Aprendizagem de IA:

A primeira fase: Introdução aos fundamentos da IA ​​(3-6 meses)

1. Matemática básica (1-2 meses)

Álgebra Linear: Aprenda as operações básicas de vetores e matrizes, incluindo adição, multiplicação, produto escalar e produto vetorial.

Domine a operação inversa, determinante, valores próprios e vetores próprios de matrizes. Compreenda os conceitos de independência linear, base e dimensionalidade.

Fonte: curso de álgebra linear OpenCourseWare do MIT.

Teoria e estatística da probabilidade: Compreenda variáveis ​​aleatórias e distribuições de probabilidade (incluindo distribuição binomial e distribuição normal).

Aprenda expectativas, variações, covariâncias e coeficientes de correlação.

Testes de hipóteses mestres, intervalos de confiança e estatísticas bayesianas.

Fonte: Curso de Teoria e Estatística de Probabilidade da Khan Academy.

Cálculo: Aprenda derivadas, integrais, derivadas parciais e cálculo multivariável.

Compreender a aplicação do cálculo a problemas de otimização.

Fonte: Notas de matemática on-line de Paul.

Métodos de otimização: aprenda algoritmos de otimização, como gradiente descendente, método de Newton e método de gradiente conjugado.

Entenda o papel da otimização no aprendizado de máquina.

Fonte: Curso de Otimização do Coursera.

2. Noções básicas de programação (1-2 meses)

Linguagem Python: Aprenda a sintaxe básica do Python, incluindo variáveis, tipos de dados e fluxo de controle (instruções if, loops for, loops while).

Definição de função mestre, importação de módulo e tratamento de exceções.

Aprenda programação orientada a objetos em Python, incluindo definição de classe, herança e polimorfismo.

Fonte: documentação oficial do Python.

Biblioteca de Computação Científica: Aprenda NumPy para cálculos numéricos eficientes, incluindo operações de array e operações de álgebra linear.

Use o Pandas para limpeza e análise de dados, incluindo operações de quadros de dados e processamento de séries temporais. Domine o Matplotlib para visualização de dados, incluindo gráficos de linhas, gráficos de dispersão e histogramas. Recursos: Documentação oficial do NumPy, documentação oficial do Pandas, documentação oficial do Matplotlib.

3. Conceitos básicos de IA (1 mês)

História e aplicações da IA: entenda a história do desenvolvimento da IA, incluindo marcos e números importantes. Explore as aplicações da IA ​​em diferentes setores, como assistência médica, finanças e direção autônoma.

Fonte: entrada da Wikipedia sobre inteligência artificial.

Noções básicas de aprendizado de máquina: entenda as diferenças entre aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. Aprenda algoritmos básicos de aprendizado de máquina e métricas de avaliação, como precisão, recall e pontuação F1. Fonte: curso "Aprendizado de Máquina" de Andrew Ng.

Fase 2: Tecnologia Central (6 a 12 meses)

4. Aprendizado de máquina (3-6 meses)

Algoritmos clássicos: Aprenda algoritmos básicos como regressão linear, regressão logística, árvores de decisão e máquinas de vetores de suporte.

Entenda o processo de construção, treinamento e avaliação de modelos, incluindo validação cruzada e ajuste de hiperparâmetros.

Fonte: Aprendizado de Máquina em Ação.

Avaliação e seleção de modelos: domine métodos como validação cruzada, análise de erros e seleção de modelos. Aprenda conceitos como regularização, compensação entre viés e variância e muito mais. Fonte: Uma Introdução à Aprendizagem Estatística.

Engenharia de recursos: aprenda métodos para seleção de recursos, extração de recursos e pré-processamento de dados. Compreenda o papel da engenharia de recursos na melhoria do desempenho do modelo. Fonte: Engenharia de recursos para aprendizado de máquina.

5. Aprendizado profundo (3-6 meses)

Noções básicas de redes neurais: entenda os conceitos básicos de redes neurais, incluindo propagação direta e retropropagação. Aprenda conceitos-chave, como funções de ativação e funções de perda. Fonte: Livro de Aprendizagem Profunda.

Rede Neural Convolucional (CNN): Aprenda a aplicação da CNN no reconhecimento de imagens. Compreenda as funções das camadas convolucionais e das camadas de pooling. Fonte: curso CS231n da Universidade de Stanford.

Rede Neural Recorrente (RNN): Aprenda a aplicação da RNN no processamento de dados de sequência. Entenda variantes como LSTM e GRU. Recursos: Curso especial de aprendizagem profunda DeepLearning.AI.

A terceira etapa: prática e aplicação (6-12 meses)

6. Aplicação na indústria de IA (3-6 meses)

Visão computacional: aprenda tarefas como classificação de imagens, detecção de alvos e segmentação de imagens. Domine o uso de bibliotecas de visão computacional, como OpenCV. Fonte: documentação oficial do OpenCV.

Processamento de linguagem natural: aprendizagem de classificação de texto, análise de sentimentos, tradução automática e outras tarefas. Domine o uso de kits de ferramentas de PNL, como NLTK e SpaCy. Fonte: curso CS224n da Universidade de Stanford.

Sistema de recomendação: aprenda algoritmos de sistema de recomendação, como filtragem colaborativa e recomendação de conteúdo. Compreender a aplicação de sistemas de recomendação em e-commerce e redes sociais. Recurso: Sistema de recomendação na prática.

7. Prática real do projeto (3-6 meses)

Seleção de projetos: Escolha um projeto específico, como análise de imagens médicas, chatbot, etc. Esclareça os objetivos do projeto e os resultados esperados. Fonte: competição Kaggle.

Implementação do projeto: Use estruturas como TensorFlow ou PyTorch para implementar o projeto. Realize coleta de dados, pré-processamento, treinamento de modelo e avaliação. Recursos: documentação oficial do TensorFlow, documentação oficial do PyTorch. Otimização do projeto: ajuste os parâmetros do modelo, use pesquisa em grade ou pesquisa aleatória. Aplique técnicas como regularização e abandono para reduzir o overfitting. Recursos: Curso de ajuste de parâmetros de aprendizagem profunda.

A quarta etapa: tecnologia de ponta e tendências futuras (aprendizagem contínua)

8. Leitura de papel e tecnologia de ponta (contínua)

Leitura de artigos: leia regularmente os principais artigos de conferências na área de IA. Aprenda como extrair informações e algoritmos importantes de artigos. Fonte: arXiv.org.

Tecnologia de ponta: aprenda sobre as mais recentes tecnologias de IA, como aprendizado por reforço, redes adversárias generativas (GANs), etc. Experimente implementar e aplicar essas técnicas. Recursos: artigos de conferências NeurIPS, artigos de conferências ICML.

9. Intercâmbio comunitário e aprendizagem contínua (contínua)

Participe da comunidade: Participe de fóruns e comunidades relacionadas à IA, como Reddit e GitHub. Participe de projetos de código aberto e contribua com código. Fontes: Comunidade de aprendizado de máquina Reddit, GitHub.

Aprendizagem contínua: Com o desenvolvimento contínuo da tecnologia de IA, continue a aprender novos conhecimentos e novas habilidades. Participe de cursos, seminários e workshops on-line regulares. Fontes: Coursera, edX.