🔹 ETAPA 1 – Fundamentos de Programação e Matemática
Duração sugerida: 2–4 semanas
🎯 Objetivo: Ter base sólida para entender os conceitos de IA
- ✅ Python
- Variáveis, estruturas de dados, funções, classes
- Bibliotecas:
NumPy,Matplotlib,Pandas - Curso: Python for Everybody (Coursera)
- ✅ Matemática essencial
- Álgebra linear (vetores, matrizes, multiplicação)
- Cálculo básico (derivadas)
- Probabilidade básica
- Curso: Khan Academy – Álgebra, Cálculo e Probabilidades
🔹 ETAPA 2 – Fundamentos de Machine Learning
Duração sugerida: 3–5 semanas
🎯 Objetivo: Aprender os algoritmos clássicos de ML
- Regressão linear e logística
- Árvores de decisão e florestas aleatórias
- KNN, SVM, Clustering (K-Means)
- Cross-validation, overfitting, underfitting
🧠 Curso recomendado:
🔹 ETAPA 3 – Introdução ao Deep Learning com PyTorch
Duração sugerida: 4–6 semanas
🎯 Objetivo: Aprender redes neurais e treinar seus próprios modelos
- Redes Neurais (Perceptrons, MLPs)
- Backpropagation e funções de ativação
- Otimizadores (SGD, Adam)
- Classificação de imagens com PyTorch
🧠 Cursos recomendados:
- Deep Learning com PyTorch: 60-minute Blitz
- FastAI Course (course.fast.ai)
- DeepLearning.AI PyTorch Specialization (Coursera)
🔹 ETAPA 4 – Deep Learning Avançado
Duração sugerida: 4–8 semanas
🎯 Objetivo: Dominar redes mais avançadas
- CNNs (Redes Convolucionais)
- RNNs, LSTMs (NLP tradicional)
- Transfer Learning
- Fine-tuning com modelos pré-treinados (ex: ResNet, BERT)
- Transformers e atenção
🧠 Cursos/livros recomendados:
- Livro: Deep Learning with PyTorch (Stevens, Antiga)
- Curso: Hugging Face NLP Course
- Artigos e vídeos sobre Transformers (ex: BERT, GPT)
🔹 ETAPA 5 – Especializações (opcional e conforme interesse)
Escolha baseado no seu foco
🧬 Visão Computacional
- Detecção de objetos (YOLO, Faster R-CNN)
- Segmentação de imagens (U-Net)
- OpenCV + PyTorch
🧠 NLP (Processamento de Linguagem Natural)
- Transformers (BERT, GPT)
- Tradução, sumarização, chatbots
🤖 Reforço Aprendizado (Reinforcement Learning)
- Q-learning, Deep Q Networks (DQN)
- Ambientes: OpenAI Gym
📱 Deployment de modelos
- TorchScript, ONNX, Flask APIs, Streamlit
- TensorRT, PyTorch Mobile
🔹 ETAPA 6 – Projetos Pessoais e Portfólio
Constante — essencial para empregar o que aprendeu
🎯 Ideias de projetos:
- Classificador de imagens (cães x gatos, flores, etc)
- Chatbot com Transformer (usando Hugging Face)
- Detector de objetos em tempo real
- Sistema de recomendação (filmes, produtos)
- Geração de texto com LSTM ou GPT
- App de IA com Streamlit ou Flask
📂 Publique no GitHub, escreva no Medium ou crie um blog.
🧰 Ferramentas e ambientes de prática
- Google Colab (treine com GPU de graça)
- Kaggle (datasets + competições)
- Weights & Biases (monitoramento de experimentos)
- Hugging Face Spaces (deploy de apps de IA)
📌 DICAS FINAIS:
- Foque em aprender fazendo. Não fique só vendo vídeos.
- Prefira projetos simples e evolua com o tempo.
- Crie uma rotina de estudo constante (ex: 1 hora por dia).
- Entre em comunidades no Discord, Reddit, e fóruns como Stack Overflow ou GitHub.
- Participe de competições no Kaggle para ganhar experiência.
