Recomendações de Livros sobre IA
comentada em 17/04/2025 12:26

De livro técnico, esse aqui é o mais comumente usado em cursos de CS:

Artificial Intelligence: A Modern Approach, Global Edition | Amazon.com.br

Tem a versão traduzida em português também.

É um livro tranquilo de ler, com muita leitura adjacente e muita referência para quem quer se aprofundar.

Também livro técnico, tem esses aqui já no nível de pós-graduação:

GitHub - probml/pml-book: "Probabilistic Machine Learning" - a book series by Kevin Murphy

Pode baixar o draft gratuitamente.

Não sei avaliar, pois estão além do meu nível. Tem que ter uma base muito sólida em Álgebra Linear, Estatística e Cálculo, e a linguagem é mais formal. Mas são bem recomendados em reviews especializados.

Você já leu? Poderia me dar o seu feedback mais aprofundado sobre o ele, por gentileza? O livro é meio salgado...kkkkk.

postado por @brian_griffin em 27/03/2025 18:02

Você já leu? Poderia me dar o seu feedback mais aprofundado sobre o ele, por gentileza? O livro é meio salgado...kkkkk.

Curioso o livro físico custar menos que a versão para Kindle..

@brian_griffin

É um típico livro universitário, a referência para uma cadeira de graduação no assunto. Como geralmente acontece nos cursos de CS, é enorme, mais de 1000 páginas.

Tem bastante teoria, muita bibliografia selecionada para cada assunto (se quiser se aprofundar). Conta a história, as discussões, etc.

Mas o foco é a partir de um ponto de CS. Muitos capítulos são como um curso mais avançado de estruturas de dados, tem um capítulo sobre algoritmos de busca, outro sobre CSP, adversarial search, etc. Outros são meio que uma introdução à estatística ou a algoritmos estatísticos.

Se você quiser, posso tirar foto do table of contents ou de algumas páginas. Tenho ele aqui.

Não cheguei a ler todo, só alguns capítulos. De vez em quando pego ele pra dar uma estudada. Mas eu não trabalho com isso, estudo como hobby mesmo.

@brian_griffin "IA" é muito genérico.
Você quer entender mais sobre alguma área/aplicação específica?

Quando você fala que quer algo "técnico", significa que pode ser teórico também?

Pode ser curso ou precisa ser livro?

At.te,

postado por @oxe em 27/03/2025 18:15:01

brian_griffin

É um típico livro universitário, a referência para uma cadeira de graduação no assunto. Como geralmente acontece nos cursos de CS, é enorme, mais de 1000 páginas.

Tem bastante teoria, muita bibliografia selecionada para cada assunto (se quiser se aprofundar). Conta a história, as discussões, etc.

Mas o foco é a partir de um ponto de CS. Muitos capítulos são como um curso mais avançado de estruturas de dados, tem um capítulo sobre algoritmos de busca, outro sobre CSP, adversarial search, etc. Outros são meio que uma introdução à estatística ou a algoritmos estatísticos.

Se você quiser, posso tirar foto do table of contents ou de algumas páginas. Tenho ele aqui.

Não cheguei a ler todo, só alguns capítulos. De vez em quando pego ele pra dar uma estudada. Mas eu não trabalho com isso, estudo como hobby mesmo.

Eu também não trabalho na área. A princípio, também é por hobby. Obrigado pelas informações. 

postado por @campaneiro em 27/03/2025 20:03:53

brian_griffin "IA" é muito genérico.
Você quer entender mais sobre alguma área/aplicação específica?

Quando você fala que quer algo "técnico", significa que pode ser teórico também?

Pode ser curso ou precisa ser livro?

At.te,

A pergunta inicial que fiz expõe quanto desconheço sobre o assunto. 

Portanto, a ideia das recomendações, a princípio, são com o intuito de aprender sobre o funcionamento da IA para melhor utilizá-la.

E também, se no meio do caminho, eu tomar gosto pelo tema, pretendo aprofundar sobre alguma aplicação específica. 

Com certeza podem ser cursos também. 

postado por @brian_griffin em 27/03/2025 17:38

Quais livros vocês recomendam sobre IA? Pode ser técnico ou não técnico.

Algum que a própria IA escreveu. Ou você pode perguntar para a IA quais livros ela recomenda. 

@brian_griffin

quando você fala “IA” você tem em mente o chat GPT, Copilot, Gemini e afins?

não técnico(romance) - a origem de dan brown

postado por @falho em 28/03/2025 06:36

brian_griffin

quando você fala “IA” você tem em mente o chat GPT, Copilot, Gemini e afins?

Também, quero entrar nesse mundo começando do zero. Mas realmente, pelo que percebi os livros não técnicos estão mais para romances.

postado por @BrandonLee em 28/03/2025 08:30

não técnico(romance) - a origem de dan brown

Pior que li esse livro na época kkkkkkkk. Percebi isso também. Romance e muita tentativa de previsão do futuro.

postado por @lucroliquido em 28/03/2025 06:22

Algum que a própria IA escreveu. Ou você pode perguntar para a IA quais livros ela recomenda. 

Já fiz isso, mas queria a opinião da comunidade, sempre surge coisa boa aqui.

IA é uma área que abrange coisas como Machine Learning, LLM, Deep learning, etc. Há pouco tempo eu comecei a assistir alguns videos no YouTube para entender melhor algumas coisas. Tem um canal da empresa IBM que ensina vários assuntos de forma bem didática. Acho que é um começo para você ter noção do todo e depois se aprofundar em algo mais especifico.

A Próxima Onda - Mustafa Suleyman

@brian_griffin

Qual sua área de formação e seu objetivo? Se você não tiver base em Exatas e não quiser trabalhar na área nem entender os detalhes operacionais de como a coisa funciona, talvez seja melhor algum livro de comunicação científica.

Se quiser realmente entender da técnica da coisa, no Khan Academy tem muito material legal cobrindo o ciclo básico de Exatas, ou seja, Álgebra Linear, Cálculo e o básico de Estatística. Também tem o conteúdo de matemática desde o ensino fundamental (na verdade, acho que tem coisa desde o infantil), então você pode ir relembrando conforme necessário.

Khan Academy

Pra ter uma base de CS especificamente, aqui tem um currículo bem legal cobrindo todas as cadeiras só com material gratuito disponível na internet. Tem inclusive uma cadeira de machine learning:

GitHub - ossu/computer-science: ?? Path to a free self-taught education in Computer Science!

Aí depois você pega material mais aprofundado.

@brian_griffin

Lembrei agora que a Amazon disponibiliza amostra grátis dos livros do Kindle. Olhei aqui e esse primeiro livro que indiquei tem os 3 primeiros capítulos como amostra. Mas os dois primeiros são mais teóricos e interdisciplinares, falam de história, de aspectos psicológicos (o que é inteligência, o que é racionalidade, etc). Então acho que só o terceiro modela bem o restante do livro, pois é focado em algoritmos de busca.

postado por @oxe em 28/03/2025 11:08

brian_griffin

Qual sua área de formação e seu objetivo? Se você não tiver base em Exatas e não quiser trabalhar na área nem entender os detalhes operacionais de como a coisa funciona, talvez seja melhor algum livro de comunicação científica.

Se quiser realmente entender da técnica da coisa, no Khan Academy tem muito material legal cobrindo o ciclo básico de Exatas, ou seja, Álgebra Linear, Cálculo e o básico de Estatística. Também tem o conteúdo de matemática desde o ensino fundamental (na verdade, acho que tem coisa desde o infantil), então você pode ir relembrando conforme necessário.

Khan Academy

Pra ter uma base de CS especificamente, aqui tem um currículo bem legal cobrindo todas as cadeiras só com material gratuito disponível na internet. Tem inclusive uma cadeira de machine learning:

GitHub - ossu/computer-science: ?? Path to a free self-taught education in Computer Science!

Aí depois você pega material mais aprofundado.

Sou advogado, porém sempre gostei dos temas de tecnologia e inovação. Atuo na área Direito Digital e Proteção de Dados.

Mas não descarto a possibilidade de fazer uma transição de carreira e/ou uma segunda formação para agregar mais conhecimento.

Tenho boas lembranças do conteúdo do Khan Academy.

Outra situação complicada no mundo atual é selecionar as informações de maior qualidade para estudar, sem dominar determinado assunto.

Obrigado pelas inforamções! 

@brian_griffin

Sua formação é parecida com a minha então. Meu conselho é: segue o currículo do segundo link que te passei, que simula uma faculdade de Ciências da Computação com material gratuito selecionado na internet.

As mais importantes pro teu objetivo seriam a de introdução com Python (que é a linguagem mais comum em machine learning/AI), as do grupo "core math" e as do grupo "core theory" (que são de algoritmos e estruturas de dados). Aí depois vê a cadeira de machine learning do grupo "core applications". Depois as de álgebra linear e de probabilidade do grupo "advanced math". E termina com algum projeto final na área.

Isso já te dá uma visão muito boa da base. Aí depois você vê outras coisas.

Se você quer realmente entender e até cogita trabalhar com isso, recomendo bastante não ficar saltando de vídeo em vídeo, de tutorial em tutorial.

Segue uma ordem estruturada, mesmo que fiquem alguns buracos no conteúdo. Depois você volta pra preencher. Muita coisa depende de outra, não dá pra ter visão do big picture sem andar até o final.

postado por @oxe em 28/03/2025 15:42

brian_griffin

Sua formação é parecida com a minha então. Meu conselho é: segue o currículo do segundo link que te passei, que simula uma faculdade de Ciências da Computação com material gratuito selecionado na internet.

As mais importantes pro teu objetivo seriam a de introdução com Python (que é a linguagem mais comum em machine learning/AI), as do grupo "core math" e as do grupo "core theory" (que são de algoritmos e estruturas de dados). Aí depois vê a cadeira de machine learning do grupo "core applications". Depois as de álgebra linear e de probabilidade do grupo "advanced math". E termina com algum projeto final na área.

Isso já te dá uma visão muito boa da base. Aí depois você vê outras coisas.

Se você quer realmente entender e até cogita trabalhar com isso, recomendo bastante não ficar saltando de vídeo em vídeo, de tutorial em tutorial.

Segue uma ordem estruturada, mesmo que fiquem alguns buracos no conteúdo. Depois você volta pra preencher. Muita coisa depende de outra, não dá pra ter visão do big picture sem andar até o final.

Obrigado pelo caminho das pedras @oxe, um abraço! 

Obrigado, @oxe. Aproveitei a discussão para salvar o git do ossu/computer-science. Preciso revisitar o livro de Álgebra linear dos tempos da faculdade, mas estou tão enferrujado que uma passada de olho desanimou. 

Vou rever os conceitos de forma intensiva pelo github.

Não é um livro, e é focado em um tema específico dentro do mundo de IA, mas esta semana saiu um artigo que achei bastante interessante sobre as perspectivas atuais do desenvolvimento de uma Inteligência Artificial Geral (AGI):

Why AGI could be here by 2030 - 80,000 Hours

Esta é uma área que tem muito (muito) exagero, e vários interesses econômicos atrelados a estes exageros, e isto dificulta avaliar o que é real, e o que não é. Mas para quem acompanha os avanços recentes no detalhe, para além dos modelos que nós temos acesso hoje, tem coisas interessantes acontecendo...

O legal do artigo é que ele tenta incluir as tendências dos últimos anos, ou seja, tenta reduzir o ruído e capturar o sinal do que está acontecendo...

@brian_griffin

Acabei de me lembrar desse curso aqui:

https://courses.mooc.fi/org/uh-cs/courses/data-analysis-with-python-2024-2025/chapter-1

É a cadeira de análise de dados com Python, da Universidade de Helsinki.

Faz parte da Open University deles, ou seja, é a mesma cadeira que os estudantes de lá fazem, você pode pedir certificado e vale crédito na faculdade (pra quem estuda lá, claro).

Eu não cheguei a fazer esse curso, deixei salvo pra ver depois e me esqueci. Mas fiz outra cadeira deles, de programação funcional com Haskell, e achei maravilhosa, material muito bom mesmo.

Segundo a página dela, essa cadeira daí exige já conhecimento básico de programação (pode vir zerado em Python que eles ensinam tudo), de probabilidade e de cálculo.

A cadeira que eu fiz era bem hands-on, não só tinha muito exercício prático como também ensinava ferramentas que são usadas efetivamente na prática. Olhando aqui de cima, essa daí parece ser nessa vibe também.

Enfim, é mais um caminho pra ti, uma vez que você termine o básico de CS do link que eu trouxe antes.

postado por @oxe em 16/04/2025 18:40

brian_griffin

Acabei de me lembrar desse curso aqui:

https://courses.mooc.fi/org/uh-cs/courses/data-analysis-with-python-2024-2025/chapter-1

É a cadeira de análise de dados com Python, da Universidade de Helsinki.

Faz parte da Open University deles, ou seja, é a mesma cadeira que os estudantes de lá fazem, você pode pedir certificado e vale crédito na faculdade (pra quem estuda lá, claro).

Eu não cheguei a fazer esse curso, deixei salvo pra ver depois e me esqueci. Mas fiz outra cadeira deles, de programação funcional com Haskell, e achei maravilhosa, material muito bom mesmo.

Segundo a página dela, essa cadeira daí exige já conhecimento básico de programação (pode vir zerado em Python que eles ensinam tudo), de probabilidade e de cálculo.

A cadeira que eu fiz era bem hands-on, não só tinha muito exercício prático como também ensinava ferramentas que são usadas efetivamente na prática. Olhando aqui de cima, essa daí parece ser nessa vibe também.

Enfim, é mais um caminho pra ti, uma vez que você termine o básico de CS do link que eu trouxe antes.

Obrigado, já estou apanhando no primeiro link, kkkkkkkkkk. Os conteúdo são muitos bons!

@brian_griffin

Bem legal, cara.

Lembra que uma faculdade de CS dura entre 4 e 5 anos.

Mesmo se você sacrificar abrangência para focar em uma área só (o que seria um tecnólogo no Brasil), a expectativa é de pelo menos 2 anos de curso.

Então a chave aqui é consistência e paciência.

Essa cadeira daí tem uma metodologia que envolve um exame final, que é um projeto com datas fixas para entrega. Mas todo ano eles ofertam a disciplina, só muda o link. Então se perder esse ano, vai atrás da versão do ano que vem.

O sistema deles é legal porque o projeto final envolve peer review. Você tem que avaliar dois outros projetos, além de entregar o seu.

Além disso, tem um discord pra tirar dúvidas e você consegue conversar com outros alunos e professores. Então sai um pouco da coisa autocentrada de estudar sozinho.

Bons estudos, cara. Se divirta!