Ia
Roadmap: Fundamentos de IA e Machine Learning
Guia estruturado para estudar aprendizado supervisionado, não supervisionado e redes neurais, com base em roadmaps consolidados e melhores práticas da indústria.
Visão geral
O caminho típico leva de 6 a 12 meses (5–10 h/semana) para consolidar fundamentos. A ordem abaixo é recomendada para construção progressiva de conhecimento.
Fase 0: Pré-requisitos (semanas 1–4)
Programação
- Python — Linguagem dominante no ecossistema ML
- Bibliotecas base: NumPy, Pandas, Matplotlib
- Estruturas de dados, funções, manipulação de arquivos
Matemática
| Área | Conteúdo essencial | Uso em ML |
|---|---|---|
| Álgebra linear | Vetores, matrizes, autovalores, decomposições | Representação de dados, redes neurais |
| Cálculo | Derivadas, gradientes, regra da cadeia | Otimização, backpropagation |
| Estatística e probabilidade | Distribuições, Bayes, variância, correlação | Inferência, avaliação de modelos |
Recursos: Mathematics for Machine Learning (Coursera), mml-book.github.io
Fase 1: Aprendizado supervisionado (semanas 5–10)
Conceitos centrais
- Dados rotulados (features + labels)
- Fluxo: treinamento → avaliação → inferência
- Train/test split, validação cruzada
- Overfitting, underfitting, regularização
Classificação
- Regressão logística
- Árvores de decisão e Random Forest
- Support Vector Machines (SVM)
- Métricas: precisão, recall, F1, AUC-ROC
Regressão
- Regressão linear (simples e múltipla)
- Regressão polinomial
- Métricas: MSE, MAE, R²
Implementação
- Scikit-learn para todos os algoritmos clássicos
- Projetos práticos: predição de preços, classificação de imagens simples
Fase 2: Aprendizado não supervisionado (semanas 11–14)
Conceitos
- Dados não rotulados — busca de padrões sem labels
- Uso quando rotulação é cara ou indisponível
Técnicas principais
| Técnica | Objetivo | Exemplo |
|---|---|---|
| Clustering | Agrupar dados por similaridade | K-Means, DBSCAN, hierárquico |
| Redução de dimensionalidade | Simplificar dados mantendo informação | PCA, t-SNE, UMAP |
| Detecção de anomalias | Identificar outliers | Isolation Forest, autoencoders |
| Density estimation | Estimar distribuição dos dados | Gaussian Mixture Models |
Casos de uso
- Segmentação de clientes
- Pré-processamento para modelos supervisionados
- Visualização de dados de alta dimensão
Fase 3: Redes neurais e Deep Learning (semanas 15–24)
Perceptron e MLP
- Neurônio artificial, função de ativação
- Multi-Layer Perceptron (MLP)
- Backpropagation e gradiente descendente
- Vanishing/exploding gradients
Arquiteturas fundamentais
| Arquitetura | Domínio | Aplicações |
|---|---|---|
| CNN (Convolutional Neural Networks) | Imagens | Classificação, detecção, segmentação |
| RNN/LSTM | Sequências | Texto, série temporal, áudio |
| Transformers | Texto e multimídia | LLMs, visão, processamento de linguagem |
Deep Learning moderno
- PyTorch ou TensorFlow — escolha um e aprofunde
- Normalização (BatchNorm, LayerNorm)
- Regularização (Dropout, weight decay)
- Transfer learning e fine-tuning
Projetos sugeridos
- Classificação de imagens com CNN
- Modelo de linguagem ou análise de sentimentos
- Sistema de recomendação
Ordem de estudo sugerida
Pré-requisitos (Python + matemática)
↓
Aprendizado supervisionado (classificação + regressão)
↓
Aprendizado não supervisionado (clustering, PCA)
↓
Redes neurais básicas (perceptron → MLP)
↓
Arquiteturas especializadas (CNN → RNN → Transformers)Recursos recomendados
Cursos
- Machine Learning (Andrew Ng, Coursera)
- Deep Learning Specialization (Coursera)
- Fast.ai Practical Deep Learning
Livros e referências
- Hands-On Machine Learning (Géron)
- Deep Learning (Goodfellow, Bengio, Courville) — deeplearningbook.org
- Google ML Crash Course
- roadmap.sh/machine-learning
Ferramentas
- Scikit-learn — ML clássico
- PyTorch ou TensorFlow — Deep learning
- Jupyter — Experimentação e visualização
Notas
Ajuste o ritmo conforme sua base e disponibilidade. Projetos práticos fixam o conteúdo melhor do que teoria isolada.