Aprendizagem de IA: como começar?
Inteligência artificial é um ramo avançado da ciência da computação que se concentra no desenvolvimento e uso de algoritmos inteligentes. Mas qual é o caminho para iniciar a aprendizagem de IA?
Comece com o básico: matemática e programação
Algoritmos de inteligência artificial envolvem conceitos de matemática. Estude cálculo, geometria analítica e estatística.
Evidentemente, o desenvolvimento de algoritmos de IA exige conhecimento de programação. A linguagem de programação principal da inteligência artificial é o Python. O Python é flexível, amigável para iniciantes e com alta demanda no mercado. Portanto, não perca tempo.
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Aprenda a fazer pré-processamento dos dados
Algoritmos de IA, principalmente algoritmos de machine learning como redes neurais e deep learning, precisam de quantidades enormes de dados. Aprenda como fazer a coleta, limpeza e pré-processamento de dados para alimentar seus modelos de IA.
Explore as bibliotecas da área
Recentemente, listamos as bibliotecas que consideramos mais importantes em IA. Vamos recapitular nossa lista com alguns comentários sobre cada biblioteca:
- Scikit-learn – fácil de usar e aprender. Tem vários algoritmos de machine-learning, mas também é muito usada para pré-processamento dos dados.
- Pandas: manipulação de dados. Fácil de aprender e usar.
- NumPy – criação e manipulação de arrays. Fundamental em redes neurais e machine learning. É importante saber geometria analítica para conseguir usar o NumPy eficientemente.
- TensorFlow – biblioteca de redes neurais e deep learning. Não é adequada para iniciantes.
- PyTorch – biblioteca de redes neurais e deep learning. Não é adequada para iniciantes.
- Keras – API amigável de redes neurais e deep learning. Roda em cima do TensorFlow, PyTorch ou JAX. É adequada para iniciantes que sabem programação, matemática e que possuem conhecimento geral sobre redes neurais.
- JAX – biblioteca de computação numérica de alto desempenho. Ela é importante, mas é avançada.
- Hugging Face Transformers: plataforma cheia de modelos pré-treinados. Precisa ter uma noção de redes neurais e deep learning para usá-la.
Nossa sugestão para iniciantes: comece aprendendo NumPy. NumPy é essencial inclusive para usar as outras bibliotecas que citamos. Depois, estude scikit-learn e como usar algoritmos de machine learning com ela. A biblioteca pandas pode ser aprendida em conjunto com scikit-learn.
Em seguida, escolha Keras ou Hugging Face Transformes para começar a criar aplicações de redes neurais e deep learning.
Comece a estudar TensorFlow, PyTorch ou JAX quando sua familiaridade com implementações de redes neurais já estiver solidificada.
Visualização de dados
É fundamental saber visualizar os dados de algoritmos de inteligência artificial para poder selecionar formas apropriadas de pré-processamento e também para verificar o desempenho dos algoritmos. As bibliotecas mais comuns para isso são matplotlib e seaborn. Ambas são fáceis de aprender.
Leia artigos de pesquisa da área
Inteligência artificial é uma área em evolução acelerada. Trabalhar na área exige atualização constante. Portanto, leia os artigos de pesquisa da área, eles são as fontes das novidades mais avançadas.
Junte-se às comunidades de IA
A inteligência artificial é uma área muito colaborativa. Plataformas como Kaggle e fóruns relacionados à IA como StackOverFlow e Hugging Face são uma fonte importante de auxílio, inspiração e trocas de experiências.
Faça projetos práticos
É fundamental adquirir autonomia na área. Ninguém aprende a desenvolver algoritmos apenas assistindo a tutoriais. Portanto, ponha as mãos na massa e se arrisque fazendo seus próprios projetos. Aqui vão algumas sugestões para te inspirar.
Nunca pare de aprender
Inteligência artificial é uma área estimulante e com uma comunidade vibrante. As novidades nesse campo não param, portanto, se prepare para uma carreira onde seu interesse por aprender deve ser contínuo.
Assista abaixo nossas dicas em vídeo.
