Deep Learning e o porquê a matemática é importante na nossa área
Uma coisa que sempre vejo como ponto de discussão entre pessoas que estão se formando na área de desenvolvimento, seja como Cientista da Computação ou como Engenheiro da Computação/Software, é ter muita matemática dentro da área.
Recentemente estive estudando um pouco mais sobre Deep Learning, Redes Neurais e tals. Me aprofundando oque não encontrei de conteúdo ainda na minha faculdade. E algo super interessante que eu já "sabia" mas ainda não tinha refletido sobre isso me fez ter ainda mais essa noção que dentro das faculdades sobre nossa área tem sim que ter conteúdos matemáticos, essa coisa que falei é sobre o uso de GPUs e como isso desencadeou a próspera era da IA.
Um pouco de contexto sobre isso
Em termos bem leigos e de forma simplista para pularmos para o ponto principal, as IAs estavam "paradas" até pouco tempo atrás [Os algoritmos já existiam, mas não eram práticos sem poder computacional + dados baratos + GPUs + melhorias de arquitetura (CNNs, Transformers etc.)] graças a principalmente escassez computacional para processar a cacetada de parâmetros que se deve ter em coisas simples. Só que isso mudou com o uso das GPUs
Porque as GPUs foram tão revolucionárias assim?
As GPUs foram criadas para acelerar processamento gráfico (especialmente 3D), não apenas para jogos(por mais que seja com eles que a gente mais ouve falar).
O ponto que entra em intersecção com as IAs generativas, é que os gráficos que as GPUs foram criadas para renderizar são um conjunto de matrizes, onde eh feito uma c4r4lh4d4 de calculos para poder mostrar a cor do pixel x,y.
Bem, acontece que nossas amiguinhas IAs também se utilizam de muitos cálculos envolvendo matrizes, e ai as GPUs couberam como uma luva para esse gargalo. Funcionando perfeitamente para esse problema com os cálculos.
Minha conclusão então é ...
que fim das contas, tudo isso mostra uma parada que muita gente só percebe depois que aprofunda um pouco: a base do Deep Learning é matemática pura.
Álgebra linear, cálculo, estatística… tudo que a gente muitas vezes torce o nariz na faculdade é exatamente o que tornou possível essa revolução absurda que estamos vivendo.
As GPUs só conseguiram destravar o avanço da IA porque elas foram feitas pra lidar com operações matemáticas massivamente paralelas, e redes neurais não passam de um monte gigante dessas operações acontecendo ao mesmo tempo.
Ou seja:
Não tem como fugir — quem trabalha com tecnologia hoje vive num mundo movido por matemática.
E entender, nem que seja o básico dessas ideias, acaba te deixando muito mais preparado pra compreender por que as coisas funcionam, como otimizar modelos, como criar soluções melhores e até como conversar de igual pra igual com o futuro da nossa área.
No fim, matemática não é um fardo da nossa formação.
É literalmente o que abriu as portas da era da IA.