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IA e Dados

Roadmap Engenharia de IA

Construa aplicações confiáveis com LLMs: prompting, tool calling, embeddings, RAG, agentes, avaliação e segurança.

Antes de começar

O que você vai aprender

  1. 1. Fundamentos de Machine Learning

    Aprendizado supervisionado e não supervisionado, treino e validação, e as métricas usadas para avaliar modelos.

  2. 2. Fundamentos de Aplicações com LLMs

    Como funcionam redes neurais, transformers e LLMs, tokens e janelas de contexto, e prompts com saídas estruturadas.

  3. 3. Desenvolvimento Assistido por IAOpcional

    Trabalhe bem com agentes de código: forneça contexto e arquivos de instruções, escreva prompts para código, conecte ferramentas com MCP e revise o que eles produzem.

  4. 4. RAG e Recuperação de Informação

    Embeddings e busca vetorial, e geração aumentada por recuperação com chunking e reranking.

  5. 5. Tool Calling e Agentes

    Permita que modelos chamem funções e ferramentas, e construa agentes com memória e MCP.

  6. 6. IA em Produção

    Avalie qualidade e alucinações, defenda-se de prompt injection e gerencie latência, custo e roteamento.

Cada etapa é liberada quando você responde bem às suas questões, e um módulo concluído conta em todos os roadmaps que o compartilham.

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