não é você.
É a estrutura.
e colocamos você no radar das empresas certas.
não ser chamado?
01/01/2024 – 15:00
A Inteligência Artificial entrou de vez no vocabulário das empresas em 2023 e muitas delas já estão adotando essas ferramentas em diversas áreas. Para não ficar para trás, os trabalhadores devem buscar uma especialização cada vez maior sobre as ferramentas de IA mais usadas pelas empresas e isso pode fazer toda a diferença no seu currículo em 2024.
Henrique Cordeiro Florido, diretor de Estratégia, Inovação & IA da Minsait no Brasil, dá algumas dicas do que ficar de olho para se manter ligado nas tecnologias.
Como começar?
É importante começar pelo básico, entendendo os fundamentos da IA e sabendo discernir ficção científica e realidade. Trata-se de um campo de pesquisa muito amplo, que inclui noções de machine learning, deep learning, visão computacional, processamento de linguagem natural, IA generativa, entre outros temas. Entender tudo isso exige tempo e dedicação aos estudos.
Busque cursos gratuitos
Atualmente, existem plataformas que oferecem cursos gratuitos de introdução ao conceito de machine learning. Várias dessas companhias oferecem, ainda, trilhas de aprendizado gratuitas, com informações sobre IA que vão do nível básico ao avançado. O importante, no entanto, é que o profissional oriente seus estudos para o foco desejado, com ênfase em aprimorar seus conhecimentos a respeito da aplicação da IA em sua rotina de trabalho.
chances de ser
chamado para entrevistas.
Precisa saber de programação?
Para compreender o conceito básico de IA e adaptar-se ao uso de ferramentas baseadas nessa tecnologia, não é necessário possuir conhecimento em programação. Já existem plataformas que oferecem interfaces bastante amigáveis para usuários e profissionais não programadores. No entanto, caso a posição exija que o candidato desenvolva ou modifique aplicações de IA, é essencial possuir um conhecimento básico em programação, especialmente na linguagem Python, amplamente utilizada em aplicações de IA e na web, em desenvolvimento de softwares, na ciência de dados e machine learning, graças à sua simplicidade e à vasta quantidade de bibliotecas disponíveis.