A Inteligência Artificial é uma área da computação que desperta interesse desde os anos 1950. Durante muito tempo, ela foi retratada com um certo misticísmo em filmes holywoodianos como a chave para as máquinas dominarem o mundo. Mas, o que há de verdade nisso, e até que ponto as máquinas poderão realmente substituir força e inteligência humanas? Nem mesmo nossos maiores gurus da tecnologia entram em um acordo sobre esse assunto. Recentemente, Mark Zuckerberg (CEO do Facebook) e Elon Musk (CEO da Tesla e da SpaceX) tiveram uma discussão pública, na qual Mark minimizou os possíveis impactos da Inteligência Artificial no mundo, enquanto Elon retribuiu com a resposta: “Zuckerberg não entende bem de Inteligência Artificial”, como podemos observar nesta reportagem. Aplicações práticas para a Inteligência Artificial surgiram a partir dos anos 2000 devido ao ganho de poder de processamento dos computadores e aumento da velocidade de acesso a discos de armazenamento de dados. Algoritmos de Inteligência Artificial processam enormes quantidades de dados e enquanto não havia poder de processamento a área ficava apenas na teoria. Mesmo com computadores mais potentes, veremos que alguns de nossos algoritmos demoram para executar devido à grande quantidade de dados que utilizamos. Mas a demora caiu significativamente. Hoje a Inteligência Artificial é usada em muitas aplicações, como jogos, reconhecimento de padrões, robótica, sistemas que falam e entendem o que humanos falam, investimentos, carros autônomos, etc. Inteligência artificial engloba a área de machine learning, que por sua vez engloba a área de deep learning. Algoritmos de machine learning coletam dados do passado para aprender e testar o aprendizado com a intenção de realizar uma ação no presente ou prever o futuro, sem assistência humana. Na área de economia e investimentos, pode-se usar machine learning para, por exemplo, programar o computador para aprender os impactos que alguns dados tiveram em um determinado ativo no passado, e inferir o que acontecerá com esse ativo no futuro. Para isso, o computador faz uso de disciplinas da ciência tradicional, como estatística e matemática.

"Eu continuo dizendo que o trabalho mais sexy dos próximos 10 anos será estatística, e eu não estou brincando" Hal Varian, Economista Chefe do Google

No e-Book Investimentos com Inteligência Artificial e Python, fazemos uma breve viagem pelo mundo da matemática que dá suporte aos algoritmos de Inteligência Artificial. Quando um programa de Inteligência Artificial faz uma previsão, é comum que o usuário que não conhece pense que aquilo é mágica, mas não é, é data science, é análise científica de dados. Para retirar esse misticísmo atrelado à Inteligência Artificial nós ensinamos a matemática que está por trás dela. O curso de Investimentos com Inteligência Artificial e Python ensina a Inteligência Artificial na prática, utilizando modelos e dados econômicos reais, e o aluno aprende a calcular o impacto que variáveis econômicas tiveram em determinado ativo no passado, para então criar modelos de análise e predição dos impactos que aquelas variáveis terão no ativo no futuro. Adicionalmente, o aluno obtém conhecimento para criar modelos em outras áreas, como previsão de crescimento ou redução da criminalidade com dados de segurança, previsão do tempo, criação de modelos microeconômicos, utilização da Inteligência Artificial na agricultura, etc. Porque o conhecimento em Inteligência Artificial aprendida em uma área pode ser facilmente transportado para outra área. A idéia é sempre a mesma: utilizar machine learning sobre dados para fazer análises e previsões, independentemente da área. Eu era majoritariamente investidor do mercado imobiliário, mas ganhei mais confiança para alocar uma fatia maior dos meus recursos no mercado financeiro depois que aprendi a modelar os ciclos econômicos, da forma como ensino no curso Investimentos com Inteligência Artificial e Python. Nos Estados Unidos a utilização da Inteligência Artificial nos investimentos está bastante avançada, o Brasil infelizmente está um pouco atrás na corrida da indústria 4.0, e para trazer a Inteligência Artificial para o país, é necessário estar capacitado.