Roadmap de Estudos em Inteligência Artificia
| Prazo | Objetivo | Metas Específicas | Nível da Taxonomia de Bloom | Resultados Esperados |
|---|---|---|---|---|
| Curto prazo | Compreender os fundamentos da IA e suas aplicações | - Estudar tipos de IA (Narrow, General, Super) - Identificar aplicações da IA em setores variados - Ler sobre ética e vieses em IA | Compreender / Lembrar | Base teórica sólida sobre o que é IA, onde é aplicada e seus limites éticos |
| (0–1 mês) | Dominar conceitos básicos de Machine Learning e IA generativa | - Aprender sobre regressão, classificação, clustering - Estudar redes neurais e transformers - Explorar ferramentas como ChatGPT, DALL·E, etc. | Compreender / Aplicar | Capacidade de reconhecer e explicar os principais modelos e aplicações práticas da IA |
| Organizar os estudos e materiais em um sistema | - Criar mapa mental com os principais conceitos - Criar cronograma com metas semanais - Criar glossário com termos técnicos | Aplicar / Organizar | Maior clareza e controle do processo de aprendizagem e revisão | |
| Aplicar o conhecimento em pequenos testes e projetos | - Usar plataformas como Google Colab e Hugging Face - Testar modelos prontos de NLP e visão computacional | Aplicar / Analisar | Capacidade de manipular e avaliar o funcionamento de modelos de IA simples | |
| Médio prazo | Desenvolver projetos práticos com IA e ML | - Criar modelos de regressão, classificação e clusterização com Scikit-learn ou TensorFlow - Aplicar IA em pequenos datasets reais | Aplicar / Criar / Avaliar | Portfólio inicial de projetos, capacidade de aplicar IA a problemas reais |
| (1–3 meses) | Analisar e melhorar modelos de IA | - Estudar métricas de performance (precisão, recall, F1, etc.) - Realizar tuning e validação cruzada em modelos | Avaliar / Analisar | Capacidade de otimizar modelos e entender por que funcionam (ou não) |
| Integrar IA com outras áreas do conhecimento | - Conectar IA com marketing, saúde, educação, etc. - Aplicar IA em projetos de interesse pessoal ou profissional | Analisar / Criar | Projetos interdisciplinares e visão prática da IA em contextos variados | |
| Longo prazo | Aprofundar-se em IA avançada e técnicas especializadas | - Estudar Deep Learning (CNNs, RNNs, GANs) - Aprender sobre Reinforcement Learning - Explorar IA explicável e fairness | Compreender / Criar | Conhecimento técnico profundo e domínio de técnicas avançadas de IA |
| (3–12 meses) | Contribuir para a comunidade e consolidar conhecimento | - Compartilhar projetos no GitHub - Escrever artigos no Medium ou LinkedIn - Participar de eventos ou grupos de estudo | Criar / Avaliar | Reconhecimento como alguém atuante na área, construção de reputação e networking |
| Preparar-se para atuar profissionalmente na área de IA | - Estudar inglês técnico e soft skills - Criar um currículo com foco em IA - Realizar entrevistas simuladas e testes técnicos | Avaliar / Aplicar | Prontidão para processos seletivos e atuação profissional com confiança |
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!