a inteligência Artificial é um dos avanços mais significativos do século XXI. Especialistas de diferentes indústrias estudam suas capacidades e descobrem novas formas de sua aplicação. Nós chamamos AI de uma tecnologia emergente, no entanto, os cientistas têm trabalhado nesta direção desde a década de 1950.
no início, AI estava longe de robôs inteligentes que vemos em filmes de ficção científica. No entanto, graças a tecnologias como o aprendizado de máquinas e o aprendizado profundo, a ia se tornou uma das áreas mais promissoras da indústria de TI., A demanda por desenvolvedores de IA cresce constantemente, e alguns especialistas imaginam um futuro onde os computadores substituem os humanos. Mesmo que seja muito cedo para falar de inteligência artificial como uma ameaça para a força de trabalho, os trabalhadores modernos vão definitivamente beneficiar de aprender mais sobre esta tecnologia, porque vai permitir que eles se preparem para as futuras mudanças em suas indústrias e para se familiarizar com uma ferramenta nova, eficaz e interessante.
razões importantes para começar a estudar AI
AI entra em nossas vidas de muitas maneiras diferentes., Por exemplo, usamos assistentes como Amazon Echo, Google Assistant ou Siri. Quando jogamos jogos de vídeo, AI é sempre nosso inimigo. No entanto, nem todos sabem que a IA está presente mesmo no Google Translate e ferramentas que detectam mensagens de spam.a compreensão da inteligência artificial abre muitas oportunidades. É o suficiente para dominar o básico desta tecnologia para entender como as ferramentas simples funcionam. À medida que você aprende mais sobre AI, você tem a chance de se tornar um desenvolvedor que irá criar aplicações avançadas de IA como IBM Watson ou auto-condução de carros. Há infinitas possibilidades neste campo., Estudar IA é necessário para uma carreira em Engenharia de software, caso você queira trabalhar com interfaces homem-máquina, redes neurais e inteligência artificial quântica. Empresas como a Amazon e o Facebook usam AI para fazer recomendações de listas de compras e analisar grandes dados. A compreensão da IA também é necessária para engenheiros de hardware que criam assistentes de casa e assistentes de estacionamento.
aqueles que querem começar a aprender ia têm uma abundância de opções disponíveis. Por exemplo, a internet permite que todos se inscrevam em cursos online., Alguns deles são voltados para pessoas que já têm um certo nível de conhecimento técnico e se concentram na codificação, enquanto outros cursos irão ajudar mesmo aqueles que não têm nenhuma experiência prévia em programação e engenharia.
os melhores cursos de IA on – line para 2018
- Aprenda com o Google AI-este é um projeto novo que foi lançado pelo Google para deixar o público em geral entender o que é AI e como ele funciona. Embora o recurso esteja crescendo lentamente, ele já tem um curso de aprendizado de máquina para iniciantes que inclui a Biblioteca TensorFlow do Google., Este curso ajudará mesmo aqueles que não sabem nada sobre AI, cobrindo os fundamentos da aprendizagem de máquinas, introduzindo o fluxo de tensores, e explicando os princípios cruciais de projetar redes neurais.
tanford University-Machine Learning-o curso está disponível em Coursera. É ensinado pelo fundador do Google Brain, Andrew Ng. Você pode desfrutar deste curso de graça ou escolher opções pagas no caso de você querer obter um certificado que pode ser usado no futuro ao dar os primeiros passos para a sua carreira em Engenharia de software., Este curso irá familiarizá-lo com os exemplos de tecnologias orientadas para a IA da vida real, tais como mecanismos avançados de busca na web e reconhecimento de fala. Você também vai entender como as redes neurais aprendem.Nvidia-Fundamentals of Deep Learning for Computer Vision-Computer vision é uma disciplina que se concentra na criação de computadores capazes de analisar a informação visual como o cérebro humano faz. Este curso cobre os fundamentos técnicos necessários, juntamente com as aplicações práticas de classificação de objetos e reconhecimento de objetos., Você pode estudar em seu próprio ritmo e aprender a construir sua própria aplicação de rede neural.
Como começar com AI
não há nenhuma surpresa se você experimentar certas dificuldades estudando a inteligência artificial. Se você ficar preso, sugerimos procurar uma solução no Kaggle ou postar suas perguntas em fóruns específicos. Também é importante entender em que se concentrar e o que fazer primeiro.
escolha um tópico que lhe interesse em
em primeiro lugar, seleccione um tópico que seja realmente interessante para si. Vai ajudá-lo a ficar motivado e envolvido no processo de aprendizagem., Concentre-se em um certo problema e procure uma solução, em vez de apenas ler passivamente sobre tudo o que você pode encontrar na internet.
2. Encontre uma solução rápida
o ponto é encontrar qualquer solução básica que cubra o problema tanto quanto possível. Você precisa de um algoritmo que irá processar dados em uma forma que é compreensível para a aprendizagem da máquina, treinar um modelo simples, dar um resultado, e avaliar o seu desempenho.
melhore a sua solução simples
Uma vez que você tem uma base simples, é hora de criatividade., Tente melhorar todos os componentes e avaliar as mudanças, a fim de determinar se essas melhorias valem o seu tempo e esforço. Por exemplo, por vezes, melhorar o pré-processamento e a limpeza de dados proporciona um maior retorno dos investimentos do que melhorar um modelo de aprendizagem em si.
4. Partilhe a sua solução
escreva a sua solução e partilhe-a de modo a obter feedback. Não só você receberá conselhos valiosos de outras pessoas, mas também será o primeiro registro em seu portfólio.,
repita os passos 1-4 para problemas diferentes
escolha problemas diferentes e siga os mesmos passos para cada tarefa. Se você começou com dados tabulares, escolha um problema que envolve trabalhar com imagens ou texto não estruturado. Também é importante aprender a formular problemas para a aprendizagem de máquinas corretamente. Os desenvolvedores muitas vezes precisam transformar alguns objetivos de negócios abstratos em problemas concretos que se encaixem nas especificidades da aprendizagem de máquinas.
6., Esta competição permite-lhe testar as suas competências, resolvendo os mesmos problemas em que muitos outros engenheiros estão a trabalhar. Você será forçado a tentar diferentes abordagens, escolhendo as soluções mais eficazes. Esta competição também pode ensinar-lhe colaboração, pois você pode se juntar a uma grande comunidade e se comunicar com as pessoas no fórum, compartilhando suas idéias e aprendendo com os outros.
Use machine learning profissionalmente
você precisa determinar quais são os seus objetivos de carreira e criar o seu próprio portfólio., Se você não está pronto para se candidatar a trabalhos de aprendizagem de máquinas, procure mais projetos que farão seu portfólio impressionante. Junte-se aos hackathons cívicos e procure posições relacionadas com dados no serviço comunitário.
conclusão
a compreensão básica da IA e da aprendizagem de máquinas torna-se cada vez mais valiosa em qualquer área de negócio e em qualquer profissão. Graças a vários cursos on-line, hoje você não tem que ir para a universidade para aprender esta tecnologia complexa e interessante., Mesmo que você não tenha qualquer experiência anterior em Engenharia, você pode aprender inteligência artificial em casa e começar a aplicar o seu conhecimento na prática, criando soluções simples de aprendizagem de máquinas e dando os primeiros passos para a sua nova profissão.