Python e IA: Como Essa Dupla Explosiva Está Moldando o Futuro

#Machine Learning
#Python
#Inteligência Artificial (IA)

Python e IA - O Casamento Perfeito

Se o Python fosse um super heroi, seu fiel escudeiro seria a Inteligência Artificial. Juntos eles estão revolucionando o mercado, desde a criação de chatbots espertinhos, até carros autônomos.

Mas porque Python? Vamos lá:

Legibilidade - Se conhece um pouquinho de Python sabe que a linguagem parece inglês, só que com uns parênteses de vez em quando.
Ecossistema - Bibliotecas para tudo, dificilmente você terá um problema pelo qual não já exista uma biblioteca pronta para importar.
Versatilidade - Back-end, machine learning, web, análise de dados, desenvolvimento de games, visão computacional e é claro, para ensinar lógica de programação.

E a Inteligência Artificial?

Ela está fazendo hoje coisas que só víamos nos filmes. Reconhecimento facil, tradução automática, recomendação de conteúdos baseado em nossas escolhas e preferências (Sim, a IA sabe que você maratonou ROUND 6 em um dia).

1 Bibliotecas de IA em Python

Como comentei antes, Python tem biblioteca para tudo, e com a IA não é diferente. Vamos falar brevemente de algumas:

1.1 TensorFlow & PyTorch

TensorFlow (Google) - Com o TensorFlow, iniciantes e usuários avançados podem criar modelos de machine learning para computadores, dispositivos móveis, Web e nuvem com facilidade. É a solução do Google para implantar modelos robustos, sendo possível inclusive testar no Colab. Ótimo para produção e escalabilidade
PyTorch (Meta/Linux Fundation) - O PyTorch é uma bibloteca de machine learning baseada na biblioteca Torch, usada para aplicações como visão computacional e processamento de linguagem natural. Vale mencionar que o Tesla Autopilot foi desenvolvido com base no PyTorch.
Scikit-Learn - IA para Humanos Normais - O Scikit-learn é como uma bicicleta com rodinhas, além de fácil, intuitivo e ótimo para começar. Exemplo: Prevendo se um cliente vai cancelar um serviço (ninguém gosta de churn)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

print("Acurácia:", model.score(X_test, y_test))

Se a acurácia for baixa é possível ir ajustando os parâmetros.

2. NLP com Python: Fazendo Máquinas Entenderem (Quase) Nossa Língua

Natural Language Processing (NPL) é o que permite bots como ChatGPT respnderem suas mensagens, emails, enquanto você procrastina (Quem nunca respondeu aquele email com um "espero que esta mensagem encontre-o bem...")

2.1 Biblioteca NLTK & spaCY - O Batman e o Robin do Texto

NLTK - Natural Language Toolkit - é uma biblioteca de processamento de linguagem natural desenvolvida em Python, muito usada para pesquisa e ensino. Ela fornece uma ampla gama de ferramentas e recursos para lidar com texto e linguagem, permitindo que os desenvolvedores implementem soluções avançadas de análise e processamento de texto.
SpaCy - Mais rápido e otimizado para produção - o spaCy é focado em fornecer ferramentas para uso industrial. ambém oferece suporte a fluxos de trabalho em deep learning, permitindo a integração de modelos estatísticos treinados com bibliotecas populares de machine learning, como TensorFlow, PyTorch. Exemplo extraindo entidades de um texto (Porque "Apple" pode ser uma fruta ou uma empresa, e o contexto determina)

import spacy

nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
doc = nlp("Steve Jobs worked at Apple in California.")

for ent in doc.ents:
print(ent.text, ent.label_) # Saída: Steve Jobs (PERSON), Apple (ORG), California (GPE)

3. Criando um Agente de IA com Python (Sim, é possível e fácil)

Que tal criar um assistente virtual que responda perguntas? Unir o OpenIA API + Python para criar um bot simples.

import openai

openai.api_key = "SUA_CHAVE_AQUI"

def chatbot(pergunta):
resposta = openai.ChatCompletion.create(
  model="gpt-3.5-turbo",
  messages=[{"role": "user", "content": pergunta}]
)
return resposta.choices[0].message['content']

print(chatbot("Como aprender Python em 7 dias?"))

A resposta provável do Bot:

"Em 7 dias? Boa sorte. Mas comece com 'Hello World!', depois pule para o Pandas e não durma.

Conclusão: Python + IA = Futuro (e talvez um emprego melhor)

Se você deseja entrar no hype da IA, Python é seu passaporte. Desde modelos de machine learning até chatbots, as possibilidades são imensas e as vezes até assustadoras. Mas com o foco certo dá para se destacar e explorar as novas possibilidades do mercado.

Dicas e Próximos passos:

Experimente os códigos acima.
Erre bastante (é normal)
Compartilhe seu projeto no GitHub e no Linkedin

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(Ou, se preferir, treine uma IA para fazer isso por você.)

Artigo escrito com ❤️ (e 3 xícaras de café)

🔗 Fontes:

TensotFlow - https://www.tensorflow.org/learn?hl=pt-br

PyTorch - https://pt.wikipedia.org/wiki/PyTorch

OpenIA - https://openai.com/chatgpt/overview/

Aprenda Python com o Poderoso Nltk - https://awari.com.br/aprenda-python-com-o-poderoso-nltk-o-guia-completo-para-iniciantes/

spaCy - https://spacy.io