Aplicação de IA com GitHub Copilot: Explorando Possibilidades com Fundamentos de Java

A inteligência artificial (IA) está mudando a forma como programamos — e o melhor é que você não precisa ser um especialista para aproveitar essa revolução.

Mesmo com apenas os fundamentos de Java, já é possível criar projetos reais e inteligentes usando o GitHub Copilot, que atua como um assistente de código baseado em IA. Essa combinação é perfeita para quem está construindo um portfólio na área de tecnologia e quer se destacar com projetos criativos e funcionais.

Primeiros passos: Java e IA juntos

Com conhecimentos básicos — como variáveis, classes, métodos e estruturas de repetição — você já tem tudo o que precisa para começar.

O GitHub Copilot sugere trechos de código, completa funções e ajuda a encontrar soluções mais eficientes. Ele não substitui o programador, mas potencializa o aprendizado e a produtividade, ajudando a entender padrões e boas práticas de desenvolvimento.

💡 5 Exemplos de projetos com Java e IA para seu portfólio

1. Contador de Palavras com IA

Descrição: Uma ferramenta que conta palavras em um texto e sugere palavras-chave usando IA ou análise simples de frequência.

O que você pratica:

• Leitura de arquivos ou input do usuário.
• Estruturas de repetição e coleções (HashMap).
• Manipulação de strings e contagem de ocorrências.
• Como o Copilot ajuda:
• Criando métodos para tokenização e contagem automática.
• Sugerindo visualização simples de resultados.
• Nível sugerido: Básico

2.Tradutor Simples de Palavras

Descrição: App que traduz palavras ou frases curtas usando APIs de tradução ou dicionários pré-definidos.

O que você pratica:

• Integração com APIs externas (como Google Translate).
• Estruturas condicionais e loops.
• Manipulação de strings e arrays para armazenar traduções.
• Como o Copilot ajuda:
• Sugerindo código de requisições HTTP e parsing de JSON.
• Criando funções de mapeamento entre palavras.
• Nível sugerido: Básico

3.Assistente de Tarefas Inteligente

Descrição: Um gerenciador de tarefas em Java que sugere prazos, identifica tarefas semelhantes e categoriza atividades automaticamente com IA.

O que você pratica:

• POO: criação de classes Tarefa, Usuário, Categoria.
• Coleções: ArrayList, HashMap, HashSet para organizar tarefas e categorias.
• Persistência de dados em arquivos ou banco simples (JSON, CSV ou SQLite).
• Lógica de recomendação básica (similaridade entre tarefas).
• Como o Copilot ajuda:
• Sugerindo métodos para manipular coleções e priorizar tarefas.
• Criando lógica para recomendação e agrupamento automático.
• Nível sugerido: Intermediário
• Bônus: implementar interface gráfica com JavaFX para um portfólio visualmente atrativo.

4.Sistema de Recomendação

Descrição: Monte um sistema que sugere filmes, músicas ou livros com base nas escolhas do usuário, aplicando IA para personalização.

O que você pratica:

• Vetores, listas e loops para percorrer dados do usuário.
• Leitura de dados de APIs externas (IMDb, Spotify, Goodreads).
• Cálculo de similaridade entre itens (cosine similarity, Pearson).
• Lógica de filtragem colaborativa ou baseada em conteúdo.
• Como o Copilot ajuda:
• Criando funções de comparação e recomendação automática.
• Gerando código para integração com APIs externas e parsing de JSON.
• Nível sugerido: Intermediário/Avançado
• Dica: use dados públicos para treinar e testar o sistema e mostre resultados em console ou GUI.

5.Revisão de Dados Simples (IA + Java)

Descrição: Sistema que analisa dados numéricos (vendas, temperatura, consumo) e utiliza IA para prever resultados futuros.

O que você pratica:

• Leitura de arquivos CSV e manipulação de listas.
• Cálculos matemáticos e estatísticos.
• Uso de bibliotecas de machine learning em Java (Weka, DL4J).
• Visualização de resultados simples em gráficos.
• Como o Copilot ajuda:
• Gerando funções de leitura de CSV e pré-processamento de dados.
• Sugerindo modelos simples de regressão ou classificação.
• Nível sugerido: Intermediário/Avançado
• Dica: comece com previsão de séries temporais simples e evolua para modelos mais complexos.

Aprendizado contínuo com GitHub Copilot

Ao observar as sugestões do Copilot, você aprende novas abordagens, refatora trechos de código e ganha segurança para lidar com desafios reais.

Além disso, ao versionar seus projetos no GitHub, você demonstra evolução e organização — dois pontos valorizados por recrutadores e equipes de tecnologia.

Dicas de como destacar seu portfólio

• Mostre o processo, não apenas o código.
• Descreva o problema que queria resolver.
• Mostre como o Copilot ajudou nas ideias e no código.
• Grave um vídeo curto (ou GIF) mostrando o projeto funcionando.
• Suba tudo no GitHub com um README claro e explicativo.

Conclusão

Mesmo com conhecimentos iniciais em Java, é totalmente possível criar projetos reais e inteligentes com o apoio da IA.

O GitHub Copilot é mais do que uma ferramenta — é um acelerador de aprendizado e criatividade.

Comece pequeno, explore, teste e vá evoluindo. Cada linha de código escrita (ou sugerida) é um passo a mais na sua jornada como desenvolvedor.

Referências

Primeiramente agradeço à DIO, e ao bootcamp da NTT Data : Java e IA para iniciantes, que usei como base para a formulação e idealização desse artigo.

Demais referências :

• Documentação Oficial Java:
• Oracle Java Documentation: https://docs.oracle.com/en/java/
• Conteúdo útil: POO, coleções, manipulação de arquivos, JavaFX e integração com APIs.
• Documentação Oficial GitHub Copilot :
• Disponível em : https://docs.github.com/pt/copilot
• Como usar o GitHub Copilot: Casos de uso e práticas recomendadas – DataCamp
• Um guia completo que explora os casos de uso do GitHub Copilot, incluindo exemplos práticos e melhores práticas para desenvolvedores iniciantes.
• https://www.datacamp.com/pt/tutorial/github-copilot-a-complete-guide-for-beginners?utm_source=chatgpt.com

E você, já pensou em usar o GitHub Copilot nos seus projetos Java? Conta aqui nos comentários ou compartilha suas ideias para inspirar outros devs! 🚀