Como aprender inteligência artificial: um guia para iniciantes

Este artigo para aprender inteligência artificial é adequado para qualquer iniciante, não importa de onde você esteja começando.

Toda vez que você faz compras on-line, busca informações no Google ou assiste a um programa na Netflix, você interage com uma forma de inteligência artificial (IA). As aplicações da IA ​​estão em todos os lugares e só continuarão a crescer. 

De operários de fábrica a garçons e engenheiros, a IA está impactando rapidamente os empregos. Aprender IA pode ajudar você a entender como a tecnologia pode melhorar nossas vidas por meio de produtos e serviços. Também há muitas oportunidades de emprego neste campo, caso você decida segui-lo.

Aprender IA não precisa ser difícil, mas requer um entendimento básico de matemática e estatística. Neste artigo, mostraremos como aprender IA e criar um plano de aprendizado.

O que é inteligência artificial? E por que você deveria aprender?

Inteligência artificial ( IA ) é o processo de simular a inteligência humana e o desempenho de tarefas com máquinas, como sistemas de computador. As tarefas podem incluir reconhecimento de padrões, tomada de decisões, aprendizado experiencial e processamento de linguagem natural (PNL) . A IA é usada em muitas indústrias impulsionadas pela tecnologia, como assistência médica, finanças e transporte. 

Aprender IA é cada vez mais importante porque é uma tecnologia revolucionária que está transformando a maneira como vivemos, trabalhamos e nos comunicamos uns com os outros. Com organizações em todos os setores do mundo coletando big data , a IA nos ajuda a dar sentido a tudo isso. 

Os engenheiros de IA ganham um salário médio de R$ 7.825 por mês, de acordo com o site Glassdoor. Os profissionais desta área podem esperar que o número de empregos cresça 23% na próxima década. 

Além de ser uma carreira lucrativa, é um campo de rápido crescimento e uma disciplina intelectualmente estimulante para aprender.

Quanto tempo leva para aprender IA?

O tempo necessário para aprender inteligência artificial depende de vários fatores, incluindo:

• Conhecimento pré-requisito: se você tem conhecimento geral de matemática e estatística, pode pular direto para o aprendizado de habilidades e ferramentas de IA.

• Objetivo de carreira: se você deseja seguir uma carreira na área de IA, precisará de uma educação mais abrangente do que alguém que simplesmente deseja adicionar contexto à sua função de análise de dados .

• Conhecimento prévio: se você estiver mudando de outra especialização ou área, levará mais tempo para aprender do que alguém que já trabalha na área de tecnologia e tem um conhecimento básico de seu jargão complexo. 

Como aprender inteligência artificial

Aqui estão quatro passos para orientar seu aprendizado. Para começar sua jornada em IA, desenvolva um plano de aprendizado avaliando seu nível atual de conhecimento e a quantidade de tempo e recursos que você pode dedicar ao aprendizado.

1. Crie um plano de aprendizagem.

Antes de fazer uma aula, recomendamos desenvolver um plano de aprendizado. Esse plano deve incluir um cronograma provisório, metas de desenvolvimento de habilidades e as atividades, programas e recursos que você precisará para obter essas habilidades. 

Primeiro, pergunte a si mesmo as seguintes perguntas:

• Seu nível de conhecimento de inteligência artificial: Você é um verdadeiro iniciante? Você tem uma base em matemática e habilidades estatísticas? Você está familiarizado com terminologia e conceitos básicos? 

• Sua intenção de aprendizado: você está buscando uma nova carreira ou apenas complementando sua carreira atual?

• Quanto tempo você pode gastar aprendendo: Você está empregado atualmente? Você quer aprender em tempo integral ou parcial?

• Quanto dinheiro você pode gastar: Você quer investir em um bootcamp, fazer cursos profissionais on-line ou assistir a alguns vídeos no YouTube e no TikTok?

• Como você quer aprender: Você tem interesse em fazer um programa de graduação, um boot camp ou aprender por conta própria por meio de uma variedade de cursos on-line?

2. Domine as habilidades pré-requisitos.

Antes de começar sua jornada de aprendizado, você vai querer ter uma base nas seguintes áreas. Essas habilidades formam uma base para aprender habilidades e ferramentas complexas de IA.

• Estatística básica: habilidades de IA são muito mais fáceis de aprender quando você tem uma compreensão firme de estatística e interpretação de dados. Você vai querer saber conceitos como significância estatística, regressão, distribuição e probabilidade, todos os quais desempenham um papel em aplicações de IA.

• Matemática básica: Entender IA, especialmente machine learning e deep learning , depende de conhecer conceitos matemáticos como cálculo, probabilidade e álgebra linear. Eles frequentemente aparecem em algoritmos e modelos de IA .

• Curiosidade e adaptabilidade: a IA é complexa e evolui rapidamente, então há uma necessidade constante de se manter atualizado com novas técnicas e ferramentas. Aqueles que buscam seguir uma carreira em IA devem ter uma sede insaciável por aprendizado e uma mentalidade adaptável para resolução de problemas.

A profundidade com que você precisará aprender essas habilidades pré-requisitos depende de seus objetivos de carreira. Um aspirante a engenheiro de IA definitivamente precisará dominá-las, enquanto um analista de dados que busca expandir seu conjunto de habilidades pode começar com uma aula introdutória em IA. 

3. Comece a aprender habilidades de IA.

Depois de cobrir os pré-requisitos, vamos mergulhar nas habilidades essenciais que você precisará para IA. Seu nível de maestria dependerá do tipo de função que você está buscando. 

Programação

Saber codificar é essencial para implementar aplicativos de IA porque você pode desenvolver algoritmos e modelos de IA, manipular dados e usar programas de IA. Python é uma das linguagens mais populares devido à sua simplicidade e adaptabilidade, R é outra favorita, e há muitas outras, como Java e C++.

Estruturas de dados

Uma estrutura de dados é um formato especializado para organizar, armazenar, recuperar e manipular dados. Conhecer os diferentes tipos, como árvores, listas e arrays, é necessário para escrever código que pode se transformar em algoritmos e modelos complexos de IA. 

Ciência de dados

A ciência de dados abrange uma ampla variedade de ferramentas e algoritmos usados ​​para encontrar padrões em dados brutos. Cientistas de dados têm um profundo entendimento do usuário do produto ou serviço, bem como do processo abrangente de extração de insights de toneladas de dados. Profissionais de IA precisam conhecer a ciência de dados para que possam entregar os algoritmos certos.

Aprendizado de máquina

Este subconjunto popular de IA é importante porque ele alimenta muitos dos nossos produtos e serviços hoje. As máquinas aprendem com dados para fazer previsões e melhorar o desempenho de um produto. Os profissionais de IA precisam conhecer algoritmos diferentes, como eles funcionam e quando aplicá-los.

Aprendizagem profunda

Deep learning é um subconjunto de machine learning que usa muitas camadas de redes neurais para entender padrões em dados. É frequentemente usado nas aplicações de IA mais avançadas, como carros autônomos.

4. Familiarize-se com ferramentas e programas de IA.

Junto com a construção de suas habilidades de IA, você vai querer saber como usar ferramentas e programas de IA, como bibliotecas e frameworks, que serão essenciais em sua jornada de aprendizado de IA. Ao escolher as ferramentas de IA certas, é sensato estar familiarizado com quais linguagens de programação elas se alinham, já que muitas ferramentas dependem da linguagem usada.

Aqui estão algumas ferramentas e bibliotecas populares especificamente para Python:

1. NumPy 
2. Scikit-learn
3. Pandas 
4. Tensorflow 
5. Seaborn
6. Theano
7. Keras
8. PyTorch
9. Matplotlib

Como desenvolver um plano de aprendizagem

Aprendendo por conta própria e se perguntando como permanecer no caminho certo? Desenvolva um plano de aprendizado para delinear como e onde concentrar seu tempo. Abaixo, fornecemos um exemplo de um plano de aprendizado intensivo de nove meses, mas seu cronograma pode ser maior ou menor, dependendo de seus objetivos de carreira.

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

• Matemática e estatística: aprenda o básico estudando cálculo, álgebra, estatística e probabilidade, que servirão de base para sua jornada na IA.
• Programação: aprenda uma linguagem de programação, como Python ou R. Você então se familiarizará com bibliotecas e pacotes.
• Estruturas de dados: comece aprendendo como armazenar, recuperar e manipular conjuntos de dados e, depois, como limpá-los e prepará-los, o que é necessário para qualquer projeto de IA.

Mês 4-6: Mergulhe na ciência de dados, aprendizado de máquina e aprendizado profundo

• Ciência de dados: aprenda os conceitos básicos da ciência de dados e como a IA pode ajudar a facilitar a extração e a obtenção de insights a partir de dados.
• Aprendizado de máquina: mergulhe nos vários tipos de algoritmos de aprendizado de máquina, como aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. 
• Aprendizado profundo: entenda redes neurais e os conceitos de aprendizado profundo.

Mês 7-9: Familiarize-se com as ferramentas de IA e escolha uma especialização

• Ferramentas de IA: depois de dominar o básico, você pode começar a usar as diferentes bibliotecas associadas à linguagem de programação que aprendeu, bem como outras ferramentas de IA, como o ChatGPT .
• Especialização: você pode querer se especializar em uma área específica de IA, como processamento de linguagem natural, ou talvez em como aplicar IA a outro campo. 
• Mais aprendizado e busca de emprego: Comece a procurar empregos em IA , se isso fazia parte da sua intenção de aprendizado. Continue acompanhando as tendências de IA com blogs, podcasts e muito mais.