Como criar uma Inteligência Artificial: Guia completo do zero à prática | Alura Cursos Online
Como criar uma Inteligência Artificial: Guia completo do zero à prática
15 min15 minutos de leitura
15 min15 minutos de leitura
Autor(a)
Bruno Raphaell
Bruno é um instrutor de Data Science e Engenheiro Eletricista pela Universidade Federal do Piauí. Se dedica em áreas como Data Science, Machine Learning e Deep Learning, e possui grande interesse em engenharia de dados e engenharia de machine learning. Além disso, em seu tempo livre, ele gosta de jogar xadrez, tocar instrumentos musicais e jogar League of Legends.
Inscreva-se em nossa Newsletter
Fique por dentro de conteúdos, insights e oportunidades do universo tech. Receba novidades e lançamentos direto no seu e-mail.
Ferramentas de Inteligência Artificial (IA), como o ChatGPT, ganharam grande visibilidade nos últimos anos e passaram a ser conhecidas por um público cada vez mais amplo, não apenas por pessoas da área de tecnologia, mas também por quem busca apoio para estudar, trabalhar ou resolver tarefas do dia a dia.
Nesse contexto, diferentes soluções baseadas em IA vêm sendo lançadas e adotadas em diversos países, incluindo o Brasil.
Essas ferramentas têm sido utilizadas em múltiplas situações, desde a criação de textos e apoio ao aprendizado até a automação de atividades e aumento de produtividade em ambientes profissionais.
Mas, antes de mais nada: você sabe o que é e como usar inteligência artificial? Mais ainda, sabe como fazer inteligência artificial? É isso que veremos a seguir!
O que é uma inteligência artificial?
Podemos definir a Inteligência Artificial como uma tecnologia que permite que os computadores realizem tarefas que, normalmente, exigiriam inteligência humana.
Embora a IA tenha suas origens na década de 1950, foi nos últimos anos que seu desenvolvimento acelerou, devido aos avanços significativos em hardware, software e técnicas de aprendizado.
Além disso, o volume de dados disponível também aumentou, o que possibilitou o “ensino” mais efetivo dessas IAs. Mas foi a partir do surgimento do ChatGPT que o interesse pela temática “inteligência artificial” teve um aumento significativo.
Esse tipo de IA é baseada em algoritmos de aprendizado de máquina, também conhecidos como Machine Learning, que permitem aos computadores processar grandes quantidades de dados e identificar padrões e tendências.
Com a IA generativa, os sistemas podem realizar tarefas complexas de forma mais rápida e eficiente, o que a torna uma ótima candidata para auxiliar as pessoas em áreas como saúde, finanças, transporte, comunicação e muito mais.
A partir disso, podemos dizer que inteligência artificial é mais abrangente do que um simples simulador de conversa humana, é uma maneira de fazer pesquisas rápidas e assertivas, que auxiliam profissionais e pessoas em seus afazeres, além de facilitar os estudos, entre outras funcionalidades.
Além do ChatGPT, as IAs mais conhecidas que possuem versão gratuita são:
A IA tem se mostrado uma tecnologia versátil e com diversas aplicações práticas em diferentes setores da sociedade. Na área da Saúde, por exemplo, a inteligência artificial está sendo usada para auxiliar no diagnóstico de doenças e na identificação de tratamentos mais eficazes.
Já na área da Educação, ela é aplicada para personalizar o ensino e adaptá-lo às necessidades individuais dos(as) estudantes, além de permitir uma maior interação. Além desses exemplos, a IA também é amplamente utilizada em áreas como finanças, indústria, transporte e comunicação, trazendo ganhos de eficiência e produtividade.
Com sua capacidade de processar grandes quantidades de dados em tempo real, ela ajuda empresas a tomar decisões mais assertivas e a automatizar tarefas repetitivas. À medida que a tecnologia continua a evoluir, é provável que essa tecnologia se torne ainda mais presente em nossas vidas.
Por enquanto, as principais aplicações da IA por profissionais, estudantes e pessoas em busca de informações são:
Automatização de processos: para se aprofundar nesse tema, confira o artigo de Alura para Empresas que trata sobre automação de processos repetitivos em empresas;
Antecipação de compras futuras de clientes e divulgação de ofertas que seguem suas preferências;
Monitoramento de comentários nas mídias sociais;
Utilização de drones para serviços de entregas;
Identificação de pessoas, objetos e situações específicas em fotos e vídeos com o Google Photos;
Tradução de idiomas com o Google Tradutor;
Detecção de rotas com menos tráfego, redução do tempo de entrega e do consumo de combustível na logística;
Leitura de exames, identificação de doenças e auxílio na realização de diagnósticos.
Também é possível criar agentes de IA que automatizam diversos processos.tomatizam diversos processos.
Também é possível criar agentes de IA que automatizam diversos processos.
Domine Agentes de IA em menos de 2h com o Flash Skills!
Aprenda, na prática, a programar um agente de IA com LangGraph do zero, aplicando IA Generativa em um projeto real. Tudo de forma prática, para que você saia com um projeto prático para seu portfólio. Além de acelerar seu aprendizado, você ainda garante um certificado da Alura para fortalecer seu perfil profissional.
O Flash Skills Domine Agentes de IA: crie seu primeiro projeto com LangGraph e transforme sua Carreira foi feito para devs que tem pouco tempo, quer um aprendizado direto ao ponto e está buscando um curso acessível e prático para aplicar no dia-a-dia. Acesse agora a página do Flash Skills e matricule-se!
Todas as aplicações mencionadas são em diferentes áreas, isso comprova a eficácia das IAs em diversos setores.
Por que implementar Inteligência Artificial na sua empresa?
Fazer uma inteligência artificial pode ser uma grande vantagem competitiva para as empresas, por elas trazerem benefícios significativos para diferentes áreas do negócio e gerarem mais reconhecimento ao mercado.
Os principais benefícios são:
Melhoria da eficiência operacional
A IA pode automatizar tarefas repetitivas e rotineiras. Algoritmos treinados podem analisar grandes volumes de dados, identificar padrões e tendências e otimizar processos, reduzindo erros e aumentando a produtividade.
Além disso, sistemas de IA podem monitorar e realizar manutenções preventivas em equipamentos, evitando falhas e reduzindo custos operacionais.
Melhora do atendimento ao cliente
Os chatbots baseados em IA são amplamente utilizados por empresas para otimizar o atendimento ao cliente.
Esses robôs virtuais podem lidar com um alto volume de atendimentos com alta velocidade e reduzir os casos críticos, além de fornecerem suporte instantâneo e atendimento 24h, o que melhora significativamente a experiência do(a) cliente e reduzindo o tempo de espera.
Essa abordagem personalizada fortalece os laços com clientes e impulsiona o sucesso do negócio.
Tomada de decisões estratégicas embasadas em dados
A IA processa informações e fornece insights para embasar decisões empresariais. Ao analisar dados de mercado, tendências de consumidores e desempenho financeiro, ela identifica oportunidades, antecipa problemas e sugere soluções eficazes.
Essa capacidade de análise preditiva permite decisões mais informadas e estratégicas.
Inovação e desenvolvimento de produtos
A IA impulsiona a inovação nas empresas, auxiliando no desenvolvimento de novos produtos e serviços. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, é possível analisar grandes volumes de dados para identificar necessidades do mercado, tendências emergentes e demandas de clientes.
Essa compreensão aprofundada orienta o desenvolvimento de produtos e serviços inovadores, adaptados às expectativas do público-alvo.
Depois dessa introdução, a pergunta que fica é: como criar uma inteligência artificial do zero? O que é preciso para construir uma IA? Confira no próximo tópico!
Como criar uma IA do zero?
Na prática, é preciso seguir um guia no qual cada etapa requer a disponibilidade de informações para permitir a aprendizagem da IA.
Além disso, é necessário seguir um processo que abrange desde a definição do problema até a implementação do modelo de aprendizado de máquina.
Pronto(a) para saber como criar a sua inteligência artificial? Confira a seguir nosso passo a passo simplificado de como construir uma IA do zero.
1° Passo: Defina o problema
O objetivo da IA é resolver um problema específico. Então, a primeira coisa a se fazer é responder às seguintes questões:
Qual o problema a IA precisa resolver?
Quais são as principais características do problema?
Quais são as limitações e restrições que a inteligência artificial deve seguir?
Quais são os dados disponíveis para treinar o modelo de IA?
Por exemplo, se o objetivo da IA for criar um chatbot para atendimento ao cliente de uma empresa, logo as respostas seriam:
O problema é fornecer suporte ao cliente por meio de um chatbot.
As principais características do problema são a compreensão da linguagem natural e a capacidade de fornecer respostas precisas e úteis.
As principais limitações podem incluir o tempo necessário para responder a uma pergunta e a necessidade de garantir a privacidade dos dados do cliente.
Para treinar o modelo de IA, seria necessário ter acesso a dados de conversas entre clientes e atendentes humanos, além de feedbacks desses(as) clientes sobre a qualidade do atendimento.
2° Passo: Coleta de dados
Em seguida, é necessário coletar dados relevantes para o problema para a IA poder resolver a questão apresentada.
Esses dados precisam ser relevantes e suficientes para que ela possa aprender com eles. É importante que esses arquivos sejam representativos e incluam informações essenciais para a questão.
Por exemplo, se o objetivo de sua IA for criar um modelo que preveja o preço de imóveis com base em suas características, será necessário coletar dados sobre imóveis vendidos anteriormente, incluindo seus aspectos e valores.
Dessa forma, a inteligência artificial aprende a identificar padrões e a fazer previsões precisas com base nas informações fornecidas.
3° Passo: Limpeza e pré-processamento de dados
Coletamos os dados e já sabemos qual problema deve ser solucionado. Agora devemos realizar a limpeza e os pré-processamentos necessários na base de informações coletadas. Isso pode envolver a remoção de valores ausentes, normalização de dados e codificação de recursos categóricos.
O objetivo é preparar essas informações para que o modelo de IA possa aprender de forma adequada.
Ao realizar a limpeza e pré-processamento dos dados, é possível garantir que o modelo de IA esteja aprendendo com informações precisas e relevantes, aumentando a probabilidade de que ela consiga resolver o problema em questão.
4° Passo: Treinamento do modelo
Com dados de boa qualidade após a limpeza e tratamento, devemos treinar o modelo de IA. Para isso, é necessário utilizar um algorítimo de aprendizado de máquina.
Durante o treinamento, o modelo é alimentado com dados de entrada e suas respectivas saídas esperadas. Com base nessas informações, o modelo ajusta seus parâmetros para fazer previsões cada vez mais assertivas.
A escolha do algoritmo de aprendizado de máquina e a configuração dos seus parâmetros são importantes para garantir que o modelo seja treinado de forma adequada.
5° Passo: Avaliação do modelo
Após o treinamento da IA, a avaliação se torna crucial para observar se os resultados estão corretos, bem como a cibersegurança do modelo. Além disso, os testes realizados devem avaliar a precisão e o desempenho em cenários diversos, simulando situações reais.
Vale lembrar que é essencial testar o modelo em diferentes conjuntos de dados, evitando o overfitting e garantindo sua capacidade de lidar com situações imprevistas.
A avaliação cuidadosa e abrangente é uma etapa crítica no desenvolvimento de modelos de IA, então, jamais pule este passo.
6° Passo: Ajuste do modelo
Se o modelo de IA não estiver se saindo bem na avaliação, é preciso fazer algumas mudanças para melhorar sua precisão e desempenho. Isso pode envolver ajustar os parâmetros para evitar problemas como overfitting e underfitting (sobreajuste e sub-ajuste.
Se esses ajustes não forem suficientes, pode ser necessário experimentar uma técnica de aprendizado de máquina diferente. O importante é continuar avaliando regularmente o desempenho do modelo e fazer os ajustes necessários para garantir que ele seja capaz de gerar respostas assertivas.
Após todas as etapas anteriores, é possível implantar o modelo em um ambiente de produção. Essa implantação envolve integrar a IA com outros sistemas, configurar servidores e garantir a segurança.
É essencial monitorar o desempenho do modelo e fazer ajustes quando necessário, como atualizar os dados de treinamento ou reconfigurar parâmetros. A implantação é a etapa final do processo, no qual o objetivo é garantir respostas precisas e confiáveis para resolver efetivamente o problema em questão.
Após a leitura do passo a passo, percebemos que criar uma IA do zero envolve um longo processo e que em muitas situações exigirão um(a) profissional especializado para isso. Mas será que há alguma forma de criar uma inteligência artificial de forma mais simplificada?
Ferramentas para criar IA sem programação (Low-code)
Passar por todo o processo que envolve a criação de uma IA pode ser trabalhoso e necessitar de um(a) profissional especializado(a). Porém, existem diversas ferramentas e plataformas que facilitam a criação de uma IA, como:
IBM Watson Studio: plataforma baseada em que simplifica o processo de criação de modelos de IA. Fornece uma interface visual para a construção, treinamento e implantação de modelos de Machine Learning, além de ter recursos avançados de colaboração e automação. O Watson Studio suporta várias linguagens de programação, como Python e R, e é adequado para pessoas com diferentes níveis de experiência técnica.
Google Cloud AutoML: é uma plataforma de aprendizado de máquina automatizada que permite treinar modelos de IA personalizados sem a necessidade de conhecimentos avançados em programação ou estatística. Ele oferece recursos como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e previsão.
Hugging Face: empresa especializada em processamento de linguagem natural (PLN) conhecida por suas bibliotecas de código aberto e modelos pré-treinados para tarefas de PLN. Também fornece uma API, um hub de modelos para compartilhar e baixar modelos pré-treinados. A biblioteca Hugging Face Transformers é uma interface fácil de usar para modelos pré-treinados de transformadores em tarefas de PLN e pode ser facilmente integrada a muitos frameworks de aprendizado de máquina populares.
Teachable Machine: ferramenta gratuita do Google que permite treinar modelos de aprendizado de máquina sem a necessidade de escrever código. Com ela, é possível criar modelos capazes de reconhecer imagens, sons e até mesmo posturas corporais. É uma excelente ferramenta para quem está começando a aprender sobre aprendizado de máquina e quer experimentar com seus próprios dados.
Agora que você já sabe como e onde criar a sua inteligência artificial, vamos descobrir todas as vantagens que a IA pode agregar?
Quer aprender mais sobre IA em 2026 de forma efetiva?
Aprender como criar uma IA em 2026 vai muito além de entender conceitos básicos ou usar ferramentas prontas. Envolve compreender como modelos são treinados, como dados influenciam decisões e como transformar ideias em sistemas que realmente funcionam.
É nesse ponto que um aprendizado estruturado faz diferença: ao unir fundamentos técnicos, prática orientada e visão de mercado, fica muito mais fácil sair do “como funciona” e avançar para o “como construir”, aplicando Inteligência Artificial de forma real e estratégica.
Como criar uma IA do zero envolve muitos passos que devem ser seguidos para garantir que o modelo adotado se adeque de forma precisa e consistente e resolva o problema principal.
Algumas ferramentas e plataformas podem ser utilizadas para facilitar todo esse processo de criação. Saber como criar inteligência artificial pode ser uma grande vantagem competitiva para empresas, pois traz benefícios significativos para as diferentes áreas do negócio e deixando a organização com mais reconhecimento no mercado.
Alguns dos benefícios da IA incluem a melhoria da eficiência operacional, com a automação de tarefas repetitivas e rotineiras, a análise de grandes volumes de dados para identificar padrões e tendências, otimizar processos, reduzir erros e aumentar a produtividade.
Quer conhecer melhor a IA generativa que é capaz de aprender com os seus dados?
Assista à nossa Masterclass Inteligência Artificial: os próximos passos da IA Generativa e fique por dentro do assunto!
PyCaret: biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Python que simplifica o processo de treinamento e implantação de modelos de aprendizado de máquina. Ele fornece uma interface fácil de usar para realizar tarefas como pré-processamento de dados, seleção de recursos, treinamento e avaliação de modelos, bem como implantação em produção.
Amazon SageMaker Autopilot: ferramenta de baixo código da Amazon Web Services (AWS) que automatiza grande parte do processo de criação de modelos de IA. Ele analisa os dados de entrada, escolhe os melhores algoritmos, ajusta os hiperparâmetros e gera um modelo treinado. O Autopilot é especialmente útil para usuários sem conhecimento técnico avançado em machine learning.
H2O.ai: é uma plataforma de código aberto que oferece uma interface gráfica para criação de modelos. O H2O.ai permite criar modelos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo usando uma abordagem de baixo código. Ele oferece recursos como seleção automática de algoritmos, ajuste de hiperparâmetros e visualização interativa dos resultados.
