Meus recursos favoritos para aprender IA em 2024
- #Machine Learning
- #Python
O objetivo deste artigo é cobrir algumas ferramentas que faço uso em ordem de masterizar meus conhecimento em IA, de modo que vamos tratar sobre:
- Postura: qual deve ser a minha abordagem para aprender
- Aprenda a aprender
- Python: Base
- Pytorch
- Machine Learnig
- Deep Learning
- Papers
- Deploy
O que esse post não é!
Não é o meu objetivo guiar seus estudos (isso é contigo meu caro, minha cara) faça como lhe convém e por isto recomendo a aprender a estudar (não a faculdade não ensina isso, pasme).
A maior parte do conteúdo não está em português, eu sei é triste mas as pessoas deveriam parar de se forçar aprender inglês para o trabalho e começar a aprender porque é uma ferramenta incrível que te possibilita aprender com os melhores do mundo!
Postura
A postura deve ser, sempre que possível, aprenderem público, de modo a externalizar o que tem aprendido como uma ferramenta para consolidar seus conhecimentos, dito isto.
Python
Você também pode optar por R, a diferença resiste no fato de que o R possui um público mais voltado a estatística do que quem usar Python (nada independe que você tenha a mesma abordagem), eu prefiro pela praticidade, alguns recursos que podem lhe servir
- Pratical Python Programming
- FreeCodeCamp: Learn Python - Full Course for Beginners [Tutorial]
- James Powell's Greatest Hits (Avançado)
Pytorch
Atualmente o framework mais populares (entre empresas, publicação de papers) e auxilia tanto na construção de redes neurais como com modelos pré-treinados.
- Pytorch Tutorials
- PyTorch for Deep Learning & Machine Learning – Full Course
- Livro: Programming PyTorch for Deep Learning
Machine Learning
Chegou o momento da alegria meu povo, a parte de fazer previsões e sentir que tem super-poderes (sou suspeito para falar).
- 100-page ML, Eu amo esse livro, leia, simplesmente leia!
- Construa modelos do zero (sobre isto nenhum site em específico, pode buscar no YouTube coisas como (RandomForest from Scratch), a ideia é realmente entender como os algorítimos funcionam.
- Participe de competições, existem dezenas de sites, eu uso o Kaggle.
- Machine Learning com Python
- Scikit-learn Crash Course - Machine Learning Library for Python
- Canal YouTube: Krish Naik
Deep Learning
Se machine Learning é divertido você mal pode esperar por Deep Learnig, lembro da primeira vez que o meu modelo classificou um gato como um cachorro, nessa hora eu soube que ia ser difícil (HAHAHAHA).
Agora é sério, você pode ignorar tudo que viu acima e ver apenas este, é um curso ministrado pelo Jeremy Howard, é também um curso sobre como aprender a aprender, mudou a minha vida juro!
- Deep Learning for Coders (Esse curso é gratuito mas se fosse um milhão eu compraria, é isso).
Papers
É importante que faça leitura de papers ao menos com o objetivo de ser manter atualizado, acredito que foi a etapa que mais trouxe desconforto (ainda o faz).
- Vou lista apenas o Papers with code é o mais famoso.
Deploy
Existem algumas ferramentas que pode apender para realizar deployment eu gosto, para prototipagem usar o Gradio por ser o mais prático para iniciados é magnífico.
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Existem uma infinidade de outros recursos que certamente não recordei, mas objetivo é que você possa explorar essas coisas e se sentir inspirado a começar, não precisa ver tudo hoje, não precisa ver nessa ordem, isso leva tempo por isso é interessante buscar por cursos (eles tem uma estrutura e tu precisa apenas seguir).
Se conhecer algum outro recurso, deixe aqui para ajudar o próximo e fazermos disto um cola para buscar conhecimento no futuro.
att, CLL.