Área de TI

Inteligência Artificial

Cria sistemas que aprendem e tomam decisões automaticamente.

Criadores

Em breve: criadores recomendados desta área

Exemplo de como vai ficar.
Criador exemploYouTubeperfil em breve
Criador exemploInstagramperfil em breve
Criador exemploTikTokperfil em breve

Dificuldade

Muito difícil

Faixa salarial

R$ 2.500 a R$ 30.000

do estágio ao sênior

Tempo até estar pronto

2-3 anos com base em programação

Graduação ajuda bastante

Entendimento

O que é Inteligência Artificial?

A área de IA desenvolve sistemas capazes de aprender com dados, reconhecer padrões e tomar decisões de forma autônoma. Inclui Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional.

O que faz na prática?

A área de IA desenvolve sistemas capazes de aprender com dados, reconhecer padrões e tomar decisões de forma autônoma. Inclui Machine Learning, Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e Visão Computacional.

Tarefas do dia a dia:

  • Treinar e avaliar modelos de ML
  • Processar e preparar dados
  • Implementar algoritmos de IA
  • Pesquisar novas técnicas
  • Integrar modelos em produtos

Quem combina com essa área?

Gosta de matemática, estatística e tem curiosidade sobre como máquinas podem 'aprender'. Tem paciência para experimentação.

Como começar

inicial

1

Aprender Python

2

Aprender estatística básica

3

Estudar Machine Learning com Scikit-learn

4

Praticar no Kaggle

5

Aprender Deep Learning básico

Cursos grátis

Pro

Os 80 cursos de Inteligência Artificial liberam no Plano Pro.

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Faculdades relacionadas

  • Ciência da Computação

    Bacharelado · 4 a 5 anos

  • Engenharia de Software

    Bacharelado · 4 a 5 anos

Projetos pra praticar

Classificador de imagens simples
Análise de sentimentos em textos
Modelo de recomendação básico

Livros recomendados

Iniciante

Data Science do Zero

Joel Grus

Boa porta de entrada para os fundamentos antes da IA.

Iniciante

Inteligência Artificial: Um Guia para Pessoas Pensantes

Melanie Mitchell

Panorama honesto e acessível sobre o que a IA faz e não faz.

Intermediário

Mãos à Obra: Aprendizado de Máquina com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow

Aurélien Géron

Guia prático para sair do papel.

Avançado

Inteligência Artificial: Uma Abordagem Moderna

Stuart Russell e Peter Norvig

A referência clássica e abrangente da área.

AvançadoGrátis2016

Deep Learning

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville

Referência teórica de redes neurais profundas.

Aprofundamento

Termos essenciais

Machine Learning
Rede Neural
Dataset
Treinamento
Modelo
Overfitting

Dica para começar

Tenha base sólida em Python e estatística antes de entrar em Deep Learning. Kaggle é excelente para praticar.