Prompt RTF

Imagine que você é um estudante de Tecnologia buscando aprofundar seus conhecimentos em IA. Você precisa de um plano de estudo detalhado que inclua recursos online recomendados, projetos práticos para aplicar conceitos aprendidos. Para isso, é necessário um cronograma estruturado para manter um progresso consistente ao longo das próximas 8 semanas. Seu objetivo é ganhar confiança em estruturas de dados e algoritmos para se preparar ter um conhecimento completo e ser reconhecido como doutor em IA.

Objetivo

Aprofundar conhecimentos em Inteligência Artificial com foco em estruturas de dados, algoritmos e aplicação prática contínua ao longo de 8 semanas, visando formação sólida rumo ao reconhecimento como doutor na área. Cronograma Semanal (8 semanas) Semana 1 – Fundamentos Essenciais

Tópicos: Arrays, listas, filas, pilhas, busca e ordenação.

Recursos: FreeCodeCamp, HackerRank.

Projeto: Gerenciador de tarefas com listas e ordenações.

Semana 2 – Estruturas Avançadas

Tópicos: Árvores binárias, grafos, hash tables, complexidade (Big O).

Recursos: MIT OCW, VisuAlgo.

Projeto: App de busca de rotas (ex: algoritmo de Dijkstra).

Semana 3 – Fundamentos de IA e ML

Tópicos: Regressão, classificação, vetores e matrizes.

Recursos: Curso de ML (Andrew Ng – Coursera), Kaggle.

Projeto: Classificação com o dataset Iris.

Semana 4 – Algoritmos de IA

Tópicos: Redes neurais básicas, gradiente descendente.

Recursos: TensorFlow, DeepLearning.ai.

Projeto: Classificador MNIST (números escritos à mão).

Semana 5 – Estruturas em IA

Tópicos: Árvores de decisão, KD-trees, grafos de conhecimento.

Recursos: Scikit-Learn, Stanford CS221.

Projeto: Sistema de recomendação com KD-tree.

Semana 6 – Deep Learning

Tópicos: CNNs, RNNs, LSTM, NLP básico.

Recursos: Fast.ai, Hugging Face.

Projeto: Classificação de texto (ex: sentimento) ou imagens.

Semana 7 – Aplicações e Deploy

Tópicos: GANs, Transfer Learning, deploy com Streamlit ou Flask.

Recursos: Google AI, Streamlit.

Projeto: App web de IA generativa (texto ou imagem).

Semana 8 – Consolidação

Tópicos: Revisão geral, documentação, apresentação e portfólio.

Recursos: Medium (TDS), Google Scholar.

Projeto: Repositório no GitHub + apresentação dos principais projetos.

Estratégias de Aprendizado Cinestésico

Projetos semanais "mão na massa"

    Cada tópico é acompanhado de um mini projeto prático com foco em aplicação imediata.

Laboratório de Testes

    Sessões curtas de experimentação com alterações em códigos para fixar os efeitos de cada algoritmo.

Rotina Sugerida Dia Atividade Duração Segunda Teoria + anotações 2h Terça Exercícios de fixação 1h Quarta Projeto prático 2h Quinta Revisão e correções 1h Sexta Finalizar projeto 2h Sábado Estudo opcional — Domingo Planejamento semanal — Resultado Esperado

Domínio em estruturas e algoritmos aplicados à IA.

Portfólio com pelo menos 6 projetos completos.

Capacidade de desenvolver modelos, analisar dados, e explicar soluções.

Base sólida para avançar em estudos acadêmicos (mestrado/doutorado).

Com disciplina, foco na prática e uso dos recursos certos, você evolui rápido e constrói autoridade no assunto. Vamos nessa?