Como Aprender IA do Zero?
Para aprender Inteligência Artificial do zero, FreeCodingTour oferece três cursos que devem ser seguidos na seguinte ordem:
A metodologia de aprendizado de IA no FreeCodingTour é baseada nos seguintes princípios:
- Passo 1: Aprender programação como um processo de Entrada -> Processamento -> Saída onde o Processamento pode ser visto como uma caixa preta. Como explica magistralmente Richard Feynman.

- Passo 2: Aprender a testar se nossos programas funcionam bem através da metodologia de Casos de Teste.
Isso é muito importante e útil, pois introduz-nos a uma prática amplamente utilizada na indústria de software e também abre as portas se, posteriormente, quisermos explorar o campo dos algoritmos, já que todas as entrevistas e competições são baseados nesse método.

- Passo 3: Aprender Ciência de Dados com a Metodologia de Aprendizado por Máquina. Ou seja, admitindo que a natureza é muito complexa (como Vladimir Vapnik diz), deixando de lado (pelo menos no início) as metodologias frequentista e bayesiana, e aceitando que definitivamente precisamos de máquinas que possam realizar milhões de cálculos por segundo.
Uma vez aceita, podemos ver o Aprendizado por Máquina como um método para que uma máquina aprenda automaticamente um processo que não podemos descrever, mas podemos especificar o que as entradas e saídas desse processo devem ser. Em outras palavras, entender o Aprendizado por Máquina como Programação Automática guiada por Casos de Teste.

- Passo 4: Aprender Aprendizado Profundo como um meio para que uma máquina codifique (converta em números) imagens, áudio e texto para usá-los em combinação com métodos de Aprendizado por Máquina para fazer previsões e interagir com humanos.
Este método de aprendizado é útil para compreender conceitos como Embeddings, RAG, Espaço Latente, Codificação, e outros que estão ganhando cada vez mais relevância dia a dia. Em resumo: Entender Aprendizado Profundo como Entrada em Linguagem Humana -> Processamento -> Saída no Formato Desejado onde Linguagem Humana pode ser Texto, Imagens ou Áudio.
