Inteligência artificial em Python: Como e por que usar

Python tem se mostrado uma escolha popular entre desenvolvedores e estudantes interessados em aprender sobre IA devido à sua simplicidade e flexibilidade, pode ser utilizado em diversas áreas, desde automação de processos até análise de dados e reconhecimento de imagens. 

Neste artigo, você vai entender por que essa linguagem é tão utilizada para inteligência artificial, como utilizá-la, como criar uma IA, dicas para seguir carreira, dicas de como usar ela e ideias de projetos.

O mercado de trabalho confirma: Mais da metade dos cientistas de dados e desenvolvedores de aprendizado de máquina utilizam Python para trabalhar e 1 a cada 3 utiliza Python como a sua principal linguagem de desenvolvimento.

As principais áreas de aplicações são: Análise de sentimentos, Chatbots, Web Mining, jogos com IA, Antifraude e Cybersecurity.

O que é uma inteligência artificial?

A inteligência artificial é uma área da Ciência da Computação que se concentra em como as máquinas podem simular a inteligência humana para resolver problemas.

Utilizando técnicas de aprendizado de máquina, que buscam a identificação de padrões para uma tomada de decisões, uma inteligência artificial pode ser aplicada de diversas formas no nosso cotidiano, aumentando nossa produtividade. 

Exemplos de aplicações de IA incluem automatização de processos, previsão de resultados, análise de dados, entre outras.

Por que usar inteligência artificial com Python?

Python é uma linguagem de alto nível, com diversas bibliotecas e frameworks excelentes e é relativamente fácil de aprender, por isso, é muito popular entre muitos desenvolvedores e estudantes interessados em aprender sobre o assunto.

Além disso, Python possui uma grande comunidade ativa e uma ampla variedade de bibliotecas e frameworks, como Tensor Flow, Keras, Scikit-learn e PyTorch, permitindo aos desenvolvedores foquem no que realmente importa.

Tensor Flow: Biblioteca de código aberto desenvolvida pelo Google, permite construir e treinar modelos de IA. É usada para tarefas de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens. 

Keras: Biblioteca de alto nível que fornece uma interface fácil de usar para construir e treinar modelos de IA usando outras bibliotecas de back-end. Usada para construir redes neurais e outros modelos de aprendizado de máquina, também oferece redes pré-treinadas.

Scikit-learn: Popular para aprendizado de máquina em Python, fornece métodos de tomada de decisão algorítmica, como regressão linear, k-means e árvores de decisão, identificando e categorizando dados com base em padrões.

PyTorch: Essa biblioteca de código aberto desenvolvida pela Facebook, permite construir e treinar modelos de IA de forma fácil e rápida. É usado para tarefas de aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e reconhecimento de imagens.

Elas facilitam a construção e o treinamento de modelos de IA, permitindo que os desenvolvedores foquem mais em resolver problemas do mundo real, do que na configuração de ambientes complexos.

A comunidade ativa de Python, garante uma ampla variedade de recursos e suporte para você desenvolver.

Por isso, Python é uma ótima escolha para desenvolvedores e estudantes interessados em aprender sobre IA, permitindo que você construa projetos de aprendizado de máquina de forma eficiente.

Além disso, fizemos um guia completo sobre as melhores bibliotecas e frameworks para utilizar com inteligência artificial em Python, onde aprofundamos mais esse conteúdo.

Como criar inteligências artificiais com Python:

A primeira coisa que você deve entender antes de criar uma inteligência artificial, é como você vai utilizá-la, como já comentamos, existem diversas opções de bibliotecas e frameworks para fazer isso.

O Keras é uma interface fácil de usar para construir e treinar modelos de IA e usar o Tensorflow ou outras bibliotecas de back-end com ele, é uma ótima opção.

Ele fornece uma série de camadas de modelos pré-construídos que podem ser facilmente combinadas para construir modelos personalizados. Além disso, existem diversos métodos para compilar, treinar e avaliar modelos, tornando o processo de construção de modelos inteligentes muito mais fácil.

É importante lembrar que construir um modelo personalizado nem sempre é a melhor opção. Em alguns casos, é mais eficiente usar um modelo pronto, como um modelo pré-treinado. 

Dependendo do seu projeto, você não precisa criar uma IA do zero, existem diversas opções, com ótimas funcionalidades que provavelmente já se encaixam no seu projeto, exigindo algumas pequenas adaptações de código.

Você também pode treinar um modelo utilizando os dados dos seus clientes, deixando ele ainda mais personalizado para o que você precisa.

Machine Learning em Python:

O aprendizado de máquina, conhecido como machine learning, é uma subárea da inteligência artificial que se concentra na construção de sistemas como capacidade de aprendizado e de adaptação com base em dados.

Mais uma vez, Python é uma das linguagens de programação mais populares para essa função, devido à sua facilidade de uso, ampla comunidade e suporte a diversas bibliotecas e frameworks.

A biblioteca de aprendizado de máquina mais popular para Python é o Scikit-learn, já mencionado, ela fornece uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. 

Ele também oferece ferramentas para tarefas comuns, como seleção de recursos e validação cruzada. Já o Tensorflow e o Keras são bibliotecas mais populares para deep learning, que é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em redes neurais.

O aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina onde o algoritmo é treinado com um conjunto de dados rotulados e/ou classificados.

Alguns algoritmos de aprendizado supervisionado são a regressão linear, árvores de decisão e redes neurais artificiais

Já o aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina onde o algoritmo é treinado com um conjunto de dados sem rótulos e/ ou classificação.

Como se tornar um profissional de IA:

Para se tornar um desenvolvedor de inteligência artificial, é preciso ter conhecimentos sólidos de programação e habilidades em Python, MATLAB, C/C++, algoritmos de aprendizado de máquina e redes neurais. 

Tenha uma boa compreensão de diferentes tipos de algoritmos, incluindo aprendizado supervisionado, não supervisionado e de reforço.

Você até pode aprender um pouco dessas habilidades buscando informações na internet ou assistindo a vídeos online, porém, para se tornar um especialista, é preciso mais.

Você deve buscar fazer cursos com especialistas, buscando ótimas certificações, isso te ajudará a se tornar um profissional neste campo.

Fazer cursos extensivos em ciência de dados ou buscar diplomas em ciência da computação, sistemas da informação, engenharia de software ou desenvolvimento de jogos, irá acelerar sua formação como desenvolvedor de IA.

Você pode criar seus próprios projetos ou buscar uma vaga para uma empresa no ramo, por que não fazer os dois? Desenvolva suas habilidades práticas e com certeza irá crescer nessa profissão.

Como a inteligência artificial pode te ajudar com tarefas cotidianas?

ChatBots:

Atendimento ao cliente: Responder a perguntas comuns de clientes e ajudá-los a encontrar informações e resolver problemas. 

Agendamento: Ajudar os usuários a agendar compromissos, como reuniões, consultas médicas e reservas de viagens, sugerindo horários disponíveis na sua agenda, verificando a disponibilidade e confirmando compromissos.

Compras: Ajudar os usuários a encontrar e comprar produtos ou serviços. Seja pesquisando por itens específicos, comparando preços ou fazendo recomendações com base nas preferências do usuário.

Informações: Fornecer informações úteis, como notícias, previsão do tempo, horários de transporte e eventos.

Automatizar tarefas: Treinado para automatizar tarefas repetitivas, ele irá preencher formulários, fazer cálculos, gerar relatórios e enviar e-mails, economizando seu tempo.

Um chatbot com IA pode ser acessível através de diferentes plataformas, como website, aplicativos de mensagem, redes sociais, email, entre outros. Isso significa que você pode acessar e interagir com ele em qualquer lugar e a qualquer momento.

Análise de dados:

Processamento de grandes volumes de dados: Processar grandes volumes de dados em questão de segundos ou minutos, o que é impossível para um ser humano fazer manualmente. 

Análise preditiva: Algoritmos de aprendizado de máquina para prever tendências futuras e identificar padrões. Isso pode ajudar a prever vendas, identificar problemas potenciais e otimizar processos.

Análise de sentimento: Analisar dados de texto, como feedback de clientes e postagens nas redes sociais, identificando sentimentos e opiniões. 

Criação de dashboards: Criar dashboards personalizados e interativos que exibem dados de várias fontes.

Identificação de outliers: Identificação de outliers nos dados, ou seja, valores atípicos. Isso pode ajudar a identificar problemas ou oportunidades que podem ser ignoradas durante uma análise manual.

Aprendizado automático: Aprendizado contínuo a partir dos dados, o que permite que os sistemas de IA se adaptem e melhorem com o tempo. 

Vendas:

Prever vendas: Uma IA pode entender as tendências futuras de vendas, ajudando no gerenciamento do estoque e ajudando a planejar a produção. Isso pode ajudar a garantir que você tenha os produtos certos disponíveis no momento certo e evitar o desperdício de recursos.

Personalização de ofertas: Análise de dados do cliente e de suas interações anteriores com sua empresa, dessa forma, você pode personalizar ofertas e recomendações de produtos, aumentando a probabilidade de converter seus clientes em vendas.

Ideais de projetos envolvendo IA:

  • Detector de notícias falsas
  • Ferramenta de tradução
  • Detector de spam
  • Gerador de fotos de perfil
  • Ferramenta de correção de gramática
  • Identificador de comentários falsos
  • Aplicativo de comparação de preços
  • Predição de tráfego
  • Gerador de textos especializados
  • Chat treinado com conhecimento específico
Foto do autor

Pedro Mandelli

Estudante de Sistemas de Informação na Universidade Federal de Santa Catarina. 4 anos de Experiência gerando crescimento para empresas online, principalmente com compra de mídia online e criação de conteúdos, tanto em vídeo como escrito. Comecei a estudar inteligência artificial para alavancar minha produtividade como indivíduo e nos meus projetos, porém percebi que faltava muito conteúdo sobre o assunto. A partir da minha experiência prática, estou criando o site Domine IA, com o objetivo de divulgar minhas ferramentas e ajudar pessoas a entenderem como usar inteligência artificial para produzir mais e melhor.

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