Selecione algum conhecimento ou prática específica que deseja aprender. Precisa ser algo que você realmente tenha interesse em saber mais. Em seguida, procure trabalhar com os conceitos de “chunks” ensinados em aula, e faça uma separação por temas que dizem respeito a esse conhecimento que você escolheu aprender.
Vamos lá! Quero aprender mais sobre Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial. Aqui estão os 'chunks' que podem ajudar nesse processo:"
Conceitos Fundamentais:
- O que é Machine Learning e IA
- Diferenças entre aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço
- Principais algoritmos e modelos
Matemática e Estatística:
- Álgebra linear (vetores e matrizes)
- Probabilidade e estatística básica
- Cálculo diferencial (otimização de funções)
Programação e Ferramentas:
- Linguagens comuns como Python e bibliotecas (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn)
- Manipulação de dados com pandas e NumPy
- Visualização de dados com Matplotlib e Seaborn
Pré-processamento de Dados:
- Limpeza e preparação de dados
- Normalização e padronização
- Engenharia de recursos
Treinamento e Validação de Modelos:
- Divisão de dados (treino, validação, teste)
- Escolha de métricas de avaliação
- Ajuste de hiperparâmetros
Aplicações Práticas:
- Classificação (ex.: detecção de spam)
- Regressão (ex.: previsão de preços)
- Clustering (ex.: segmentação de clientes)
Tópicos Avançados:
- Redes neurais profundas e aprendizado profundo (Deep Learning)
- Processamento de linguagem natural (NLP)
- Visão computacional
Prática e Projetos:
- Participação em competições (ex.: Kaggle)
- Desenvolvimento de projetos pessoais ou acadêmicos
- Estudo de casos reais de aplicação
Creio que esses "chunks" organizados irão me ajudar a abordar o aprendizado de forma estruturada e eficaz!
