A inteligência artificial (IA) tem sido uma das tecnologias de maior destaque nos últimos anos. Com a sua capacidade de simular a inteligência humana, a IA tem sido aplicada em diversas áreas, desde a indústria até a saúde, passando pelo entretenimento e finanças. Se você está interessado em trabalhar com IA, é importante conhecer as ferramentas disponíveis para te ajudar nessa jornada.
Neste artigo, vamos falar sobre as melhores ferramentas para começar a trabalhar com IA.
A IA vai ser o futuro do trabalho?
A inteligência artificial (IA) tem se mostrado cada vez mais presente em nossas vidas, e é inegável que está mudando a forma como trabalhamos. Não é à toa que muitas empresas estão investindo nessa tecnologia. Mas o que isso significa para os trabalhadores?
A verdade é que a IA vai sim ser o futuro do trabalho, e é importante aprender a trabalhar com ela. Isso porque, ao contrário do que muitos pensam, a IA não irá substituir os trabalhadores, mas sim torná-los mais eficientes e produtivos.
Para os profissionais que já trabalham com tecnologia, aprender a trabalhar com IA é fundamental para manter-se competitivo no mercado. Além disso, a IA pode ser uma grande aliada para otimizar processos e automatizar tarefas repetitivas, liberando tempo para atividades mais estratégicas e criativas.
Há ferramentas disponíveis para todos os níveis de expertise no mercado, e é importante investir na aprendizagem e desenvolvimento dessas habilidades para aproveitar ao máximo as oportunidades que a IA pode oferecer.
Melhores ferramentas para trabalhar com IA
1 – Google Colaboratory
O Google Colaboratory é uma plataforma de aprendizado de máquina baseada na nuvem criada pela Google. Ele oferece acesso gratuito a infraestrutura de computação, como armazenamento, memória e poder de processamento, bem como unidades de processamento gráfico (GPU) e de processamento de tensores (TPU).
O Colab foi projetado especificamente para programadores de aprendizado de máquina, analistas de big data, cientistas de dados, pesquisadores de IA e estudantes de Python. Ele permite que os usuários escrevam e executem código Python em um navegador da web, além de fornecer uma aparência profissional para o projeto, incluindo equações matemáticas, visualizações, tabelas e muito mais.
Além disso, o Google Colaboratory também permite a codificação colaborativa e o compartilhamento de um notebook através do Google Drive, instalação de bibliotecas especiais e importação de projetos. Os usuários gratuitos têm acesso gratuito a tempo de execução de GPU e TPU por até 12 horas, enquanto os usuários Colab Pro e Pro + podem solicitar mais CPU, TPU e GPU por mais de 12 horas.
Além disso, é possível instalar o TensorFlow no Colaboratory para executar programas Python de machine learning e deep learning
2 – IBM Watson Studio
O IBM Watson Studio é uma plataforma de criação, execução e implementação de modelos de IA e aprendizado de máquina em ambientes multicloud. É uma solução poderosa para profissionais de dados e desenvolvedores que necessitam de ferramentas para processar e analisar dados, além de construir, treinar e implantar modelos de machine learning.
Entre os recursos do IBM Watson Studio, estão a integração com diversas fontes de dados, ferramentas de visualização de dados, modelos pré-criados, ambientes de desenvolvimento integrados, capacidade de colaboração, e bibliotecas de código aberto para deep learning, machine learning e modelagem de otimização. Além disso, com o IBM Watson Studio, os usuários podem automatizar o ciclo de vida da IA e reduzir o viés nos modelos, além de melhorar as operações empresariais e atender às demandas da transformação digital.
3 – TensorFlow
O TensorFlow é um framework de aprendizado de máquina de código aberto criado pelo Google. Ele é executado com a ajuda do Python e é amplamente utilizado em pesquisa e produção. O TensorFlow oferece recursos como construção responsiva, flexibilidade, treinamento fácil, treinamento paralelo de redes neurais, grande comunidade e é de código aberto.
Além disso, ele fornece flexibilidade e controle com recursos como a API funcional Keras e a API de modelagem de subclasses para a criação de topologias complexas.
4 – PyTorch
O PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto que permite a troca de redes neurais focada em aprendizado de máquina profundo. Ele usa a unidade de processamento matemático e gráfico ao máximo possível, resultando em alto desempenho no treinamento de redes neurais profundas.
Além disso, o PyTorch suporta diferentes tipos de Tensores, semelhantes aos arrays Numpy, e usa gráficos dinâmicos para fornecer clareza aos cientistas de dados e desenvolvedores. O PyTorch possui um ecossistema robusto de ferramentas e bibliotecas para estender sua utilização em áreas que vão desde visão computacional até aprendizado por reforço. Além disso, modelos podem ser exportados no formato ONNX padrão para acesso direto a plataformas, tempo de execução e visualizadores compatíveis com ONNX.
O PyTorch é bem suportado nas principais plataformas de nuvem, permitindo um desenvolvimento sem atrito, fácil escalonamento e a capacidade de executar modelos em um ambiente de produção em grande escala.
5 – Keras
Keras é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto que foi desenvolvida em 2015 e expõe uma API para treinamento de redes neurais. Ele é projetado para ser fácil de usar e amigável, oferecendo recursos como suporte para redes neurais convolucionais e recorrentes.
No entanto, em 2019, a equipe do Keras anunciou que a biblioteca seria integrada ao TensorFlow, tornando-o uma camada superior no TensorFlow. Com isso, o Keras agora é uma parte integrante do TensorFlow e pode ser usado em conjunto com ele para criar modelos de aprendizado de máquina mais avançados.
6 – Microsoft Cognitive Toolkit
O Microsoft Cognitive Toolkit (anteriormente conhecido como CNTK) é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto desenvolvida pela Microsoft. Ele oferece suporte para várias arquiteturas de rede neural, incluindo redes neurais profundas, e suporta várias linguagens de programação. O Cognitive Toolkit é usado por pesquisadores e profissionais de IA em todo o mundo.
Trabalhando com IA
A inteligência artificial é uma das tecnologias de mais rápido crescimento no mundo, e há muitas ferramentas disponíveis para ajudá-lo a começar a trabalhar com ela. Neste artigo, destacamos algumas das melhores ferramentas tanto para usuários iniciantes quanto para usuários avançados. Independentemente do seu nível de conhecimento, há uma ferramenta por aí para ajudá-lo a começar a trabalhar com IA.
Perguntas frequentes
O que fazer para trabalhar com IA?
O que são ferramentas de IA?
Quais são as principais ferramentas utilizadas em inteligência artificial para dados?
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