Extensão fundamental de IA para escolas técnicas e profissionais

A extensão fundamental de IA para escolas técnicas e profissionais não é um centro de robótica futurista — é um ambiente informático estruturado, concebido para ensinar:

• Programação para IA

• Fundamentos de aprendizagem automática

• Tratamento de dados

• Treino e avaliação de modelos

• Introdução à implementação de IA

Características principais

• 24 postos de trabalho de alto desempenho (em filas ou em U)

• Posto do instrutor na frente da sala

• Ecrã grande / projetor

• Canto dedicado ao bastidor de servidores

• Quadro branco para explicações matemáticas

• Refrigeração potente (as cargas de trabalho de IA geram calor)

Requisitos de hardware (nível fundamental)

NÃO precisa de um supercomputador.

Postos de trabalho dos formandos (24 unidades)

Mínimo:

• CPU: i7 / Ryzen 7

• RAM: 32 GB (importante para conjuntos de dados de ML)

• Armazenamento: SSD de 1 TB

• GPU: NVIDIA RTX 3060 ou semelhante (8–12 GB de VRAM)

Porquê uma GPU?

«As frameworks de aprendizagem automática como o TensorFlow e o PyTorch utilizam a aceleração CUDA.»

Se o orçamento for limitado:

• Comece sem GPU

• Utilize o treino de IA na nuvem (AWS, Azure, Google Colab)

Servidor de IA (opcional, mas recomendado)

Especificação: 128 GB de RAM, várias GPU (2–4 RTX ou série A), armazenamento NVMe de alta velocidade

Rede de 10 Gb (opcional)

Finalidade: treino partilhado de modelos, projetos finais, simulações de investigação

Para uma escola profissional, basta um servidor GPU potente.

Pilha de software (base)

Programação e frameworks

• Python (linguagem principal)

• Jupyter Notebook, Anaconda, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy e Matplotlib

Ferramentas de desenvolvimento

• VS Code

• Git

• Docker (para as bases da implementação de modelos)

Sistemas operativos

• Ubuntu Linux (preferido para IA)

• Windows (dual boot opcional)

Estrutura curricular de um laboratório fundamental de IA

Foco: laboratórios práticos > teoria.

Nível 1: Fundamentos

• Programação em Python

• Noções básicas de álgebra linear

• Estatística para IA

• Limpeza de dados

• Visualização

Nível 2: Aprendizagem automática essencial

• Aprendizagem supervisionada

• Regressão

• Classificação

• Avaliação de modelos

• Sobreajuste e enviesamento

Nível 3: Introdução à aprendizagem profunda

• Redes neuronais

• Reconhecimento de imagem

• PLN básico

• Implementação simples de IA

O que o torna «fundamental»?

Um laboratório fundamental de IA é:

• Pedagógico, não de nível de investigação

• Centrado na aprendizagem automática aplicada

• Concebido para o desenvolvimento de competências

• Construído em torno do ecossistema Python

• Integrado em percursos de certificação da indústria

Não é: um laboratório de robótica, um laboratório de humanoides, uma fábrica de robótica nem um centro de dados!

Atualização para uma opção de IA fundamental

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