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Recentemente, dediquei cinco horas e $49 para completar o curso de Fundamentos de IA do Google para iniciantes. Este curso tem como objetivo equipar os alunos com conhecimentos fundamentais sobre ferramentas de IA e suas aplicações. O investimento foi feito com a intenção de aprimorar minhas habilidades e potencialmente aumentar meu potencial de ganhos.
O curso descreve três tipos principais de ferramentas de IA. Primeiro, ferramentas autônomas são softwares impulsionados por IA que operam de forma independente com configuração mínima. Exemplos incluem chatbots de uso geral como o ChatGPT e aplicações especializadas como o MidJourney. Em segundo lugar, ferramentas com recursos de IA integrados melhoram softwares existentes, como Google Docs ou Google Slides, que incorporam capacidades de IA diretamente em suas plataformas. Por último, soluções de IA personalizadas são aplicações sob medida projetadas para resolver problemas específicos, como o sistema de IA desenvolvido pela Universidade Johns Hopkins para detecção de sepse.
Uma lição crucial do curso é a importância da engenharia de prompt. Ao interagir com ferramentas de IA, é essencial trazer à tona o contexto implícito. Por exemplo, se um amigo pede recomendações de restaurantes vegetarianos, a IA precisa de um contexto explícito para fornecer sugestões relevantes. Da mesma forma, ao negociar um aumento, incluir todos os detalhes relevantes em seus prompts pode resultar em melhores resultados das ferramentas de IA.
O curso enfatiza a diferença entre prompting zero-shot e few-shot. O prompting zero-shot envolve pedir uma resposta sem fornecer exemplos, enquanto o prompting few-shot inclui um ou mais exemplos para guiar a IA. Quanto mais exemplos relevantes forem fornecidos, mais personalizado será o output da IA. Essa técnica pode melhorar significativamente a qualidade das respostas geradas pelas ferramentas de IA.
Outra estratégia eficaz discutida é o prompting em cadeia de pensamento, que divide tarefas complexas em etapas gerenciáveis. Por exemplo, ao escrever uma carta de apresentação, em vez de pedir à IA para escrever todo o documento de uma vez, você pode solicitar que ela crie primeiro um gancho envolvente, e depois construir sobre isso com prompts subsequentes para o corpo e os parágrafos de fechamento. Esse método pode levar a outputs mais precisos e coerentes.
Compreender as limitações da IA é vital. O curso identifica três limitações principais: potencial viés nos dados de treinamento, informações insuficientes sobre tópicos recentes e a ocorrência de alucinações—outputs que são factualmente incorretos. Os usuários devem ser cautelosos e verificar informações, especialmente para tarefas críticas.
Este curso é particularmente benéfico para iniciantes que ainda não estão familiarizados com ferramentas de IA. No entanto, pode não ser adequado para aqueles que já utilizam IA em seu fluxo de trabalho diário e buscam conhecimento avançado. Embora o curso forneça uma introdução sólida, alguns exemplos podem carecer de profundidade, deixando usuários experientes querendo mais insights detalhados.
O curso oferece várias vantagens, incluindo instrução de funcionários do Google que são especialistas em IA. O uso de gráficos simples para explicar conceitos complexos é particularmente eficaz para aprendizes visuais. Além disso, os elementos interativos e as tarefas avaliadas aprimoram a experiência de aprendizado, garantindo que os participantes interajam com o material de forma significativa. O curso também fornece uma lista curada de ferramentas de IA e um glossário de termos comuns de IA, tornando-se um recurso abrangente para iniciantes.
Em resumo, o curso de Fundamentos de IA do Google é um excelente ponto de partida para iniciantes que desejam entender ferramentas de IA e suas aplicações. O conhecimento adquirido pode ser valioso para aprimorar as perspectivas de carreira e atrair potenciais empregadores. Para aqueles interessados em aprofundar sua compreensão da IA, explorar recursos e cursos adicionais pode fornecer insights mais profundos sobre este campo em rápida evolução.
Q: Qual é o objetivo do curso de Fundamentos de IA do Google?
A: O curso tem como objetivo equipar os alunos com conhecimentos fundamentais sobre ferramentas de IA e suas aplicações.
Q: Quais são os três tipos principais de ferramentas de IA discutidos no curso?
A: Os três tipos são ferramentas autônomas, ferramentas com recursos de IA integrados e soluções de IA personalizadas.
Q: O que é engenharia de prompt e por que é importante?
A: Engenharia de prompt é a prática de fornecer contexto explícito ao interagir com ferramentas de IA para obter melhores resultados.
Q: Qual é a diferença entre prompting zero-shot e few-shot?
A: Prompting zero-shot envolve pedir uma resposta sem exemplos, enquanto prompting few-shot inclui um ou mais exemplos para guiar a IA.
Q: O que é prompting em cadeia de pensamento?
A: Prompting em cadeia de pensamento divide tarefas complexas em etapas gerenciáveis para melhorar a precisão e a coerência dos outputs da IA.
Q: Quais são algumas limitações da IA mencionadas no curso?
A: As limitações incluem potencial viés nos dados de treinamento, informações insuficientes sobre tópicos recentes e a ocorrência de alucinações.
Q: Quem é o público-alvo do curso de Fundamentos de IA?
A: O curso é benéfico para iniciantes que não estão familiarizados com ferramentas de IA, mas pode não ser adequado para aqueles que já utilizam IA em seu fluxo de trabalho diário.
Q: Quais vantagens o curso oferece?
A: As vantagens incluem instrução de especialistas do Google, uso eficaz de gráficos, elementos interativos, tarefas avaliadas e uma lista curada de ferramentas de IA.
Q: Qual é a conclusão geral sobre o curso de Fundamentos de IA?
A: O curso é um excelente ponto de partida para iniciantes entenderem ferramentas de IA e pode aprimorar as perspectivas de carreira.