Como aprender IA em 2023 (melhores dicas)
Publicados: 2023-10-16A inteligência artificial (IA) é um campo em crescimento com infinitas possibilidades. Se você quiser aprender sobre IA, existem muitos recursos acessíveis que podem lhe ensinar como.
Nesta postagem, abordaremos diferentes maneiras de aprender IA e forneceremos algumas dicas valiosas para iniciar sua jornada no mundo da IA. Vamos mergulhar!
- 1 O que é Inteligência Artificial (IA)?
- 2 Quais são os tipos de inteligência artificial (IA)?
- 2.1 Inteligência Artificial Estreita (ANI)
- 2.2 Inteligência Geral Artificial (AGI)
- 2.3 Superinteligência Artificial (ASI)
- 3 Por que aprender IA Inteligência Artificial (IA)?
- 4 Como aprender inteligência artificial (IA)
- 4.1 1. Construir uma base de conceitos matemáticos
- 4.2 2. Aprenda habilidades adicionais para IA
- 4.3 3. Faça cursos de IA
- 4.4 4. Ganhe experiência usando ferramentas de IA
- 4.5 5. Inscreva-se para estágios
- 5 Quanto tempo leva para aprender IA?
- 6 O futuro da IA
- 7 considerações finais sobre aprendizagem de IA
O que é inteligência artificial (IA)?
A Inteligência Artificial, ou IA, é como um sistema de computador inteligente que pode realizar trabalhos exatamente como os humanos. Ele usa programação especial e muitos dados para resolver problemas. A IA inclui aprendizado de máquina, aprendizado profundo e processamento de linguagem natural. Isso permite que os computadores aprendam com o que fizeram antes e realizem trabalhos que os humanos normalmente fazem — às vezes eles podem até fazer melhor!
A IA está crescendo rapidamente e tem um impacto significativo em nossas vidas diárias. Você sabia que a IA pode gerar texto, música, arte e muito mais? Ele também encontra aplicações em saúde, transporte e atendimento ao cliente. À medida que a IA avança diariamente, a sua influência nas nossas vidas tornar-se-á mais impressionante!
Quais são os tipos de inteligência artificial (IA)?
A IA está em constante evolução e trazendo recursos interessantes. Estes avanços podem ser categorizados em três categorias essenciais, que revelam o desenvolvimento da IA, as abordagens futuras e o que podemos esperar. Vamos explorar essas categorias para compreender seu impacto potencial na tecnologia.
Inteligência Artificial Estreita (ANI)
Artificial Narrow Intelligence, ou ANI, é um tipo de inteligência artificial boa em realizar um trabalho específico. É como um especialista em uma área, seja traduzindo idiomas ou jogando xadrez. Mas, ao contrário dos humanos, que podem realizar muitas tarefas diferentes e adaptar-se a novas situações, a ANI só consegue realizar o trabalho para o qual foi programada. Portanto, embora a ANI possa ser uma estrela em sua área, ela não possui a flexibilidade e versatilidade de um cérebro humano.
Inteligência Geral Artificial (AGI)
Inteligência Geral Artificial, ou AGI, é uma inteligência artificial como o cérebro humano. Ele pode entender coisas, aprender coisas novas e realizar tarefas como nós. AGI pode realizar muitos trabalhos e até aprender a lidar com novas situações de forma independente, sem precisar de alguém para programá-lo a cada vez. Então, em palavras simples, a AGI visa criar sistemas de IA que sejam tão inteligentes quanto os humanos. Ferramentas de IA já populares como Jasper, Writesonic, Rytr e Mubert são alguns exemplos de ferramentas AGI.
Superinteligência Artificial (ASI)
Superinteligência Artificial, ou ASI, é uma inteligência artificial ainda mais inteligente que os humanos. É como um supercérebro que pode pensar, resolver problemas e conhecer as coisas melhor que os humanos. ASI é a ideia de que os sistemas de IA poderão um dia ser tão brilhantes que superarão os cérebros humanos em todos os sentidos. Em palavras simples, a ASI pode ser a máquina mais inteligente de todos os tempos, com uma capacidade intelectual além do que podemos imaginar.
Por que aprender IA Inteligência Artificial (IA)?
A IA é uma habilidade robusta que ajuda a resolver problemas, automatizar tarefas e tomar melhores decisões. Ao aprender IA, você pode adquirir as habilidades necessárias para usar essa tecnologia para melhorar sua vida e a vida de outras pessoas.
Aprender IA também pode fornecer estímulo intelectual e uma sensação de realização. A IA é um campo complexo e exigente, mas é também uma das áreas tecnológicas mais emocionantes e de rápido desenvolvimento. Ao adquirir conhecimento sobre IA, você pode contribuir para que a equipe molde o mundo futuro.
Além disso, a IA é um campo fascinante e um setor em rápida expansão na economia, com o mercado de IA projetado para crescer 38% em 2023. Até 2025, as receitas globais de software de IA deverão ultrapassar os 100 mil milhões de dólares, de acordo com a Informa.
Adquirir conhecimento em IA irá prepará-lo para uma carreira emocionante, cheia de desafios e recompensas – tanto intelectualmente quanto financeiramente! O salário base médio de um engenheiro de IA excede US$ 160.000.
Como aprender inteligência artificial (IA)
Quer aprender IA? É uma jornada emocionante, embora venha com seu quinhão de desafios. Mas, com o roteiro, os recursos e a abordagem adequados, você pode navegar com eficácia por essa paisagem fascinante. Vamos ver como você pode embarcar em sua aventura de aprendizado de IA em 2023:
1. Construa uma base de conceitos matemáticos
Para ter um bom desempenho em IA, você precisa conhecer alguns conceitos básicos, como álgebra linear, cálculo e probabilidade. Também é importante compreender estatísticas como significância estatística, análise de distribuições, modelos de regressão e estimativa de probabilidade. Mas o mais importante é ficar curioso e animado para aprender! A IA está em constante mudança e crescimento, com novas coisas para saber surgindo continuamente.
2. Aprenda habilidades adicionais para IA
Saber codificar é essencial e Python é uma ótima linguagem. É robusto, mas também fácil para iniciantes. Se você estiver interessado em ciência de dados, R é outra boa opção. Mas se você deseja construir modelos que possam lidar com muitos dados, você pode gostar de Java ou C++. Não importa qual linguagem você escolha, entender como trabalhar com dados e alterá-los o ajudará a criar algoritmos complexos. Isso pode ajudar os modelos de IA a compreender melhor as informações.
Se você está começando e não sabe por onde começar a adquirir essas habilidades, plataformas de aprendizagem on-line de alto nível, como Udemy, Coursera e Pluralsight, são excelentes lugares para começar. Eles fornecem um ambiente acolhedor e de apoio, ideal para iniciantes como você!
3. Faça cursos de IA
Aprender IA através de cursos e tutoriais online é abrangente e divertido! Você pode aprender em sites como Udemy, Coursera, Pluralsight e Datacamp. Esses sites cobrem tudo, desde tópicos básicos até tópicos avançados em algoritmos de aprendizado de máquina, conceitos matemáticos, aprendizado profundo e processamento de dados. Esses recursos ajudarão você a desenvolver habilidades de codificação e, ao mesmo tempo, obter uma intuição sólida sobre os princípios de IA para aplicações do mundo real.
4. Ganhe experiência usando ferramentas de IA
Ter conhecimento teórico de IA é valioso, mas aplicar esse conhecimento através da experiência prática é crucial. Felizmente, Python oferece uma variedade de ferramentas e pacotes de IA, como Pandas, NumPy e Scikit-Learn, para necessidades de manipulação e análise de dados. Para operações de array, o NumPy é adequado, enquanto o Scikit-Learn funciona melhor para algoritmos de aprendizado de máquina.
PyTorch e Keras são bibliotecas poderosas para construir modelos de Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). O uso regular dessas ferramentas, combinado com a prática consistente, ajudará você a se tornar um especialista em IA. Comece com conceitos básicos antes de avançar gradualmente para projetos mais complexos usando conjuntos de ferramentas avançados.
5. Inscreva-se para estágios
Candidatar-se a um estágio pode ser uma ótima maneira de ganhar experiência no mundo real e aprimorar sua busca de emprego após concluir as aulas e construir um portfólio. Para aumentar suas chances de encontrar a oportunidade certa, considere compartilhar sua busca de estágio com redes profissionais e pessoais, usando sites como Even, Glassdoor e Snag a Job. Você participa de encontros locais e hackathons de IA, atualiza seus perfis de networking profissional, usa os recursos de cursos disponíveis e se prepara para entrevistas técnicas.
Quanto tempo leva para aprender IA?
Adquirir habilidades de IA e conseguir um emprego nesta área leva cerca de seis meses, mas pode variar dependendo do que você já sabe e do que deseja aprender.
Se você deseja um emprego inicial, precisará de cerca de seis meses de esforço concentrado para obter os fundamentos da inteligência artificial. Tornar-se um especialista pode levar vários anos se você estiver buscando diplomas avançados ou treinamento especial.
Na indústria de IA, a maioria das pessoas começa em funções júnior por cerca de dois anos para desenvolver suas habilidades e ganhar experiência. Depois, podem subir para cargos de nível médio, o que costuma levar de dois a cinco anos, dependendo de quanto crescem e alcançam. Depois de passar pelo menos cinco anos desenvolvendo amplo conhecimento em IA, você pode almejar cargos seniores.
Lembre-se de que esses cronogramas podem mudar com base na sua formação e experiência prática em projetos de IA.
O futuro da IA
O potencial da IA é vasto, como um oceano inexplorado. Já agitando nossas vidas, a IA está transformando o trabalho, a diversão e a interação com o mundo que nos rodeia. E este é apenas o começo. À medida que avançamos, a IA se tornará mais integrada em nossas vidas.
Em todo o mundo, mentes brilhantes estão a tentar utilizar a IA para encontrar soluções inovadoras para desafios significativos, como as alterações climáticas e a erradicação da pobreza — estes esforços iluminam um caminho para um mundo melhor.
No entanto, ferramentas poderosas trazem desafios; à medida que a IA melhora, surgem preocupações sobre questões de privacidade/segurança, deslocamento de empregos e dilemas éticos. Portanto, devemos abordar o futuro da IA celebrando os seus impactos positivos, ao mesmo tempo que nos mantemos atentos a quaisquer aspectos negativos que ela possa trazer.
Considerações finais sobre aprendizagem de IA
Para ter sucesso no campo de rápido crescimento da IA, persistência e paciência são essenciais. Dominar os conceitos de IA é uma maratona, não uma corrida; requer tempo, esforço e tentativa e erro. Manter-se atualizado com o progresso da pesquisa mais recente é fundamental neste cenário em constante evolução da IA.
A experimentação é essencial para aprender IA – não hesite em experimentar diferentes métodos e abordagens. Às vezes, obter experiência prática é a maneira mais eficaz de aprender.
Por último, manter o aprendizado envolvente é vital para manter a motivação e se destacar nesta área! Trabalhar em projetos intrigantes ou colaborar com pessoas apaixonadas que compartilham seus interesses pode trazer diversão para sua jornada rumo ao domínio da IA. Se você está procurando ferramentas de IA que o ajudem a escrever, vale a pena dar uma olhada em Jasper e Writesonic!
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