Introdução

No mundo em rápida evolução de hoje, o termo “IA generativa” está na boca de todos. Estudos revelam que a IA generativa está se tornando indispensável no local de trabalho, com o mercado projetado para atingir US$ 1.3 trilhão até 2032. Se você está considerando uma transição de carreira de um campo não tecnológico para IA generativa, agora é a hora! Este artigo explora as aplicações, o crescimento e o impacto da IA ​​generativa, oferecendo insights sobre como fazer a transição de uma carreira não tecnológica para se tornar parte desta transformação global.

Importância da transição para uma carreira focada em tecnologia

• Na era digital de hoje, adquirir competências tecnológicas é agora essencial para o sucesso profissional e já não é opcional.
• A indústria tecnológica está a expandir-se a um ritmo impressionante; Prevê-se que o emprego nesta área cresça 13% entre 2020 e 2030, acima do crescimento médio de outras vocações.
• Mudar para uma posição focada na tecnologia é bastante promissor, especialmente no campo da IA ​​generativa.
• A participação na IA generativa coloca as pessoas na vanguarda da criatividade e permite-lhes influenciar diretamente o desenvolvimento de novas tecnologias.
• De acordo com pesquisas recentes do setor, os especialistas em IA ganham salários bem acima da média nacional, colocando os empregos em IA e aprendizado de máquina entre os mais bem pagos.
• O sucesso profissional exige agora a capacidade de colaborar com sistemas e algoritmos inteligentes, pois proporciona resistência contra a automação e a obsolescência num ambiente em mudança.

Por que Python é a escolha preferida?

Para iniciar e fazer a transição em sua jornada na IA generativa, o primeiro passo é aprender uma linguagem de programação. Esta ferramenta é essencial porque será o meio pelo qual você instruirá e interagirá com os computadores. Embora várias linguagens possam ser usadas, algumas das mais preferidas para ciência de dados e IA generativa incluem Python, R e Julia.

Python é uma escolha popular devido à sua simplicidade, legibilidade e extenso ecossistema de bibliotecas e estruturas como TensorFlow, NumPy e PyTorch. Estes são cruciais para projetos de IA e aprendizado de máquina. O apoio da comunidade e os amplos recursos fornecem orientação e soluções ao longo da jornada de aprendizagem.

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Compreendendo os fundamentos da estatística

Uma compreensão sólida das estatísticas é crucial para modelar e interpretar com eficácia os dados que alimentam os algoritmos de IA. A seguir estão os principais conceitos de estatística que você precisa aprender para fazer a transição de uma carreira não tecnológica para uma carreira GenAI: 

• As variáveis ​​​​nas estatísticas representam diferentes tipos de dados, como nominais, ordinais, intervalos e razão, que são cruciais para determinar o tipo de análise a ser realizada.
• As distribuições, como as distribuições normais, ajudam a prever resultados e a tomar decisões, distribuindo as observações por um intervalo de valores. É um aspecto crucial na IA para prever comportamentos de modelos.
• Funções agregadas, como média, mediana, moda e desvio padrão. São medidas estatísticas que resumem grandes conjuntos de dados em um único valor, auxiliando na análise dos dados. Ele também fornece insights de conjuntos de dados complexos e garante a precisão e confiabilidade do modelo.

Contação de histórias com dados 

Contar histórias de dados é uma habilidade crucial para aqueles que desejam fazer a transição para IA generativa ou qualquer campo orientado a dados. Envolve combinar elementos narrativos com insights de dados para criar narrativas atraentes, compreensíveis e envolventes. Com uma base sólida em estatísticas, é possível integrar efetivamente esses insights em narrativas que ressoem com seu público, aprimorando suas capacidades de contar histórias de dados.

Técnicas para comunicação eficaz com dados

• Contexto é a chave: Sempre comece com o contexto. Antes de mergulhar nos dados, explique por que esses dados são importantes. O que isso representa? Quem isso impacta? Estabelecer a relevância antecipadamente torna seu público mais engajado.
• Simplicidade Visual: Utilize recursos visuais claros e concisos, como gráficos, tabelas e tabelas, para transmitir sua história, evitando confusão e concentrando-se em detalhes essenciais, usando ferramentas como Excel ou Matplotlib.
• Estrutura Narrativa: Crie uma história de dados começando com uma premissa, apresentando os dados em uma sequência significativa e concluindo com insights ou apelos à ação, semelhante a uma narrativa tradicional.
• Pontos-chave de destaque: Destaque os principais pontos de dados com anotações, destaques ou alterações visuais, garantindo fácil compreensão e compreensão para o seu público.

Fundamentos do aprendizado de máquina

Aprendizado de máquinas é o motor por trás de tecnologias mais inteligentes, como assistentes de voz e sistemas de recomendação de sites. Ajuda os computadores a aprender e a tomar decisões com base nas informações que recolhem, tornando-as uma parte fundamental da IA ​​generativa e permitindo que os computadores contem histórias através de dados.

Os algoritmos de ML aproveitam padrões aprendidos de grandes quantidades de dados para criar conteúdo novo e original. Compreender os princípios do aprendizado de máquina é fundamental para qualquer pessoa que pretenda trabalhar nesta área inovadora, pois constitui a espinha dorsal de como os modelos generativos operam e evoluem.

Explorando algoritmos de aprendizado de máquina

É crucial compreender vários algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado, para fazer a transição para um cientista de IA generativo.

• Aprendizagem supervisionada: A aprendizagem supervisionada é um método em que um modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado, onde cada exemplo é emparelhado com um rótulo, com o objetivo de aprender a prever o rótulo a partir dos recursos dos dados de entrada.
  • Algoritmos de regressão: Usadas para prever respostas contínuas, as técnicas de regressão são vitais para prever resultados numéricos com base em dados anteriores. Por exemplo, a previsão de preços imobiliários a partir de várias características imobiliárias utiliza análise de regressão.
  • Algoritmos de Classificação: Esses algoritmos são usados ​​para prever respostas discretas, rotulando as entradas em categorias. Um exemplo é classificar e-mails em “spam” ou “não spam”, o que ajuda na filtragem de mensagens indesejadas.

• Aprendizado não supervisionado: Esses algoritmos são usados ​​quando a categorização ou rotulagem dos dados é desconhecida. Ajuda na identificação de padrões ocultos ou clusters de dados sem intervenção humana. Técnicas como algoritmos de agrupamento e associação ajudam a segmentar conjuntos de dados em grupos semelhantes ou a identificar associações entre variáveis ​​dentro de um conjunto de dados.

Cada categoria de algoritmos de aprendizado de máquina fornece um conjunto de habilidades básicas necessárias para lidar com problemas mais complexos em IA. Os aspirantes a cientistas de IA devem começar com estes algoritmos básicos para construir uma compreensão sólida antes de avançar para aplicações de IA generativa mais avançadas. Este conhecimento fundamental não é apenas crucial para trabalhar com modelos generativos como GPT ou DALL-E, mas também é fundamental para a aplicação eficaz da IA ​​em vários domínios.

Trabalhando com dados não estruturados

O aprendizado de máquina enfrenta o desafio dos dados não estruturados, que incluem texto, imagens, áudio e vídeo, ao contrário dos dados estruturados. Dominar a manipulação e a extração de informações significativas de dados não estruturados é crucial para o avanço da IA.

Introdução ao Aprendizado Profundo

O aprendizado profundo é um subconjunto do aprendizado de máquina. É adepto do processamento e aprendizagem a partir de dados não estruturados usando redes neurais artificiais com múltiplas camadas, alcançando notável precisão em tarefas como reconhecimento de imagem e fala.

Áreas-chave: Visão Computacional e PNL

• Visão computacional: Este campo permite que as máquinas interpretem e compreendam o mundo visual por meio de técnicas como detecção de objetos, segmentação de imagens e geração de imagens. Constitui a base para aplicações como veículos autônomos e sistemas de reconhecimento facial.
• Processamento de linguagem natural (PNL): PNL é uma habilidade crucial para a criação de aplicativos eficazes que envolvam e auxiliem os usuários, facilitando a interação linguística entre computadores e humanos. Isso também inclui tradução de texto, análise de sentimento e desenvolvimento de chatbot.

Explorando transformadores e suas aplicações

Os transformadores, conhecidos por sua capacidade de gerenciar sequências de dados, revolucionaram a compreensão e a produção de linguagem de computador, servindo de base para vários modelos avançados de processamento de linguagem natural.

Compreendendo modelos de grandes linguagens (LLMs) e modelos de difusão

Seguindo em frente, chegamos a um momento crucial: compreender os Modelos de Grandes Linguagens (LLMs) e os Modelos de Difusão. Esses modelos estão ganhando força no cenário da IA, enfatizando sua importância na IA generativa. Você está preparado para explorar esse aspecto fundamental?”

• Grandes modelos de linguagem: Esses modelos, como o GPT, são treinados em vastos conjuntos de dados para gerar texto coerente e contextualmente relevante com base em sugestões de entrada. Eles são essenciais em aplicações que vão desde a criação automatizada de conteúdo até sistemas de conversação.

• Modelos de difusão: Uma classe mais recente de modelos generativos que aprendem progressivamente a criar dados semelhantes ao conjunto de treinamento. Eles tiveram um sucesso notável na geração de imagens de alta qualidade.

Construindo aplicativos de IA generativos

é hora de mergulhar na construção de alguns aplicativos de IA generativos reais. Pense nisso como colocar em ação suas novas habilidades. Por exemplo, você pode tentar criar uma ferramenta de geração de texto ou talvez um aplicativo de síntese de imagens. Esses projetos práticos são cruciais porque ajudam a solidificar sua compreensão e proporcionam experiência prática. Além disso, eles são muito divertidos de trabalhar!”

Ferramentas e plataformas para desenvolvimento: RAG, LangChain

A construção de aplicações generativas de IA envolve o aproveitamento de várias ferramentas e plataformas para desenvolvimento. Dois exemplos notáveis ​​incluem Retrieval-Augmented Generation (RAG) e LangChain. O RAG combina técnicas de recuperação e geração para aprimorar a experiência do usuário, como visto em aplicativos como aplicativos de notícias que buscam dados relevantes e geram artigos informativos sobre eventos atuais. Por outro lado, LangChain simplifica o desenvolvimento de aplicativos, fornecendo uma plataforma para a utilização de modelos de linguagem, como assistentes de redação com tecnologia de IA, auxiliando os usuários na redação de e-mails profissionais ou histórias criativas.

Além disso, a engenharia imediata desempenha um papel crucial na orientação dos modelos de IA em direção aos resultados desejados. Por exemplo, em uma ferramenta de resumo de texto, a engenharia imediata garante resumos concisos e personalizados, aumentando a eficácia da ferramenta. Essas ferramentas, juntamente com a engenharia imediata, contribuem significativamente para o desenvolvimento de diversas aplicações generativas de IA, atendendo a diversas necessidades e cenários.

Recursos Educacionais e Caminhos de Aprendizagem

A transição para uma carreira de IA generativa envolve aprendizado contínuo, começando com cursos básicos em Python, estatística e aprendizado de máquina, e avançando para cursos especializados em aprendizado profundo e PNL, com plataformas online como Analytics Vidhya oferecendo cursos personalizados.

A Programa Pináculo GenAI oferecido pelo Analytics Vidhya é um curso abrangente projetado para equipar os alunos com conhecimentos e habilidades aprofundados em IA generativa. Este programa oferece um percurso de aprendizagem estruturado, abrangendo conceitos fundamentais a aplicações avançadas, permitindo aos participantes dominar as técnicas mais recentes neste campo em rápida evolução.

Construindo um portfólio e ganhando experiência prática

Experiência prática é essencial. Assuma tarefas que demonstrem sua proficiência na utilização dos princípios de IA. Criar um chatbot, um aplicativo de visão computacional ou testar os mais novos modelos generativos são apenas alguns dos projetos que expandem seu portfólio e tornam você mais comercializável no setor de IA. Seguindo essas etapas e explorando os mais recentes avanços e ferramentas em IA, você pode fazer a transição com sucesso de uma experiência não tecnológica para uma carreira próspera em IA generativa.

Conclusão

A transição de carreira para IA generativa a partir de uma formação não técnica oferece oportunidades de crescimento e inovação. Ganhar experiência em aprendizado de máquina, narrativa de dados e programação posiciona você na vanguarda deste setor em evolução. O aprendizado contínuo e a aplicação no mundo real preparam você para tarefas desafiadoras e contribuem para avanços tecnológicos. Abordar esse caminho com interesse e comprometimento irá posicioná-lo bem para ter sucesso no fascinante campo da inteligência artificial generativa. Este artigo orientou você sobre como você pode fazer a transição de não tecnológico para genAI.

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• Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/transition-your-career-from-non-tech-field-to-generative-ai/