O Guia Definitivo para Especialista em IA: Seu Roteiro Passo a Passo

Um Guia para Dominar IA | Introdução

Inteligência Artificial abreviada como IA é a simulação da inteligência humana por máquinas. É em contraste com a inteligência natural mostrada pelo homem. Desde que John McCarthy cunhou o termo inteligência artificial em 1956, o uso de IA e seu desenvolvimento cresceu a tal ponto que hoje vemos o uso de IA quase em todo lugar, da robótica a serviços baseados na internet ao assistente pessoal Siri do iOS.

Com o desenvolvimento da IA, cresceram preocupações entre as massas sobre robôs recebendo tal poder. Tudo que restou foi o lançamento de blockbusters como Exterminador do Futuro para gerar mais medo entre as massas contra a disseminação da IA. Mas as chances de um Exterminador real assumir o mundo são altamente improváveis. A IA, por outro lado, melhorará com o tempo e crescerá mais, especialmente como campo de carreira.

Por que você deve estudar IA?

Por que não? Existem tantas razões pelas quais você deve escolher IA como seu campo de carreira. Vamos discuti-las para que você tenha uma ideia de por que IA é aquela opção de carreira perfeita que você não deve ignorar.

• Desafiador e Empolgante: IA é um campo desafiador, sem dúvida, mas é igualmente empolgante. Está constantemente evoluindo, ficando melhor e melhor e ninguém realmente conhece o limite. De carros autônomos a previsão de comportamento humano e robôs falantes, as formas como este campo está crescendo são imprevisíveis.
• Alta Demanda da Indústria: Sim, a demanda por cientistas de dados e especialistas em IA no mercado é realmente alta. Não só tem mais opções de emprego para você, mas tem valor crescente também.
• Alto Salário: Para aqueles de vocês que temem não serem bem pagos, não temam. Este trabalho é igualmente recompensador quanto exigente. É, de fato, um dos empregos mais bem pagos hoje.

Ainda não convencido? Continue lendo e talvez você mude de ideia. Agora discutiremos como você pode se tornar um profissional de IA.

Nível 0: Preparando seu Terreno:

Não se intimida com matemática? Adora codificar? Bem, então este campo é perfeito para você. A coisa importante é ser claro sobre sua base. Claro, você sempre pode praticar e aprimorar suas habilidades. Então não desista de IA se achar que sua codificação é mediana ou suas habilidades matemáticas precisam de melhoria.

Nível 1: Cobrindo o Básico:

Nesta etapa, você primeiro terá que fortalecer suas raízes e por isso queremos dizer base. Existem muitos conceitos que são partes integrais deste campo, então você deve obter uma ideia profunda sobre a maioria deles.

• Cobrindo Álgebra Linear, Estatística e Probabilidade: Matemática tem que ser a coisa mais básica que você precisa cobrir primeiro. Primeiro, você deve cobrir conceitos individuais como vetores, matrizes e depois subir a escada para dimensionalidade, estatística e testes estatísticos. Em seguida, passe para conceitos de probabilidade como o Teorema de Bayes. Matemática é uma parte muito crucial da IA, então se você não é bom, pode melhorar. Como mencionado antes, esta não é uma tarefa fácil e requer prática.
• Selecionando uma Linguagem de Programação: A próxima coisa mais importante é cobrir linguagens de programação, pois desempenha um papel enorme na IA. Você deve selecionar linguagens de programação para aprender e aperfeiçoá-las. Existem muitas opções: R, Python, JAVA, C. Escolha o que você acha melhor em termos de uso e é mais fácil para você trabalhar.
• Entendendo Estruturas de Dados: Em seguida, você deve melhorar a forma como resolve problemas envolvendo dados, tornar sua análise de dados mais precisa para que possa projetar seus próprios sistemas com erros mínimos. Aprenda as várias partes de linguagens de programação que ajudarão você a entender estruturas de dados como Pilhas, listas encadeadas, dicionários, etc.
• Entendendo Regressão: Sim, regressão é importante. Você deve aprender sobre regressão em detalhes e ter uma compreensão forte de seu conceito antes de avançar. Ajudará você a fazer previsões em aplicações da vida real e entender os fundamentos do aprendizado de máquina.
• Entendendo diferentes Modelos de Aprendizado de Máquina e seu Funcionamento: O próximo passo é conhecer algoritmos legados de aprendizado de máquina como SVM, KNN, Florestas Aleatórias, Árvores de Decisão, etc. Tente implementá-los na resolução de problemas entendendo completamente os algoritmos. Não é fácil, então você terá que trabalhar duro para aperfeiçoar suas habilidades. A chave é ser claro e lógico.
• Entendendo Problemas e Soluções de Aprendizado de Máquina: O próximo passo é entender como um caso usa algoritmos de aprendizado de máquina e como esse algoritmo pode ser implementado em diferentes casos, onde é adequado à sua função e assim por diante. Existem 3 passos básicos que você precisa aperfeiçoar em: Aprendizado Supervisionado, Aprendizado Não Supervisionado e Aprendizado por Reforço antes de passar para o nível 2.

Nível 2: Aprendizado Profundo envolvendo IA

Vem a parte complexa da IA onde você começa a aprender conceitos mais aprofundados.

• Aprendendo sobre Redes Neurais: Uma rede neural é basicamente um sistema computacional modelado no cérebro humano e sistema nervoso. Funciona incorporando dados via algoritmo em que é construída. Estas são as bases de como máquinas de IA funcionam, então ter uma compreensão clara delas é importante.
• Entendendo a Matemática por trás das Redes Neurais: Redes neurais são construídas em camadas. Cada camada tem 'nós' que são interconectados e cada nó tem uma 'função de ativação'. A 'camada de entrada' apresenta padrões à rede e as camadas internas fazem o processamento com a ajuda de 'conexões'. As camadas ocultas internas então dão uma saída para a 'camada de saída'. Você terá que estudar a matemática por trás de toda esta operação e processamento. Algumas palavras-chave básicas que você aprenderá incluem pesos, funções de ativação, redução de perda, retropropagação, abordagem de descida de gradiente, etc.
• Dominando diferentes redes neurais: Agora você deve aprender sobre os diferentes tipos de redes neurais e seu uso em diferentes casos. As funções matemáticas básicas são as mesmas, mas a implementação pode ser diferente e pode haver algumas modificações. Perceptrons multicamadas, Redes Neurais Recorrentes, Redes Neurais Convolucionais, LSTMs, etc. são alguns tipos de redes neurais.
• Aprendendo sobre os domínios da IA: Agora você está pronto para aprender sobre as aplicações dessas redes neurais e construir suas próprias aplicações. Cada aplicação pode ser diferente e pode exigir abordagens diferentes e às vezes você não pode dominar todos os campos da IA de uma vez, então vá passo a passo. Primeiro, opte por um campo específico e depois passe para outros domínios.
• Conhecendo Big Data: Este passo não é obrigatório, mas é uma grande parte da IA, portanto, é sugerido que você obtenha uma ideia básica de Big Data, pois isso ajudará você neste campo.

Nível 3: Dominando IA

O último nível envolve mais aplicação do que você aprendeu até agora. Este é o estágio final para dominar IA.

• Dominando Otimização de Algoritmos: Otimização de algoritmos basicamente ajuda a minimizar ou maximizar uma função objetivo (função de erro). Estas funções dependem dos parâmetros internos aprendíveis do Modelo que desempenham um papel na eficiência e precisão dos resultados. É por isso que você precisa aprender a aplicar estratégias de otimização e algoritmos aos parâmetros do modelo para obter precisão e valores ótimos de tais parâmetros.
• Colocando seu Cérebro à Prova: O próximo passo é se expor participando de competições. Participe de competições de ciência de dados e hackathons para aumentar seu conhecimento no campo prático e implementar seu conhecimento.
• Publicando e Lendo Pesquisas: Em seguida, você precisa ir um passo além e entrar em pesquisa. Comece a ler artigos de pesquisa sobre IA e aprenda a se tornar um inovador. Tente iniciar sua própria pesquisa e compreensão de casos que ainda estão em desenvolvimento. Testes também são cruciais.
• Lançando seu Próprio Algoritmo: Depois de fazer pesquisa, o próximo estágio é começar a criar seus próprios algoritmos para resolver tais casos. Tente trabalhar em torno da matemática e veja como ela pode se integrar à IA de todas as maneiras possíveis. Você nunca sabe, pode trazer a próxima revolução.

Conclusão:

Chegando ao fim, você pode estar pensando que é muito complicado. Não vamos mentir; é complicado e leva tempo para dominar. No entanto, isso não o torna impossível. Tudo o que requer é trabalho duro e prática, seja consistente em seu trabalho e em breve você dominará IA.