Conectando IA e Engenharia de Software: Uma Abordagem Inovadora para Ensinar Sistemas Intensivos em IA

Sistemas intensivos em IA tornaram-se cada vez mais prevalentes no mundo acelerado de hoje, com exemplos como Uber e Netflix liderando a mudança. Esses sistemas exigem alta concorrência no acesso a dados, fluxos de dados em rápida mudança e análises rápidas. No entanto, para garantir confiabilidade, manutenibilidade e conformidade, esses sistemas devem ser desenvolvidos e governados por princípios de engenharia de software (ES). A integração de análises de dados e ES oferece oportunidades únicas para inovação, resolução de problemas e processos de tomada de decisão. Esta seção explora a necessidade de colaboração interdisciplinar entre engenheiros de IA e ES para criar sistemas intensivos em IA robustos.

O curso 'Engenharia de Sistemas Intensivos em IA' foi introduzido na Universidade Johannes Kepler para promover a colaboração entre estudantes de IA e ES. O curso visa preparar a próxima geração de engenheiros de software para construir sistemas intensivos em IA de forma eficaz. Os principais resultados de aprendizagem incluem familiaridade com as etapas do ciclo de vida dos sistemas e da ES, compreensão de modelagem estatística e gerenciamento de dados, proficiência em linguagens de programação e frameworks relevantes, e a capacidade de aplicar conceitos de IA e ES para resolver problemas da vida real.

O curso utiliza uma combinação de instrução baseada em palestras e trabalho prático em projetos. As palestras abordam tópicos como engenharia de sistemas usando SysML, o ciclo de vida da engenharia de sistemas de IA, engenharia de requisitos para sistemas intensivos em IA e considerações de design. O curso enfatiza a importância dos aspectos de IA centrados no ser humano e considerações éticas no design de sistemas. Os alunos são apresentados a várias ferramentas, plataformas e padrões relevantes para os campos de IA e ES.

Um componente central do curso são os projetos colaborativos em grupo. Os alunos formam equipes interdisciplinares compostas por membros de IA e ES para trabalhar em projetos reais de sistemas intensivos em IA. Quatro projetos notáveis desenvolvidos durante o curso incluem um dispositivo de controle por gestos para pessoas com tenossinovite, um aplicativo de busca de receitas com IA, um gerador de imagens para descrições relacionadas à natureza e um chatbot de suporte a vendas com IA. Esses projetos demonstram a aplicação prática dos conceitos do curso e a integração bem-sucedida dos princípios de IA e ES.

O processo de avaliação é projetado para avaliar a compreensão dos alunos sobre os conceitos de IA e ES. Inclui desenvolvimento iterativo de projetos com check-ins regulares, documentação de requisitos e decisões de design, e uma apresentação final do projeto. Os alunos devem demonstrar sua compreensão dos conceitos interdisciplinares por meio de um exame escrito. A abordagem de avaliação garante que todos os resultados de aprendizagem sejam alcançados com sucesso, com os alunos demonstrando proficiência na aplicação dos princípios de ES a aplicações de IA e vice-versa.

O curso enfrentou vários desafios, incluindo a integração de conjuntos de habilidades diversas, gerenciamento de diferentes preferências de ferramentas e infraestrutura, e o equilíbrio entre teoria e prática. A natureza interdisciplinar das equipes provou ser benéfica, permitindo que os alunos aprendessem uns com os outros e ganhassem exposição a diferentes ferramentas e plataformas. A abordagem de aprendizagem baseada em projetos, juntamente com a aprendizagem entre pares e feedback constante, ajudou a abordar o desafio de equilibrar o conhecimento teórico com a aplicação prática.

O curso 'Engenharia de Sistemas Intensivos em IA' conecta com sucesso a lacuna entre a educação em IA e ES, preparando os alunos para os desafios de desenvolver sistemas modernos intensivos em IA. Ao promover a colaboração interdisciplinar e focar em aplicações do mundo real, o curso equipa os alunos com as habilidades necessárias no mercado impulsionado pela tecnologia de hoje. Iterações futuras do curso podem considerar a incorporação de tópicos mais avançados em ética de IA, expandindo a gama de projetos colaborativos e integrando ainda mais parcerias com a indústria para aprimorar a experiência de aprendizagem.