Pessoas de diferentes perfis e idades em todo mundo já desfrutam de alguma plataforma com IA (Inteligência Artificial), ainda que não saibam. Usar a IA é simples, mas trabalhar com essa tecnologia requer estudo contínuo, porque se trata de um assunto que está sempre se desenvolvendo e em constante mudança. 

A Inteligência Artificial é um algoritmo que resolve um problema de forma automatizada. Os recursos mais populares atualmente, como o ChatGPT ou assistentes virtuais por comando de voz, são exemplos da IA generativa, que faz parte de uma subárea da Inteligência Artificial.

“A IA generativa está dentro de algo maior que é o Deep Learning (Aprendizado profundo), que está em um grupo maior que é o Machine Learning (Aprendizado de Máquina), que pertence a um grupo maior, que é a Inteligência Artificial, o guarda-chuva que engloba tudo isso. A IA generativa é apenas a ponta do iceberg”, exemplifica Stephanie Souza. A especialista é Tech Lead de Dados e IA da Minha Biblioteca. 

Stephanie explica que no Machine Learning sistemas programados identificam sozinhos padrões para tomar decisões baseadas em dados. Há o aprendizado de máquina não-supervisionado (em que ela aprende sozinha) e o supervisionado (em que existem algumas diretrizes). Já com o Deep Learning pode ser criada uma rede neural para tentar simular o pensamento humano na máquina com um algoritmo que faz derivações e evolui para chegar em uma resposta melhor. Ela relata que foi a base estrutural do Deep Learning e a evolução computacional que possibilitaram a criação da IA generativa.

Francisco Madeiro, Engenheiro de Dados para IA da Minha Biblioteca, diz que a rede neural é o modelo matemático de como o ser humano acredita que um neurônio funciona, e o Deep Learning é quando se tem vários “neurônios” em diversas camadas trabalhando paralelamente para chegar em uma solução. “A IA generativa é uma subárea do Deep Learning. Ela usa arquiteturas específicas do Deep Learning para gerar texto, imagens, etc”, complementa.

Inclusive, temos um conteúdo que explica como o Machine Learning e a Inteligência Artificial otimizam o ensino superior. 

Onde a IA está presente no dia a dia?

Existem situações que talvez algumas pessoas nem saibam que também têm IA, por exemplo, aquele email enviado por empresas com sugestões de compra de produtos, serviços e até dicas de títulos de streaming de filmes e séries.

Outros exemplos do uso da IA no dia a dia são o desbloqueio de celular por meio do reconhecimento facial e fazer buscas no Google. Parecem situações muito simples, mas muito conhecimento teve que ser estruturado para que o público tivesse acesso a todos esses recursos. Sendo assim, a IA é uma área que demanda leitura de conteúdos técnicos para implementar o conhecimento adquirido de forma prática em soluções. 

Francisco Madeiro, Engenheiro de Dados para IA, afirma que os livros são importantes na preparação e desenvolvimento do futuro profissional da área. O especialista recomenda começar pela leitura sobre Álgebra Linear, cujo pré-requisito para compreensão é ter concluído o ensino médio e ter noções básicas de matemática. “Tudo que a gente chama de IA hoje é, de alguma forma, álgebra linear. No final do dia, se coloca tudo isso em matrizes e se tem algum tratamento estatístico”, analisa.

E quais os cursos universitários para pessoas que querem atuar com IA? 

Os dois especialistas da MB responderam que qualquer faculdade da área de exatas, pois os cursos possuem matérias do currículo básico que fornecem a base necessária para que o estudante possa se desenvolver posteriormente na área de IA.

Esses cursos possuem disciplinas relevantes para IA nos primeiros anos, como Álgebra Linear (que aborda vetores e matrizes), Estatística (que mostra a relevância dos dados e a interpretação das saídas dos dados) e Programação (para não precisar solucionar problemas de forma manual). Todos os livros técnicos sobre esses temas são importantes para a formação dos estudantes também.

Um ponto interessante é que nem só de exatas vive o universo da IA, que conta com profissionais de outras áreas também. “Em algumas aplicações de IA, há psicólogos e sociólogos trabalhando para fazer um filtro, chamado de guardrails, que é quando você determina se a IA está fazendo uma resposta ética e está usando os dados de forma correta, ou se ela está induzindo às pessoas ao erro ou ao pensamento com viés.

Então, além de programar a IA para que ela funcione bem, depois tem a etapa de treiná-la para que ela dê respostas adequadas”, conta Stephanie Souza, Tech Lead de Dados e IA da Minha Biblioteca.

Agora que você já sabe a importância do estudo, dos cursos e dos livros na formação e desenvolvimento contínuo para trabalhar com IA, conheça o catálogo da Minha Biblioteca, um streaming de livros que ajuda a fornecer uma ótima experiência de aprendizagem com obras de referência e os recursos mais atuais do mercado.