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Do escritório à negociação, uma biblioteca de competências tudo-em-um torna a IA ainda mais útil
Guia: como começar a aprender IA
1. Compreender o que a IA realmente é
- a diferença entre IA, machine learning, etc.
- ver a série de redes neurais do 3Blue1Brown no YouTube
- ler um explainer em linguagem acessível sobre como os LLMs funcionam
2. Ficar à vontade com Python
- Python é a linguagem da IA
- precisa o suficiente para manipular dados e executar modelos
- concentre-se em listas, dicionários, loops, funções e manipulação básica de ficheiros
- Google Colab permite executar Python num browser sem configuração
3. Compreender como os LLMs funcionam
- ler sobre a arquitetura transformer a um nível elevado
- concentrar-se em attention, tokens e janelas de contexto
- entender por que a escala é importante e como consegui-la
4. Dominar engenharia de prompts
- estudar prompt chain-of-thought
- estudar role prompting
- estudar exemplos few-shot
- o guia de engenharia de prompts da Anthropic é o melhor recurso único
5. Fazer a sua primeira chamada de API
- obter uma chave de API da Anthropic ou OpenAI
- fazer uma chamada simples em Python
- construir uma pequena ferramenta (um resumidor, um bot de perguntas e respostas, ou um classificador)
6. Aprender sobre RAG
- uma vez que possa fazer chamadas de API, o próximo desbloqueio é fornecer dados seus ao modelo
- aprender o que é geração aumentada por recuperação e por que é importante
- não precisa construir um sistema completo (compreender o conceito é suficiente para o primeiro mês)
7. Lançar algo pequeno
- construir um mini-projeto completo
- torná-lo útil e testá-lo
- dar aos seus amigos para experimentar
isto é mais um guia prático, ações que pode começar a tomar agora mesmo
aprender coisas desta lista será útil independentemente do que fizer
é essencialmente um guia universal, e cada passo o aproxima mais de resultados reais
assim que tiver estas competências, torna-se muito mais fácil compreender em que realmente quer concentrar-se e construir à volta disso