Como começar com a Inteligência Artificial?

A Inteligência Artificial nesse último ano revolucionou o mercado e tem se mostrado uma das áreas mais promissoras para os próximos anos, podendo ser usada em praticamente qualquer aplicação. Grandes empresas estão começando a usar ativamente essa tecnologia para impulsionar suas operações e melhorar a qualidade de produtos e serviços.

Muitas empresas estão usando IA, podemos falar do Google, que utiliza IA em várias de suas ferramentas, como o Google Assistente, o Facebook, que utiliza IA em seu algoritmo de recomendação de conteúdo, e a Amazon, que utiliza IA em áreas como recomendação de produtos e otimização da cadeia de suprimentos. A Tesla também é um exemplo notável, utilizando IA para desenvolver sistemas de direção autônoma em seus veículos elétricos. A IBM é outra empresa que está investindo em IA, com seu sistema de computador Watson capaz de processar grandes volumes de dados em áreas como saúde, finanças e atendimento ao cliente.

Por que é importante para um desenvolvedor aprender IA?

A resposta é simples: a IA está se tornando uma parte integrante de muitas soluções e produtos tecnológicos. A procura por profissionais de IA está aumentando. As empresas buscam desenvolvedores capazes de criar e usar sistemas de IA bons. Aprender IA permite usar técnicas e algoritmos de aprendizado de máquina e visão computacional. Isso abre caminhos para empregos empolgantes em áreas como saúde, finanças, transporte, manufatura e muito mais.

Um desenvolvedor que está atualizado nas últimas tendências e tecnologias em IA tem uma vantagem competitiva no mercado de trabalho. Portanto,se nós desenvolvedores desejamos acompanhar a revolução tecnológica, aprender IA é uma escolha estratégica.

O que é uma Rede Neural Artificial?

Redes Neurais Artificiais são inspiradas no funcionamento do cérebro humano. Essas redes são compostas por unidades básicas chamadas neurônios artificiais. Assim como os neurônios biológicos, recebem alguma informação (input) e dão uma resposta (output).

Os neurônios em uma rede neural estão conectados uns aos outros. Eles recebem sinais de entrada, somam esses sinais multiplicados por pesos e aplicam uma função para obter uma saída. As conexões entre os neurônios determinam como as informações se propagam pela rede.

A estrutura da rede neural é organizada em camadas, com uma camada de entrada que recebe os dados iniciais, uma ou mais camadas intermediárias chamadas camadas ocultas, e uma camada de saída que produz os resultados finais. Cada camada é composta por vários neurônios interconectados.

Treinar uma rede neural envolve ajustar os pesos das conexões entre os neurônios para que a rede possa aprender e fazer previsões com base nos dados. Isso é feito usando algoritmos de aprendizado, como o Gradiente Descendente, que medem a diferença entre as previsões da rede e os valores corretos. Com base nessa diferença, os pesos são atualizados repetidamente para reduzir o erro e melhorar o desempenho da rede.

Construindo uma IA com Python na prática

Para começar criaremos uma aplicação IA que irá diferenciar fotos de gatos e pássaros.

Ao definir a estrutura de uma rede neural, é importante escolher os tipos de camadas que iremos usar na arquitetura da rede. Diferentes tipos de camadas desempenham funções específicas no processamento dos dados.

Uma camada Fully Connected (totalmente conectada) é uma camada comum em redes neurais. Nela, todos os neurônios da camada anterior estão conectados a todos os neurônios da camada atual. Essa conexão total permite que a rede aprenda padrões complexos, mas também aumenta a quantidade de coisas que ela precisa aprender, o que pode causar problemas de ajuste excessivo aos dados de treinamento.

Camadas convolucionais são usadas para permitir que a IA consiga “ver”. Elas usam filtros que são aprendidos durante o treinamento para detectar bordas, texturas e formas. Essas camadas são ótimas para classificar imagens. Algo que usaremos na prática.

Camadas Recorrentes são usadas para lidar com dados sequenciais, como séries temporais ou texto. Elas têm um tipo de memória interna que ajuda a capturar padrões de longo prazo nas sequências. Isso é muito bom em tarefas para prever valores futuros em uma sequência ou gerar texto.

As camadas de Pooling são usadas para simplificar os dados e tornar a rede mais rápida. Elas reduzem o tamanho dos mapas de características gerados pelas camadas convolucionais. Um método comum é o max pooling, que seleciona o valor máximo em uma região específica. Isso ajuda a extrair as características mais relevantes dos dados e preservar a invariância a pequenas variações espaciais.
No nosso exemplo usaremos a extensão keras para facilitar a criação dessas camadas:

Ao combinar esses diferentes tipos de camadas, é possível criar arquiteturas de redes neurais complexas e altamente eficientes para resolver uma variedade de problemas de aprendizado de máquina.

Agora separe os arquivos de treinamento, crie uma pasta chamada training data e dentro dela crie duas pastas, uma chamada pássaros e outra chamada gatos e dentro de cada respectiva pasta coloque as fotos do animal.
Com isso feito, crie um arquivo chamado classificador.py e cole o seguinte código:

Primeiramente, as imagens de treinamento são carregadas de um diretório específico e são processadas, convertendo-as para o formato adequado, redimensionando-as e normalizando os valores dos pixels. Em seguida, a arquitetura da CNN é definida, com camadas convolucionais, camadas de max pooling, uma camada flatten e camadas densas. O modelo é compilado com uma função de perda e métricas adequadas e, posteriormente, é treinado com as imagens e rótulos de treinamento fornecidos.

Após o treinamento, o código permite que o usuário insira uma URL de uma imagem para teste, baixa a imagem, a redimensiona, realiza a previsão utilizando o modelo treinado e exibe o resultado da classificação (se é uma imagem de pássaro ou gato) com base na probabilidade de saída da rede:

Agora que terminamos a nossa primeira IA, podemos partir para outros aprendizados.

Conclusão

Em conclusão, é muito importante para os desenvolvedores aprenderem Inteligência Artificial (IA) nos dias de hoje. A IA está se tornando uma parte essencial da tecnologia, com aplicações em diversos setores e empresas líderes investindo nessa área. Aprender Inteligência Artificial vai nos permitir explorar novas técnicas e algoritmos.

Além disso, a demanda por profissionais com habilidades em IA está em constante crescimento, o que significa que tem ótimas oportunidades com salários altos. Portanto, investir tempo e esforço no aprendizado de IA é uma escolha estratégica para os desenvolvedores que desejam se manter relevantes, aproveitar as oportunidades do mercado de trabalho e contribuir para o avanço tecnológico.