Como aprender IA online

A IA é um ramo da ciência da computação em rápida evolução que revolucionou muitos setores, incluindo a cadeia de suprimentos, a indústria alimentícia, a indústria farmacêutica, a manufatura, a fabricação, os chatbots e a criação de conteúdo. De fato, a maior parte do conteúdo online recente foi criada usando alguma forma de inteligência artificial, como geradores de texto ou construtores de sites de IA, como o Hocoos AI. 

No entanto, o impacto das tecnologias de IA vai além da inovação industrial. Ela tem o poder de impactar rapidamente os cargos de trabalho em toda a força de trabalho, desde operários de fábrica a garços e garçonetes até engenheiros. Portanto, considerando que o papel da IA continua a crescer em todos os setores, está se tornando cada vez mais importante aprender sobre IA. 

Este guia tem como objetivo informá-lo sobre como aprender IA do zero, fornecer o conhecimento e as etapas necessárias para navegar em sua jornada e discutir a importância da educação formal neste campo empolgante, porém complexo. Mas antes de mergulharmos nos detalhes interessantes, vamos nos familiarizar com o que a IA realmente é. 

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O que é Inteligência Artificial?

Como mencionado acima, a inteligência artificial é um ramo da ciência da computação que lida com os problemas cognitivos associados à inteligência humana, como aprendizado, reconhecimento de padrões e resolução de problemas. No entanto, ao contrário da inteligência humana, a IA lida com esses problemas com a eficiência das máquinas, que às vezes excede as capacidades humanas. 

Como um ramo científico e da engenharia, a IA possui uma série de subcampos que permearam quase todos os aspectos de nossas vidas. Embora a maioria das pessoas associe IA a modelos generativos recentes, como o ChatGPT, a verdade é que as tecnologias de IA têm impactado nossas vidas muito antes do ChatGPT se tornar disponível ao público em geral. 

Por exemplo, a IA é o cérebro por trás da previsão de rotas no Google Maps, a voz por trás dos assistentes digitais inteligentes, as engrenagens invisíveis que personalizam seu feed de notícias nas mídias sociais e os mecanismos de recomendação que sugerem o que assistir em seguida em seu serviço de streaming favorito. 

Diferentes Tipos de Inteligência Artificial

À medida que as novas e inovadoras aplicações da tecnologia de Inteligência Artificial continuam a se expandir, o número de subcampos continua a crescer. No entanto, para simplificar, vamos categorizar as tecnologias de IA em três tipos diferentes. 

Inteligência Artificial Limitada (ANI)

A ANI, como o próprio nome indica, é o tipo mais comum de IA com o qual interagimos hoje; ela é projetada para executar uma única tarefa, como reconhecimento de voz e padrões, respostas a comandos e perguntas e geração de conteúdo. 

A ANI opera sob uma gama limitada e predefinida de contextos, seguindo algoritmos programados que permitem a execução de tarefas específicas. Os exemplos mais conhecidos de Inteligência Artificial Estreita são os modelos generativos de IA, como o ChatGPT, que se destaca na geração de texto; o DALL-E, que gera imagens com base em descrições textuais; e os AI Website Builders, como o Hocoos AI.

Inteligência Artificial Geral

A Inteligência Artificial Geral, abreviada como AGI, é uma forma teórica de IA que possui a capacidade de entender, aprender, adaptar e implementar o conhecimento de forma tão ampla e flexível quanto a inteligência humana. Alguns teorizam que esta forma de IA possuiria, ou seria capaz de desenvolver, autoconsciência, compreensão emocional e a capacidade de interpretar o mundo como a inteligência humana. 

Embora alguns modelos de Inteligência Artificial, como o Chat-GPT, tenham demonstrado a capacidade de generalizar em diferentes tarefas, a AGI ainda permanece um conceito teórico que não foi realizado em aplicações práticas. Pelo menos, ainda não. 

Super Inteligência Artificial

A superinteligência artificial, abreviada como ASI, refere-se ao cenário futuro em que os modelos de Inteligência Artificial superam a inteligência humana em quase todo o trabalho economicamente valioso. No entanto, embora intrigante, este conceito permanece semelhante aos carros voadores de The Jetsons—é altamente especulativo. 

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Como Aprender IA Online

Como você pode ter percebido até agora, a IA é um ramo muito amplo, composto por diversos campos, cada um tão importante quanto o outro. Portanto, não é surpresa que a ideia de aprender IA possa parecer esmagadora no início. No entanto, o processo se torna significativamente mais fácil quando você o divide em partes mais gerenciáveis. Vamos começar. 

Criar um Plano de Aprendizado

Um bom planejamento é metade do trabalho feito, então, antes de mergulhar no material, recomendamos fortemente que você desenvolva um plano de aprendizagem. Desenvolver um plano de aprendizagem sólido inclui criar um cronograma de aprendizagem e listar certas habilidades, construir metas e garantir os recursos de aprendizagem necessários para adquirir tais habilidades. 

Comece por avaliar o seu conhecimento de IA, perguntando a si mesmo as seguintes questões: É um principiante absoluto na área? Possui as competências básicas necessárias, como matemática e estatística? Está familiarizado com os conceitos e a terminologia básicos?

Em seguida, aloque o seu recurso mais valioso à sua agenda de aprendizagem: tempo. Reserve tempo para estudar. Isto pode ser um pouco mais difícil se estiver empregado, mas não desanime. Lembre-se, o progresso, por menor que seja, continua a ser progresso — a acumulação de ganhos marginais é real. 

Mas se tiver mais tempo disponível, irá beneficiar de uma hora extra de estudo por dia. Não exagere; o descanso também faz parte do processo de aprendizagem. A melhor abordagem possível é avaliar o progresso que fez ao longo do tempo e ajustar a sua agenda de aprendizagem em conformidade. 

Você também deve considerar quantos recursos monetários está disposto a investir. Bootcamps e cursos online profissionais são extremamente valiosos e, muitas vezes, têm ótimo custo-benefício. Isso não significa que cursos gratuitos do YouTube e materiais educativos compartilhados nas redes sociais não o levarão a lugar nenhum. Existem muitos locais online que oferecem cursos gratuitos. 

Dominar as Habilidades Pré-requisito

Antes de mergulhar na IA, você precisará adquirir habilidades básicas que fornecerão uma base sólida para aprender habilidades e ferramentas complexas de IA. No entanto, é importante entender a profundidade e o domínio das habilidades pré-requisito, dependendo principalmente da área de IA que você deseja aprender. 

Por exemplo, se você deseja criar e desenvolver novos algoritmos de IA, precisará de um conhecimento profundo de conceitos matemáticos. Mas, se você está procurando entrar na área de análise de dados, não há realmente necessidade de adquirir um conhecimento profundo de todos os conceitos matemáticos aplicados em Inteligência Artificial. 

A ideia principal é reconhecer e ajustar a profundidade de aprendizado dessas habilidades pré-requisito de acordo com os requisitos da área que você gostaria de seguir. Dito isso, as habilidades pré-requisito são:  

Matemática Básica

As tecnologias de Inteligência Artificial dependem fortemente de conceitos matemáticos, particularmente subcampos como aprendizado de máquina ou aprendizado profundo. Reconhecidamente, você não precisa de um diploma em matemática para ter sucesso em IA, mas a compreensão de cálculo, álgebra linear e probabilidade é essencial. Isso é particularmente verdadeiro no caso da álgebra linear, uma vez que os algoritmos de IA dependem frequentemente de matrizes e transformações lineares. 

Estatística Básica

As habilidades e conceitos de IA são muito mais fáceis de aprender e entender quando você entende estatística e interpretação de dados. Conceitos como medidas estatísticas, distribuições, desvios e variância, regressão e probabilidade desempenham um papel crucial em diferentes aplicações de IA. 

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Aprender Habilidades Essenciais

Depois de dominar as habilidades pré-requisito exigidas pela área de IA que você deseja aprender, é hora de passar para o domínio das habilidades essenciais que você precisará aprender e entender o funcionamento interno das tecnologias de inteligência artificial. 

Assim como acontece com as habilidades pré-requisito, o nível de domínio que você precisará é ditado pelo tipo de função que você deseja exercer em IA. Aqui está o que você precisa aprender. 

Programação

Saber codificar é crucial, pois a implementação de IA depende do desenvolvimento de algoritmos e modelos, manipulação de dados e uso de várias bibliotecas. Python está entre as linguagens de programação mais populares na comunidade de IA devido à sua simplicidade e adaptabilidade. R é outro favorito, junto com Java e C++.

• Python — como mencionado anteriormente, Python costuma ser a linguagem preferida para IA, principalmente devido à sua sintaxe simplificada e à grande disponibilidade de bibliotecas de ciência de dados. Além disso, esta linguagem de programação é muito amigável para iniciantes e é particularmente popular em modelos de Machine Learning. 
• R — O R tem uma curva de aprendizado um pouco mais íngreme em comparação com Python, mas vale cada investimento se você estiver procurando por uma função em IA e Ciência de Dados. 
• Java ou C++ — Aqui é onde as coisas ficam realmente interessantes porque Java e C++ fornecem um controle de máquina de baixo nível bastante eficiente, que envolve o gerenciamento e a manipulação diretos de componentes e sistemas de hardware em computação. Ambas as linguagens são muito desejáveis quando se trata de construir modelos escaláveis de IA e ML, mas elas têm uma curva de aprendizado muito íngreme, especialmente C++, que é considerada muito desafiadora devido às operações de baixo nível.  

Estruturas de Dados

Estruturas de dados também são um pilar fundamental da aprendizagem de IA, e se referem a um formato especializado para organizar, armazenar, recuperar e manipular dados. Conhecer diferentes tipos de estruturas, como árvores, listas e matrizes, é essencial quando se trata de escrever código complexo que evolui para um algoritmo e modelos de IA. 

Ciência de Dados

A Ciência de Dados é incrivelmente importante no campo da Inteligência Artificial, pois abrange uma ampla variedade de ferramentas e algoritmos usados em conjuntos de dados massivos para encontrar padrões em dados brutos. Um cientista de dados proficiente pode usar suas habilidades para refinar e interpretar dados, extrair insights significativos, reconhecer padrões e descobrir tendências nesses dados que permitem que os sistemas de IA operem de forma eficaz. 

Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo

Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) são dois subconjuntos incrivelmente populares de Inteligência Artificial, pois impulsionam muitos dos produtos e serviços que usamos diariamente. Essas duas disciplinas interconectadas basicamente impulsionam a evolução da Inteligência Artificial de conceitos teóricos para realidades práticas. 

Machine Learning é na verdade um subcampo da IA onde as máquinas aprendem com os dados que lhes são fornecidos, com o objetivo de melhorar seu desempenho e fazer previsões mais precisas. Essa capacidade de aprender e melhorar o desempenho forma a base sobre a qual a IA toma decisões e previsões melhores e mais informadas. 

Deep Learning, por outro lado, é o subconjunto de Machine Learning que utiliza redes neurais que simulam a cognição humana, permitindo assim que os modelos de IA descubram automaticamente padrões e recursos nos dados fornecidos. 

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Aprendendo com Ferramentas de IA

Os modelos de IA de geração de conteúdo proporcionam uma experiência prática para alunos de todos os níveis, e os iniciantes devem começar a experimentar com estes modelos para obter uma visão e compreensão de como a IA interpreta perguntas e comandos e processa a linguagem. 

O mesmo se aplica aos modelos de IA de geração de imagens e gráficos, que dependem de algoritmos complexos para interpretar descrições textuais em resultados visuais. Experimentar com estes modelos irá ensiná-lo sobre conceitos como redes neurais e reconhecimento de imagem. 

Usar estas ferramentas proporciona uma boa prática e pode até gerar conteúdo valioso. Por exemplo, contar com construtores de sites de IA, como o Hocoos, pode ajudá-lo a aprender mais, não apenas sobre IA, mas também sobre design e interfaces gráficas. 

Criadores de sites com IA são tipicamente modelos generativos que não são muito comentados, mas seus resultados estão por toda parte, considerando que eles agora realizam a maior parte do trabalho no que diz respeito à construção de um site. Essas ferramentas são incrivelmente convenientes, pois eliminam a necessidade de conhecimento de CSS, PHP, JavaScript, etc. 

Aprender com criadores de sites com IA também ajuda você a entender como a IA aprimora a funcionalidade da web e até mesmo o web design, o que, em última análise, torna o processo de construção da web mais eficiente e acessível para não especialistas. 

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Educação Formal

Embora aprender IA online por meio de vários cursos, ferramentas e outros recursos possa fornecer a você um conhecimento prático da área, a educação formal em matemática e aprendizado de máquina pode fornecer a você um conhecimento mais profundo e teórico das tecnologias de IA. Buscar um mestrado nessas áreas fornece uma base muito robusta, que é necessária para lidar com aspectos mais complexos da IA. 

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Por que Você Deveria Aprender IA?

A ascensão repentina dos modelos de IA generativos e a rápida expansão do campo subsequente apenas sublinham a importância da IA como uma conquista científica e tecnológica que está transformando a forma como trabalhamos, vivemos e interagimos neste momento. 

Embora ainda seja considerada a tecnologia do futuro, muitos não percebem que a IA é a tecnologia do presente, e já é há algum tempo. Com a explosão de dados e a necessidade de analisar e usar esses dados, a demanda por habilidades em IA está altíssima, então não há melhor momento do que o presente para começar a aprender IA. 

O aumento na demanda por especialistas em IA também implica em uma compensação atraente; engenheiros de IA e Aprendizado de Máquina e cientistas de dados normalmente recebem salários de seis dígitos. É certo que o campo é intelectualmente desafiador, mas também está em constante evolução, fornecendo a você a oportunidade de aprender, adaptar e inovar continuamente. 

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Resumo

Em resumo, embora a educação formal em matemática e ciência da computação ofereça um conhecimento mais aprofundado da IA e seus subconjuntos, aprender IA online ainda é uma opção viável para muitos que procuram entrar na área. 

No entanto, você precisa de um plano de aprendizado sólido que aborde as habilidades básicas e essenciais, bem como experiência prática com várias IAs geradoras de conteúdo, como ChatGPT, DALL-E ou ferramentas de criação de sites de IA, como o Hocoos.