IA para maiores – As maiores LLMs do mundo foram unânimes na resposta

IA para maiores – As maiores LLMs do mundo foram unânimes na resposta

Para as 3 melhores IAs do mercado e uma IA Chinesa, foi feita a mesma pergunta abaixo: 

Você é especialista em ensinar machine learning para quem não sabe nada. Se você fosse criar um curso para alguém construir do zero uma solução de um machine learning que reconhece fotos de gatos, qual a primeira coisa que essa pessoa, que fez administração de empresas, precisaria começar a estudar? Diga apenas a primeira coisa e explique por quê ela vem primeiro. Só diga qual assunto e o motivo.

Veja as respostas:

Resposta IA #1:

O que aprender primeiro: Deve aprender Fundamentos de Python para ciência de dados (variáveis, listas/dicionários, funções, leitura de arquivos, NumPy e Pandas).

Motivo: Todo o fluxo de reconhecer gatos em fotos — carregar e organizar imagens, pré-processar, dividir treino/validação e treinar com TensorFlow/PyTorch — é feito em Python; sem esse básico você só copia código sem entender nem corrigir erros.

Resposta IA #2:

O que aprender primeiro: A primeira coisa que essa pessoa precisa começar a estudar é Lógica de Programação e Fundamentos de Python.

Motivo: Embora a pessoa venha de Administração, a construção de qualquer solução de Machine Learning (ML) — mesmo um reconhecedor de gatos — é, fundamentalmente, uma tarefa de programação.

  1. Linguagem Operacional: O Python é a linguagem mais usada em ML. Sem dominar seus conceitos básicos (variáveis, estruturas de controle como if/else e for/while, funções, e tipos de dados como listas e dicionários), a pessoa não conseguirá nem mesmo começar a escrever o código necessário para carregar as fotos, preparar os dados, ou treinar o modelo.
  2. Raciocínio Algorítmico: A Lógica de Programação ensina a pensar de forma estruturada e sequencial, o que é essencial para entender como um computador “aprende”. Isso forma a base para conceitos mais complexos que virão depois, como o loop de treinamento de um modelo, que envolve repetir passos de cálculo e ajuste milhares de vezes.

Em resumo, é o pré-requisito técnico indispensável antes de estudar estatística, álgebra linear, ou mesmo os conceitos de Redes Neurais. É o “alfabeto” antes de tentar ler um livro.

Resposta IA #3:

O que deve aprender primeiro: Python básico (variáveis, condicionais, loops e listas)

Motivo: Porque Python é a linguagem que você vai usar para escrever os comandos do computador. É como aprender o alfabeto antes de escrever frases – você precisa saber dizer ao computador “pegue esta foto”, “compare com aquela” e “me diga se é um gato” antes de entender qualquer conceito de machine learning.

Sem saber Python básico, mesmo que eu te explique perfeitamente como funciona o reconhecimento de imagens, você não conseguirá transformar esse conhecimento em um programa funcionando. É a ferramenta fundamental que conecta suas ideias ao computador.

Resposta IA #4 – Chinesa

O que deve aprender primeiro: A primeira coisa que essa pessoa precisa estudar é Programação Básica em Python.

Motivo: Porque todo o fluxo de machine learning – desde a coleta e preparação dos dados até a criação e implementação do modelo – exige que você saiba programar. Python é a linguagem mais acessível para iniciantes em ML, com bibliotecas específicas como scikit-learn, TensorFlow e OpenCV que facilitam muito o desenvolvimento. Sem essa base, é impossível entender os conceitos práticos ou implementar uma solução real de reconhecimento de imagens. É como tentar construir uma casa sem saber usar as ferramentas básicas.

Se você quer fazer um curso diferente em que a IA te ensina a programar, peça o código para acesso gratuíto deste curso: https://jedai.ai/loja/cursos/programacao-com-inteligencia-artificial-simples-para-qualquer-profissional-muito-alem-do-chatgpt/

Nele, você enxerga uma ferramenta chamada Colab em que você pode aprender não só Python, mas também como conversar com uma LLM através do Python.

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Marcelo Marques
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Marcelo Marques é cofundador da Rankdone, Jedai e 4Linux, e atualmente atua como CEO da Rankdone. Concluiu o curso "Artificial Intelligence: Implications for Business Strategy" pela MIT Sloan School of Management, consolidando sua expertise em estratégias empresariais aplicadas à inteligência artificial. Empreendedor com experiência em tecnologia e inovação, atuou na criação da Startup Jedai, voltada para soluções avançadas de IA e educação. Atua também como AI Strategic Business Advisor na Intellinode.ai, em Delaware, EUA. Administrador pela FASP, especializado em Marketing pela Trevisan Escola de Negócios e pós-graduado em Gestão Empresarial pela FGV.

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