Como iniciar IA do zero sistematicamente? (Recomendações de cursos anexas)

Na atual onda de transformação digital, a inteligência artificial (IA) passou dos laboratórios para as aplicações de ponta em todos os setores. De acordo com dados do McKinsey Global Institute, até 2030, a IA poderá contribuir com 13 biliões de dólares em valor acrescentado para a economia global. Perante uma mudança tão grande, quer seja um profissional que pretende mudar para a área da IA ou um estudante curioso sobre a vanguarda da tecnologia, é particularmente importante iniciar-se na IA de forma sistemática.

Este artigo fornecerá um caminho de aprendizagem claro de IA para aprendizes de nível básico e recomendará uma série de recursos de cursos de alta qualidade selecionados para o ajudar a evitar as armadilhas comuns no processo de aprendizagem e a dominar os conhecimentos e competências de IA de forma mais eficiente.

Compreender as características e desafios da aprendizagem de IA

Antes de começar a aprender, precisamos de reconhecer algumas características importantes da área da IA:

1. Interdisciplinaridade: A IA combina conhecimentos de várias áreas, como matemática, estatística e ciência da computação.
2. Iteração rápida: Novas tecnologias e estruturas surgem em fluxo constante, e o conteúdo da aprendizagem precisa de ser constantemente atualizado.
3. Teoria e prática igualmente importantes: A teoria pura ou a prática pura são difíceis de dominar realmente a tecnologia de IA.
4. Limiar de entrada: Embora as ferramentas modernas reduzam o limiar de aplicação, a compreensão sistemática ainda requer uma base sólida.

De acordo com a experiência de muitas pessoas bem-sucedidas na transição para a área da IA com quem tive contacto, os desafios mais comuns da aprendizagem de IA de nível básico incluem: não saber por onde começar, ser assustado por matemática complexa, a teoria estar desligada da prática e perseguir cegamente os pontos quentes sem aprendizagem sistemática.

Roteiro de aprendizagem de IA de nível básico

Com base em anos de experiência de ensino e nas tendências de desenvolvimento da indústria, concebi este roteiro de aprendizagem gradual:

Primeira fase: Reserva de conhecimentos básicos (2-3 meses)

Nesta fase, precisa de estabelecer uma base sólida para se preparar para a aprendizagem de IA subsequente.

Fundamentos de matemática

• Álgebra linear: Vetores, operações matriciais, valores próprios e vetores próprios
• Cálculo: Derivadas, derivadas parciais, gradientes, regra da cadeia
• Probabilidade e estatística: Distribuições de probabilidade, teorema de Bayes, teste de hipóteses

Fundamentos de programação

• Programação em Python: Como a linguagem mais utilizada na área da IA, precisa de ser proficiente em Python
• Estruturas de dados e algoritmos: Estruturas de dados básicas, análise da complexidade de algoritmos
• Ferramentas de análise de dados: Utilização de bibliotecas como Numpy, Pandas, Matplotlib, etc.

Cursos recomendados:

1. «Mathematics for Machine Learning» (Imperial College London, Coursera): Combina estreitamente a matemática com aplicações de aprendizagem de máquina, adequado para aprendizes com bases matemáticas fracas.
2. «Python for Everybody» (University of Michigan, Coursera): Programação em Python para principiantes, explicações claras e exemplos ricos.
3. «Introdução à Ciência da Computação» (Harvard University CS50, edX): Introdução sistemática ao pensamento computacional e aos fundamentos da programação.

Segunda fase: Fundamentos da aprendizagem de máquina (3-4 meses)

Depois de dominar os conhecimentos básicos, comece a aprender os conceitos centrais da aprendizagem de máquina e os algoritmos comuns.

Conteúdo obrigatório:

• Aprendizagem supervisionada: Regressão linear, regressão logística, árvores de decisão, florestas aleatórias, máquinas de vetores de suporte
• Aprendizagem não supervisionada: Algoritmos de agrupamento, técnicas de redução de dimensionalidade, análise de componentes principais
• Avaliação de modelos: Validação cruzada, sobreajuste e subajuste, métricas de avaliação
• Engenharia de recursos: Pré-processamento de dados, seleção e extração de recursos

Cursos recomendados:

1. «Machine Learning» (Andrew Ng, Coursera): Curso clássico de iniciação à IA, explica os conceitos centrais da aprendizagem de máquina de forma simples e profunda.
2. «Introduction to Machine Learning» (Imperial College London): Curso de iniciação à aprendizagem de máquina que se concentra mais na prática.
3. «StatQuest with Josh Starmer» (canal do YouTube): Explica conceitos complexos de estatística e aprendizagem de máquina de forma vívida e concisa.

Terceira fase: Exploração da aprendizagem profunda (3-4 meses)

Com a acumulação de conhecimentos básicos, pode começar a aprender técnicas mais avançadas de aprendizagem profunda.

Conteúdo central:

• Fundamentos de redes neuronais: Propagação direta, retropropagação, funções de ativação
• Estruturas de aprendizagem profunda: Utilização de TensorFlow ou PyTorch
• Redes neuronais convolucionais (CNN): Classificação e reconhecimento de imagens
• Redes neuronais recorrentes (RNN) e LSTM: Processamento de dados sequenciais
• Arquitetura Transformer: Base do processamento de linguagem natural

Cursos recomendados:

1. «Deep Learning Specialization» (Andrew Ng, Coursera): Introdução sistemática a vários aspetos da aprendizagem profunda.
2. «PyTorch for Deep Learning» (Jeremy Howard, fast.ai): Curso de aprendizagem profunda orientado para a prática.
3. «Full Stack Deep Learning» (UC Berkeley): Centrado em como implementar modelos de aprendizagem profunda em aplicações reais.

Quarta fase: Direção profissional e prática (3-6 meses)

Com base nos seus interesses pessoais e planeamento de carreira, selecione uma ou mais direções de aplicação de IA para estudo aprofundado.

Direções opcionais:

• Visão computacional: Deteção de objetos, segmentação de imagens, redes generativas adversariais
• Processamento de linguagem natural: Classificação de texto, reconhecimento de entidades nomeadas, análise de sentimentos, modelos de linguagem grandes
• Aprendizagem por reforço: Gradiente de política, Q-learning, problema multi-armed bandit
• Implementação de sistemas de IA: Otimização de modelos, integração de serviços na nuvem, design de API

Cursos recomendados:

1. «CS224n: Natural Language Processing with Deep Learning» (Stanford University): Curso clássico na área de PNL.
2. «CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition» (Stanford University): Aplicação de aprendizagem profunda em visão computacional.
3. «Cursos Hugging Face»: Centrados na aplicação prática de modelos de PNL modernos.
4. «MLOps Specialization» (DeepLearning.AI): Aprenda a implementar modelos de IA em ambientes de produção.

Análise de casos de sucesso

Caso um: Do marketing para engenheiro de IA

Li Ming (pseudónimo) é um profissional com 5 anos de experiência em marketing que decidiu mudar para a área da IA em 2021. Primeiro, ele complementou os seus conhecimentos básicos de Python e matemática através de cursos online, e depois aprendeu sistematicamente conhecimentos de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda. No processo de aprendizagem, prestou especial atenção à aplicação dos seus conhecimentos a problemas práticos, como a utilização da tecnologia PNL para analisar os sentimentos dos comentários dos utilizadores para fornecer suporte de dados para melhorias de produtos. Após 18 meses de estudo e 3 projetos práticos, ele fez uma transição bem-sucedida para se tornar um engenheiro de IA numa empresa de tecnologia.

Fatores críticos de sucesso: Plano de aprendizagem sistemática, prática contínua, criação de portfólio, foco em áreas específicas (PNL) para cultivo profundo

Caso dois: O percurso de aprendizagem de IA de um estudante universitário

Zhang Hua (pseudónimo) é um estudante do segundo ano de informática que desenvolveu um forte interesse em IA. Aproveitando as férias de verão, concluiu os cursos de aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda de Andrew Ng, e participou em projetos de investigação escolares para estudar a aplicação da visão computacional na análise de imagens médicas. Ao acumular experiência através de projetos de código aberto no GitHub, obteve uma oportunidade de estágio num laboratório de IA de topo no seu quarto ano e acabou por ser aceite como estudante de pós-graduação para prosseguir os seus estudos.

Fatores críticos de sucesso: Base teórica sólida, prática em projetos de investigação, participação na comunidade de código aberto, orientação de tutores

Sugestões práticas para uma aprendizagem eficiente

1. Construir um mapa de conhecimentos: Utilize mapas mentais para organizar o sistema de conhecimentos da área da IA, e clarificar os focos e a ordem da aprendizagem.

2. Aprendizagem orientada para projetos: Defina pequenos, mas completos, objetivos de projeto, como classificadores de imagens ou sistemas de análise de sentimentos, para consolidar os conhecimentos teóricos na prática.

3. Participar na comunidade de IA: Junte-se a concursos Kaggle, projetos de código aberto no GitHub ou grupos de leitura de artigos de investigação em IA, e comunique com pares para aprender.

4. Criar um portfólio pessoal: Organize os projetos concluídos no processo de aprendizagem em documentos e carregue-os para o GitHub ou blogues pessoais para mostrar as suas competências e processo de pensamento.

5. Manter a sensibilidade técnica: Subscreva os principais artigos de conferências na área da IA (como NeurIPS, ICML, CVPR) e blogues (como Google AI Blog, OpenAI Blog), e fique a par dos desenvolvimentos de ponta em tempo útil.

Tabela consolidada de recursos de aprendizagem

Seguem-se as recomendações consolidadas de recursos de aprendizagem para diferentes fases e orçamentos:

Conclusão

A aprendizagem de IA é uma maratona, não uma corrida de velocidade. Tal como disse o cientista chefe de IA do Facebook, Yann LeCun: «A IA não é magia, mas um campo multidisciplinar composto por matemática, estatística e ciência da computação.» Entrar na IA do zero parece assustador, mas desde que encontre um caminho de aprendizagem sistemático adequado para si, juntamente com prática e reflexão contínuas, encontrará certamente o seu lugar nesta área cheia de oportunidades.

Espero que o roteiro de aprendizagem e as recomendações de recursos fornecidas neste artigo o ajudem a iniciar a sua jornada de aprendizagem de IA de forma mais eficiente. Quer pretenda mudar de carreira ou seja puramente por interesse académico, lembre-se que a essência da aprendizagem é resolver problemas e criar valor. Dominar os conceitos centrais e aplicar a tecnologia de IA a problemas práticos é a única forma de experimentar verdadeiramente o encanto da tecnologia.

«Aprender sem pensar é vão, pensar sem aprender é perigoso.» Nesta estrada de IA, que tenha paciência para aprendizagem sistemática e coragem para pensar de forma independente.