Quando eu pela primeira vez decidi entrar na IA e no aprendizado de máquina, senti como se estivesse entrando em um labirinto sem um mapa.

Onde quer que eu olhasse, havia tutoriais intermináveis, postagens de blog e bootcamps prometendo sucesso durante a noite.

No fundo, eu continuava me perguntando:

Estou aprendendo as coisas certas?

Ou pior...

Estou desperdiçando meu tempo?

Eu cometi todos os erros clássicos:

• Eu persegui cursos brilhantes em vez de construir projetos reais
• Eu saltei para tópicos avançados antes de dominar os fundamentos
• Eu subestimei o quanto as habilidades de implantação são realmente importantes
• Eu pensei que conhecer alguns algoritmos era suficiente – e não era

Se eu pudesse começar de novo hoje, sabendo tudo o que sei agora, eu seguiria um caminho muito mais afiado e sem sentido.

Um que constrói habilidades prontas para o trabalho em vez de deixá-lo preso em um modo de aprendizagem interminável.

Neste artigo, estou descrevendo exatamente como eu faria isso.

As principais habilidades para se concentrar, os recursos que realmente valem o seu tempo e as armadilhas que você precisa evitar para ir de iniciante para pronto para o trabalho em AI / ML o mais rápido possível.

Vamos mergulhar lá dentro.

Passo 1: Mestre Python e bibliotecas principais

Não há Python, não há AI. É tão simples.

Antes mesmo de pensar em modelos de Machine Learning, você precisa se familiarizar com o Python e suas bibliotecas de dados principais.

Passe este passo e você está se preparando para o fracasso.

Key Topics:

• Introdução ao Python - Sintaxe, funções, loop e OOP
• Avançado Python - conceitos de Python específicos da IA
• Scikit-learn - Implementação de algoritmos ML
• NumPy - Computação Numérica e Array
• Matplotlib & Seaborn – Visualização de dados
• Pandas - Manipulação e Análise de Dados

Resources:

• Curso de Python do CS50 - Introdução amigável para iniciantes
• Python para Manual de Ciência de Dados - Foco em casos de uso de IA / ML

Timeline• 3 a 4 semanas

Passo 2: Construa uma Fundação de Matemática Rock-Solid

A maioria dos iniciantes salta este passo.

Um grande erro.

Sem álgebra linear, probabilidade e cálculo, você não vai entender o que seus modelos estão realmente fazendo.Você vai ficar preso copiando tutoriais em vez de criar soluções reais, incapaz de ajustar, depurar ou confiar em seu próprio trabalho.

Key Topics:

• Algebra Linear - Matrizes, valores próprios e espaços vetoriais.
• Probabilidade e Estatística - Pensamento Bayesiano, Distribuições, Testes de Hipóteses.
• Cálculo - Derivadas, Integral, Gradientes e otimização.

Resources:

• A essência da álgebra linear (3Blue1Brown) – Melhor explicação visual
• Khan Academy - Cálculo Multivariável - Gradientes e otimização
• Introdução à Probabilidade (MIT) – Cobre os fundamentos da probabilidade

Timeline:4 a 6 semanas

Passo 3: Aprenda os fundamentos do Machine Learning

Esta parte é dura.

Mas é o ponto de viragem onde você deixa de ser um iniciante.

Mestre os fundamentos, e você começará a pensar como um verdadeiro engenheiro de IA / ML - detectar problemas cedo, corrigir modelos rapidamente e construir a intuição necessária para projetos do mundo real.

Não salte este passo.

Key Topics:

• Aprendizagem supervisionada vs. não supervisionada
• Reforço de aprendizagem
• Aprendizagem Profunda

Resources:

• Google ML Crash Course – Introdução rápida ao ML
• O Livro de Cem Páginas ML – Insights concisos e práticos
• Awesome AI/ML Resources – Coleção dos melhores recursos gratuitos
• Aprendizagem de Máquinas por Andrew Ng - O Curso Go-to Fundamental

Timeline:6 a 8 semanas

Passo 4: Faça suas mãos sujas com projetos

Teoria não te contrata.Projetos fazem.

Construa aplicações reais de IA/ML – mesmo pequenas.

Esqueça os tutoriais intermináveis.Você aprende navegando, cometendo erros e descobrindo coisas ao longo do caminho.

Key Topics:

• Hands-On ML com Scikit-Learn, Keras e TensorFlow – Guia prático para ML
• Aprendizagem Profunda Prática para Codificadores - Curso de Aprendizagem Profunda
• Projetos ML estruturados - Aprenda a estruturar e implantar modelos
• Construa seu próprio GPT - Construa um modelo GPT em pequena escala

Timeline:em curso

Passo 5: Aprenda sobre MLOps

Os modelos de treinamento são apenas o começo.

O MLOps ensina como implantar, monitorar e manter modelos no mundo real – em escala.

Estas são as habilidades que separam os hobbyistas dos profissionais - e as quais as empresas realmente pagam.

Key Topics:

• Introdução aos MLOps - Fundamentos dos MLOps
• Full Stack Deep Learning - Implementação de ML de ciclo completo
• Três níveis de software ML – Melhores práticas para ML de produção

Timeline:3 a 4 semanas

Passo 6: Especialização

Uma vez que você tenha definido os princípios básicos,É hora de ir mais fundo.

Escolha um foco – NLP, Transformers, Computer Vision – e domine-o.

A especialização transforma você de “candidato decente” em “talento obrigatório”.

Key Topics:

• Visão Computacional – AI Baseada em Imagem
• Deep Learning – Redes Neurais Avançadas
• Processamento de linguagem natural – AI baseado em texto
• Transformers – a arquitetura por trás do ChatGPT
• Aprendizagem reforçada – tomada de decisão AI

Timeline:em curso

Passo 7: Mantenha-se à frente

AI se move rapidamente.Blicar, e você ficará obsoleto.

Para ficar no topo,seguindo pesquisas de ponta e os criadores moldando o campo.

É assim que você mantém suas habilidades relevantes e seu perfil competitivo.

Key Topics:

• ArXiv – O melhor lugar para encontrar artigos de pesquisa de IA
• Open AI Key Papers in Deep RL – Uma coleção curada de papéis obrigatórios da OpenAI

Key Creators:

• Paulo Iustão
• Paulo Perrone
• Maxime Labonne
• Aurimas Griciunas
• Damião Bem Vindo
• Sebastião Ratschka
• Maryam Miradi, Doutorado

Timeline:em curso

Passo 8: Prepare-se para uma entrevista de emprego

Preparação para entrevista não é opcional.

Você precisa ser capaz de explicar modelos, debugá-los ao vivo e projetar sistemas de IA / ML a partir do zero.Se você não pode demonstrar isso durante uma entrevista, espere ouvir "voltaremos para você".

Não há atalhos aqui - estar preparado faz toda a diferença.

Key Topics:

• Introdução às entrevistas de ML - Perguntas comuns de entrevista de ML
• Design de Sistemas ML - Design de Sistemas para IA

Timeline:4 a 6 semanas

CONCLUSÃO

Levou-me anos de tentativa e erro para cortar o barulho e descobrir o que realmente importa em AI/ML.

Você não precisa desperdiçar esse tempo.

Siga este roteiro e você passará de iniciante total para engenheiro de IA / ML pronto para o trabalho mais rápido, mais inteligente e mais forte do que quase qualquer pessoa que tente “descobri-lo” por conta própria..

Nenhum fluff. Nenhum atalho. Apenas habilidades reais que as empresas pagam.

Coloque-se no trabalho, fique implacável, e você estará pronto para o que vier ao seu caminho.

Nos vemos do outro lado.

Quer ouvir de mim com mais frequência?

Conecte-se comigo no LinkedIn!

Eu compartilhoDiárioInsights, dicas e atualizações para ajudá-lo a evitar erros dispendiosos e manter-se à frente no mundo da IA.

Você é um profissional de tecnologia que quer aumentar seu público através da escrita?

Não perca a nossa newsletter!

Acelerador de audiência tecnológicaestá cheio de estratégias de copywriting e construção de público que ajudaram centenas de profissionais a se destacar e acelerar seu crescimento.