IA faz muito sentido quando você entende de estatística. Saber como interpretar dados e obter insights é fundamental nesse campo. Conceitos como significância estatística, distribuição, regressão e probabilidade desempenham um papel importante em diferentes aplicativos de IA.
• Vontade de aprender. A IA é um campo em rápida evolução, com o surgimento constante de novos avanços, técnicas e ferramentas. Portanto, uma mentalidade proativa e um entusiasmo para aprender e se adaptar a novos conhecimentos e tecnologias são fundamentais para quem quer entrar e avançar em IA.

É importante observar que a profundidade da compreensão e do domínio exigidos nessas áreas de pré-requisitos pode variar dependendo da função de IA que você pretende exercer. Por exemplo, um cientista de dados pode não precisar de um conhecimento profundo de todos os conceitos matemáticos usados em IA, mas um cientista pesquisador que pretende criar novos algoritmos de IA pode precisar de um conhecimento mais profundo de matemática.

A chave é alinhar seu caminho de aprendizado com suas metas de carreira e ajustar a profundidade de seu aprendizado em diferentes áreas de acordo com isso.

2. Desenvolver habilidades especializadas em IA

Agora que já abordamos os pré-requisitos, vamos nos aprofundar nas habilidades essenciais que você precisa desenvolver para dominar a IA. Assim como na seção de pré-requisitos acima, o nível de domínio necessário para essas habilidades depende muito do tipo de função que você deseja exercer.

Estatísticas

A estatística é a disciplina que trata da coleta, organização, análise, interpretação e apresentação de dados. Ele fornece a espinha dorsal para entender e trabalhar com dados em IA.

Saiba mais sobre estatísticas nos recursos abaixo:

• Statistics Fundamentals with Python Skill Track, onde você aprenderá os quatro fundamentos da estatística usando Python, incluindo estatísticas resumidas e probabilidade, modelos estatísticos como regressão linear e logística, técnicas de amostragem, como realizar testes de hipóteses e tirar conclusões de uma ampla variedade de conjuntos de dados.
• Curso de Introdução à Estatística, que ensina os fundamentos da estatística, incluindo medidas de centro e dispersão, distribuições de probabilidade e testes de hipóteses.
• Curso de Introdução à Estatística em R, para aprender a trabalhar com variáveis, plotagem e desvio padrão em R.

Matemática

Conforme discutido anteriormente, determinadas áreas da matemática formam a base dos algoritmos de IA. Álgebra linear, cálculo, probabilidade e equações diferenciais são ferramentas matemáticas que serão usadas em sua jornada de IA.

Saiba mais sobre matemática nos recursos abaixo:

• Demystifying Mathematical Concepts for Deep Learning (Desmistificando conceitos matemáticos para aprendizagem profunda), que explora os conceitos básicos de matemática para ciência de dados e aprendizagem profunda.
• Linear Algebra for Data Science in R Course (Álgebra linear para ciência de dados em R), onde você abordará os conceitos básicos de álgebra linear, inclusive como usar equações de matriz-vetor, realizar análises de valor próprio/vetor próprio e PCA.
• O curso Foundations of Probability in Python abrange os conceitos fundamentais de probabilidade, como variáveis aleatórias, média e variância, entre outros.

Programação

A implementação da IA requer um conhecimento sólido de programação. Saber escrever códigos permite que você desenvolva algoritmos de IA, manipule dados e use ferramentas e bibliotecas de IA. Atualmente, o Python é a linguagem mais popular na comunidade de IA devido à sua simplicidade, flexibilidade e disponibilidade de bibliotecas de ciência de dados.

• O Python Programming Skill Track o ajudará a aprimorar suas habilidades de programação em Python. Você aprenderá a otimizar o código, a escrever funções e testes unitários e a usar as práticas recomendadas de engenharia de software.
• O R Programming Skill Track, da mesma forma, aqui você aprimorará suas habilidades de programação em R, aprendendo a trabalhar com estruturas de dados comuns, otimizar códigos e escrever suas próprias funções.

Estruturas de dados

As estruturas de dados permitem que você armazene, recupere e manipule dados com eficiência. Portanto, o conhecimento de estruturas de dados como matrizes, árvores, listas e filas é essencial para escrever códigos eficientes e desenvolver algoritmos complexos de IA.

• O curso Introduction to Data Structures and Algorithms o ajudará a entender as estruturas de dados, como listas vinculadas, pilhas, filas, tabelas de hash e gráficos.
• Estruturas de dados Python com exemplos primitivos e não primitivos O tutorial aborda as estruturas de dados Python, como tipos de dados, e estruturas de dados primitivas e não primitivas, como strings, listas, pilhas e muito mais.

Manipulação de dados

A manipulação de dados envolve a limpeza, a transformação e a manipulação de dados para prepará-los para análise posterior ou alimentá-los em modelos de IA. As habilidades no uso de bibliotecas como pandas para manipulação de dados são essenciais para trabalhar com IA.

• Data Manipulation with Python Skill Track, que ensina como transformar, classificar e filtrar dados em DataFrames em Python, prontos para uma análise rápida.
• Data Manipulation with R Skill Track, que abrange a abordagem acima, mas na linguagem de programação R.
• O curso Manipulação de dados com pandas ensina como manipular DataFrames com pandas à medida que você extrai, filtra e transforma conjuntos de dados do mundo real para análise.

Ciência de dados

A ciência de dados é uma combinação de várias ferramentas, algoritmos e princípios de aprendizado de máquina com o objetivo de descobrir padrões ocultos a partir de dados brutos. Como profissional de IA, é fundamental entender o processo de extração de insights dos dados.

• Cientista de dados com Python Career Track, que abrange as habilidades em Python necessárias para ter sucesso como cientista de dados.
• Data Scientist with R Career Track, que abrange as habilidades de programação em R necessárias para ter sucesso como cientista de dados.
• O curso Understanding Data Science (Entendendo a ciência de dados) aborda os conceitos básicos do que é a ciência de dados e por que ela é importante.

Aprendizado de máquina

O aprendizado de máquina é um subcampo da IA em que as máquinas aprendem com os dados para melhorar seu desempenho ou fazer previsões precisas. É essencial entender os diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, como eles funcionam e quando usá-los.

• Machine Learning Fundamentals with Python Skill Track, ensina os fundamentos do aprendizado de máquina e a ciência por trás dele, abrangendo previsão, reconhecimento de padrões e noções básicas de aprendizado profundo.
• Fundamentos de aprendizado de máquina em R Skill Track, onde você aprenderá ​para prever respostas categóricas e numéricas por meio de classificação e regressão, e descobrir a estrutura oculta dos conjuntos de dados com aprendizado não supervisionado.
• Machine Learning Cheat Sheet, que é um guia de referência rápida para os principais algoritmos de aprendizado de máquina, suas vantagens e desvantagens e casos de uso.

Aprendizagem profunda

A aprendizagem profunda, um subconjunto da aprendizagem automática, usa redes neurais com várias camadas (daí o termo "profunda") para modelar e entender padrões complexos em conjuntos de dados. Ela está por trás de muitos dos aplicativos de IA mais avançados da atualidade, desde assistentes de voz até carros autônomos.

• Deep Learning in Python Skill Track, onde você aprenderá a usar as poderosas bibliotecas Keras, TensorFlow e PyTorch para criar e otimizar redes neurais.
• Tutorial What is Deep Learning, que aborda as perguntas mais frequentes sobre aprendizagem profunda e explora vários aspectos da aprendizagem profunda com exemplos da vida real
• Curso Introduction to Deep Learning with Keras, no qual você aprenderá a desenvolver seus próprios modelos de aprendizagem profunda com o Keras.

Cada uma dessas habilidades está interconectada com as outras, ajudando você a desenvolver um amplo conhecimento dos conceitos de IA. Uma boa maneira de começar é adquirir os fundamentos de cada área antes de explorar mais detalhadamente aquelas que mais lhe interessam. Você pode combinar sua abordagem como achar melhor, trabalhando nas áreas que surgem naturalmente à medida que você estuda e adquire prática.

3. Conheça as ferramentas e os pacotes essenciais de IA

Conhecer as ferramentas e os pacotes certos é fundamental para seu sucesso em IA. Em particular, Python e R surgiram como as principais linguagens na comunidade de IA devido à sua simplicidade, flexibilidade e disponibilidade de bibliotecas e estruturas robustas. Embora não seja necessário aprender ambos para ter sucesso em IA, abaixo você encontrará algumas bibliotecas e estruturas importantes com as quais precisa se familiarizar, dependendo da ferramenta que escolher:

Principais ferramentas e pacotes de IA do Python

Python é uma linguagem de programação interpretada de alto nível, conhecida por sua legibilidade e versatilidade. Ele é amplamente usado em IA graças à sua sintaxe amigável e à infinidade de bibliotecas e estruturas disponíveis para IA e ciência de dados.

pandas

O pandas é uma biblioteca Python que fornece meios abrangentes para a análise de dados. Os cientistas de dados usam o pandas para várias tarefas, incluindo limpeza de dados, transformação de dados e análise estatística. Ele funciona bem com dados incompletos, confusos e não rotulados, o que o torna uma ferramenta importante para o pré-processamento de conjuntos de dados.

• Curso Manipulação de dados com pandas
• Curso Escrevendo código eficiente com pandas
• Tutorial do Python pandas: O guia definitivo para iniciantes

NumPy

NumPy, abreviação de Numerical Python, é uma biblioteca para Python que adiciona suporte a matrizes e arrays grandes e multidimensionais, juntamente com uma grande coleção de funções matemáticas de alto nível para operar nesses arrays. É uma biblioteca essencial para qualquer computação científica, inclusive IA.

• Curso de introdução ao NumPy
• Tutorial de matriz do Python NumPy
• Folha de dicas do NumPy: Análise de dados em Python

Scikit-Learn

O Scikit-Learn é uma ferramenta simples e eficiente para mineração de dados e aprendizado de máquina. Ele foi desenvolvido com base no NumPy, SciPy e matplotlib, e é de código aberto, o que significa que está disponível gratuitamente para todos. Ele apresenta vários algoritmos de classificação, regressão, agrupamento e redução de dimensionalidade.

• Aprendizado de máquina com o curso Scikit-Learn
• Aprendizagem supervisionada com o curso Scikit-Learn
• Aprendizado de máquina em Python: Tutorial do Scikit-Learn

PyCaret

PyCaret é uma biblioteca Python avançada que simplifica o processo de criação e implantação de modelos de inteligência artificial, permitindo que os usuários explorem, pré-processem, treinem, ajustem e comparem com eficiência vários algoritmos de aprendizado de máquina com apenas algumas linhas de código.

• PyCaret Tutorial: Um guia para iniciantes para automatizar fluxos de trabalho de ML usando PyCaret

PyTorch

O PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto baseada na biblioteca Torch. Ele é usado em aplicativos como processamento de linguagem natural e redes neurais artificiais. Sua maior vantagem é a flexibilidade e a velocidade, o que o torna adequado para pesquisas de aprendizagem profunda.

• Curso de aprendizagem profunda com PyTorch
• PyTorch Tutorial: Criação de uma rede neural simples a partir do zero

Keras

O Keras é uma biblioteca de rede neural fácil de usar, escrita em Python. Ele foi desenvolvido para minimizar o tempo entre suas ideias e os modelos de trabalho, oferecendo uma maneira direta de modelagem de redes neurais. O Keras também é modular, o que o torna incrivelmente versátil na construção de novos modelos.

• Curso de introdução à aprendizagem profunda com Keras
• Tutorial do Keras: Aprendizagem profunda em Python
• Folha de dicas do Keras: Redes neurais em Python

APIs disponíveis comercialmente

Quando estiver pronto para começar a trabalhar com IA, a utilização de APIs para acessar modelos disponíveis comercialmente é uma das melhores maneiras de começar. As APIs disponíveis comercialmente, como a API OpenAI, a API Cohere e a API Anthropic, são bons lugares para começar.

• Usando o GPT-3.5 e o GPT-4 por meio da API OpenAI em Python
• Curso de trabalho com a API da OpenAI
• Guia para iniciantes do tutorial da API da OpenAI

Cara de abraço

À medida que sua proficiência se desenvolve, explore modelos pré-treinados usando pacotes Python padrão, como os transformadores e a aceleração do Hugging Face, que facilitam a utilização de GPUs e TPUs.

• O que é Hugging Face? 
• Uma introdução ao uso de transformadores e do Hugging Face

LangChain

Uma das estruturas de IA mais populares no momento é a LangChain, que ajuda os usuários a incluir a IA de grandes modelos de linguagem em pipelines e aplicativos de dados. 

• Introdução ao LangChain para engenharia de dados e aplicativos de dados
• Como criar aplicativos LLM com LangChain

Um exemplo de plano de aprendizado de IA

Abaixo, criamos um plano de aprendizado em potencial que descreve onde concentrar seu tempo e esforços se você estiver apenas começando com a IA. Lembre-se de que os prazos, as áreas temáticas e o progresso dependem de uma ampla gama de variáveis. Queremos tornar esse plano o mais prático possível, e é por isso que recomendamos projetos nos quais você pode trabalhar à medida que avança.

Mês 1-3: Noções básicas de matemática, programação, estruturas e manipulação de dados

1. Matemática e estatística: Comece com os conceitos básicos de álgebra linear, cálculo, estatística e probabilidade. Isso lhe dará uma base sólida para o que está por vir.
2. Programação: Aprenda Python, a linguagem mais usada em IA. Comece com os conceitos básicos e depois passe para os mais avançados. Faça o nosso curso Python Fundamentals Skill Track e Data Manipulation with Python Skill Track para cobrir o essencial, incluindo pacotes como o NumPy.
3. Manipulação de dados: Comece a aprender sobre manipulação e análise de dados. Familiarize-se com as bibliotecas Python, como pandas e NumPy, que você usará para a manipulação de dados. Saiba como limpar e preparar dados, o que é uma parte crucial de qualquer projeto de IA ou aprendizado de máquina.

Recomendar recursos e projetos

• Desmistificando conceitos matemáticos para a aprendizagem profunda
• Fundamentos de Python
• Explorando a história do projeto Lego Data Science
• Curso de Inteligência Artificial

Mês 4-6: Aprofunde-se na IA e no aprendizado de máquina

4. Noções básicas de IA: Entenda o que é IA, sua história e seus diferentes ramos. Cursos como o Understanding Artificial Intelligence podem ser um bom começo.

5. Aprofunde seus conhecimentos de aprendizado de máquina: Conheça os diferentes tipos de algoritmos de aprendizado de máquina - supervisionado, não supervisionado, semissupervisionado e aprendizado por reforço. Faça o nosso curso Machine Learning Scientist with Python Track, que aborda os tipos de modelos mais importantes, a validação de modelos e o ajuste de hiperparâmetros. Ele abrange pacotes como o TensorFlow e o Keras e aborda a aprendizagem profunda avançada.

Recomendar recursos e projetos

• Curso de Inteligência Artificial
• Trilha de habilidades de fundamentos de IA
• Cientista de Aprendizado de Máquina com Python - Trilha de Carreira
• Abelhas ingênuas: Projeto de ciência de dados de carregamento e processamento de imagens

Mês 7-9: Especialização e tópicos avançados

5. Aprendizagem profunda: Compreender as redes neurais e a aprendizagem profunda.
6. Noções básicas de MLOps: Conheça o MLOps, que trata da aplicação dos princípios de DevOps aos sistemas de aprendizado de máquina. Isso inclui o controle de versão do modelo, a implementação do modelo, o monitoramento e a orquestração.
7. Especialização: Com base em seus interesses e aspirações de carreira, especialize-se em uma área - pode ser processamento de linguagem natural, visão computacional, aprendizado por reforço ou qualquer outro campo.

Recomendar recursos e projetos

• Aprendizagem profunda em Python Skill Track
• Curso de implantação e ciclo de vida de MLOps
• Reconhecimento de ASL com projeto de ciência de dados de aprendizagem profunda

Mês 10 - Em andamento: Continue aprendendo e explorando

9. Especializar-se mais: Dependendo dos planos de carreira
10. Mantenha-se atualizado: Acompanhe regularmente blogs, podcasts e periódicos relacionados à IA. Participe de comunidades para trocar ideias com outros profissionais de IA.
11. Ética em IA: À medida que você aprender mais sobre IA, não deixe de aprender também sobre as considerações éticas da IA.

Recomendar recursos e projetos

• Curso de Ética em IA
• Certificação DataCamp

Lembre-se de que este é apenas um roteiro básico. Você deve modificá-lo de acordo com seu ritmo e interesses. A IA é um campo vasto, e o aprendizado é um processo contínuo.

As 5 principais dicas para aprender IA

Embarcar na jornada para aprender IA pode ser assustador, mas ter uma abordagem estratégica pode tornar o processo mais estruturado e gerenciável. Aqui estão cinco etapas para orientá-lo em sua jornada de aprendizado de IA:

1. Escolha seu foco

Comece decidindo onde concentrar seus esforços com base em suas metas de carreira. Neste artigo, discutimos mais detalhadamente as várias carreiras em IA; cada função tem um foco diferente e exige um conjunto de habilidades exclusivo.

Por exemplo, se você estiver interessado em uma função mais aplicada, como cientista de dados ou engenheiro de aprendizado de máquina, concentre-se mais em programação, ciência de dados e compreensão de vários algoritmos de aprendizado de máquina. Seu objetivo aqui é tornar-se proficiente no uso de técnicas de IA para resolver problemas do mundo real.

Como alternativa, se você estiver inclinado a uma função de pesquisa, deve se aprofundar na teoria por trás da IA e do aprendizado de máquina. Você precisará de um sólido conhecimento de matemática, estatística e ciência da computação teórica.

Essa não é uma distinção rígida; ao contrário, é um ponto de partida para ajudá-lo a decidir onde colocar seu foco inicial.

2. Comece a aprender

Depois de decidir o seu foco, é hora de começar a aprender. Os recursos de aprendizagem sugeridos na seção de habilidades e o plano de aprendizagem de IA acima são locais úteis para começar. Lembre-se de que dominar a IA é uma maratona, não uma corrida de velocidade. Não se apresse em entender cada conceito completamente antes de passar para o próximo.

3. Aplique suas habilidades em projetos

Não há melhor maneira de aprender do que fazendo. A aplicação das habilidades que você aprende em projetos do mundo real solidifica seu entendimento e lhe dá experiência prática que pode enriquecer seu portfólio. Isso pode ser tão simples quanto criar um modelo de aprendizado de máquina para prever os preços das casas ou tão complexo quanto desenvolver um modelo de aprendizado profundo para reconhecimento de imagens. Incluímos exemplos de projetos ao longo deste artigo.

4. Participe de uma comunidade

Participe de comunidades de IA, tanto on-line quanto off-line. Participar de fóruns como o Stack Overflow ou o GitHub, entrar em grupos de IA no LinkedIn ou participar de encontros e conferências de IA pode oferecer oportunidades de aprendizado inestimáveis.

Depois de obter uma certificação DataCamp, você poderá participar da nossa Comunidade de Certificados DC, onde poderá se conectar com outros alunos certificados, acessar conteúdo e eventos exclusivos e aproveitar ao máximo suas habilidades recém-adquiridas.

Ao participar de comunidades, você pode se manter atualizado com as últimas tendências, obter ajuda quando estiver com dificuldades e interagir com outros entusiastas de IA.

5. Continue iterando

A IA é um campo em rápida evolução. Depois de aprender o básico, é importante continuar aprendendo e aprimorando suas habilidades. Siga blogs sobre IA, leia artigos de pesquisa, faça cursos avançados e esteja sempre atento a novas maneiras de se desafiar. Esse processo iterativo o transformará de um novato em um especialista.

Lembre-se de que a jornada para aprender IA é desafiadora, mas imensamente gratificante. Não desanime se você encontrar obstáculos ao longo do caminho; eles fazem parte do processo de aprendizado. Tenha em mente sua meta final e mantenha-se comprometido com sua jornada.

As melhores maneiras de aprender IA em 2024

Há uma grande variedade de recursos disponíveis para ajudá-lo a aprender IA, desde cursos estruturados e livros didáticos até projetos práticos. A escolha do recurso certo pode ajudá-lo a ter um bom começo com seu aprendizado de IA. Aqui estão nossas principais opções para você começar sua jornada de aprendizado de IA:

Faça os melhores cursos de IA para começar

O DataCamp é uma excelente plataforma que oferece cursos interativos especificamente adaptados para aspirantes a cientistas de dados. Os cursos variam do nível iniciante ao avançado e são elaborados com exercícios práticos. Aqui estão alguns dos melhores cursos relacionados à IA no DataCamp:

• Curso de compreensão de IA
• Fundamentos de Python
• Manipulação de dados com Python
• Fundamentos de aprendizado de máquina com Python
• Cientista de aprendizado de máquina com Python
• Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch

Projetos completos de IA

Aprender IA é uma jornada que vai além da compreensão de teorias e técnicas de codificação. Isso envolve prática, e é aí que entra a conclusão dos projetos de IA.

Comece identificando um projeto adequado com base em seu nível de proficiência, seja ele um modelo preditivo ou um aplicativo de IA generativo. As ferramentas certas, como o Python e suas extensas bibliotecas, serão sua pedra angular. Compreender e preparar seus dados é fundamental, pois isso afeta diretamente a eficácia do seu modelo.

Abaixo estão algumas ideias de projetos de IA que você pode criar para ajudá-lo em seu caminho para o domínio da IA. Não deixe de conferir nossos artigos sobre projetos de IA para todos os níveis, projetos de IA generativa e projetos de aprendizado de máquina para todos os níveis para obter mais informações.

• Classificar gêneros musicais a partir de dados de áudio. Aplique métodos de aprendizado de máquina em Python para classificar músicas em gêneros.
• Abelhas ingênuas: Carregamento e processamento de imagens. Trabalhe com dados de imagem, crie classificadores usando técnicas tradicionais e aproveite o poder da aprendizagem profunda para a visão computacional.
• Reconhecimento de ASL com aprendizagem profunda. Crie uma rede neural convolucional para classificar imagens de letras da linguagem americana de sinais.

Leia alguns dos melhores livros sobre IA

Os livros oferecem conhecimento aprofundado e percepções de especialistas da área. Aqui estão alguns dos livros mais influentes sobre IA que podem ser úteis para você:

• 15 melhores livros sobre aprendizado de máquina para ler em 2024
• Os 11 principais livros sobre aprendizagem profunda para ler em 2024

Lembre-se de que o segredo para aprender IA é a consistência e a prática. Não tenha receio de começar com algo pequeno e, gradualmente, ir avançando para conceitos e projetos mais complexos. Você ficará surpreso com o quanto pode aprender dedicando apenas um pouco de tempo por dia para estudar IA.

Confira as melhores folhas de dicas de IA

Nossa seleção de folhas de consulta de ciência de dados pode funcionar como um guia de referência rápida sobre uma ampla variedade de tópicos, incluindo muitos relacionados à IA:

• Folha de dicas de Python para iniciantes
• Folha de referência de aprendizado de máquina supervisionado
• Folha de dicas de aprendizado de máquina não supervisionado
• Folha de consulta do ChatGPT para ciência de dados
• A API da OpenAI em Python
• O cenário das ferramentas de IA generativa
• Aprendizagem profunda com PyTorch Cheat Sheet

Uma coleção de folhas de dicas do DataCamp

As diferentes carreiras em IA atualmente

A inteligência artificial abriu inúmeros caminhos de carreira, cada um com responsabilidades, ferramentas e habilidades necessárias exclusivas. Vamos nos aprofundar em três carreiras de IA que são populares no momento: cientistas de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de pesquisa. Observe que mencionaremos algumas das ferramentas que eles precisam dominar; se você não estiver familiarizado com essas ferramentas, não há problema algum, pois as abordaremos com mais detalhes em uma seção posterior.

Cientista de dados

Os cientistas de dados investigam, extraem e relatam insights significativos sobre os dados de uma organização. Eles comunicam esses insights às partes interessadas não técnicas e têm um bom entendimento dos fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e de como vinculá-los aos aplicativos de negócios. Eles trabalham quase que exclusivamente com ferramentas de codificação, realizam análises e frequentemente trabalham com ferramentas de big data.

Os cientistas de dados são os detetives do mundo dos dados, responsáveis por descobrir e interpretar fontes de dados ricas, gerenciar grandes quantidades de dados e mesclar pontos de dados para identificar tendências. Eles utilizam suas habilidades analíticas, estatísticas e de programação para coletar, analisar e interpretar grandes conjuntos de dados. Em seguida, eles usam essas informações para desenvolver soluções baseadas em dados para problemas comerciais desafiadores. Uma parte dessas soluções é o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado de máquina que geram novos insights (por exemplo, identificação de segmentos de clientes), automatizam processos de negócios (por exemplo, previsão de pontuação de crédito) ou fornecem aos clientes um novo valor (por exemplo, sistemas de recomendação).

Principais habilidades:

• Conhecimento profundo de Python, R e SQL
• Entendimento dos conceitos de aprendizado de máquina e IA
• Proficiência em análise estatística, análise quantitativa e modelagem preditiva
• Técnicas de visualização de dados e geração de relatórios
• Habilidades eficazes de comunicação e apresentação

Ferramentas essenciais:

• Ferramentas de análise de dados (por exemplo, Pandas, NumPy)
• Bibliotecas de aprendizado de máquina (por exemplo, Scikit-learn)
• Ferramentas de visualização de dados (por exemplo, Matplotlib, Tableau)
• Estruturas de Big Data (por exemplo, Airflow, Spark)
• Ferramentas de linha de comando (por exemplo, Git, Bash)

Engenheiro de aprendizado de máquina

Os engenheiros de aprendizado de máquina são os arquitetos do mundo da IA. Eles projetam e implementam sistemas de aprendizado de máquina que fazem previsões a partir dos dados das organizações. Eles também resolvem problemas como a previsão da rotatividade e do valor do tempo de vida do cliente e

são responsáveis pela implementação de modelos para uso da organização. Os engenheiros de aprendizado de máquina geralmente trabalham exclusivamente com ferramentas baseadas em codificação.

Habilidades essenciais:

• Conhecimento profundo de Python, Java e Scala
• Familiaridade com estruturas de aprendizado de máquina (como Scikit-learn, Keras ou PyTorch)
• Entendimento de estruturas de dados, modelagem de dados e arquitetura de software
• Habilidades matemáticas avançadas (álgebra linear, cálculo, estatística)
• Capacidade de trabalhar em equipe e habilidades excepcionais de resolução de problemas

Ferramentas:

• Bibliotecas e algoritmos de aprendizado de máquina (por exemplo, Scikit-learn, TensorFlow)
• Bibliotecas de ciência de dados (por exemplo, Pandas, NumPy)
• Plataformas de nuvem (por exemplo, AWS, Google Cloud Platform)
• Sistemas de controle de versão (por exemplo, Git)

Cientistas pesquisadores

Os cientistas de pesquisa são os pensadores do mundo da IA. Eles realizam pesquisas de ponta para avançar o estado da arte em IA. Seu trabalho geralmente envolve a invenção de novos algoritmos ou o aprimoramento dos existentes. Eles também apresentam suas descobertas em conferências de IA e em artigos acadêmicos.

Habilidades essenciais:

• Sólido conhecimento de aprendizado de máquina e aprendizado profundo
• Proficiência em Python e outras linguagens de programação
• Amplo conhecimento de teoria matemática relacionada à IA (como teoria de aprendizado estatístico)
• Capacidade de conceituar e validar novos modelos de IA
• Sólidas habilidades para escrever e falar em público

Ferramentas:

• Estruturas de aprendizagem profunda (como TensorFlow, PyTorch)
• Ferramentas de computação científica (como MatLab, Mathematica)
• Software para escrever e apresentar (como LaTeX, Google Slides)
• Recursos de computação em nuvem (como AWS, Google Cloud Platform)

Cada uma dessas carreiras oferece um caminho exclusivo para o mundo da IA. Todos eles têm um enorme potencial e desempenham funções essenciais no campo. Sua decisão dependerá de seus interesses, pontos fortes e metas de carreira de longo prazo.

Como encontrar um emprego em IA

Um diploma pode ser um grande trunfo ao iniciar uma carreira em IA, mas não é o único caminho. Embora acreditemos que vale a pena obter uma educação formal em IA ou em um campo adjacente, cada vez mais profissionais estão entrando no campo por meio de rotas não tradicionais, provando que, com dedicação, aprendizado consistente e uma abordagem proativa, você pode conseguir o emprego dos seus sonhos em IA.

Veja como encontrar um emprego em IA sem um diploma:

Continue aprendendo sobre o campo

Mantenha-se atualizado com os mais recentes desenvolvimentos em IA. Siga profissionais influentes de IA no Twitter, leia artigos de pesquisa sobre IA e ouça podcasts relacionados à IA, incluindo o Podcast DataFramed do próprio DataCamp .

Alguns dos líderes de pensamento de IA a serem seguidos incluem Yoshua Bengio, Fei-Fei Li e outros. Você obterá insights sobre tópicos de tendências, tecnologias emergentes e a direção futura da IA.

Você também deve conferir os eventos do setor, sejam eles webinars no DataCamp, conferências sobre ciência de dados e IA ou eventos de networking.

Desenvolver um portfólio

Um portfólio sólido que mostre suas habilidades e projetos pode fazer com que você se destaque dos outros candidatos. Mais importante ainda, um projeto que tente resolver um problema do mundo real impressionará os gerentes de contratação.

Como disse Nick Singh, autor de Ace the Data Science Interview, no podcast DataFramed Careers Series,