Cronograma de Estudos em IA - Ricardo Costa Val do Rosário Plano de Estudos em IA (parte II)

Perfeito! Com base na sua rotina e objetivos, aqui está um cronograma mensal detalhado de estudos em Inteligência Artificial para os próximos 10 meses, equilibrando sua carga de trabalho e escrita com progresso constante.

Estrutura Geral (Março 2025 – Março 2026)

Mês Formação / Foco Principal Objetivo do mês

Março Início leve + Ambientação com Deep Learning (Parte 1) Introdução ao TensorFlow/Keras e redes neurais simples

Abril Deep Learning (Parte 2) Domínio de CNNs, RNNs, regularização e tuning

Maio Machine Learning Avançada (Parte 1) Aprimorar classificação, regressão e ensembles

Junho Machine Learning Avançada (Parte 2) Aprender validação cruzada, pipelines e modelos interpretáveis

Julho Machine Learning na Prática Projetos, feature engineering e deploy de modelos

Agosto IA no RH com ChatGPT + Aplicações em Medicina Explorar LLMs, agentes e automações úteis na área médica

Setembro Revisão e consolidação geral Reforçar pontos fracos e montar resumos próprios

Outubro Projeto: Conteúdo para ensinar médicos (Parte 1) Planejar miniaulas, exercícios e esboços de cursos

Novembro Projeto: Conteúdo para ensinar médicos (Parte 2) Produção de material didático e testes com colegas

Dezembro Revisão da obra + Finalização geral do plano Integração entre IA e Tecnovigilância / Escrita

Jan/Fev Tempo extra + folga estratégica Retomar pontos pendentes, descansar ou se aprofundar

Rotina Semanal Recomendada Dia Horário Atividade Segunda 08h – 12h Escrita (obra original)

Terça Tarde (livre) Vídeo-aula leve (1h)

Quarta 09h – 12h Estudo prático ou leitura

Quinta 08h – 12h Escrita (obra original)

Sexta 09h – 11h Estudo prático ou revisão

Sábado — Trabalho integral (descanso à noite)

Domingo 1h à tarde Projetos ou revisão leve (opcional)

Tempo estimado: 6 a 7 horas semanais de IA, sem comprometer a escrita ou sua profissão.

Estratégia por mês (resumo do foco e tarefas)

Março • Objetivo: Ambientar-se com IA e Deep Learning básico. • Tarefas: o Concluir primeiros módulos de TensorFlow e Keras o Criar flashcards de conceitos como perceptron, camadas, ativação o Fazer 1 projeto simples de classificação com Keras

Abril • Objetivo: Dominar redes convolucionais, RNNs e técnicas de regularização. • Tarefas: o Praticar com datasets (MNIST, CIFAR, etc.) o Aplicar dropout, batch norm e técnicas de tuning o Refletir como essas redes podem se aplicar à medicina

Maio – Junho • Objetivo: Aprofundar algoritmos clássicos de ML e avaliar modelos • Tarefas: o Comparar modelos (árvores, SVMs, KNN, etc.) o Construir pipelines com scikit-learn o Explorar métricas como AUC, F1, precisão, sensibilidade

Julho • Objetivo: Prática! Feature engineering, validação e deployment • Tarefas: o Criar um projeto médico fictício com dados sintéticos o Fazer deploy com Flask ou Streamlit (caso oferecido na Alura) o Começar a esboçar projetos que poderia ensinar depois

Agosto • Objetivo: Trabalhar com LLMs, prompt engineering e agentes • Tarefas: o Criar agentes simples com ChatGPT e workflows o Refletir sobre aplicações práticas para hospitais o Prototipar fluxos com texto, geração de relatórios, etc.

Setembro • Objetivo: Revisar e consolidar aprendizados • Tarefas: o Reassistir aulas difíceis e revisar cadernos/notas o Aplicar autoexplicação (ensinar para você mesmo) o Fazer simulados de IA se disponíveis

Outubro – Novembro • Objetivo: Criar material para ensinar IA a médicos • Tarefas: o Criar roteiros para miniaulas ou apostilas o Testar explicações com colegas o Usar Taxonomia de Bloom para preparar conteúdo variados

Dezembro – Fevereiro • Objetivo: Finalizar a obra e fechar o ciclo de estudos • Tarefas: o Integrar IA ao tema da Tecnovigilância o Revisar obra e aplicar conhecimento em medicina o Fazer ajustes finais, descansar ou explorar temas novos

Posso te entregar este cronograma em PDF ou numa planilha do Excel/Google Planilhas se desejar. Gostaria?

Por fim recebi um resumo de todo o cronograma em formato PDF