Inteligência artificial: preparação para o mercado

Fundamentos e boas práticas de AIOps - Apresentação

Introduzindo o curso e a inteligência artificial

Olá! É um prazer estar aqui com vocês em mais um curso da Alura. Desta vez, vamos abordar um tema que está em alta e que apreciamos bastante: a inteligência artificial. Atualmente, a inteligência artificial está presente em diversos serviços, seja em um copilot orientando a melhor maneira de utilizar um serviço, seja em empresas que buscam mais insights e velocidade no que oferecem ao mercado.

Recentemente, fiquei impressionado com uma inovação: uma garrafa com inteligência artificial. Ao conectá-la a um aplicativo no celular, era possível monitorar a quantidade de água consumida, a quantidade necessária para evitar a desidratação, a meta diária e como isso influenciava o corpo. Isso demonstra as oportunidades que a inteligência artificial pode gerar.

Explorando oportunidades na engenharia de inteligência artificial

Falar sobre engenharia de inteligência artificial hoje é sinônimo de várias oportunidades. Neste curso da Alura, vamos ajudar na preparação para o mercado. Se você deseja ingressar no mercado de inteligência artificial, discutiremos os passos e estratégias para alcançar a tão sonhada vaga. Após ingressar nesse mercado, seja como cientista de dados com conhecimento em IA ou como AI Engineering (engenheiro de inteligência artificial generativa), veremos como sua carreira pode se desenvolver.

Apresentando o instrutor Matheus Duse

Meu nome é Matheus Duse. Estou vestindo uma camiseta cinza, com um cenário azul ao fundo e algumas medalhas de corrida. Gosto de correr, já participei de maratonas e triatlos, e também pratico ciclismo e natação. No entanto, a maior parte do meu dia é dedicada ao trabalho. Atualmente, sou chefe de dados na AutoAvaliar, uma empresa do setor B2B de veículos no Brasil.

Minha formação inclui bacharelado em estatística pela Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e pós-graduação em Data Science Analytics pela USP. Se desejar saber mais sobre minha trajetória, será um prazer conectar no LinkedIn ou conversar em algum evento.

Apresentando a agenda do curso

Agora que já falamos sobre mim, vamos explorar o que você pode se tornar com este curso. A agenda do curso é fundamentada em alguns tópicos, que serão as aulas que teremos. A primeira parte abordará os fundamentos e boas práticas de LLM-OPS.

O LLM-OPS é um método que podemos aplicar no uso de inteligência artificial generativa para manter o LLM saudável. Gostaríamos de apresentar uma abordagem sobre como o negócio enxerga a aplicação do LLM-OPS, considerando que, no final das contas, o que importa é a solução de um problema real e como o negócio pode obter lucratividade e rentabilidade com essa aplicação. Isso é relevante para nós, profissionais da área.

Discutindo papéis e evolução na carreira de IA

Vamos discutir também alguns aspectos importantes para quem está entrando no ramo de inteligência artificial. Não vamos dar muitos detalhes agora, mas na próxima aula abordaremos todos esses assuntos.

Após analisarmos o cenário e a percepção do negócio, discutiremos o papel de cada um no time. Hoje, dentro de um time de dados, seja no AutoAvaliar ou em outros projetos, qual é o nosso papel como cientista, engenheiro, analista ou AI Engineering? Dentro desse papel específico, como podemos evoluir nas responsabilidades e na senioridade? À medida que avançamos na carreira, o que se espera em termos de orientação do time e impacto nos projetos? Vamos explorar bastante esse tema nesta aula.

Destacando-se no mercado de trabalho

Em seguida, abordaremos três assuntos importantes. Dado que o mercado está competitivo, especialmente na área de inteligência artificial, é necessário se destacar e ter um diferencial. Esse diferencial pode ser construído por meio de um portfólio e de uma marca pessoal. Hoje, podemos construir currículos, artigos, disponibilizar códigos no GitHub e colaborar em projetos open source, o que traz relevância em processos seletivos. É importante não apenas entregar currículos, mas também pensar em estratégias para ser encontrado.

As estratégias para buscar um novo emprego serão abordadas nesta aula, incluindo como otimizar nosso perfil e explorar plataformas para encontrar vagas que podem ser difíceis de localizar. Discutiremos isso em um dos vídeos desta aula.

Preparando-se para processos seletivos

Por último, falaremos sobre as etapas de processos seletivos. Quando somos encontrados para uma vaga e já temos uma marca pessoal consolidada, o que acontece durante o processo seletivo? Quais são as etapas e expectativas de cada processo? Como podemos nos preparar para as etapas iniciais e finais? Como recrutamos muitas pessoas para nossos times e projetos, compartilharemos nossa visão sobre o que valorizamos em candidatos e como conduzimos processos seletivos para que possamos nos destacar e conquistar a vaga desejada.

Na próxima aula, vamos discutir o LLM-OPS na visão do negócio. Nos vemos lá!

Fundamentos e boas práticas de AIOps - LLMOPs na visão de negócio

Introduzindo o foco do curso

Vamos iniciar nossa primeira aula após a apresentação, onde discutimos o projeto do curso. O foco será o LLM Ops na perspectiva do negócio. Gostaríamos que observassem a imagem à direita do slide. Nela, vemos um programador, identificado pelos computadores ao fundo, e ao seu lado, um robô vestido formalmente com um terno. Essa imagem, criada por inteligência artificial, simboliza a parceria entre tecnologia e negócios, representando o alinhamento necessário para alcançar um resultado comum e coerente.

Na prática, fora dessa metáfora visual, quando aplicamos qualquer ferramenta, seja LLM Ops, Python ou outra, o objetivo final é aumentar a lucratividade, resolver problemas dos clientes e melhorar a rentabilidade da empresa. O foco é resolver problemas, aumentar a credibilidade e satisfação do cliente. O LLM Ops pode ser um meio para alcançar essa solução desejada.

Explorando os pilares do LLM Ops

Vamos explorar como o LLM Ops pode colaborar na resolução de problemas, entregando soluções melhores para os clientes. Identificamos quatro pilares importantes que o LLM Ops aborda, impactando positivamente nosso gerenciamento e participação em projetos.

O primeiro pilar é o gerenciamento, que envolve o acompanhamento do ciclo de vida do LLM. Quando construímos um projeto com inteligência artificial generativa, usando um modelo de linguagem, podemos enfrentar o que chamamos de alucinação. Isso ocorre quando o modelo responde de forma incoerente ou inesperada. Além disso, é crucial monitorar os custos de uso de APIs de modelos de linguagem para evitar surpresas. O gerenciamento do ciclo de vida do modelo de linguagem abrange o controle de custos, performance e a garantia de que o produto entregue é coerente com as expectativas.

O segundo pilar é a otimização, que está relacionada à rapidez, precisão e escalabilidade. A precisão é essencial para controlar a alucinação e garantir respostas focadas. A rapidez é desejada tanto no desenvolvimento quanto na resposta ao cliente final. A escalabilidade assegura que, ao aumentar o número de usuários de um algoritmo, não enfrentaremos problemas com recursos disponíveis.

Destacando a importância da automação

Por fim, a automação contribui para a velocidade do processo e a redução de erros.

Quando automatizamos um processo utilizando, por exemplo, uma inteligência artificial generativa, podemos acreditar que, com o LLM Ops, isso proporcionará mais velocidade. Afinal, se antes havia uma pessoa realizando essa tarefa, agora essa pessoa pode se dedicar a atividades que demandam mais criatividade, onde a presença humana é essencial. Além disso, há uma redução de erros, pois, ao executar manualmente um processo com várias regras diariamente, erros podem ocorrer. Ao eliminar a necessidade de realizar tarefas operacionais repetitivas, a redução de erros é uma consequência natural.

A qualidade também aumenta com a automação, gerenciamento e otimização, mitigando riscos de alucinações, erros, falta de escalabilidade ou uso inadequado. A aplicação do LLM Ops segue quatro pilares que nos proporcionam benefícios: aceleração no desenvolvimento, redução de custos, melhoria na eficiência e confiabilidade. Podemos confiar no algoritmo para entregá-lo a um cliente final e, quando o projeto alcançar sucesso, será possível expandi-lo para mais pessoas sem problemas.

Considerando ética e conformidade na IA

Além disso, ao trabalhar com inteligência artificial, é fundamental considerar a ética e a conformidade. Essa tecnologia tem o potencial de impactar a vida de muitas pessoas, por isso devemos atentar para alguns aspectos. Primeiramente, a privacidade e governança de dados. No Brasil, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) é uma referência. Devemos garantir que os dados utilizados estejam em conformidade com essa lei, anonimizando dados pessoais e utilizando uma base legal para a inteligência artificial da melhor maneira.

Imparcialidade, transparência e explicabilidade são essenciais. Tudo deve estar bem documentado para justificar as decisões tomadas pela inteligência artificial. A reprodutibilidade e responsabilidade também são importantes, garantindo que o trabalho seja realizado com profissionalismo e que a documentação permita reproduzir resultados e assumir responsabilidade pelo que foi gerado.

Recomendando documentários sobre ética em IA

Trabalhar com inteligência artificial vai além de programar; envolve considerar o impacto na sociedade. Para ilustrar a importância da ética e conformidade, recomendamos dois documentários. "Code Bias" aborda uma falha em tecnologia de reconhecimento facial descoberta por uma pesquisadora do MIT, destacando a importância de considerar viéses nos dados de treinamento. "O Dilema das Redes" explora como algoritmos de IA em redes sociais são projetados para manipular o comportamento humano.

É fundamental que nós, como profissionais, criemos algoritmos que sigam princípios éticos e de conformidade, gerando um impacto positivo na sociedade. Na próxima aula, abordaremos a estratégia do Eterno Aprendiz, uma metodologia para evoluir constantemente na carreira. Nos vemos na próxima aula!

Fundamentos e boas práticas de AIOps - Estratégia do Eterno Aprendiz

Discutindo a estratégia do Eterno Aprendiz

Vamos discutir a estratégia do Eterno Aprendiz. Observemos a imagem à direita, que está voltada para a inteligência artificial e simboliza muito do que abordaremos hoje. Esta aula não será tão técnica; focaremos em como podemos nos preparar para receber o conhecimento em inteligência artificial.

O conhecimento começa de forma breve, e logo nos deparamos com frameworks prontos e estratégias para aprender de maneira prática. Podemos juntar certos blocos e ter um agente de inteligência artificial pronto. No entanto, a pessoa que é um Eterno Aprendiz, assim como a figura na imagem, busca entender profundamente a inteligência artificial. Ela se dedica a estudar teoremas e o estado da arte dos modelos que fundamentam a inteligência artificial.

Utilizando analogias para ilustrar o aprendizado

A imagem representa uma Eterna Aprendiz que, ao iniciar seus estudos em inteligência artificial, percebeu a importância de abrir a mente. Para ilustrar, utilizaremos uma analogia com o filme "Karate Kid". Se ainda não assistiram, daremos uma visão geral sem muitos spoilers.

No filme, temos Daniel San e o Sr. Miyagi. Daniel San é um jovem aprendendo Kung Fu, e o Sr. Miyagi é seu professor, com anos de experiência. A primeira abordagem de ensino do Sr. Miyagi é questionada por Daniel San, que não entende por que deve tirar, jogar e pendurar o casaco repetidamente. Após dias dessa prática, Daniel San se irrita e questiona a utilidade do exercício. Nesse momento, o Sr. Miyagi demonstra como essa rotina simples impacta no aprendizado do Kung Fu.

Se ainda não assistiram "Karate Kid", recomendamos, pois é um filme excelente. A imagem ilustra bem a importância de adotar uma rotina de aprendizado ao buscar compreender profundamente um novo assunto.

Eterno Aprendiz na inteligência artificial

Entender desde um conceito mais superficial da inteligência artificial, que nos permita entrar no mercado, até o estado da arte, ou seja, o modelo matemático por trás, é, de fato, uma atitude de eterno aprendiz. Reconhecer pontos de melhoria e saber que sempre teremos algo para aprender é essencial. Isso pode vir de um conhecimento que já possuímos, aprofundando-o com alguém mais experiente, ou de reconhecer que todos têm algo a ensinar, independentemente da senioridade.

Os dois primeiros pontos que caracterizam um eterno aprendiz são: manter-se atualizado e ter proatividade. Manter-se atualizado é natural quando criamos uma rotina de estudo diário, permitindo-nos conhecer as novidades do mercado. A proatividade é altamente valorizada em processos seletivos, pois uma pessoa proativa tem uma curva de aprendizado maior e mais aptidão para novos projetos. Ser proativo geralmente está associado à curiosidade, questionando o porquê das coisas e buscando maneiras mais eficientes de realizar tarefas.

Participando de eventos e fazendo networking

Participar de eventos é uma excelente forma de fazer networking e conhecer as inovações que as empresas estão apresentando. No Brasil, temos eventos como o WebSummit Hill, que, embora não seja exclusivamente de IA, aborda o tema. Universidades também promovem eventos, como a Semana da Estatística e a Semana da Computação na Unicamp. Além disso, a Conferência Brasil e a Big Data and AI Brasil Experience são as mais renomadas em IA no país, e vale a pena participar.

Esses são os pontos que gostaria de destacar sobre a estratégia do Eterno Aprendiz. Nos vemos na próxima aula.

Sobre o curso Inteligência artificial: preparação para o mercado

O curso Inteligência artificial: preparação para o mercado possui 131 minutos de vídeos, em um total de 37 atividades. Gostou? Conheça nossos outros cursos de IA para Negócios em Inteligência Artificial, ou leia nossos artigos de Inteligência Artificial.

Matricule-se e comece a estudar com a gente hoje! Conheça outros tópicos abordados durante o curso:

• Fundamentos e boas práticas de AIOps
• O seu papel no time
• Construindo portfólio e marca pessoal
• Estratégias para buscar um novo emprego
• Etapas de processos seletivos