O que você vai aprender em uma pós-graduação em inteligência artificial
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27 de setembro de 2023
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Precisando se atualizar para acompanhar as mudanças que o digital trouxe para o mercado de trabalho?
Uma pós-graduação em inteligência artificial (IA) é uma ótima opção, pois vai te preparar para ocupar os cargos que estarão em alta nos próximos anos.
Por que fazer uma pós em IA pode ser uma boa para sua carreira
Dominar conceitos e ferramentas de inteligência artificial
será uma exigência do mercado em um futuro próximo.
Mais de 75% das empresas esperam adotar a IA no dia a dia nos próximos 5 anos, de acordo com o relatório Future of Jobs 2023
, do Fórum Econômico Mundial.
A adoção dessa tecnologia também impacta a quantidade e o tipo de vagas que serão criados até 2027. Em primeiro lugar na lista dos dez cargos que crescem mais rapidamente está o de Especialista em IA e Machine Learning.
A lista completa é:
- Especialistas em IA e Machine Learning
- Especialistas em Sustentabilidade
- Analistas de Business Intelligence (BI)
- Analistas de Segurança da Informação
- Engenheiros de Fintech
- Cientistas e Analistas de Dados
- Engenheiros de Robótica
- Especialistas em Big Data
- Operações de Equipamentos de Agricultura
- Especialistas em Transformação Digital
Reparou que mais da metade dos cargos da lista está relacionada à tecnologia?
E boa parte deles é complementar à área de inteligência artificial. Para desenvolver e aplicar recursos de IA, é preciso que cientistas de dados, especialistas em Big Data e especialistas em BI trabalhem em conjunto com o especialista em inteligência artificial. Além disso, a robótica é um campo diretamente ligado à IA.
Onde você vai aprender o necessário para ocupar esses cargos cada vez mais requisitados no mercado de trabalho? Em uma pós-graduação em inteligência artificial.
Conteúdos básicos de uma pós em IA
As disciplinas de uma pós-graduação em inteligência artificial variam de instituição de ensino para instituição de ensino. No entanto, existem alguns conteúdos que não devem faltar na grade curricular.
Eles são a base para aulas mais complexas, que abordam as especificidades do funcionamento da IA. Confira:
1. Big Data
O termo Big Data
se refere à junção e análise estratégica de um grande volume de dados. O diferencial nesse processo é justamente o de transformar os dados em informações úteis e valiosas, que possam ajudar empresas, órgãos públicos e governos a melhorarem processos e a inovarem.
Suas principais características estão concentradas no que se convencionou chamar de “os 7 V’s do Big Data”:
- Volume: quantidade de dados coletados a serem analisados. Pode ser medido em Gigabytes (GB), Zettabites (ZB) e até em Yottabytes (YB).
- Velocidade: agilidade na captação e no tratamento dos dados;
- Vínculo: entendimento da conexão entre os dados, ou seja, como eles se relacionam e são hierarquizados;
- Variedade: como os dados são gerados, de forma estruturada, semiestruturada ou não estruturados;
- Variabilidade: analisa as variáveis relacionadas, como sazonalidades e eventos.
- Veracidade: análise da acurácia de dados para evitar o acúmulo de informações inúteis no seu sistema.
- Visualização: organização dos dados em esquemas visuais, como gráficos e tabelas.
2. Machine Learning
Traduzido para “aprendizado de máquina”, o machine learning
é um subcampo da inteligência artificial que desenvolve máquinas capazes de aprender sem que sejam explicitamente programadas para esse fim.
Para isso, os algoritmos são treinados com dados estruturados, rotulados ou não, com o objetivo de identificar padrões e fazer previsões.
O principal subcampo do machine learning é o deep learning, um tipo de algoritmo que simula o jeito como os seres humanos adquirem certas formas de conhecimento.
Além de reconhecerem padrões, modelos de deep learning são capazes de descrever imagens e transcrever arquivos de áudio.
Eles funcionam a partir de redes neurais, um conjunto de unidades básicas de uma estrutura de dados (chamados de “nós”) conectadas entre si, simulando assim o funcionamento de um cérebro humano. Esses nós são organizados em camadas, que refinam e otimizam as predições e classificações.
3. LGPD
A Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD)
é um conjunto de normas que define como os dados pessoais dos usuários devem ser armazenados, protegidos e usados por empresas, pessoas e órgãos públicos no Brasil.
A legislação é válida em todo o território nacional e garante a privacidade da população, ao impedir que bases de contatos circulem livremente entre entidades privadas. A lei não proíbe cadastro ou armazenagem de dados, mas lista direitos e deveres que precisam ser cumpridos por pessoas físicas e jurídicas.
A LGPD é abordada em especializações em IA pois essa tecnologia depende de dados para funcionar. Toda resposta entregue por um algoritmo é resultado da análise de um banco gigantesco de informações, alimentado por cientistas de dados.
4. Ética
O professor convidado da Pós PUCPR Digital Clóvis de Barros Filho
define ética
como “uma disposição da inteligência coletiva, uma luta de toda a sociedade para alcançar a convivência mais justa.”.
Abordar esse tema na especialização é importantíssimo para o profissional estar preparado para lidar com problemas éticos comuns à forma como a IA vem sendo desenvolvida hoje, como é o caso dos vieses de algoritmo e do trabalho precarizado no refinamento da inteligência artificial.
Os vieses de algoritmo são a reprodução de preconceitos e discriminações presentes na sociedade em processos decisórios feitos por um algoritmo. Os casos mais comuns estão relacionados à gênero e raça.
As causas mais comuns são o uso de dados que contenham preconceitos no treinamento de modelos de machine learning, a seleção de variáveis que estão correlacionadas a características discriminatórias e a ausência de informações sobre grupos minoritários em bancos de dados.
Já o trabalho precarizado no refinamento da IA
s se caracteriza pela quantidade de horas dedicadas à atividade repetitiva de tabular informações e classificar textos, imagens, sons e vídeos. Apesar de o machine learning ser autônomo, o treinamento dos modelos depende muitas vezes de um esforço humano para alimentar a base de dados e realizar tarefas que a máquina não consegue fazer sozinha.
Geralmente, quem se dedica a essas tarefas recebe centavos de dólar por hora e não tem registro na carteira de trabalho, trabalhando em um sistema semelhante ao dos aplicativos de mobilidade e de entrega. Eles são chamados de microtrabalhadores ou “turkers”.
Abaixo, você confere um trecho de aula de Ronaldo Lemos na disciplina "Ética e Privacidade na Era da Inteligência Artificial", presente em
diferentes cursos da Pós PUCPR Digital.
5. Aplicações da IA
Esse conteúdo é fundamental para quem vai fazer uma pós-graduação em inteligência artificial e não tem formação em tecnologia.
Conhecer as aplicações da IA ajuda a entender como ela funciona e quais soluções ela oferece para o dia a dia de uma organização.
Os exemplos mais comuns são:
- Chatbots e assistentes virtuais.
- Mecanismos de buscas.
- Sistemas de recomendação de conteúdo.
- Aplicativos de rotas.
- Anúncios e seleção de conteúdo nas redes sociais.
- Detecção de fraudes e de falhas de segurança em sistemas.
- Análise de exames laboratoriais.
- Geração de textos, imagens, sons e vídeos originais.
Quem pode fazer pós-graduação em inteligência artificial
Apesar de ser um curso bastante procurado por quem tem formação em tecnologia, toda pessoa com um diploma de Ensino Superior pode fazer uma pós-graduação em inteligência artificial, desde que atenda às exigências da instituição de ensino escolhida.
Este é o único pré-requisito para cursar uma especialização, de acordo com o Art. 1º, § 3º, da Resolução CNE/CES n°. 1
, de 08 de junho de 2007.
Caso não seja da área de tecnologia, é preciso ter em mente que em algumas disciplinas talvez você não tenha tanta familiaridade com os conceitos. Nessas situações, não hesite em deixar suas dúvidas no fórum do curso e em conversar com o community manager.
As aulas gravadas e os materiais de apoio indicados pelos professores também são de grande ajuda nessas horas.
Como se especializar em inteligência artificial
Para se especializar em inteligência artificial, é necessário fazer um curso de pós-graduação com 360h de duração, no mínimo, e reconhecido pelo Ministério da Educação (MEC).
Cursos com durações menores são válidos para se atualizar ou se aprofundar em um tópico específico, mas não são considerados uma especialização pelo MEC.
A pós-graduação pode ser feita a distância ou presencialmente.
Por Redação
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