Cronograma de Estudos em Inteligência Artificial

Objetivo: Progredir na Taxonomia de Bloom para desenvolver um conhecimento sólido e aplicado em IA.

Duração: 4 Semanas (1 mês)

Semana 1: Memorizar e CompreenderFoco: Aprender conceitos fundamentais e entender suas aplicações básicas.

• Segunda-feira:

  • Estudo teórico: Conceitos básicos de IA (Machine Learning, Deep Learning, Redes Neurais, etc.).
  • Flashcards com definições e termos essenciais.

• Terça-feira:

  • Criar mapas mentais conectando os conceitos de IA.
  • Assistir a vídeos explicativos e fazer anotações.

• Quarta-feira:

  • Resumir artigos introdutórios sobre IA e suas aplicações.
  • Explicar os conceitos aprendidos em voz alta ou para alguém.

• Quinta-feira:

  • Revisão ativa com flashcards e mapas mentais.
  • Explorar exemplos práticos de IA no cotidiano.

• Sexta-feira:

  • Resumo geral da semana.
  • Avaliação de aprendizado por meio de um pequeno questionário.

• Final de semana:

  • Leitura leve de artigos populares e blogs sobre IA.

Semana 2: AplicarFoco: Implementar conceitos básicos em pequenos projetos.

• Segunda-feira:

  • Configuração do ambiente de desenvolvimento (Python, Scikit-learn, TensorFlow).
  • Introdução ao uso de datasets.

• Terça-feira:

  • Seguir um tutorial básico de Machine Learning.
  • Implementar um modelo simples de classificação.

• Quarta-feira:

  • Experimentação com novos datasets.
  • Praticar manipulação de dados com Pandas e Numpy.

• Quinta-feira:

  • Criar um diário de aprendizado explicando os desafios encontrados.
  • Pequeno projeto prático: prever preços de imóveis com Machine Learning.

• Sexta-feira:

  • Compartilhar o código e reflexões no GitHub.
  • Revisão dos conceitos aplicados na semana.

• Final de semana:

  • Explorar competições no Kaggle para aprendizado prático.

Semana 3: Analisar e AvaliarFoco: Desenvolver pensamento crítico e comparar abordagens de IA.

• Segunda-feira:

  • Analisar diferentes algoritmos de Machine Learning e suas aplicações.
  • Estudo sobre overfitting e estratégias de mitigação.

• Terça-feira:

  • Comparação de desempenho entre modelos supervisionados e não supervisionados.
  • Leitura de artigos científicos sobre avanços recentes em IA.

• Quarta-feira:

  • Implementação prática: testar dois algoritmos no mesmo dataset e comparar resultados.
  • Escrever um relatório comparando acurácia e eficiência dos modelos.

• Quinta-feira:

  • Participação em discussões em fóruns como Stack Overflow e Reddit sobre IA.
  • Debater com outras pessoas sobre abordagens para problemas reais.

• Sexta-feira:

  • Avaliação do próprio progresso e ajustes para a semana seguinte.
  • Reflexão sobre os aprendizados adquiridos.

• Final de semana:

  • Revisão de conteúdos e discussão de insights sobre os modelos estudados.

Semana 4: CriarFoco: Desenvolver projetos próprios e consolidar conhecimento.

• Segunda-feira:

  • Definição de um problema real para resolver com IA.
  • Pesquisa de datasets e ferramentas apropriadas.

• Terça-feira:

  • Modelagem e planejamento do projeto.
  • Implementação inicial e testes de modelo.

• Quarta-feira:

  • Ajustes e otimizações do modelo.
  • Experimentação de diferentes abordagens para melhorar desempenho.

• Quinta-feira:

  • Preparação de um relatório técnico e documentando código no GitHub.
  • Reflexão sobre o aprendizado obtido.

• Sexta-feira:

  • Compartilhamento do projeto em fóruns ou redes profissionais.
  • Feedback e melhorias com base nas sugestões da comunidade.

• Final de semana:

  • Exploração de novos desafios e projetos para continuar a evolução no aprendizado de IA.